Już 25000 studentów uczy się Pythona na różnych poziomach zaawansowania! Python to aktualnie najpopularniejszy język programowania. Poznaj go i Ty!
Poniższa mapa ma pomóc w wyborze właściwych kursów i ich kolejności, ale… tak na prawdę wybór należy do Ciebie, np. Pandas też świetnie przyda się przy budowie aplikacji użytkowych. Możesz więc śmiało przeskakiwać między ścieżkami
![]() |
Python dla początkujących
|
Każdy sukces ma swój początek. Jeśli chcesz zajmować się programowaniem w Pythonie, a nie znasz tego języka, to ten kurs jest dobrym punktem startowym. Kurs zaczyna się od postaw włącznie z informacjami o tym, jak zainstalować Pythona i jak uruchamiać środowisko programistyczne. Kończąc go będziesz w stanie samodzielnie pisać proste skrypty wczytujące i zapisujące dane do plików, przetwarzające dane warunkowo, w pętlach itp. Do dyspozycji masz mnóstwo zadań do samodzielnego rozwiązania włącznie z rozwiązaniami. A kiedy już przerobisz cały materiał – możesz kontynuować naukę na kolejnych kursach.
![]() |
Python dla średnio zaawansowanych
|
Ten kurs to propozycja dla tych, którzy Pythona już trochę znają (np. ukończyli kurs dla początkujących). Żeby dobrze opanować język programowania trzeba zmienić swój tok myślenia – myśleć instrukcjami dostępnymi w danym języku. Oczywiście do tego potrzebna jest znajomość niuansów języka. O tym właśnie opowiada ten kurs. Skoro już wiesz np. jak stworzyć funkcję, to tutaj zobaczysz, jak z tej funkcji wyciągnąć maksymalnie dużo. Czasami na taki styl programowania w Pythonie, który wykorzystuje najsilniejsze cechy języka, mówi się że jest „pythoniczny”. Rzeczywiście – materiał tego kursu pozwoli finalnie na tworzenie „pythonic code”.
![]() |
Data Science: Analiza danych w Python i PANDAS
|
Jedno z najpopularniejszych zastosowań Pythona, to analiza danych, prowadząca w następnym kroku do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. PANDAS to moduł, który ma za zadanie umożliwiać pracę z danymi, jego znajomość jest więc konieczna jeśli chcesz z sukcesem analizować dane. Zobaczysz tutaj jak wykonywać w Pythonie operacje, które zawsze wykonuje się podczas przetwarzania danych. Import, export, oczyszczanie danych, filtrowanie, modyfikacja, dodawanie i usuwanie kolumn i wierszy, grupowanie, tabele przestawne, wykresy… i wiele więcej. Każdą z tych umiejętności przećwiczysz w ramach zadań i utrwalisz rozwiązując quizy.
![]() |
Struktury danych i algorytmy w Pythonie, które trzeba znać
|
Znajomość instrukcji języka, to tochę jak znajomość słów w języku obcym. Same słowa jednak nie wystarczą, żeby się dogadać, nie mówiąc już o pisaniu wierszy. Znajomość algorytmów to ten drugi poziom umiejętności programistycznych. Trzeba nie tylko wiedzieć, jak coś zrobić, ale jeszcze jak zrobić to optymalnie, jak najszybciej, albo korzystając z jak najmniejszej ilości pamięci. Okazuje się, że dobry algorytm może przyśpieszać rozwiązanie zadania kilkuset krotnie, o czym przekonasz się właśnie na tym kursie. Kurs pozwala szlifować warsztat programistyczny, szukać inspiracji dla własnych programów, będzie też świetnym przygotowaniem dla studnetów informatyki oraz uczniów szkół średnich przed maturą.
![]() |
Myślenie algorytmiczne – grafy dla początkujących
|
Dodając do komputera więcej CPU i RAM rzeczywiście można przyśpieszyć pracę programu… ale zaimplementowanie w procesie przetwarzania danych skutecznych algorytmów przyśpieszy pracę nie o kilka ale o kilkaset procent. Dlatego właśnie warto znać optymalne algorytmy pozwalające przetwarzać nawet dość złożone struktury danych. Tej tematyce jest poświęcony ten kurs. Nauczysz się przechowywać złożone struktury danych w programie, przetwarzać je, oraz stosować wydajne algorytmy grafowe. Sudoku, czy przechodzenie labiryntu nie powinny już więcej sprawiać problemu 🙂
![]() |
Python – Uczenie maszynowe. Wprowadzenie, perceptron i regresja
|
Chyba nie można mieć wątpliwości co do tego, że sztuczna inteligencja i machine learning to przyszłość IT. Ten kurs ma na celu wprowadzenie w machine learning tych programistów, którzy radzą sobie ze standardowym podejściem do programowania. Zazwyczaj jednym z największych problemów poznawania algorytmów uczenia maszynowego jest stojąca za nim matematyka. Nie chodzi o to, że jest to wiedza tak zaawansowana. Wręcz przeciwnie – proste operacje na macierzach, raz wyznaczona na papierze pochodna wybranej funkcji, wzór na prawdopodobieństwo. Na dodatek ta matematyka nie jest wykorzystywana na co dzień przez programistę, który korzysta z gotowych funkcji. Warto jednak wiedzieć, jakim cudem to wszystko działa… O tym właśnie na tym kursie
![]() |
|
Aplikacje potrzebuja interfejsu, a Flask pozwala zbudować ten interfejs! Co więcej, ten interfejs działający w przeglądarce, umożliwia uruchamiać aplikację lokalnie, zdalnie na innym komputerze lub wreszczie gdzies w chmurze. Aplikacje webowe są specyficzne. Opierają sie o ciąg żądań (request) wysyłanych przez przeglądarkę do serwera. W odpowiedzi odsyłany jest kod HTML, który prezentuje używkownikowi efekty jego aktywności. Samodzielne tworzenie kodu HTML nie jest efektywne, dlatgo Flask wraz z licznymi rozszerzeniami tego modułu pozwala oprogramować aplikację webową w wygodny sposób.
![]() |
Data Science: wprowadzenie do statystyki z Pythonem
|
Data Science i Machine Learning to przyszłość, tylko, że ta przyszłość nie istniałaby gdyby nie matematyka i statystyka. Jeśli zechcesz głębiej przeanalizować algorytmy próbujące wyciągać wnioski z danych, to prędzej czy później zderzysz się ze ścianą wzorów i pojęć – w tym tych z zakresu statystyki. Ten kurs, to poduszka powietrzna, która sprawi, że zderzenie nie zaboli. Zaczynamy od rzeczy prostych i naturalnych, a kończymy na zdecydowanie zaawansowanych tematach. Wszystko jest zilustrowane barwnymi przykładami i kodem w Pythonie. Jeśli czujesz się niepewnie ze statystyką, to ten kurs jest dla Ciebie!