Python
Python Основы
PYT01 - Программирование на языке Python, базовый курс
Длительность: 5 дней (40 часов)
Код курса: PYT01
Стоимость обучения.
Онлайн формат: 489 000 ₸
Записаться
Описание курса:
Python – это высокоуровневый язык программирования, который активно набирает популярность в последнее время. Данный язык часто рассматривается как первый язык для освоения, так как он достаточно прост в изучении, но, не смотря на простоту, возможности языка позволяют решать широкий спектр задач. Данный курс разрабатывался для быстрого введения в основы языка. После прохождения курса слушатель будет иметь общее представление о современных концепциях программирования и сможет самостоятельно разрабатывать простые программы. Курс основан на актуальной версии языка.
Аудитория курса:
Курс будет полезен всем желающим начать осваивать язык программирования Python (как с опытом работы с другими языками, так и без него) для применения в дальнейшем в различных направлениях.
Язык Python используют : Разработчики ПО, WEB программисты, сетевые инженеры.
Содержание курса:
1. Язык Python и типы данных
Обзор языка Python
Среды разработки ПО
Интерпретатор и выполнение программ
Типы и структуры данных
Динамическая типизация
Ввод и вывод данных
Лабораторная работа
Работа с типами данных
2. Условия, циклы, словари
Структура программы
Условная инструкция
Циклы
Итерации и генераторы
Коллекции (кортежи, множества, словари)
Лабораторная работа
Работа со структурами
Лабораторная работа
Написание первых программ
3. Функциональное программирование
Структура и создание функций
Виды аргументов функций
Модули
Знакомство и работа с полезными модулями
Рубежная контрольная работа по Введению в Python
Лабораторная работа
Словари. Проект.
Лабораторная работа
Создание функций и работа с модулями
4. Обработка исключений и дополнительные возможности Python
Основы исключений
Особенности использования исключений
Объекты исключений
Использование исключений
Лабораторная работа
Функции и коллекции. Часть 2
Лабораторная работа
Обработка исключений
5. Объектно-ориентированное программирование
ООП и функциональное программирование
Общая концепция ООП
Парадигмы ООП
Классы
Создание классов
Дополнительные возможности классов
Лабораторная работа
Работа с ООП. Классы
Лабораторная работа
Парсинг строковых данных
PYT02 - Программирование на Python, продвинутый курс
Длительность: 5 дней (40 часов)
Код курса: PYT02
Стоимость обучения.
Онлайн формат: 564 000 ₸
Записаться
Описание курса:
Курс подойдет всем, кто уже пробовал писать скрипты и несложные сервисы на языке Python, автоматизировать рабочие задачи. Предполагается, что участник данного курса, как минимум, отлично разбирается в материале базового уровня, а также хочет сильно углубить свои знания в объектно-ориентированном программировании на Python, лучше писать код, проектировать системы и делать другие сложные вещи.
Аудитория курса:
Всем, заинтересованным в углублении знаний в python, подробном рассмотрении ООП, различных аспектов проектирования сервисов и знакомству с асинхронным программированием.
Предварительные требования:
Знания языка Python на уровне курса Программирование на языке Python (PYTHON_BASIC).
Содержание курса:
1. ООП в Python
Повторим основы Объектно-ориентированного программирования, посмотрим особенности реализации в Python, попрактикуемся в написании собственных классов. В дополнение рассмотрим темы, необходимые каждому python-разработчику, такие как статические методы, абстрактные классы и метаклассы.
Основы ООП. Создание и методы классов
Принципы ООП. Декораторы, метод super()
Композиция, перегрузка операторов
Дандер методы, статические методы
Абстрактные классы, модуль АВС
Метаклассы
2. Разберем и напишем собственные классы для генераторов, итераторов, исключений и менеджера контекста.
Генераторы
Итераторы
Исключения
Менеджеры контекста
Стек и очередь
3. Познакомимся с такими темами как мультипроцессинг и асинхронность, без которых сейчас не обходится ни один сервис.
Разберемся в различиях, применении, терминологии и библиотеках multiprocessing и asyncio.
Мультипроцессинг
Асинхронное программирование
4. Рассмотрение основных дизайн-паттернов и практика их использования.
Python для сетевых инженеров
PYT03 - Программирование на Python для сетевых инженеров, базовый курс
Длительность: 5 дней (40 часов)
Код курса: PYT03
Стоимость обучения.
Онлайн формат: 489 000 ₸
Записаться
Описание курса:
В данном курсе рассматриваются как общие аспекты работы языка программирования Python, так и применение его возможностей в сценариях обслуживания работы сетевого оборудования в сетях передачи данных. В курсе изучаются общие положения программирования и использование специализированных инструментов и библиотек для взаимодействия с сетевыми устройствами.
Аудитория курса:
Сетевые инженеры и сетевые администраторы, которые хотят дополнить свои знания сетей передачи данных использованием инструментов программирования.
Предварительные требования:
Знания языка Python на уровне курса Программирование на языке Python (PYTHON_BASIC)
Знания принципов работы сетей пакетной передачи данных в объеме сертификации CCNA (или аналогичных) и более. Рекомендуется знакомство с оборудованием одного из крупных производителей сетевого оборудования (Cisco Systems, Juniper Networks и т.д.)
Содержание курса:
1. Python. Типы данных
Основные факты о языке программирования Python 3 (тип, устройство, сферы применения). Преимущества использования Python в сетях передачи данных.
Примеры синтаксиса языка. Документация PEP.
Стандартные типы данных (переменные, списки, кортежи, словари, сеты, файлы) с примерами использования и основными операциями над ними (преобразования типов, генерирование и т. д.).
Типы данных (и библиотеки), используемые в работе с сетевым оборудованием (ipAddress, XML, JSON, YAML) с примерами использования и основными операциями над ними (преобразования типов, генерирование и т. д.).
Лабораторная работа 1.
Работа с типами данных (стандартными и дополнительными).
2. Операторы, функции и библиотеки
Условный оператор if/elif/else.
Операторы циклов while и for. Работа с циклами (break, continue).
Понятие функций. Рассмотрение синтаксиса, локальные и нелокальные переменные. Операторы return и yield. Отличие и примеры использования функций и генераторов.
Регулярные выражения и использование библиотеки re.
Модули и библиотеки. Назначение, использование, правила оформления.
Лабораторная работа 2.
Работа с условными операторами и циклами.
Лабораторная работа 3.
Работа с функциями и генераторами.
3. Исключения и Netmiko
Обработка исключений. Операторы try/except/else/finally, оператор raise. Назначение и примеры использования.
Библиотеки взаимодействия с сетевыми устройствами посредством CLI. Библиотека Netmico.
Лабораторная работа 4.
Использование библиотек Netmiko для взаимодействия с сетевыми устройствами.
4. NETCONF, REST API
Протокол NETCONF и библиотека ncclient. Применение, основные понятия, принципы работы с библиотекой. Поддержка производителями.
Формат REST API и библиотека request. Применение, основные понятия, принципы работы с библиотекой. Поддержка производителями. Cisco NX-API – примеры, особенности.
5. Объектно-ориентированное программирование
Общая концепция ООП.
Парадигмы ООП.
Классы.
Создание классов.
Дополнительные возможности классов.
Лабораторная работа 5.
Работа с ООП. Классы.
PYT04 - Python для сетевых инженеров, дополнительные темы
Длительность: 5 дней (40 часов)
Код курса: PYT04
Стоимость обучения.
Онлайн формат: 564 000 ₸
Записаться
Описание курса:
В данном курсе рассматриваются расширенные темы использования языка программирования Python для обслуживания сетевого оборудования и автоматизации различных задач сетевого администратора. Изучаются принципы работы с инструментами парсинга и генерации конфигурационных файлов, инструменты анализа конфигурации, а также установка и настройка средств автоматизации управления сетевыми устройствами
Аудитория курса:
Сетевым инженерам и сетевым администраторам, которые хотят дополнить свои знания сетей передачи данных использованием инструментов программирования.
Предварительные требования:
Знания принципов работы сетей пакетной передачи данных в объеме сертификации CCNA (или аналогичных) и более.
Рекомендуется знакомство с оборудованием одного из крупных производителей сетевого оборудования (Cisco Systems, Juniper Networks и т.д.).
Также рекомендуется прохождение курса Программирование на Python для сетевых инженеров. Базовый курс (PYTHON_NET) или эквивалентный объем знаний.
Содержание курса:
1. Установка сред написания программ и скриптов, установка тестовых сетевых сред
Работа с Jupyter Lab
Установка Docker
Установка и настройка ContainerLab
Лабораторная работа.
Подготовка среды для упражнений
2. Парсинг конфигурационных файлов и выводов команд устройств
Основы парсинга текстовых документов в Python
Библиотека TextFSM
Библиотека TTP
Соединение операций библиотеки Netmiko и парсинга выводов команд
Лабораторная работа 1.
Парсинг выводов команд сетевого оборудования
3. Библиотека Batfish
Назначение инструмента Batfish
Установка контейнера Batfish
Подготовка к использованию Batfish в Python
Возможности Batfish по анализу файлов конфигурации
Лабораторная работа 2.
Установка Batfish и работа с конфигурационными файлами устройств
4. Библиотека Jinja2 для создания конфигурационных файлов
Подготовка к использованию Jinja2
Синтаксис шаблонов Jinja2
Лабораторная работа 3.
Создание конфигурационных файлов с помощью Jinja2
5. Nornir (подготовка и инициализация)
Установка и подготовка
Построение инвентарных данных
Основы синтаксиса
Лабораторная работа 4.
Установка и подготовка фреймворка Nornir
6. Nornir (использование)
Конфигурационные опции и подготовка результатов
Задания и обработка инвентарных данных
Пользовательские задания
Обработка неполадок и ошибок заданий
Лабораторная работа 5.
Использование Nornir для настройки и обслуживания сетевого оборудования
7. Готовые библиотеки и фреймворки от производителей оборудования
Рассмотрение работы библиотек различных сетевых производителей (Cisco, Juniper и т.д.)
Лабораторная работа 6.
Использование фреймворков и библиотек от производителей оборудования
8. Использование инструментов CI/CD для работы с сетевым оборудованием
Установка и настройка Jenkins
Построение pipeline в Jenkins для выполнения серий заданий на сетевых устройствах
Лабораторная работа 7.
Использование Jenkins для работы с сетевым оборудованием
PYT05 - Настройка сетевого оборудования с использованием Ansible
Длительность: 5 дней (40 часов)
Код курса: PYT05
Стоимость обучения.
Онлайн формат: 564 000 ₸
Записаться
Описание курса:
На данном курсе участники познакомятся с системой управления конфигурациями Ansible для работы с настройкой сетевого оборудования различных производителей. В курсе рассматриваются аспекты подготовки инфраструктуры под использование Ansible и осуществление конфигурационных и мониторинговых работ над оборудованием с помощью встроенных и дополнительных инструментов Ansible. Участники курса получат навыки эксплуатации Ansible с использованием рекомендованных практик, а также информацию о поиске и устранении неполадок в работе системы управления конфигураций.
Аудитория курса:
Курс будет интересен сетевым администраторам, сетевым архитекторам и специалистам технической поддержки.
Предварительные требования:
Знания языка Python на уровне курса Программирование на языке Python (PYTHON_BASIC).
Содержание курса:
1. Основы Ansible и установка.
Архитектура и назначение Ansible
Устройство инвентарных данных Ansible
Установка и предварительная настройка
Установка и настройка Ansible AWX
Основы построения Ansible Playbook
Переменные и модули
Отправка команд командной строки
2. Построение комплексных плейбуков
Управление учетными записями
Сбор фактов о сетевых устройствах
Tag, limit и check
Условия
Петли (циклы)
Шаблонизация конфигурации
3. Масштабирование работы с инфраструктурой
Специализированные модули для конфигурации
Import и Include
Роли
Парсинг выводов сетевых устройств
Динамическая инвентаризация
Управление процессом выполнения
4. Расширенные возможности Ansible
Jinja2 lookup плагин
Фильтры
Плагины
Устранение неполадок работы Ansible
Ansible Vault
5. Интеграция и расширенные темы
Интеграция со сторонними системами инвентаризации
Интеграция со сторонними системами конфигурирования
Создание пользовательских модулей
Упражнения
Установка и настройка Ansible и Ansible AWX
Инвентаризация и базовая отправка команд на группы устройств
Использование условий и циклов
Создание и использование шаблонов конфигурации
Роли и импорты
Использование плагинов и фильтров
Использование Ansible Vault
Устранение неполадок
Интеграция с NetBox и NAPALM
Автоматизация, веб-разработка, анализа данных с использованием Python
PYT06 - Автоматизация задач на основе Python
Длительность: 5 дней (40 часов)
Код курса: PYT06
Стоимость обучения.
Онлайн формат: 564 000 ₸
Записаться
Описание курса:
Курс подойдет всем, кто уже умеет писать несложные скрипты для рабочих задач и хочет научиться автоматизировать и другие процессы. На курсе вы научитесь с помощью python-скриптов открывать и обрабатывать различные виды файлов, обрабатывать табличные данные, используя подходящие решения и фреймворки python, научитесь автоматически генерировать документы и отчеты из обрабатываемых данных, познакомитесь с клиент-серверной архитектурой и создадите собственный телеграм-бот, а так же узнаете о большом количестве полезных библиотек, способных упростить вам работу.
Аудитория курса:
Всем специалистам, заинтересованным во внедрении Python в свою работу и автоматизации рутинных задач и бизнес-процессов.
Предварительные требования к аудитории:
Знание языка Python на уровне курса Программирование на языке Python (PYTHON_BASIC).
Для проверки уровня предварительных знаний можно пройти тестирование.
Содержание курса:
1. Работа с файлами txt, xml, yaml, json, csv.
Чтение, запись, обработка.
Методы обработки словарей
Практика: обработка данных из файлов, анализ табличных данных
2. Библиотеки для анализа данных pandas и numpy.
Визуализация данных с помощью matplotlib/seaborn.
Обработка и анализ больших данных.
3. Автоматизация работы с файлами word и excel.
Библиотеки openpyxl и docxtpl.
Регулярные выражения.
Практика: генерирование отчетов по шаблону по данным из базы, проверка данных
4. Работа с HTTP в Python.
Модуль requests.
Работа с API.
Практика: Развертывание telegram бота.
Модуль 5. Обзор полезных библиотек и фреймворков Python для автоматизации
PYT07 - Применение Python для обработки данных
Длительность: 5 дней (40 часов)
Код курса: PYT07
Стоимость обучения.
Онлайн формат: 564 000 ₸
Записаться
Описание курса:
Данный курс рассматривает основные возможности языка Python и вспомогательных библиотек для работы с большими объемами структурированных и неструктурированных данных с использованием локальных ресурсов и облачных сред. Изучаются основы машинного обучения как способа работы с неструктурированными данными на основе библиотеки Tensorflow. Также рассматриваются распространённые инструменты визуализации данных.
Аудитория курса:
Инженеры по работе с данными, а также разработчики ПО, желающие изучить основы машинной обработки данных
Предварительные требования к аудитории:
Знания языка Python на уровне курса Программирование на языке Python (PYTHON_BASIC).
Содержание курса:
1. Python для работы с данными.
Обработка данных с помощью Python
Введение в Jupyter Lab
Собственные структуры данных Python
Библиотека NumPy (цель и возможности)
Библиотека MatPlotLib (цель и возможности)
Лабораторная работа 1.
Работа с типами данных
2. Оценка данных, введение в машинное обучение
Библиотека Pandas, понятие датафреймов и операции над ними
Введение в машинное обучение
Терминология
Виды и возможности
Обучение моделей
Градиентный спуск
Hyperparameters, Losses, Learning Rate
Generalization
Сеты данных
Лабораторная работа 2.
Работа с датафреймами
Лабораторная работа 3.
Изучение зависимостей в машинном обучении
3. Tensorflow и Feature Engineering
Введение в Tensorflow и Keras
Возможности и способы использования
Готовые модели
Инструменты для создания собственных моделей
Feature Selection and Engineering
Лабораторная работа 4. Использование Tensorflow
Лабораторная работа 5.
Feature Engineering
4. Глубокое обучение и среды для обучения моделей
Глубокое обучение
Применение и возможности
Ресурсы для обучения моделей
Облачные ресурсы для обучения моделей
Лабораторная работа 6.
Глубокое обучение
Лабораторная работа 7.
Обучение моделей в подготовленной среде
5. Визуализация данных.
Библиотеки Python для визуализации
Облачные среды для визуализации данных
Статистическая оценка данных
Лабораторная работа 8. Визуализация и статистическая оценка данных
PYT08 - Python для web разработки, фреймворк flask
Длительность: 5 дней (40 часов)
Код курса: PYT08
Стоимость обучения.
Онлайн формат: 564 000 ₸
Записаться
Описание курса:
Flask — самый простой фреймворк для создания веб-приложений на языке программирования Python. Он подходит как для генерации страниц сайта или сервиса, так и для создания API мобильных приложений. Данную технологию можно интегрировать в люблю сферу, в том числе для создания личных и рабочих проектов. В ходе обучения рассматривается комплекс тем, начиная с того, что такое HTTP и как работает Интернет, заканчивая особенностями создания своего полноценного сервиса и развертывания его на сервере.
Предварительные требования к аудитории:
Знание языка Python на уровне курса Программирование на языке Python (PYTHON_BASIC).
Для проверки уровня предварительных знаний можно пройти тестирование.
Содержание курса:
Модуль 1.
Фреймворк Flask и основы WEB
Как работает Интернет
Создание веб приложения на фреймворке Flask;
Маршрутизация
Рендеринг HTML
Язык шаблонов Jinja
Модуль 2.
Создание URL адресов для сайта;
Обработка GET и POST запросов;
Связь backend и frontend;
Обработка запросов клиента на сервере
Получение данных запроса на сервере
Модуль 3.
Реляционные базы данных. Введение
Основы SQL, ORM
Запросы к базе данных. Вывод информации из базы данных на страницах сайта;
Подключение базы данных в Flask
Библиотека SQLAlchemy
Модуль 4.
Добавление, изменение, удаление данных;
Модели, отношения между моделями, миграции;
Защита сайта от атак
Итоговый проект
PYT09 - Python фреймворк Django
Длительность: 5 дней (40 часов)
Код курса: PYT09
Стоимость обучения.
Онлайн формат: 564 000 ₸
Записаться
Описание курса:
Django – бесплатный и свободный фреймворк для веб-приложений, написанный на Python. Изучение фреймворка значительно сложнее аналогичного Flask, однако предоставляет разработчикам больший функционал для создания сервисов. Преимуществами Django являются скорость, безопасность и масштабируемость. За курс вы получите базовые знания фреймворка, научитесь применять их на практике и спроектируете своё первое веб-приложение.
Предварительные требования:
Знание языка Python на уровне курса Программирование на языке Python (PYTHON_BASIC).
Для проверки уровня предварительных знаний можно пройти тестирование.
Содержание курса:
Модуль 1.
Фреймворк Django – основные понятия
Установка Django и создание первого проекта
Приложения в проекте (Applications)
URL. Параметры в URL-запросах
Шаблоны (Templates)
Формы (Forms). Получение данных с формы
Модуль 2.
Разработка архитектуры базы данных
Реляционные базы данных
Типы и свойства полей базы данных
Разработка архитектуры базы данных – отношения между моделями в Django
Модуль 3.
Введение в Django ORM
Выполнение запросов к базе данных
Создание и редактирование записей в базе данных
Введение в Git и Github
Модуль 4.
CRUD приложения
Рендеринг шаблонов
Язык шаблонов. Шаблонные фильтры
Итоговый проект
PYT10 - Использование Python для работы с базами данных
Длительность: 5 дней (40 часов)
Код курса: PYT10
Стоимость обучения.
Онлайн формат: 564 000 ₸
Записаться
Описание курса:
Курс предназначен для тех, кто уже знаком с основами языка программирования Python и хочет расширить свои навыки, используя их для работы с базами данных. В течение курса вы узнаете, как подключаться к базам данных, выполнять запросы, изменять данные и многое другое, используя мощные библиотеки Python, такие как SQLAlchemy и psycopg2.
Аудитория курса:
Курс предназначен для программистов и разработчиков, которые хотят использовать Python для работы с базами данных. Участники должны иметь базовые знания языка программирования Python и понимание основных понятий баз данных.
Предварительные требования к аудитории:
Базовые знания языка программирования Python.
Понимание основных понятий баз данных.
Содержание курса:
Модуль 1
Введение в работу с базами данных в Python.
Установка и настройка необходимых инструментов.
Подключение к базе данных.
Лабораторная работа 1: Настройка окружения и подключение к базе данных.
Модуль 2
Основные операции с базами данных в Python.
Выполнение запросов.
Изменение данных.
Лабораторная работа 2: Выполнение запросов и изменение данных в базе данных.
Модуль 3
Работа с ORM (Object-Relational Mapping).
Использование SQLAlchemy.
Лабораторная работа 3: Использование SQLAlchemy для работы с базой данных.
Модуль 4
Работа с PostgreSQL базами данных.
Использование библиотеки psycopg2.
Лабораторная работа 4: Работа с PostgreSQL базами данных в Python.
Модуль 5
Оптимизация работы с базами данных.
Масштабирование баз данных.
Лабораторная работа 5: Оптимизация работы с базами данных в Python.