Profissão: Desenvolvedor Python - curso 129.000 rublos. do ProductStar, treinamento de 10 meses, data de 27 de novembro de 2023.

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Seção I: Noções básicas de Python e trabalho com Flask

Bloco 1: Noções básicas de Python

Introdução ao Python
Tipos de dados, funções, classes, erros
Strings, condições, loops
Listas e dicionários em Python
Bancos de dados e estatísticas
Multithreading

Unidade 2: Noções básicas de SQL

Introdução ao bloco SQL
Extração e filtragem de dados (parte 1)
Extração e filtragem de dados (parte 2)
Transformando e classificando dados (parte 1)
Transformando e classificando dados (parte 2)

Bloco 3: Trabalhando com Flask

Servidor web Flask e controle de versão Git
Projeto final
Desenvolvimento de API em Flask
SQL AlchemyREST API FLASK e serialização

Unidade 4: SQL e bancos de dados

Agrupando dados
Introdução aos bancos de dados
Unindo tabelas
SubconsultasAtualização, adição e exclusão de dados
Criando, modificando e excluindo tabelas
Projeto LEGO Final Avançado
Visão geral dos principais programas

Seção II: Python avançado: OOP e Django

Unidade 5: POO em Python

Programação Orientada a Objetos em Python
Conceitos OOP: herança, encapsulamento, polimorfismo
Trabalhando com classes e objetos
Trabalhando com Iteradores e Geradores
Estruturas de dados em Python
Programação Funcional em Python

Bloco 6: Desenvolvimento backend em Python e Django

Arquitetura e parte do servidor
Servidor web em Python
JSON, XML, AJAX e trabalhando com API
Programação assíncrona
Construindo um projeto Django
Trabalhando com ORMDjango REST e API
Autorização e autenticação, OAuth2.0

Unidade 7: Sistemas de controle de versão

Sistemas de controle de versão. Versionamento de código, desenvolvimento colaborativo, CSV
Git e GitHub. Git, Commit, Branches, fusão de filiais e resolução de conflitos, GitHub, Trabalho em equipe, Revisão de código
Ciclo de vida do software, CI/CD
Git, conceitos básicos. Apresentando o GitLab
Introdução ao GitLab CI
CI do GitLab. Variáveis ​​Internas, Artefatos, Regras

Bloco 8: Metodologias modernas de desenvolvimento

Metodologias de gestão: Agile e Waterfall
Scrum
Ferramentas de gerenciamento

Seção III: Especializações (Desenvolvimento Web, DevOps, Ciência de Dados)

Especialização - Desenvolvedor Web

Unidade 9: Princípios HTML

Estrutura da página da Web, HTML básico
CSS básico, seletores e cascata
CSS avançado, capacidade de resposta e compatibilidade entre navegadores
Noções básicas de linguagem, ferramentas de desenvolvimento e depuração

Unidade 10: Objetos HTML e o modelo DOM

Objetos, matrizes, funções
Modelo DOM e trabalho com a página
Manipulação de eventos
Interação com o servidor

Bloco 11: Noções básicas de JavaScript

Introdução. Variáveis ​​e trabalho com números. Constantes
Strings, booleanos e operadores condicionais. Conversão de tipo e comparações fracas
Matrizes e loops. Objetos
Funções/Escopos e Fechamentos
Tratamento de eventos e entrada do usuário

Unidade 12: Estruturas e Bibliotecas JavaScript

Conectando bibliotecas
Expressões regulares. Formatação. Trabalhando com datas
Tarefas micro e macro. Ciclo de Eventos
Animações e estruturas CSS
Estruturas de dados e algoritmos

Bloco 13: Javascript Avançado: Biblioteca React

Início rápido no React
Eventos e status
Trabalhando com HTTP e ciclo de vida
Contêineres e componentes de apresentação
Digitando aplicativos React
Ganchos, API de contexto
Programação funcional
Redux e assincronia

Especialização - DevOps

Bloco 14: Noções básicas de DevOps para programadores

Introdução ao DevOps
Linux: introdução e conceitos básicos de sistema operacional.
Bash. Ferramenta básica de script no Linux
Ciclo de vida do software, CI/CD

Bloco 15: Trabalhando com Docker

Conteinerização. Apresentando o Docker.
Empacotando aplicativos no Docker
Docker-Compose. Serviços e interações

Bloco 16: Gerenciamento de Configuração, Ansible

Ansible. Conceitos e comandos básicos
Ansible. Funções e Variáveis
Ansible. Desenvolvimento de funções

Bloco 17: Avançado: MLOps – DevOps no mundo do aprendizado de máquina

Metodologias para análise de big data e organização de equipes. CRISP-DM
Cultura de coleta e fontes de dados / Melhorar a qualidade do trabalho com dados

Unidade 18: Avançado: Serviços em Nuvem e Hadoop

Noções básicas de Hadoop e MapReduce
Fundamentos da arquitetura de armazenamento e processamento de big data, tipos de processamento e escalonamento

Especialização - Ciência de Dados

Unidade 19: Noções básicas de ciência de dados

Quem é um cientista de dados
Introdução ao aprendizado de máquina
Regressão linear

Unidade 20: Algoritmos de Ciência de Dados

Classificação binária
Validação. Por que isso é importante
Árvores decisivas
Bootstrap, Bagging e Floresta Aleatória
Engenharia de recursos, seleção de recursos
Aumento de gradiente
Teste A/B
Aprendizagem não supervisionada

Unidade 21: Sistemas de recomendação para cientistas de dados

Introdução aos sistemas de recomendação
Métricas e linhas de base
Decomposição matricial
Recomendações por meio da pesquisa do vizinho mais próximo
Workshop: previsão de rotatividade de clientes e previsão de vendas
Workshop: pontuação da carteira de crédito