Обучение по направлению python-разработка в Романовской

Курс охватывает все ключевые аспекты работы с языком Python: синтаксис, основы ООП (объектно-ориентированного программирования), а также работу с популярными библиотеками, такими как NumPy, Pandas, Flask и Django. Студенты научатся создавать приложения с использованием этих инструментов, а также работать с базами данных и веб-технологиями.

Кроме того, программа включает в себя практические задания, которые помогают закрепить полученные знания  применять их в реальных проектах. Студенты будут решать задачи, связанные с анализом данных, веб-разработкой и автоматизацией процессов, что делает программу очень востребованной на рынке труда.

Кому подходит программа:

1. Тем, кто хочет начать карьеру в области разработки программного обеспечения.
2. Студентам и выпускникам технических специальностей, интересующимся Python-программированием.
3. Специалистам, которые хотят освоить Python и расширить свои навыки для работы в различных сферах IT.

Данный курс является введением в тематику визуализации данных. В курсе будут описаны основные подходы к визуализации данных, позволяющие наглядно подчеркнуть имеющиеся в них закономерности и особенности. Вы познакомитесь с возможностями библиотек визуализации на языке Python (matplotlib, seaborn, plotly, pandas, bokeh) для решения таких задач, как построение графиков функций распределения, отображение статистических закономерностей, визуализация изменяющихся во времени данных, демонстрация взаимосвязи отдельных компонент данных и многих других. Также вы узнаете, как можно использовать полученные визуальные представления данных для их дальнейшей подготовки и обработки. В курсе делается уклон в сторону развития практических навыков по визуализации данных и даются только самые необходимые теоретические сведения. Самостоятельный итоговый проект, который будет затрагивать все пройденные в рамках курса тематики, продемонстрирует приобретенные навыки и послужит хорошим сборником рецептов для вашей дальнейшей работы.

<ul><li>Обучение без дедлайнов</li><li>Практика с первого дня</li><li>4 проекта в портфолио на GitHub</li><li>Помощь в трудоустройстве</li><li>Гарантированные собеседования в компаниях-партнерах</li><li><p>Доступна рассрочка</p><p> </p></li></ul><p><strong>Обучение стартует каждый четверг</strong></p><p> </p><p><strong>Почему мы?</strong></p><p><strong>Начнем писать код на первом уроке.</strong> Вас ждут сотни упражнений в тренажере, задачки-испытания для тех, кто любит посложнее, а также 4 проекта, в рамках которых вы напишете полноценные приложения для портфолио на GitHub</p><p><strong>Мы не сторонники подхода «повтори за учителем».</strong><br>На Хекслете решение задач идет только через реальное понимание. Вы будете не просто писать код, а научитесь самостоятельно находить лучшие решения</p><p><strong>Практикующие разработчики,</strong> которые скорректируют траекторию обучения и помогут справиться с трудностями.<br>Вы не останетесь одни и вам не будет стыдно за результат</p><p><strong>Мы знаем, как непросто найти первую работу без опыта.</strong> Поэтому вы будете получать его уже во время обучения: участвовать в Open Source проектах Хекслета, выполнять тестовые с собеседований. Всё это можно положить в портфолио</p><p><strong>Работодатели ценят выпускников Хекслета и даже указывают наши курсы как преимущество при найме</strong>. Сертификат — подтверждение того, что вы серьезно поработали над собой и имеете хорошую перспективу стать первоклассным специалистом</p><p><strong>Как проходит обучение</strong></p><p>Курс "Python-разработчик" состоит из учебных модулей с уроками и проектами</p><ul><li>В каждом уроке — теория, тесты на закрепление изученного и практика прямо в браузере</li><li>Все онлайн-встречи сохраняем в записи — можно пересматривать</li><li>1-2 раза в неделю встречи с наставником: вебинары, сессии лайвкодинга</li><li><p>Наставники и кураторы помогают в учебном процессе</p><p> </p></li></ul><p><strong>Тренажер</strong></p><p>Мы воссоздали реальное рабочее пространство программиста Сразу видите обратную связь по своему решению в виде тестов и их результатов Вы прямо в браузере получаете доступ к виртуальной машине, редактору кода и к консоли Если долго не справляетесь с задачей, можете воспользоваться подсказкой и подсмотреть решение учителя</p><p>Мы воссоздали реальное рабочее пространство программиста</p><ul><li>Вы прямо в браузере получаете доступ к виртуальной машине, редактору кода и к консоли</li><li>Сразу видите обратную связь по своему решению в виде тестов и их результатов</li><li><p>Если долго не справляетесь с задачей, можете воспользоваться подсказкой и посмотреть решение учителя</p><p> </p></li></ul><p><strong>Формат</strong></p><p>Проходите уроки самостоятельно в любое удобное время</p><ul><li>Урок — это теория, квиз (проверочный тест) и практика</li><li>Учебный материал представлен в текстовом формате, иногда встречаются короткие видео</li><li>Практика может быть в виде упражнений в браузере, испытаний, проектов, самостоятельной работы и домашних заданий</li><li><p>Рекомендуем заниматься от 15 часов в неделю, чтобы уложиться в срок</p><p> </p></li></ul><p><strong>Поддержка</strong></p><p>Команда поддержки делает процесс обучения более понятным и эффективным</p><ul><li>Наставники — практикующие разработчики, которые отвечают на вопросы в закрытом чате группы, делают код-ревью проектов, проводят активности, делятся опытом</li><li>Кураторы организовывают учебный процесс: обращайтесь, если хотите проверить прогресс, нужна пауза в обучении, сложно учиться, хотите сменить программу</li></ul>

Данный курс является введением в тематику решения задач компьютерного зрения. В курсе будут описаны современные подходы по обработке изображений и видео, а также передовые методы детектирования, сегментации и трекинга объектов на них. Основной акцент будет сделан на практическое применение искусственных нейронных сетей и использование фреймворков для работы с ними. Конкретно Вы познакомитесь с возможностями таких библиотек языка Python, как OpenCV для обработки изображений, Tensorflow для создания и обучения нейронных сетей, TensorRT для оптимизации нейросетевых архитектур, а также с фреймворком Flask для создания простых API решений и Tensorflow Serving для внедрения архитектур нейронных сетей в production. По итогам курса участники создадут прототипы модулей для решения 2х промышленных задач по распознаванию текста на изображении и детектирования местоположения человека на видео. Полученные участниками навыки будут вполне достаточны для дальнейшей самостоятельной поддержки и улучшения качества разработанных модулей.

10-дневный практический курс для Data Scientist’ов, специалистов по машинному обучению и Python-разработчиков NLP-приложений, которые хотят освоить продвинутые методы решения задач обработки естественного языка с помощью нейронных сетей.