Profil uczestników

Szkolenie prowadzone jest w formie intensywnego kursu i przeznaczone jest dla osób które chcą się przygotować do programowania w języku Python na poziomie zaawansowanym.

Szkolenie dla  programistów języka Python w zakresie Junior Python Developer

Przed nami:

26 dni, 208 godzin szkoleniowych 

Startujemy od 11.04.2026 !

Szczegółowy program szkolenia 

Moduł A: Język Python, jego interpreter i środowiska IDE (4 godz.)

Programowanie w języku Python wymaga na początek zaznajomienia się z ideą języka, jego interpreterem, dokumentacją a następnie z różnymi środowiskami programistycznymi.

Język Python (2 godziny)

• Geneza
• Zastosowania
• Mocne i słabe strony języka
• Środowisko kompilacyjne, wersjonowanie

IDE (Zintegrowane Środowisko Programistyczne) dla Pythona (2 godz)

• Porównanie różnych IDE dla języka Python
• PyCharm a Microsoft Visual Studio 2019
• Instalacja i konfiguracja środowisk
• Strona www.python.org i jej zawartość

Moduł B: Wstęp do programowania (4 godz.)

Celem modułu jest zapoznanie Uczestników z idę programowania z podstawowymi pojęciami dotyczącymi ogólnie programowania: definicją, algorytmem, instrukcjami. Omówienie zagadnień związanych z typowaniem oraz zmiennymi.

• Co to są języki programowania?
• Algorytm – definicja oraz użycie
• Instrukcje programistyczne
• Przykłady programowania wybranych algorytmów. Jak algorytmy prezentują się w kodzie źródłowym?
• Co to są zmienne i typy danych?
• Analiza wybranych struktur języków programowania

Moduł C: Podstawy programowania w języku Python (36 godz.)

Celem modułu jest wprowadzenie uczestnika w świat programowania w języku Python. Zapoznanie ze składnią języka oraz podstawowymi strukturami. Wprowadzenie do programowania funkcyjnego, jak również obiektowego.

Typy danych w języku Python

Rodzaje typów wbudowanych (wewnętrznych) – opracje na danych oraz metody specyficzne dla typu

• Liczby
• Łańcuchy znaków (tekst)
• Logiczne typy danych (prawda, fałsz)

Struktury danych – ich charakterystyka i metody

• Listy
• Krotki
• Zbiory
• Słowniki

Instrukcje Sterujące (operacje I/O, przypisania, warunki i pętle)

• Podstawowe zasady tworzenie kodu w języku Python – znaczenie wcięć. Jak pisać w Pythonie?
• Dobre praktyki w pisaniu kodu – PEP8 – dokument definiujące reguły gramatyczne języka Python
• Idea instrukcji sterujących
• Przypisanie
• Operacje wejścia/wyjścia
•  Instrukcje warunkowe (if)
• Instrukcje iteracyjne – pętle (while i for)
•  Wielokrotne powtarzanie czynności – operacje na typach w strukturach danych.

Zasady programowania w jęyku Python

• Styl PEP8
• Interpolacja ciągów string
• Wdrożenie zasad programowania i konstruowania programów
• Używanie funkcji i obiektów
• Zasady użycia instrukcji

Programowanie kolekcji

• Kolekcje: listy, krotki, zbiory oraz słowniki
• Operacje na danych
• Stosowanie dedykowanych metod dla kolekcji
• Asocjacje key – value
• Zastosowania metody __missing__()

Zasady tworzenia dokumentacji w języku Python

• Komentarze
• Notatki dokuemntacyjne (__doc__)
• PyDoc

Pliki

• Pliki binarne i tekstowe
• Ścieżki  i dostęp do plików
• Operacje na plikach
• Pliki CSV
• Funkcje

Podstawy funkcji

• Zasady tworzenia i nazewnictwa
• Wywoływanie funkcji
• Polimorfizm w funkcjach
• Parametry w funkcjach

Wybrane aspekty użycia funkcji

• Funkcje zagnieżdzone
• Zasięgi
• Argumenty funkcji

Zaawansowane zagadnienia dotyczące funkcji

• Fukcje rekurencyjne
• Funkcje Lambda
• Listy składane  i generatory

Wstęp do tworzenie modułów

• Tworzenie modułów
• Używanie modułów
• Pakiety modułów
• Przestrzenie nazw

Wstęp do programowania obiektowego w języku Python

• Co to jest programowanie obiektowe?
•  Definicja obiektu
• Paradygmaty programowania obiektowego
• Obiekty
• Czym jest klasa?
• Tworzenie klas – instancja, konstruktor, metody
• Dziedziczenie – wielodziedziczenie
• Przeciążanie operatorów – tworzenie różnych wariantów operatorów
•  Klasy mieszane
• Klasy abstrakcyjne, interfejsy

Wyjątki, obsługa błędów

• Podstawy obsługi wyjątków – hierarchia
• Instrukcja try/except/else/finally
• Instrukcja raise
• Instrukcja assert
• Klasy wyjątków

Moduł D: Zaawansowane aspekty programowania w języku Python (48 godz.)

Zaawansowane aspekty typowania

• Typowanie dynamiczne
• Łańcuchy znaków
• Generalne kategorie typów
• Typy złożone

Programowanie funkcyjne

• Pisanie funkcji prostych i złożonych
• Paradygmaty programowania funkcyjnego
• Funkcje iteracyjne, funkcje: zip(), reverse(), enumerate()
• Funkcje wyższego rzędu, funkcje generatorowe
• Złożone funkcje rekurencyjne
• Redukcje
• Moduły: itertools, functools, biblioteka PyMonad
• Dekoratory
• Złożone funkcje Lambda
• Funkcyjne programowanie wielowątkowe

Programowanie obiektowe

• Klasy, Interfejsy i metody
• Paradygmaty programowania obiektowego
• Klasy abstrakcyjne
• Kontenery niestandardowe
• Przeciążanie operatorów
• Programowanie zorientowane obiektowo
• Tworzenie klas mieszanych
• Rozszerzanie typów wbudowanych
• Dziedziczenie diamentowe – zmiany w wersji 3.x Pythona
• Klasy w nowym stylu
• Metody statyczne i metody klasy
•  Pułapki związane z klasami

Moduły

• Przestrzenie nazw modułów
• Pakiety modułów
• Ukrywanie danych w modułach
• Przechodnie przeładowywanie modułów
• Pułapki związane z modułami

Metaprogramowanie

• Metaklasy – model metaklasy
• Tworzenie i dekorowanie metaklas
• Algorytm dzedziczenie w Pythonie
• Atrybuty, Atrybuty getter i setter
• Refaktoryzacja atrybutów a @property
•  Podklasy i klasy nadrzędne
• Zastoowanie metaklas

Współbierzność i równoległość

• Tworzenie wątków
• Programowanie równoległe
• Klasy współbierzne: Lock, Queue, ThreadPoolExecutor
• Asynchroniczność
• Pułapki wiazane  z programowaniem współbierznym i asynchronicznym

Wydajność i optymalizacja

• Testowanie aplikcaji w języku Python
• Analiza błędów
• Profilowanie 
• Zarządzanie pamięcią
• Testowanie wydajności

Zaawansowane aspekty programowania w języku Python

• Wzorce projektowe
• Systemy rozproszone
• Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)

Bazy danych

• Połączenie z bazą danych SQL
• Systemy ORM
• Interpreter sqlite Pythona, baza SQLITE3
• Peewee
• Bazy noSQL

Moduł E: Analiza danych z użyciem języka Python (36 godz.)

Biblioteka pandas

• Wstęp do pandas
• Tworzenie struktur: Series, DataFrame
• Podstawowe Funkcjonalności
• Operacje I/O
• Indeksowanie i selekcjonowanie danych
• Zaawansowane opracje na danch
• Przekształcenia, Tabele przestawne

Biblioteka Matplotlib

• Elementy zaawansowane
• Funkcje statystyczne
• Grupowanie
• Dane ziązane z osią czasową (timestamp)
• Stylowanie
• Skalowanie dużych zbiorów danych
• Zastosowania biblioteki pandas w machine learning

Biblioteka NumPy

• Podstawy pakietu
• Tablice: tworzenie i podstawowe operacje
• Tablice jedno i dwuwumiarowe
• Macierze, operacje na macierzach
• Generatory liczb pseudolosowych
• Praca z zależnościami matematycznymi
• Kreślenie wykresów za pomocą biblioteki Matplotlib
• Typy danych, I/O, indeksowanie
• Podklasa ndarrays
• Połączenie z językiem C
• Zastosowania biblioteki NumPy w machine learning

Moduł F: Programowanie aplikacji www z użyciem języka Python (40 godz)

Podstawy tworzenia aplikacji www

• Front-end i Back-end
• HTML5 i CSS3
• JavaScript
• Bootstrap
• Architektura aplikacji www          

Platforma Flask

• Architektura platformy
• Projekt – struktura aplikacji
• Szablony
• Obsługa formularzy www I baz danych

Platforma Django

• Podstawy środowiska
• Praca z modułami
• Architektura MVC
• Modele
• Bezpieczeństwo

Moduł G: Wstęp do algorytmów sztucznej inteligencji – implementacja w języku Python (36 godz)

Pakiet Scikit - learn

• Co zawiera pakiet? Strona główna scikit-learn
• Instalacja
• Klasyfikacja
• Co to jest klasyfikacja?
• Uczenie klasyfikatora binarnego.
• Miary wydajności
• Rodzaje klasyfikacji: wieloklasowa, wieloetykietowa, wielowyjściowa
• Błędy

Uczenie  modeli

• Regresja, rodzaje regresji
• Krzywe wielomianowe
• Maszyny wektorów nośnych
• Drzewa decyzyjne
• Zbiory uczące się
• Redukcja wymiarowości
• Clustering,  analiza skupień
• Analiza obrazu

Deep Learning (uczenie głębokie) – zastosowania bibilioteki scikit-learn 

Inne pakiety i narzędzia języka Python: TensorFlow, Keras, DEAP

Moduł H: Konsultacje z doradcą HR (4 godz.)

Konsultacje z doradcą HR (4 godz.)

• Statystyka rynku pracy w zawodzie programisty języka Python
• Główne zasady rekrutacji pracowników
• Zasady rekrutacji w Comarch SA
• Klucz do dobrego CV
• Przygotowanie profilu zawodowego na znanych portalach (Linkedin, Goldenline)
• Rozmowa rekrutacyjna

1. 1. 1. Przygotowanie do rozmowy
      2. Zasady prowadzenia rozmowy
      3. Pytania od i do rekrutera
      4. Stres – geneza i antidotum

Pytania i odpowiedzi

Metoda realizacji szkolenia

Szkolenie jest realizowane różnymi metodami takimi jak: mikrowykład, ćwiczenia wspólne, ćwiczenia indywidualne, praca indywidualna, z głębokim naciskiem położonym na aspekt praktyczny programowania.

W trakcie szkolenia uczestnicy będą realizowali trzy projekty praktyczne:

Projekt realizowany w trakcie trwania modułu C.

• Celem projektu jest przygotowanie prostej aplikacji w języku Python z użyciem poznanych narzędzi i  metod poznanych w  trakcie realizacji modułu C

Projekt realizowany w trakcie trwania modułu D.

• Celem projektu jest przygotowanie aplikacji w języku Python z użyciem zaawansowanych narzędzi i  metod poznanych w  trakcie realizacji modułu D

 Projekt realizowany w trakcie trwania modułu EFG.

• Celem projektu jest przygotowanie aplikacji w języku Python z użyciem zaawansowanych narzędzi analitycznych z oprawą www a także z użyciem algorytmów AI

Projekt końcowy

• Jest to projekt podsumowujący wiedzę nabytą w trakcie kursu. Projekt będzie obejmował różnorodne techniki programowania realizowane w trakcie trwania całego kursu. Wyjściem ma być albo konsola z użyciem złożonych elementów obliczeniowych, albo prosty interfejs www. Dodatkowo każdy z modelu ma się odwoływać do zdefiniowanego wcześniej źródła danych

POBIERZ PROGRAM W PDF

• materiały szkoleniowe
• certyfikat potwierdzający udział w kursie
• pełna obsługa cateringowa (dla szkoleń stacjonarnych)

• Szkolenia z zakresu Machine Learning oraz programowania aplikacji webowych w języku Python