Mokymų teikėjo pateikta informacija
Šis kursas skirtas visiems, norintiems išmokti programuoti su Python ir praktiškai taikyti šią kalbą įvairiose srityse. Dalyviai susipažins su pagrindiniais programavimo principais – nuo kintamųjų, ciklų ir funkcijų iki objektinio programavimo ir bibliotekų naudojimo. Kurso metu mokomasi dirbti su duomenų bazėmis, automatizuoti veiksmus, naudotis API, dirbtiniu intelektu ir atlikti duomenų analizę su vizualizacijomis.
—
—
| Temos pavadinimas | Trumpas temos aprašymas |
|---|---|
| 1. Įvadas į Python ir darbo aplinką | Python paskirtis ir taikymo sritys. Aplinkos paruošimas. Sintaksės pagrindai. |
| 2. Kintamieji ir duomenų tipai | Skaičiai, tekstas, loginiai tipai. Tipų konvertavimas. Pagrindinės operacijos. |
| 3. Sąlygos ir ciklai | if, elif, else. for, while. Praktiniai pavyzdžiai. |
| 4. Duomenų struktūros | Sąrašai, žodynai, rinkiniai. Naudojimo scenarijai. |
| 5. Funkcijos ir modulinis programavimas | Funkcijų kūrimas ir kvietimas. Lambda funkcijos. Kodo organizavimas moduliais. |
| 6. Klaidos ir išimtys | try/except blokai. Dažniausios klaidos. Debugging pagrindai. |
| 7. Objektinis programavimas | Klasės ir objektai. Paveldėjimas, polimorfizmas. Paprasti OOP pavyzdžiai. |
| 8. Darbas su bibliotekomis ir paketais | Standartinės ir trečiųjų šalių bibliotekos. pip naudojimas. Populiariausi paketai (requests, pandas, matplotlib). |
| 9. Duomenų bazės (SQLite) | SQL pagrindai. Prisijungimas ir užklausos su Python. CRUD operacijos. |
| 10. Automatizavimas ir API | Paprasti skriptai. Darbas su failais. API užklausos (requests). |
| 11. Duomenų analizė ir vizualizacija | Pandas ir NumPy pagrindai. Paprasta analizė. Vizualizacijos su matplotlib. |
| 12. AI ir Python: įvadas | AI sąvoka. Paprastas ML modelis su scikit-learn. LLM naudojimas per API (pvz., ChatGPT). Etiniai aspektai. |
| 13. Baigiamasis projektas | Praktinis projektas. Kodo pristatymas ir refleksija. |
—
—
Mokymosi programos trukmė: 54 akad. val.
Praktinio kontaktinio darbo trukmė: akad. val.
Teorinio kontaktinio darbo trukmė: akad. val.
Savarankiško darbo trukmė: akad. val.
Įgytų kompetencijų vertinimo sistema / skalė: Įskaityta
Tvarkaraščių duomenų nėra.
Įvertinimų dar nėra.