Python zaawansowany - Część II
Zaawansowany kurs Pythona skierowany do osób, które chcą zmienić branżę lub zbudować solidne podstawy do pracy z danymi i aplikacjami webowymi. Obejmuje bazy danych, Flask, analizę danych i pracę z Git.
Dla kogo
Dla osób, które ukończyły Część I lub mają podstawową znajomość Pythona i chcą rozwinąć kompetencje zawodowe. Szczególnie odpowiedni dla osób planujących zmianę branży na IT lub analitykę danych.
Wymagania wstępne
Ukończona Część I (Python od podstaw) lub zaliczony test diagnostyczny z zakresu: zmienne, pętle, funkcje, listy, słowniki, pliki, obsługa wyjątków.
Szczegóły szkolenia
Wymiar godzin
80 godzin
Liczba uczestników
min. 6 / max. 12 osób
Forma
Stacjonarne / zdalne / hybrydowe
Miasta
Łódź, Piotrków Trybunalski, Bełchatów, Radomsko, Tomaszów Mazowiecki
Certyfikat
Tak - zaświadczenie o ukończeniu szkolenia
Zacznij od
Python od podstaw - Część IEfekty szkolenia
- Zna model relacyjnych baz danych, składnię SQL i integrację z Pythonem (sqlite3, psycopg2, SQLAlchemy)
- Rozumie biblioteki pandas, matplotlib i seaborn oraz ich zastosowania w środowiskach biznesowych
- Zna architekturę aplikacji webowych (MVC/MTV), framework Flask i podstawy REST API
- Rozumie zasady kontroli wersji Git, workflow zespołowego i dobrych praktyk (PEP8, testy, dokumentacja)
- Projektuje schemat bazy danych, pisze złożone zapytania SQL i operuje na danych z Pythona
- Przeprowadza pełny pipeline analizy danych: wczytanie, czyszczenie, analiza, wizualizacja, raport
- Tworzy funkcjonalne aplikacje webowe z Flask, Jinja2 i bazą danych (CRUD przez ORM)
- Korzysta z Gita w codziennej pracy: branch, merge, pull request, code review, konflikty
- Pisze testy jednostkowe (unittest/pytest) i stosuje standardy jakości kodu (PEP8, linting)
- Pracuje efektywnie w zespole programistycznym - deleguje zadania i udziela informacji zwrotnej w code review
- Samodzielnie uzupełnia wiedzę z dokumentacji, tutoriali i zasobów branżowych
- Potrafi przygotować i zaprezentować wyniki pracy (projekt, raport, demo) przed grupą
- Gotowy do aplikowania na stanowiska juniorskie w IT po ukończeniu ścieżki
Program ramowy
Moduł 1 - Bazy danych i SQL
20h- SQL od podstaw: SELECT, WHERE, ORDER BY, GROUP BY, JOIN, agregacje, DDL
- SQLite z Pythona: moduł sqlite3, CRUD, parametryzowane zapytania (ochrona przed SQL injection)
- PostgreSQL z Pythona: psycopg2, zarządzanie transakcjami, obsługa błędów bazy danych
- Projekt M1: aplikacja konsolowa z bazą PostgreSQL (min. 3 tabele, relacje, walidacja danych)
Moduł 2 - Analiza danych i wizualizacja
20h- pandas: DataFrames i Series, wczytywanie CSV/Excel/JSON, filtrowanie, grupowanie, czyszczenie, daty
- Matplotlib i Seaborn: wykresy liniowe, słupkowe, scatter, box plot, style, eksport PNG/PDF
- Praca z rzeczywistymi danymi publicznymi (GUS, Eurostat, Kaggle), statystyka opisowa
- Projekt M2: pełna analiza zbioru danych (min. 1000 rekordów), eksport raportu HTML/PDF
Moduł 3 - Podstawy web z Flask
20h- Flask: routing (@app.route), metody GET/POST, szablony Jinja2, dziedziczenie szablonów
- Formularze HTML, Flask-WTF, walidacja po stronie serwera, bezpieczeństwo (CSRF, XSS)
- Flask-SQLAlchemy: ORM, modele danych, migracje (Flask-Migrate), CRUD przez API, podstawy REST
- Projekt M3: kompletna aplikacja webowa z interfejsem HTML, formularzami i bazą danych
Moduł 4 - Git, praca zespołowa i dobre praktyki
20h- Git i GitHub: commit, branch, merge, fork, push, pull - codzienna praca w repozytorium
- Pull requesty, code review, GitHub Flow, rozwiązywanie konfliktów merge
- PEP8, linting (flake8, black), docstrings, unittest i pytest, pokrycie kodu (coverage)
- Projekt końcowy zespołowy na GitHubie: podział pracy, code review, testy, prezentacja