ОПИСАНИЕ:

Курс предназначен для людей, начинающих свой путь в разработке мобильных и PC приложений на языке Python.
Цель курса – научить студентов создавать мобильные приложения для различных операционных систем, используя язык программирования Python.
Курс по разработке мобильных и PC приложений на языке Python предназначен для тех, кто только начинает свой путь в этой области. Этот курс позволит получить базовые знания и навыки в разработке приложений на языке Python, который считается одним из самых универсальных и простых в использовании.
Особенностью курса является то, что он подходит как для начинающих, так и для тех, кто уже имеет опыт в программировании на языке Python. Кроме того, курс предоставляет возможность создания приложений как для мобильных устройств, так и для ПК.
В рамках курса студентам необходимо будет выполнять практические задания, которые позволят им закрепить теоретические знания и научиться применять их на практике.

После успешного освоения курса учащиеся приобретут знания о создании пользовательского интерфейса и многом другом.

Чему вы научитесь:
1. В этом курсе мы подробно разберем основные возможности фреймворка Kivy.
2. Научимся создавать кнопки, вкладки, ползунки, работать с фоном, анимацией, напишем несколько простых приложений и научимся компилировать их под нужное нам устройство.

Для кого этот курс, курс подойдёт:
1. Начинающим программистам, которые хотят овладеть базовыми навыками в разработке мобильных приложений на языке Python.
2. Опытным программистам, которые уже имеют опыт работы с языком Python и хотят расширить свои знания в области мобильной разработки.
3. Студентам, которые изучают программирование и хотят овладеть навыками разработки мобильных приложений на языке Python.
4. Людям, которые хотят создать свое собственное мобильное приложение для личного использования или для бизнеса.

Содержание:
Модуль 1 – Введение

1. О курсе.
2. Установка ПО.

Модуль 2 – Макеты в Kivy. Первая кнопка

1. Создание пустого окна.
2. Создание первой кнопки.
3. Создание второй кнопки. FloatLayout.
4. Создание группы кнопок. BoxLayout. Первое приложение.
5. Создание группы кнопок. GridLayout.
6. AnchorLayout. PageLayout.
7. StackLayout. ScatterLayout.
8. Вложение макетов друг в друга.

Модуль 3 – Виджеты. Часть 1

1. Вкладки. TabbedPanel.
2. Текст. Label. Активная ссылка. Изменяемый Label.
3. Ползунок. Slider. Привязка к Label. RGB микшер.
4. Переключатели Switch и ToggleButton.
5. CheckBox. ProgressBar.
6. Выпадающее меню. Spinner. Accordion.
7. Переключение экранов. ScreenManager.
8. Пролистывание экранов. Carousel. Текстовое поле TextInput.
9. Scatter.

Модуль 4 – Виджеты. Часть 2

1. Панель действий. ActionBar.
2. Древовидная структура. TreeView.
3. Загрузка изображения. Image.
4. Прокрутка экрана. ScrollView.
5. Всплывающее окно. Popup.
6. Загрузка аудио. SoundLoader. Audio Player.
7. Загрузка видео. Video Player.
8. Палитра цветов. Color Picker. Файловая система. FileChooser.
9. EffectWidget.

Модуль 5 – Компиляция

1. Компиляция под Android с помощью Ubuntu.
2. Компиляция под Windows.

Модуль 6 – Файлы KV

1. Введение в KV файлы Kivy.
2. Обработка событий в KV файлах.
3. Переменные в KV файлах. Загрузка Builder.

Модуль 7 – Анимация

1. Касание на экране. Touch.
2. Простое приложение Paint. Kivy.graphics. Canvas.
3. Графические элементы.
4. Анимация свойств виджетов. Kivy.animation.
5. Взаимодействие animation и graphics. Запрос системной клавиатуры
6. Движение без kivy.animation. Границы перемещения. Ping Pong Game
7. Тени и размытие объектов. BoxShadow.
8. Вращение объектов. Rotate.

Модуль 8 – Заключение

1. Заключение

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Курс идеально подойдёт:
Новичкам без опыта программирования
Если вы никогда не занимались программированием – этот курс идеален для старта. Под пристальным присмотром кураторов вы освоите азы и прокачаетесь до настоящего джуна
Начинающим, с базовыми знаниями Swift
Если вы уже сделали или делаете первые шаги в Swift-разработке – мы сможем помочь систематизировать знания и помочь прочно освоиться в новой профессии
Not-iOS программистам с опытом в других языках
Если вы программист на Java, Python и пр. и желаете сменить специализацию или дополнить компетенции – этот курс познакомит вас со спецификой iOS-разработки в полной мере

99+ часов практики разработка настоящих приложений
99+ часов лайвов онлайн вебинары с преподавателями
54 урока

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Курс идеально подойдёт:
Новичкам без опыта программирования
Если вы никогда не занимались программированием – этот курс идеален для старта. Под пристальным присмотром кураторов вы освоите азы и прокачаетесь до настоящего джуна
Начинающим, с базовыми знаниями Swift
Если вы уже сделали или делаете первые шаги в Swift-разработке – мы сможем помочь систематизировать знания и помочь прочно освоиться в новой профессии
Not-iOS программистам с опытом в других языках
Если вы программист на Java, Python и пр. и желаете сменить специализацию или дополнить компетенции – этот курс познакомит вас со спецификой iOS-разработки в полной мере

99+ часов практики разработка настоящих приложений
99+ часов лайвов онлайн вебинары с преподавателями
54 урока

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Курс от известного российского портала по iOS-разработке – SwiftBook.

Курс идеально подойдёт

• Новичкам без опыта программирования:
  Если вы никогда не занимались программированием – этот курс идеален для старта. Под пристальным присмотром кураторов вы освоите азы и прокачаетесь до настоящего junior iOS developer.
• Начинающим, с базовыми знаниями Swift:
  Если вы уже сделали или делаете первые шаги в Swift-разработке – мы сможем помочь систематизировать знания и помочь прочно освоиться в новой профессии.
• Not-iOS программистам с опытом в других языках:
  Если вы программист на Java, Python и пр. и желаете сменить специализацию или дополнить компетенции – этот курс познакомит вас со спецификой iOS-разработки в полной мере.

Программа части 4
SwiftUI
– 4.1 Знакомство со SwiftUI
– 4.2 Элементы объектной библиотеки SUI. Модификаторы
– 4.3 Работа с зависимостями данных
– 4.4 Использование SwiftUI совместно с UIKit
– 4.5 Lists & Navigation
– 4.6 Работа с анимацией и графикой
– 4.7 GridView

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Курс от известного российского портала по iOS-разработке – SwiftBook.

Курс идеально подойдёт

• Новичкам без опыта программирования:
  Если вы никогда не занимались программированием – этот курс идеален для старта. Под пристальным присмотром кураторов вы освоите азы и прокачаетесь до настоящего junior iOS developer.
• Начинающим, с базовыми знаниями Swift:
  Если вы уже сделали или делаете первые шаги в Swift-разработке – мы сможем помочь систематизировать знания и помочь прочно освоиться в новой профессии.
• Not-iOS программистам с опытом в других языках:
  Если вы программист на Java, Python и пр. и желаете сменить специализацию или дополнить компетенции – этот курс познакомит вас со спецификой iOS-разработки в полной мере.

Программа части 4
SwiftUI
– 4.1 Знакомство со SwiftUI
– 4.2 Элементы объектной библиотеки SUI. Модификаторы
– 4.3 Работа с зависимостями данных
– 4.4 Использование SwiftUI совместно с UIKit
– 4.5 Lists & Navigation
– 4.6 Работа с анимацией и графикой
– 4.7 GridView

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Курс от известного российского портала по iOS-разработке – SwiftBook.

99+ часов практики разработка настоящих приложений
99+ часов лайвов онлайн вебинары с преподавателями
54 урока записи лекций будут доступны 2 года
Наставник Будет поддерживать и отвечать на вопросы

Курс идеально подойдёт:

• Новичкам без опыта программирования:
  Если вы никогда не занимались программированием – этот курс идеален для старта. Под пристальным присмотром кураторов вы освоите азы и прокачаетесь до настоящего junior iOS developer.
• Начинающим, с базовыми знаниями Swift:
  Если вы уже сделали или делаете первые шаги в Swift-разработке – мы сможем помочь систематизировать знания и помочь прочно освоиться в новой профессии.
• Not-iOS программистам с опытом в других языках:
  Если вы программист на Java, Python и пр. и желаете сменить специализацию или дополнить компетенции – этот курс познакомит вас со спецификой iOS-разработки в полной мере.

Программа часть 5 из 6:
Архитектурные паттерны (в записи)
– 5.1 Тестирование
– 5.2 Архитектурные паттерны в iOS
– 5.3 MVVM на практике
– 5.4 Boxing. MVVM в SwiftUI
– 5.5 VIPER
– 5.6 VIPER на практике
– 5.7 CleanSwift
– 5.8 CleanSwift на практике

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Курс от известного российского портала по iOS-разработке – SwiftBook.

99+ часов практики разработка настоящих приложений
99+ часов лайвов онлайн вебинары с преподавателями
54 урока записи лекций будут доступны 2 года
Наставник Будет поддерживать и отвечать на вопросы

Курс идеально подойдёт:

• Новичкам без опыта программирования:
  Если вы никогда не занимались программированием – этот курс идеален для старта. Под пристальным присмотром кураторов вы освоите азы и прокачаетесь до настоящего junior iOS developer.
• Начинающим, с базовыми знаниями Swift:
  Если вы уже сделали или делаете первые шаги в Swift-разработке – мы сможем помочь систематизировать знания и помочь прочно освоиться в новой профессии.
• Not-iOS программистам с опытом в других языках:
  Если вы программист на Java, Python и пр. и желаете сменить специализацию или дополнить компетенции – этот курс познакомит вас со спецификой iOS-разработки в полной мере.

Программа часть 5 из 6:
Архитектурные паттерны (в записи)
– 5.1 Тестирование
– 5.2 Архитектурные паттерны в iOS
– 5.3 MVVM на практике
– 5.4 Boxing. MVVM в SwiftUI
– 5.5 VIPER
– 5.6 VIPER на практике
– 5.7 CleanSwift
– 5.8 CleanSwift на практике

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

1.Расширенные возможности файлов
7 уроков
Менеджер контекста with
Запись в файл с помощью print
Чтение из текстового файла
Режимы работы с файлами
Режимы работы с файлами, часть 2
Двоичные файлы и тип bytes
Модуль pickle

2.Модуль struct
3 урока
Модуль struct
Модуль struct, часть 2
Модуль struct, часть 3

3.Файлы в различных форматах
4 урока
CSV файлы
JSON файлы
XML файлы
XML файлы, XPath

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

1.Расширенные возможности файлов
7 уроков
Менеджер контекста with
Запись в файл с помощью print
Чтение из текстового файла
Режимы работы с файлами
Режимы работы с файлами, часть 2
Двоичные файлы и тип bytes
Модуль pickle

2.Модуль struct
3 урока
Модуль struct
Модуль struct, часть 2
Модуль struct, часть 3

3.Файлы в различных форматах
4 урока
CSV файлы
JSON файлы
XML файлы
XML файлы, XPath

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Дизайн REST API: подходы к решению практических задач [GetAnalyst]

• Как проектировать REST API в Postman: с нуля до работающих методов
• REST API за вечер: от концепции до Postman
• Проектирование REST API с документацией в Postman: 5 главных принципов дизайна на практике
• Учимся работать с API-документацией в Swagger на практике за 2 часа
• Про REST API за 90 минут: от теории к практике
• REST API с нуля: назначение и методы
• Связь базы данных и дизайна REST API
• Мастер класс: дизайн REST API
• REST API с нуля: назначение и методы
• 9 вебинаров

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

Расширенная программа для тех, кто хочет построить карьеру в сфере data science

Содержание:

• Начало анализа данных
• Основы машинного обучения
• Вспомогательные инструменты Data Science
• Математика машинного обучения
• Системы хранения данных
• Практика машинного обучения
• Основы Deep Learning

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

ЧЕМ ЗАНИМАЮТСЯ ML-ИНЖЕНЕРЫ:

В современном мире бизнес сталкивается со многими проблемами, которые требуют неординарных решений. Например, как идентифицировать клиентов, которые хотят уйти, и сохранить их с помощью ценовых факторов?
Работа ML-инженера заключается в решении подобного рода задач и создании систем, которые работают лучше и быстрее, чем решения, сделанные простым человеком.

ДЛЯ КОГО ЭТА ПРОГРАММА:

УЖЕ РАБОТАЕТЕ В IT
Вы уже работаете в IT, но хотите перейти в новую сферу или расширить свои знания и навыки, чтобы применить их в различных областях машинного обучения.

СТАРТ КАРЬЕРЫ
Хотите изучить машинное обучение, но не знаете, с чего начать. Курс научит вас необходимой математической базе для работы в ML и даст навыки для старта карьеры.

ПРОГРАММА КУРСА :

1. ПРИКЛАДНАЯ РАЗРАБОТКА НА PYTHON
Python — один из самых популярных инструментов для анализа данных. В этом блоке мы научимся работать с этим языком, познакомимся с основными библиотеками для ML и узнаем, как грамотно использовать Python при командной работе. Также мы посвятим время изучению инструментов для работы с базами данных, как с помощью классического SQL, так и с помощью Python кода. Полученных знаний будет достаточно для работы не только в области анализа данных, но и в классической разработке на Python.

2. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И ПРИЛОЖЕНИЯ
Классические методы машинного обучения — это основа для большинства современных способов анализа данных, например, для оптимизации банковского ценообразования. Мы изучим основной теоретический инструментарий для успешного построения ML-дизайна в острых проблемах реальной индустрии и отточим новые навыки на практике.

3. ОБЗОР ОСНОВ DEEP LEARNING
Глубинное обучение с использованием нейронных сетей появляется тогда, когда классические модели бессильны: детекция объектов с картинки, генерация осмысленного текста, определение тональности звуковой дорожки и многое другое. В данном курсе мы обзорно посмотрим на решения, которые можно сделать с помощью deep learning, и попробуем в них разобраться.

4. СТАТИСТИКА И A/B-ТЕСТЫ
В этом блоке мы изучим основные понятия математической статистики, необходимые для улучшения моделей. Научимся правильно проводить A/B тестирование, чтобы достоверно измерять влияние внедрения ML моделей на продукт и бизнес. Обсудим нюансы при проведении экспериментов и способы оценки метрик при невозможности проведения A/B-теста.

5. СОБЕСЕДОВАНИЯ И КАК ИХ ПРОЙТИ
В последнем блоке курса мы еще раз вспомним основные моменты из всего курса и обсудим, как проходят собеседования на младшего специалиста в машинном обучении, как к ним готовиться и как их проходить. Мы хотим поделиться своим опытом и помочь пройти первый этап в поиске профессии мечты.

ВАЖНО:
В личном кабинете отсутствует видеоурок теоретической части: лекция 9.2
В конспекте данный материал выдан полностью.

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

ЧЕМ ЗАНИМАЮТСЯ ML-ИНЖЕНЕРЫ:

В современном мире бизнес сталкивается со многими проблемами, которые требуют неординарных решений. Например, как идентифицировать клиентов, которые хотят уйти, и сохранить их с помощью ценовых факторов?
Работа ML-инженера заключается в решении подобного рода задач и создании систем, которые работают лучше и быстрее, чем решения, сделанные простым человеком.

ДЛЯ КОГО ЭТА ПРОГРАММА:

УЖЕ РАБОТАЕТЕ В IT
Вы уже работаете в IT, но хотите перейти в новую сферу или расширить свои знания и навыки, чтобы применить их в различных областях машинного обучения.

СТАРТ КАРЬЕРЫ
Хотите изучить машинное обучение, но не знаете, с чего начать. Курс научит вас необходимой математической базе для работы в ML и даст навыки для старта карьеры.

ПРОГРАММА КУРСА :

1. ПРИКЛАДНАЯ РАЗРАБОТКА НА PYTHON
Python — один из самых популярных инструментов для анализа данных. В этом блоке мы научимся работать с этим языком, познакомимся с основными библиотеками для ML и узнаем, как грамотно использовать Python при командной работе. Также мы посвятим время изучению инструментов для работы с базами данных, как с помощью классического SQL, так и с помощью Python кода. Полученных знаний будет достаточно для работы не только в области анализа данных, но и в классической разработке на Python.

2. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И ПРИЛОЖЕНИЯ
Классические методы машинного обучения — это основа для большинства современных способов анализа данных, например, для оптимизации банковского ценообразования. Мы изучим основной теоретический инструментарий для успешного построения ML-дизайна в острых проблемах реальной индустрии и отточим новые навыки на практике.

3. ОБЗОР ОСНОВ DEEP LEARNING
Глубинное обучение с использованием нейронных сетей появляется тогда, когда классические модели бессильны: детекция объектов с картинки, генерация осмысленного текста, определение тональности звуковой дорожки и многое другое. В данном курсе мы обзорно посмотрим на решения, которые можно сделать с помощью deep learning, и попробуем в них разобраться.

4. СТАТИСТИКА И A/B-ТЕСТЫ
В этом блоке мы изучим основные понятия математической статистики, необходимые для улучшения моделей. Научимся правильно проводить A/B тестирование, чтобы достоверно измерять влияние внедрения ML моделей на продукт и бизнес. Обсудим нюансы при проведении экспериментов и способы оценки метрик при невозможности проведения A/B-теста.

5. СОБЕСЕДОВАНИЯ И КАК ИХ ПРОЙТИ
В последнем блоке курса мы еще раз вспомним основные моменты из всего курса и обсудим, как проходят собеседования на младшего специалиста в машинном обучении, как к ним готовиться и как их проходить. Мы хотим поделиться своим опытом и помочь пройти первый этап в поиске профессии мечты.

ВАЖНО:
В личном кабинете отсутствует видеоурок теоретической части: лекция 9.2
В конспекте данный материал выдан полностью.

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ:

ОПИСАНИЕ:

ЧЕМ ЗАНИМАЮТСЯ ML-ИНЖЕНЕРЫ:

В современном мире бизнес сталкивается со многими проблемами, которые требуют неординарных решений. Например, как идентифицировать клиентов, которые хотят уйти, и сохранить их с помощью ценовых факторов?
Работа ML-инженера заключается в решении подобного рода задач и создании систем, которые работают лучше и быстрее, чем решения, сделанные простым человеком.

ДЛЯ КОГО ЭТА ПРОГРАММА:

УЖЕ РАБОТАЕТЕ В IT
Вы уже работаете в IT, но хотите перейти в новую сферу или расширить свои знания и навыки, чтобы применить их в различных областях машинного обучения.

СТАРТ КАРЬЕРЫ
Хотите изучить машинное обучение, но не знаете, с чего начать. Курс научит вас необходимой математической базе для работы в ML и даст навыки для старта карьеры.

ПРОГРАММА КУРСА :

1. ПРИКЛАДНАЯ РАЗРАБОТКА НА PYTHON
Python — один из самых популярных инструментов для анализа данных. В этом блоке мы научимся работать с этим языком, познакомимся с основными библиотеками для ML и узнаем, как грамотно использовать Python при командной работе. Также мы посвятим время изучению инструментов для работы с базами данных, как с помощью классического SQL, так и с помощью Python кода. Полученных знаний будет достаточно для работы не только в области анализа данных, но и в классической разработке на Python.

2. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И ПРИЛОЖЕНИЯ
Классические методы машинного обучения — это основа для большинства современных способов анализа данных, например, для оптимизации банковского ценообразования. Мы изучим основной теоретический инструментарий для успешного построения ML-дизайна в острых проблемах реальной индустрии и отточим новые навыки на практике.

3. ОБЗОР ОСНОВ DEEP LEARNING
Глубинное обучение с использованием нейронных сетей появляется тогда, когда классические модели бессильны: детекция объектов с картинки, генерация осмысленного текста, определение тональности звуковой дорожки и многое другое. В данном курсе мы обзорно посмотрим на решения, которые можно сделать с помощью deep learning, и попробуем в них разобраться.

4. СТАТИСТИКА И A/B-ТЕСТЫ
В этом блоке мы изучим основные понятия математической статистики, необходимые для улучшения моделей. Научимся правильно проводить A/B тестирование, чтобы достоверно измерять влияние внедрения ML моделей на продукт и бизнес. Обсудим нюансы при проведении экспериментов и способы оценки метрик при невозможности проведения A/B-теста.

5. СОБЕСЕДОВАНИЯ И КАК ИХ ПРОЙТИ
В последнем блоке курса мы еще раз вспомним основные моменты из всего курса и обсудим, как проходят собеседования на младшего специалиста в машинном обучении, как к ним готовиться и как их проходить. Мы хотим поделиться своим опытом и помочь пройти первый этап в поиске профессии мечты.

ВАЖНО:
В личном кабинете отсутствует видеоурок теоретической части: лекция 9.2
В конспекте данный материал выдан полностью.

ПРОДАЖНИК:

СКАЧАТЬ: