składa się z trzech kursów poświęconych językowi programowania Python. Kursy zostały przygotowane z myślą o pracy analityka danych, tzw. Data Scientist. Kurs Analiza danych i programowanie w Python jest przeznaczony dla osób, które rozpoczynają przygodę z Pythonem. Kurs Zaawansowane programowanie i automatyzacja pracy w Pythonie to propozycja dla osób, które znają podstawy Pythona. Czują się swobodnie w pracy z Pandasem i Matplotlibem, ale chciałyby pogłębić swoją wiedzę z Pythona i poszerzyć kompetencje.

Kurs Python - Python

Aplikacje webowe, web scraping i programowanie w Pythonie

Uwaga: wszystkie kursy odbywają się w formie stacjonarnej oraz zdalnej (do wyboru). Forma stacjonarna przy minimum 5 uczestnikach. Forma zdalna za pośrednictwem platformy MS Teams (szczegóły).

Poziom: średnio zaawansowany + zaawansowany

30 godzin dydaktycznych

Zajęcia w sali komputerowej

Zaświadczenie ukończenia

Ocena kursu: 4,48/5,00 – 91% ocen co najmniej 4 (w skali od 1 do 5)

Koordynator: Piotr Ćwiakowski (pcwiakowski@labmasters.pl)

Oprogramowanie: Python / Jupyter Notebook

Miejsce: Wydział Nauk Ekonomicznych UW, Warszawa ul. Długa 44/50 (mapa)


887 zł*

*Podana cena kursu jest ceną:

  • brutto (zawiera podatek VAT 23%), jeśli zakupu dokonują osoby fizyczne nie prowadzące działalności gospodarczej;
  • netto (nie zawiera podatku VAT 23% – cena brutto 1091,01 zł), jeśli zakupu dokonują osoby fizyczne prowadzące działalność gospodarczą lub osoby prawne;
  • obowiązującą dla płatności przed rozpoczęciem kursu.

Cena zawiera m.in. certyfikat zdania egzaminu (na podstawie rozwiązanych zadań sprawdzających), zaświadczenie ukończenia kursu (na podstawie obecności), komplet materiałów z pełnymi rozwiązaniami, darmowe konsultacje (więcej), zajęcia w sali komputerowej lub w formie zdalnej (więcej) – do wyboru.

Opis kursu

Kurs Aplikacje webowe, web scraping i programowanie w Pythonie stanowi naturalną kontynuację kursu Analiza danych i programowanie w Pythonie. Celem kursu jest głębsze poznanie tego języka programowania i możliwości jego wykorzystania w dziedzinie Data Science. Uczestnicy z jednej strony poznają zagadnienia i pakiety rozszerzające możliwości pracy jako analityka danych, jak również zapoznają się z tymi elementami języka Python, które zdecydowanie wykraczają ponad poziom podstawowy.

Zakres merytoryczny kursu obejmuje następujące zagadnienia: pakiety umożliwiające kontrolę plików w formacie Excel z poziomu Pythona, techniki wykorzystywania formatów JSON oraz XML, metody zbierania dużych ilości danych z internetu (web scraping) oraz technologię tworzenia aplikacji webowych zawierających interaktywne wykresy. Ponadto, Słuchacze poznają elementy języka Python, które są na co dzień wykorzystywane przez doświadczonych programistów przy tworzeniu popularnych bibliotek.

Kurs ma charakter warsztatowy i intensywny. Podczas każdych zajęć oprócz prezentacji wyczerpująco skomentowanych skryptów Pythona, słuchacze wykonują pod kierunkiem prowadzącego wiele krótkich ćwiczeń i zadań, które sprawiają, że wiedza przekazywana na zajęciach natychmiast zamienia się w konkretne umiejętności. Kończąc niniejszy kurs, Słuchacz będzie potrafić samodzielnie tworzyć programy w Pythonie, a także pisać aplikacje, które wspierają proces analizy danych.


Rejestracja na kurs jest aktywna

Termin: 08.03-16.03.2022, wtorki i środy w godz. 9.00-15.00.
Daty zajęć: 8.03, 9.03, 15.03, 16.03.
Stan zapisów: rejestracja aktywna do 07.02.2022 do godz. 8.00 lub do wyczerpania miejsc.
Uwaga: kurs realizowany w formie stacjonarno-zdalnej. Wybór preferowanej formy w formularzu rejestracyjnym.Zapisz Mnie


Zapisy na kurs w innym terminie

Jeżeli jesteś zainteresowany(a) wzięciem udziału w tym kursie, zgłoś wstępną chęć uczestnictwa. Dzięki temu, wcześniej niż inni otrzymasz informację o zapisach i będziesz mieć pierwszeństwo w rejestracji. Zgłoś Mnie

Szczegółowa tematyka kursu

Programowanie obiektowe w Pythonie.

Wprowadzenie do obiektowości. Tworzenie i stosowanie klas w praktyce. Dziedziczenie obiektów. Zapoznanie uczestników z metodami I/O w Pythonie, pełną charakterystyką tworzenia obiektów, wykorzystywanie dekoratorów, generatorów i context managerów. Omówienie zrównoleglania kodu w Pythonie. Tworzenie modułów i pakietów, skryptów wykonywalnych. Dobre praktyki organizacji kodu.

Aplikacje webowe i wizualizacje interaktywne (pakiety Bottle, ChartJS, Bootstrap, plotly).

Tworzenie prostych stron internetowych. Zapoznanie z podstawami HTML, CSS i wykorzystaniem frameworka Bootstrap. Tworzenie aplikacji z wykorzystaniem Bottle, obsługa tras, template’ów, dynamicznego przekazywania danych, obsługa POST i GET po stronie serwera, praca z formularzami, uruchamianie interaktywnych wykresów z pomocą ChartJS. Przykłady interaktywnych wykresów w Pythonie.

Web scraping (pakiety Requests i Selenium, BeautifulSoup).

Odpytywanie prostych stron internetowych oraz API z wykorzystaniem pakietu Requests, w tym przesyłanie nagłówków, wykorzystanie GET oraz POST. Analiza kodu HTML i jego przetwarzanie z wykorzystaniem BeautifulSoup. Web scraping stron dynamicznych opartych o JavaScript z wykorzystaniem Selenium. Wykorzystanie funkcji tekstowych i przykłady wyrażeń regularnych

JSON i XML (pakiety json, ujson, lxml).

Wczytywanie i zapisywanie danych w formacie JSON i XML. Konwersja danych pomiędzy JSON a natywnymi strukturami Pythona. Przeszukiwanie drzew XML, wykorzystanie xpath. Iteracyjne czytanie elementów drzewa.

Python i Excel (pakiety xlsxlwriter, openpyxl).

Zapoznanie z pakietami xlsxlwriter oraz openpyxl. Czytanie istniejących plików, tworzenie nowych plików xlsx. Zapełnianie plików danymi, wykorzystanie formatowania i formatowania warunkowego. Wykorzystywanie formuł z poziomu Pythona. Wstawianie wykresów do arkuszy kalkulacyjnych.


Czego się nauczysz

Na kursie Aplikacje webowe, web scraping i programowanie w Pythonie, nauczysz się pracy w języku Python na poziomie zaawansowanym. Będziesz potrafił(a) automatyzować zadania analityczne, wykorzystując web scraping i interaktywne wizualizacje w aplikacjach webowych. Ogromnym atutem będzie opanowanie zaawansowanych technik programowania, m.in. przetwarzania równoległego, tworzenia skryptów wykonywalnych, pracy z formatami XML i JSON. Ponadto, poznasz sposoby integracji środowiska Python z pakietem MS Excel.