ძველ ვერსიაზე გადასასვლელად დააჭირე აქ

Python

  • 5.0 შეფასება

  • 20 ლექცია

  • 60 საათი

  • 10 კვირა

დღესდღეობით Python ერთ-ერთი ყველაზე მოთხოვნადი და გავრცელებული პროგრამირების ენაა. Google, Dropbox, Spotify, Amazon, Facebook, Instagram – იმ კომპანიების არასრული ჩამონათვალია, რომელთა სერვისების მნიშვნელოვანი კომპონენტები სწორედ Python-ის გამოყენებითაა შექმნილი. მას გააჩნია დეველოპერების აქტიური, გლობალური კომუნა და ერთ-ერთი ყველაზე მეტი ღია წყაროს ბიბლიოთეკა, რაც ხელს უწყობს ამ სფეროში გლობალურ მასშტაბზე საქმიანობასა და ენის განვითარებას.

Python ერთ-ერთი საუკეთესო არჩევანია Back-end დეველოპმენტის, მანქანური სწავლების, მონაცემთა ინჟინერიისა და ღრუბლოვანი სერვისებისთვის. სწორედ ამიტომ, მისი შესწავლა კარგი სტარტია ნებისმიერი ადამიანისთვის, ვისაც ტექნოლოგიური სფეროს მრავალფეროვნება აინტერესებს.

კურსის განმავლობაში გავივლით კომპიუტერული მეცნიერების საფუძვლებს, შევისწავლით Python-ის პროგრამირების ენას და ავაწყობთ ვებ სერვისს Django-სა და Flask-ის framework-ებით, რაც სტუდენტებს საშუალებას მისცემს გადადგან შემდეგი კარიერული ნაბიჯები Back-end Development-ში, რადგან მათ Github პორტფოლიოში უკვე იქნება კურსის ფარგლებში შესრულებული ინდივიდუალური პროექტი.

კურსის დასრულების შემდეგ შეგეძლება

დამატებითი უნარები: Django, Flask, Vscode, FastAPI.

  • IDE-ს (vscode) სამუშაო გარემოს გამართვა & პროექტებზე მუშაობა

  • პროექტის მართვა ვერსიის კონტროლის გამოყენებით

  • პროექტის სუფთად & ლოგიკურად ორგანიზება

  • Python ყველაზე პოპულარული web framework-ების გამოყენება

  • Python Back-end Deployment & რეკომენდირებული მიდგომების გამოყენება

  • Python პროექტის ფუნქციონალის ტესტირება

  • Python პროექტისთვის დოკუმენტაციის მომზადება

  • OOP მიდგომების გამოყენება ამოცანების გადასაწყვეტად

  • Python პროექტში პაკეტების მართვა & მუშაობა

  • Python პოპულარული პაკეტების გამოყენება ჩაშენებული ბიბლიოთეკიდან

  • Python პოპულარული open-source პაკეტების გამოყენება

  • Python-ის გამოყენებით მონაცემთა ბაზებთან მუშაობა

  • Python-ის გამოყენებით ინფორმაციის შეგროვება & საბაზისო დონეზე გასუფთავება

  • Python-ის გამოყენებით სერვისებთან ინტეგრაცია / ინტერაქცია

  • Python-ის Framework-ების (Django, Flask, FasAPI) დამოუკიდებლად გამოყენება

  • Python-ის პროგრამირების ენის გამოყენებით შემდგომი კარიერული განვითარება რამდენიმე მიმართულებით (web development, data science, data analytics, web scraping)

14 მარტი 1400₾

ორშ-ხუთშ 20:00-23:00

14 აპრილი 1400₾

ორშ-ხუთშ, 19:30-22:30

წინასწარ ჩაწერა
გადაანაწილე გადასახადი
TBC განვადება
BOG განვადება

ვისთვის არის კურსი

ნულიდან დამწყებთათვის

კურსი განკუთვნილია მათთვის, ვისაც სურს Back-end Development-ის, კონკრეტულად Python-ის შესწავლა 0-დან, რათა დაიწყონ ვებ აპლიკაციების ან/და ვებ სერვისების წერა.

პროგრამისტებისთვის

კურსი შეესაბამება ისეთ პირებსაც, ვისაც უკვე ჰქონია შეხება პროგრამირების სხვა ენებთან და ახლა Python-ის შესწავლა უნდა.

პროგრამა მოიცავს

კურსდამთავრებულთა კლუბი

ფინალური გამოცდის წარმატებით ჩაბარების შემთხვევაში, კურსდამთავრებული ავტომატურად ირიცხება Alumni Club-ში, შემდეგ კი იღებს წვდომას ექსკლუზიურ ივენთებზე, კონტენტზე და შემოთავაზებებზე ჩვენი პარტნიორი კომპანიებიდან.

პრაქტიკული პროექტები

პრაქტიკაზე დაფუძნებულ სწავლება, რაშიც იგულისხმება დავალებები / სავარჯიშოები და ინდივიდუალური პროექტი.

ორენოვანი სერტიფიკატი

კურსის წარმატებით დასრულების შემდეგ სტუდენტი მიიღებს ორენოვან სერტიფიკატს.

კურსდამთავრებულები

5.0 Rate

სილაბუსი

კომპიუტერული მეცნიერების საფუძვლები
Python-ის ჭრილში პროგრამირების ისტორიის ზოგადი მიმოხილვა
Python პროგრამირების ენის ამჟამინდელი სტატუსი
Python-ის სამუშაო გარემოს გამართვა
კურსისა და მიღებული გამოცდილების აღწერა
კურსის განმავლობაში სწავლის რეკომენდირებული მიდგომები
Python-ის სინტაქსის მიმოხილვა
Python-ის ინტერპრეტატორი
Python-ის კოდის რეზერვირებული სიტყვები
დამატებითი წყაროების გაცნობა ცოდნის გაღრმავებისთვის
Python-ის საბაზისო მონაცემთა ტიპები
ტიპებისა & მათი ანოტაციის შესავალი
ცვლადები
მონაცემთა ტიპებზე ოპერაციების მიმოხილვა
პროგრამის შესრულების თანმიმდევრობა
პრაქტიკული დავალება
Python პროგრამის გაშვება & მასთან დაკავშირებული დეტალები
პროგრამის შესრულების თანმიმდევრობა
ბლოკები
პირობითი ოპერატორები
ციკლები
პრაქტიკული დავალება

სტრიქონები და მასთან დაკავშირებული ოპერაციები
list, tuple & მასთან დაკავშირებული ოპერაციები (ნაწილი 1)
Mutable & Immutable ტიპების განხილვა
პრაქტიკული დავალება
ტესტი
set & მასთან დაკავშირებული ოპერაციები
dict & მასთან დაკავშირებული ოპერაციები
datetime გარჩევა დროსთან & თარიღთან სამუშაოდ
სხვადასხვა კოლექციის ტიპები მეტად სპეციფიკური შემთხვევებისთვის
კოლექციებთან სამუშაო ფუნქციების განხილვა (itertools მოდული)
ანონიმური ფუნქციები
პრაქტიკული დავალება

აარჩიე შენთვის სასურველი დრო

ლექტორები

ხშირად დასმული კითხვები კურსის შესახებ

A: Python სარგებლობს პოპულარობით თავისი სიმარტივით, რაც იდეალურს ხდის დამწყები პროგრამისიტებისთვის. იგი ფართოდ გამოიყენება ისეთ სფეროებში, როგორიცაა ვებ განვითარება, მონაცემთა მეცნიერება და AI. მიუხედავად იმისა, რომ ეს კურსი ყურადღებას ამახვილებს C#, პითონის სწავლებას შეუძლია გააძლიეროს თქვენი ცოდნა და გახსნას ფართო კარიერული შესაძლებლობები სხვადასხვა ინდუსტრიებში.
A: Python გაძლევთ მრავალ კარიერულ შესაძლებლობას სხვადასხვა ინდუსტრიაში. ის ხშირად გამოიყენება ისეთი როლებისთვის, როგორიცაა ვების განვითარება, მონაცემთა მეცნიერება, მანქანური სწავლების ინჟინერია, პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინერია, ავტომატიზაციის სპეციალისტი და DevOps ინჟინერია. Python-ის მრავალმხრივობა ასევე საჭიროა ხელოვნურ ინტელექტში, ფინანსურ ანალიზში, კიბერუსაფრთხოებაში და ვიდეო თამაშების განვითარებაში. Python-ის ფართო გამოყენების გამო, როგორც ტექნოლოგიურ სტარტაპებში, ასევე დიდ კომპანიებში, მისი ცოდნა მაღალ მოთხოვნაშია და გაძლევთ შესაძლებლობას მიიღოთ სტაბილური კარიერული პერსპექტივა.

Your search Digital Designer did not match any documents

ვერ მიიღე შენთვის საინტერესო ინფორმაცია?

ჩაეწერე უფასო კონსულტაციაზე

შესაძლოა გაინტერესებდეს

დამწყები
950₾
AI პრაქტიკაში
ხელოვნური ინტელექტი თანამედროვე მენეჯერის განუყოფელი ნაწილი გახდა. შესაბამისად, რაც უფრო მეტად გვესმის რა ენაზე და როგორ ვესაუბროთ ხელოვნურ ინტელექტს მით უფრო მარტივია მისი ყოველდღიურობაში ინტეგრირება. რაც მთავარია, ხელოვნური ინტელექტის საშუალებით შესაძლებელია დროის ეფექტურად გამოყენება და რუტინული საქმეების თავიდან არიდება. ლექციების განმავლობაში დეტალურად შევისწავლით ისეთი პოპულარული AI სისტემების გამოყენებას, როგორიცაა ChatGPT, Claude.ai, და Gemini. პრაქტიკულ დავალებასა და ფინალურ ნაშრომზე მუშაობა კი დაგვეხმარება სიღრმისეული ცოდნა მივიღოთ AI ხელსაწყოების გამოყენებასა და მათ საკუთარ  ნებაზე “მოთვინიერებაში”.
6 ლექცია
18 საათი
საშუალო
1600₾
Android Development
თანამედროვე სამყაროში ნებისმიერი ციფრული პროდუქტი ან მომსახურება არ ითვლება სრულყოფილად, თუ მას მობილური აპლიკაცია არ აქვს. მსოფლიოს მობილური მომხმარებლების დაახლოებით 86% კი ანდროიდის მომხმარებელია,  რაც მას ყველაზე პოპულარულ მიმართულებად ხდის მობაილ დეველოპმენტში.მობილური აპლიკაციები პროგრამული უზრუნველყოფის ერთ-ერთი სახეობაა, ამიტომაც კურსის საწყის ეტაპზე აქცენტი კეთდება პროგრამირების ენებისა და მიდგომების შესწავლაზე. ამის შემდეგ გადავდივართ ანდროიდის სპეციფიკური ფრეიმვორკის, ინსტრუმენტებისა და აპლიკაციის შექმნის პროცესზე.
24 ლექცია
72 საათი
საშუალო
1500₾
Angular
ბოლო წლებია Front-End Development ერთ-ერთ ყველაზე მზარდ და პერსპექტიულ ინდუსტრიად გვევლინება. ამ ყველაფერში დიდი როლი ითამაშა Angular Framework-მა, რომელიც 2016 წელს შეიქმნა Google-ის მიერ და რომლის გაუმჯობესება დღესაც აქტიურად მიმდინარეობს.  Angular Framework-ის გამოყენებით თქვენ შეძლებთ TypeScript-Based Responsive Single-Page აპლიკაციების (SPA) აწყობას. კურსის განმავლობაში მთავარი აქცენტი გაკეთდება Angular-ის მთავარი კონცეფციების ღრმად შესწავლაზე. დიდი დრო დაეთმობა TypeScript-ის და RxJS-ის სიღრმისეულ გარჩევას და ჩვენებას თუ რატომ არის ღირებული ტიპიზაცია (TS) და რეაქტიული პარადიგმა (RxJS)
20 ლექცია
60 საათი
საშუალო
1600₾
Flutter
მობილური აპლიკაციები სულ უფრო პოპულარული ხდება, იზრდება cross-platform-ებზე მოთხოვნაც, რომლის საშუალებით ერთი კოდით აპლიკაციის შექმნა სხვადასხვა პლატფორმაზე არის შესაძლებელი. ერთ-ერთი ასეთი cross-platform Flutter-ია, რომელიც LinkedIn-ის მიხედვით N1 Software უნარია, ხოლო Statista-ს კვლევის თანახმად N1 მობაილ ფრეიმვორკია ბაზრის ყველაზე მაღალი წილით. Flutter Google-ის მიერ შექმნილი UI ფრეიმვორკია, რომელიც საშუალებას გვაძლევს შევქმნათ მობაილ და Web / Desktop აპლიკაციები როგორც Android, ისე IOS პლატფორმისთვის – ამისთვის კი მხოლოდ ერთი კოდია საჭირო. ფრეიმვორკს იყენებენ ისეთი დიდი კომპანიები როგორიც არის Google, Alibaba, Ebay, და ა.შ.
18 ლექცია
54 საათი
დამწყები
1400₾
Intro to Front-end Development
კურსი სრულად მოიცავს პრაქტიკაზე დაფუძნებულ სწავლებას, რომლის განმავლობაშიც სტუდენტს საშუალება ექნება, მიიღოს რეალური პროექტის შექმნის გამოცდილება. პირველ ეტაპზე აქცენტი გაკეთდება HTML-ისა და CSS-ის სიღრმისეულ შესწავლაზე, ხოლო მეორე ეტაპზე სტუდენტები ისწავლიან Javascript-ის ყველა ძირითადი კონცეფციის გააზრებას და პატარა და საშუალო დონის აპლიკაციების შექმნას. კურსი მოიცავს მენტორშიფს ლექტორისგან, რომელსაც Front-end Development-ის მიმართულებით 6 წლიანი გამოცდილება აქვს და ამჟამად ამერიკულ სტარტაპ Rad.inc-ში მუშაობს Senior Front-end Developer-ის პოზიციაზე.კურსის დასასრულს მონაწილეები შექმნიან ინდივიდუალურ პროექტს N1 ყველაზე მოთხოვნად ენაზე Javascript, გაივლიან გასაუბრების სიმულაციას ლაივ-კოდინგთან ერთად, რომელიც მაქსიმალურად იქნება მიმსგავსებული შერჩევის რეალურ ეტაპებთან.
24 ლექცია
72 საათი
საშუალო
1400₾
Node JS
Javascript თანამედროვეობაში ერთ-ერთი ყველაზე ფართოდ გამოყენებადი პროგრამირების ენაა, მისი საშუალებით შესაძლებელია თითქმის ყველა განხრით მუშაობა – იქნება ეს Web, Mobile თუ Cross პლატფორმული დესკტოპ-აპლიკაციები. Node-ის გარეშე კი თანამედროვე ჯავასრკიპტის ეკოსისტემაში მანევრირება თითქმის შეუძლებელია, სწორედ ამიტომ Node-ს სწორი შესწავლა ჯავასრკიპტის ინჟინერს სრულიად ახალ გზებს გაუხსნის განვითარებისკენ. Node-ს იყენებენ ისეთ წარმატებულ კომპანიებში, როგორებიცაა Linkedin, Uber, Netflix და სხვა.მოცემული კურსის მთავარი მიზანია, თანამედროვე Javascript ინჟინრებისთვის Node-ის ფუნდამენტური ნაწილების სწორი და თანმიმდევრული შესწავლა და მისი გამოყენების სფეროების სწორი იდენტიფიცირება. სტუდენტები შეისწავლიან, თუ როგორ გამოიყენონ ჯავასკრიპტი სერვერის (Back-end) მხარეს, გაეცნობიან Node-ს მდიდარ ეკოსისტემას და მის ფუნდამენტურ თავისებურებებს, პრაქტიკაში ნახავენ როგორ ააწყონ, გამართონ და განათავსონ Node-ის აპლიკაციები.  
18 ლექცია
54 საათი
დამწყები
1400₾
Python
დღესდღეობით Python ერთ-ერთი ყველაზე მოთხოვნადი და გავრცელებული პროგრამირების ენაა. Google, Dropbox, Spotify, Amazon, Facebook, Instagram – იმ კომპანიების არასრული ჩამონათვალია, რომელთა სერვისების მნიშვნელოვანი კომპონენტები სწორედ Python-ის გამოყენებითაა შექმნილი. მას გააჩნია დეველოპერების აქტიური, გლობალური კომუნა და ერთ-ერთი ყველაზე მეტი ღია წყაროს ბიბლიოთეკა, რაც ხელს უწყობს ამ სფეროში გლობალურ მასშტაბზე საქმიანობასა და ენის განვითარებას.Python ერთ-ერთი საუკეთესო არჩევანია Back-end დეველოპმენტის, მანქანური სწავლების, მონაცემთა ინჟინერიისა და ღრუბლოვანი სერვისებისთვის. სწორედ ამიტომ, მისი შესწავლა კარგი სტარტია ნებისმიერი ადამიანისთვის, ვისაც ტექნოლოგიური სფეროს მრავალფეროვნება აინტერესებს.კურსის განმავლობაში გავივლით კომპიუტერული მეცნიერების საფუძვლებს, შევისწავლით Python-ის პროგრამირების ენას და ავაწყობთ ვებ სერვისს Django-სა და Flask-ის framework-ებით, რაც სტუდენტებს საშუალებას მისცემს გადადგან შემდეგი კარიერული ნაბიჯები Back-end Development-ში, რადგან მათ Github პორტფოლიოში უკვე იქნება კურსის ფარგლებში შესრულებული ინდივიდუალური პროექტი.
20 ლექცია
60 საათი
საშუალო
1500₾
React
თანამედროვე სამომხმარებლო ინტერფეისები უზომოდ კომპლექსური და მრავლისმომცველი საკითხია. დროთა განმავლობაში გამოწვევათა რიცხვი იმატებს და შესაბამისად, პრობლემის გადაჭრის ინსტრუმენტებიც იცვლება. React მოცემულ პრობლემებს უკვე მრავალი წელია აქტიურად უმკლავდება, ის Meta-ს მიერ შექმნილი ტექნოლოგიაა, რომელიც საშუალებას გვაძლევს სწრაფად და მოქნილად შევქმნათ სამომხმარებლო ინტერფეისები. React-ის გამოყენებით შექმნილია ისეთი პროდუქტები, როგორებიცაა: Facebook, Instagram, Netflix, X(twitter), Airbnb, Uber, Dropbox და მრავალი სხვა, შესაბამისად, ის ბაზარზე ერთ-ერთი ყველაზე მოთხოვნადი ტექნოლოგიაა.მოცემული კურსის ფარგლებში პრაქტიკაში განვიხილავთ Javascript-ის ყველა იმ ასპექტს, რომელიც დაგვჭირდება React-ის ფუნდამენტური შესწავლისთვის. გავარჩევთ და შევისწავლით React-ის უახლესი, მე-18 ვერსიის ყველა იმ ძირითად ნიუანსს, კონცეფციებს და არქიტექტურულ ნაწილებს, რომლებიც დაგვჭირდება თანამედროვე სამომხმარებლო ინტერფეისების შესაქმნელად და ამასთან ერთად, ვნახავთ, თუ საით ვითარდება თანამედროვე React Server Component-ების სახით.
20 ლექცია
50 საათი
საშუალო
1500₾
მონაცემთა ანალიტიკა
შეიძლება ითქვას, რომ დღევანდელი სამყარო მონაცემებზე დგას. კომპანიების უმეტესობისთვის ისინი უმნიშვნელოვანესი აქტივია, თუმცა მონაცემები ანალიტიკის გარეშე არის მხოლოდ რიცხვები, რომელთაც არანაირი დამატებითი ღირებულების მოტანა არ შეუძლიათ. მონაცემთა ანალიტიკოსის როლი სწორედ ის არის, რომ დიდი რაოდენობის ნედლი ინფორმაცია თარგმნოს ისეთ მიგნებებში, რომლებიც კომპანიებს ღირებული და მნიშვნელოვანი ნაბიჯების გადადგმისკენ უბიძგებენ. კურსის ფარგლებში შევეხებით მონაცემთა ანალიზის სრულ ციკლს: ბიზნეს პრობლემის ანალიტიკურ პრობლემად ჩამოყალიბებას, შესაბამისი მონაცემების მოძიებას, მათ გაწმენდასა და დამუშავებას SQL-ის გამოყენებით, მონაცემთა ანალიზსა და ვიზუალიზაციას Power BI-ს გამოყენებით, მიღებული მიგნებების კომუნიკაციასა და ანალიტიკაზე დაყრდნობით გადაწყვეტილებების მიღებას.
14 ლექცია
36 საათი
საშუალო
2500₾
მონაცემთა ინჟინერია
მონაცემთა ინჟინერია არის ფუნდამენტი, რომელზეც თანამედროვე Data ეკოსისტემა დგას. თავისი არსით, მონაცემთა ინჟინერიის მიზანია ისეთი სისტემებისა და ინფრასტრუქტურის დიზაინის შემუშავება და დაპროექტება, რომელიც ავტომატურ რეჟიმში შეაგროვებს, შეინახავს და გააანალიზებს მათ. ასევე მისი მთავარი მიზაინია უზრუნველყოს ინფორმაციის მდგრადობა და სანდოობა. ფუნდამენტურ ცნებებსა და კონცეფციებთან ერთად, კურსის ფარგლებში სტუდენტები შეისწავლიან მონაცემთა ინჟინერიისთვის ისეთი საკვანძო ტექნოლოგიებისა და ხელსაწყოების გამოყენებას, როგორებიცაა Apache Airflow, Apache Kafka, მონაცემთა დროებითი და მდგრადი სანახი სისტემები (SQL, PostgreSQL, Redis), მონაცემებისთვის ვებ სერვისების დაპროექტება (FastAPI) და Python-ის სხვადასხვა ბიბლიოთეკა. გაიაზრებენ, თუ როგორ ურთიეთქმედებენ ერთმანეთში სხვადასხვა ტექნოლოგია/ხელსაწყოები და როგორ გვეხმარება თეორიული კონცეფტები პრაქტიკის სრულყოფაში
33 ლექცია
99 საათი

რელევანტური რესურსები

იხილე სრულად

Python დეველოპერი: პროფესია, უნარები, კარიერული გზა

Python N2 მოთხოვნადი პროგრამირების ენაა Back-end-ში, რაც გასაკვირი არ არის, რადგან ის ერთ-ერთი საუკეთესო არჩევანია Back-end დეველოპმენტის, მანქანური სწავლების, მონაცემთა ინჟინერიისა და ღრუბლოვანი სერვისებისთვის. ამასთანავე მისი შესწავლა იდეალურია ნებისმიერი ადამიანისთვის, ვინც ტექნოლოგიური სფეროს მრავალფეროვნებითაა დაინტერესებული. აქვე გეტყვი, რომ Google, Dropbox, Spotify, Amazon, Facebook, Instagram - იმ კომპანიების არასრული ჩამონათვალია, რომელთა სერვისების მნიშვნელოვანი კომპონენტები სწორედ Python-ის გამოყენებითაა შექმნილი. ამიტომ, თუ გინდა Back-end Development Python-ის შესწავლით დაიწყო ან/და უბრალოდ ახალი ენის შესწავლა გსურს, სწორ ადგილას შემოგიხედავს, რადგან ამ ბლოგში მინდა Python დეველოპერბის პროფესიის, უნარებისა და კარიერული გზის შესახებ გიამბო. ვინ არის PYTHON დეველოპერი? Python დეველოპერი პასუხიმგებელია კოდირებაზე, მის შემუშავებაზე, დიზაინზე, ინტეგრირებასა და პროგრამულ გამართულობაზე. თუმცა, რა თქმა უნდა, Python დეველოპერის პასუხიმგებლობები მისი ცოდნის დონითა და გამოცდილებით განისაზღვრება. Python-ის არჩევის შემთხვევაში კი როგორც უკვე ზემოთ გიამბე კვალიფიკაციის ამაღლებასთან ერთად შეგეძლება სხვადასხვა ინდუსტრიაში, სხვადასხვა პროქეტზე იმუშაო, დაწყებული აპლიკაციის შემუშავებიდან დამთავრებული მანქანური სწავლებითა და ხელოვნური ინტელექტით. ანუ სხვაგვარად რომ ვთქვათ, შენი როლი და პასუხისმგელობა განსხვავებული იქნება ინდუსტრიისა და იმ ორგანიზაციის მიხედვით სადაც იმუშავებ, ან რომელსაც თავად აირჩევ. PYTHON დეველოპერის როლი, პასუხისმგებლობა და კარიერული გზა Python დეველოპერის როლი და პასუხისმგებლობა სამუშაოს ტიპის მიხედვით იცვლება, მაგალითად: Software Engineer-ის როლი და პასუხისმგებლობაა: ● კოდის შემუშავება და შენარჩუნება ● ერთეული ტესტების წერა ● გამართვის პროგრამული უზრუნველყოფა ● მესამე მხარის კოდისა და API-ების ინტეგრირება ● წვდომის კოდისა და ფუნქციების შეცვლის მოთხოვნები ● შემოთავაზებული პრობლემების ტექნიკური გადაწყვეტილებების შეფასება და წარმოება Web Developer-ის როლი და პასუხისმგებლობაა: ● Back-end კოდისა და ლოგიკის წერა ● უზრუნველყოს კომუნიკაციის მექანიზმი ● უზრუნველყოს back-end-ის განახლება და ოპტიმიზაცია ● ვებ Wramework-ების ინტეგრირება ● აპლიკაციების განთავსება Data Analyst-ის როლი და პასუხისმგებლობაა: ● მონაცემთა შეგროვებისა და ანალიზისთვის სკრიპტების შექმნა ● პითონის მათემატიკურ და სასარგებლო ბიბლიოთეკებთან მუშაობა ● მონაცემთა მოდელები შექმნა Machine Learning Engineer-ის როლი და პასუხისმგებლობაა: ● მანქანური სწავლების ალგორითმების იმპლემენტაცია ● მანქანური სწავლების ალგორითმების გაწრთვნა და ადაპატაცია ● მანქანური სწავლების მოდელების საწარმოო გარემოში დანერგვა ● სტატისტიკური მონაცემების ანალიზი აქედან გამომდინარე, შეიძლება ითქვას, რომ Python დეველოპერს კარიერული განვითარების მხრივ მრავაფელოვანი არჩევანი აქვს. აქვე იმასაც გეტყვი, რომ საქართველოშიPython დეველოპერის საშუალო ანაზღაურება 4300 ლარია. PYTHON დეველოპერისთვის საჭირო უნარები Python დეველოპერისთვის საჭირო უნარები მისი კარიერული არჩევანიდან გამომდინარე განისაზღვრება, თუმცა თუ შენ კონკრეტულად  Web Development გაინტერესებს, მნიშვნელოვანია ფლობდე ისეთ უნარებს და შეგეძლოს ისეთი რაღაცების კეთება, როგორებიცაა: ● Visual Studio Code-ში მუშაობა ● კოდის ვერსიის კონტროლი Git-ის მეშვეობით ● Python-ის პროექტების ორგანიზაცია ● Django/Flask-ის გამოყენება ვებ სერვისებისა და API-ების გასამართად ● პროფესიულ დონეზე კოდის დოკუმენტაცია ● MD ენის გამოყენება დოკუმენტაციის დასაწერად ● Swagger-ის გამოყენება დოკუმენტაციის დასაწერად ● გამართული, სუფთა, პროფესიული სტანდარტის Python-ის კოდის წერა ● ობიექტზე ორიენტირებული დაპროგრამება ამოცანების შესასრულებლად ● Python-ის პაკეტებთან მუშაობა ● Web აპლიკაციის სატესტო და Production გარემოში გაშვება ● მონაცემთა ბაზების გამართვა-დამუშავება (MongoDB) ● პროექტის კონფიგურაციის ფაილებთან მუშაობა (JSON) ● Python-ზე სხვა განხრითაც განვითარება (Machine Learning, Computer Vision, Data Science, Web Scraping) ასე რომ თუ ამ ბლოგის წაკითხვის შემდეგ ფიქრობ, რომ Web Development-ის მიმართულებით ფეხის შებიჯება Python-ის შესწავლთ გსურს, ან/და უბრალოდ ახალი ენის სწავლა გსურს, მაშინ გირჩევ გადადგა პირველი ნაბიჯი და გაიგო მეტი კურსის შესახებ აირჩიე Python

5 მიზეზი რატომ უნდა დაიწყო პროგრამირების სწავლა Python-ით

Python არის ერთ-ერთი ყველაზე უფრო მოთხოვნადი და ხელმისაწვდომი პროგრამირების ენა მომხმარებელთა აქტიური, მუდმივად მზარდი თემით. Python შესანიშნავი საწყისი წერტილია ყველასთვის, ვინც ცდილობს კარიერა, კოდირების საშუალებით, ტექნიკურ სამყაროში გადაიტანოს. მისი სწავლა შედარებით მარტივი და წარმოუდგენლად მრავალმხრივია; გამოიყენება სხვადასხვა სფეროში - მონაცემთა მეცნიერებაში, მანქანურ დასწავლაში, თამაშის დიზაინში და ა.შ.ცოტა ტექნიკური მხრიდან რომ შევხედოთ, Python არის ზოგადი დანიშნულების პროგრამირების ენა, რაც ნიშნავს, რომ JavaScript-ისგან, HTML-ისა და CSS-ისგან განსხვავებით, მისი გამოყენება შეიძლება ვებ-განვითარების მიღმა, მაგალითად - აპლიკაციებში. მიუხედავად იმისა, რომ ის უკვე 30 წელია არსებობს, მხოლოდ ახლახანს გახდა ერთ-ერთი ყველაზე პოპულარული პროგრამირების ენა და წარმატებით აგრძელებს ზრდას ამ ბლოგში მოგიყვებით 5 მიზეზის შესახებ, თუ რატომ უნდა ისწავლოთ Python-ით პროგრამირება და ამის შემდეგ, განთვითარების რა პერსპექტივები არსებობს. 1. დამწყებთათვის მეგობრულია როგორც იცი, ახალ საქმესთან შეჭიდება ყოველთვის რთულია. დამწყებთათვის კოდირების ერთ-ერთი ყველაზე დიდი დაბრკოლება ახალი ენის შესწავლაა, რომელიც სულაც არ ჰგავს იმას, რასაც ისინი რეალურ ცხოვრებაში კითხულობენ და წერენ. თუმცა, Python მოიცავს ინგლისურ სინტაქსს, რომელიც შექმნილია ისე, რომ იყოს ლაკონური და ადვილად წასაკითხი - ეს კი მას სხვა ენებთან შედარებით უფრო ხელმისაწვდომს ხდის. Python არის ინტერპრეტირებული პროგრამირების ენა, რაც ნიშნავს რომ კოდის თითოეული ხაზის წერის დასრულებისთანავე, შეგიძლია შეამოწმო იგი და საჭიროების შემთხვევაში შეცვალო. რაც  დამწყებთათვიის ძალიან ხელსაყრელია როგორც დროის მენეჯმენტისთვის, ისე - ეფექტურობისთვის.  2. მრავალმხრივია Python-ის მრავალმხრივობაში იგულისხმება, რომ მისი გამოყენება შესაძლებელია როგორც მცირე, ისე - რთულ ამოცანებში. მას იყენებენ სხვადასხვა ინდუსტრიებში: დაწყებული მონაცემთა მეცნიერებისა და პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინერიის სფეროდან, დასრულებული მობილური აპლიკაციების შემუშავებით, ხელოვნური ინტელექტითა და მანქანათმცოდნეობით. ეს მრავალმხრივი გამოყენება განპირობებულია პითონის ბიბლიოთეკების ფართო სპექტრით (125000-ზე მეტი). ეს ბიბლიოთეკები არის წინასწარ დაწერილი კოდების კრებულები კონკრეტულ ენაზე, რომლებზეც ყველას შეუძლია წვდომა ჰქონდეს, რაც იმას ნიშნავს, რომ მას შემდეგ, რაც გაიგებ პითონის საფუძვლებს,  შეძლებ გაიგო და გამოიყენო სხვა პროგრამისტების მიერ შემუშავებული კოდების დიდი რაოდენობა.Python-ის მრავალფეროვნების კიდევ ერთი მნიშვნელოვანი ასპექტია პროგრამირების სხვა ენებთან მუშაობის უნარი. მისი მოქნილობის რამდენიმე მაგალითია: Jython (Python ინტეგრირებული Java-სთან) და CPython (Python ინტეგრირებული C-თან). და ბოლოს, Python გთავაზობთ ქროს-პლატფორმულ ფუნქციონირებას, რაც იმას ნიშნავს, რომ ის გამართულად იმუშავებს Windows-თან, Linux-თან თუ macOS-თან. 3. დეველოპერებზე მაღალი მოთხოვნაა Python-ს იყენებენ ისეთი მსხვილი კომპანიები როგორიცაა: DropBox, Netflix და Facebook; ამიტომაც მის დეველოპერებზე საკმაოდ მაღალი მოთხოვნაა. სამსახურის ძებნის ერთ-ერთი ყველაზე დიდი პლატფორმის, Indeed-ის მიხედვით, Python დეველოპერების საშუალო ხელფასი 108,391 დოლარია, რაც მას პროგრამირების ენების რიგში, მეოთხე ადგილზე აყენებს - Ruby ($120,174), C++ ($114,000) და JavaScript ($111,623) შემდეგ. აქვე გეტყვი, რომ საქართველოში Python დეველოპერის საშუალო თვიური ხელფასი 4300 ლარია.  4. ჰყავს მხარდამჭერი საზოგადოება/თემი როდესაც სწავლობ პროგრამირების ახალ ენას, დაწმუნებული უნდა იყო, რომ გყავს პროგრამისტების საზოგადოება, რომელსაც შეგიძლიათ მიმართო კითხვებით, როდესაც პრობლემა წამოიჭრება. სწორედ ძლიერი და მზრუნველი თემია Python-ის ერთ-ერთი უპირატესობა, რასაც მოწმობს 1,5 მილიონი GitHub საცავი, რომელიც  პლატფორმის სიდიდით მეორე ადგილასაა.Python-ს ასევე აქვს სოციალური ფორუმების საკუთარი ქსელი, სადაც მომხმარებლებს შეუძლიათ განიხილონ ყველაფერი - სამუშაო პროცესიდან დაწყებული პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავებით დასრულებული.  და ისინი ასევე ხშირად აწყობენ შეხვედრებს მთელს მსოფლიოში - საზოგადოებისა და ცოდნის ბაზების შესაქმნელად. 5. Python არის ყველაზე სწრაფად მზარდი პროგრამირების ენა თუ ჯერ კიდევ ვერ დარწმუნდი Python-ის უპირატესობაში, იმედია რიცხებს მაინც დაუჯერებ. რადგან პროგრამირების ენების პოპულარობის ინდექსის (PYPL) მიხედვით, Python არის ყველაზე პოპულარული პროგრამირების ენა ინტერნეტში – და როგორც ჩანს, დიდხანს გაგრძელდება ასე. TIOBE-მ მას 2020 წლის პროგრამირების ენის ჯილდო მიანიჭა, რადგან მან პოპულარობა სხვა ენებზე სწრაფად მოიპოვა.  მანქანათმცოდნეობის, მონაცემთა მოდელირებისა და ხელოვნური ინტელექტის მსგავსი სფეროების ზრდის პარალელურად, იზრდება მოთხოვნა პითონთან დაკავშირებულ უნარებზე. ეს ყველაფერი კი ნიშნავს, რომ თუ შენ ეძებ პროგრამირების ახალ ენას, ან ეძებ საწყის წერტილს პროგრამირების სფეროში - Python გონივრული არჩევანია. რისი გაკეთება შეგიძლია Python-ით: ტოპ 3 გამოყენება მონაცემთა მეცნიერება - Kaggle-ის, მონაცემთა მეცნიერების ონლაინ საზოგადოების გამოკითხვის თანახმად, Python არის ამ სფეროში ყველაზე ხშირად გამოყენებული პროგრამირების ენა. გარდა მისი ბიბლიოთეკებისა, რომელიც ძალიან ბევრ დროს ზოგავს, ენის უნარი, ძალიან სწრაფად გააანალიზოს მონაცემთა დიდი რაოდენობა და განახორციელოს განმეორებითი ამოცანები, მის პოპულარობას ლოგიკურსა და გარანტირებულს ხდის.Web Development - როგორც ვახსენე, Python არის ძალიან მოქნილი პროგრამირების ენა, აქედან გამომდინარე, ის ამარტივებს კომპლექსურ საიტზე მუშაობს. Python-ის სხვადასხვა ვებ ჩარჩოები (frameworks) განსაკუთრებით სასარგებლოა, მაგალითად - Django, რომელსაც შეუძლია გაადვილოს და დააჩქაროს როგორც სერვერების, ასევე კლიენტის მხარის ფუნქციონალობის შექმნა.App Development - Python იდეალური ენაა პროტოტიპირებისთვის, მისი განვითარების ნაკლები დროისა და ძალისხმევის გამო. Web Development-ის მსგავსად, App Development-იც გამარტივებულია Python-ის კროს-პლატფორმული შესაძლებლობებით. განსაკუთრებით აღსანიშნავია, რომ მისი ძლიერი სტრუქტურისა და რეალურ დროში ტესტირების წყალობით, Python ახლახან გახდა პოპულარული ბლოკჩეინისა და სათამაშო აპლიკაციების განვითარების სწრაფად მზარდ სექტორებში.ასე რომ, თუ მზად ხარ რომ კოდების სამყაროში შეაბიჯო, შემოგვიერთი! Python მომდევნო მიღებაზე რეგისტრაცია უკვე დაწყებულია გაიგე მეტი Python-ის კურსის შესახებ თუ ჯერ კიდევ არ იცი რამდენად შეესაბამება Python-ის პროგრამა შენს მოთხოვნებსა და უნარებს, გაიარე კონსულტაცია

Python დეველოპერისთვის საჭირო უნარები

Python N2 მოთხოვნადი პროგრამირების ენაა Back-end-ში, რაც გასაკვირი არ არის, რადგან ის ერთ-ერთი საუკეთესო არჩევანია Back-end დეველოპმენტის, მანქანური სწავლების, მონაცემთა ინჟინერიისა და ღრუბლოვანი სერვისებისთვის. ამასთანავე მისი შესწავლა იდეალურია ნებისმიერი ადამიანისთვის, ვინც ტექნოლოგიური სფეროს მრავალფეროვნებითაა დაინტერესებული. აქვე გეტყვი, რომ Google, Dropbox, Spotify, Amazon, Facebook, Instagram – იმ კომპანიების არასრული ჩამონათვალია, რომელთა სერვისების მნიშვნელოვანი კომპონენტები სწორედ Python-ის გამოყენებითაა შექმნილი. ამ ბლოგში კი მინდა ის უნარები გაგიზიარო, რაც Python დეველოპერს უნდა ჰქონდეს 1. Python პროგრამირების ენის მყარი ცოდნა რა თქმა უნდა, ყველაზე მნიშვნელოვანი Python პროგრამული ენის გამართულად ცოდნა და მის ისეთ სპეციფიკურ კონცეფციაში გარკვევაა, როგორებიცაა მონაცემთა სტრუქტურები, მონაცემთა ტიპები, ფაილების დამუშავება, გენერირება და მართვა. 2. CSS, HTML და JavaScript შესაძლოა ფიქრობდეთ, რომ Python დეველოპერებისთვის აუცილებელი არაა Front-end ტექნოლოგიების ცოდნა, თუმცა, რეალურად მისი ცოდნაც ერთ-ერთი დამატებითი პლუსია. CSS, HTML და JavaScript-თან მუშაობა საშუალებას მოგცემს გქონდეს სრული სურათი იმის შესახებ, თუ როგორ გამოიყურება ვებ-საიტი ან პლატფორმა და როგორ მუშაობს იგი. 3. Python framework კიდევ ერთი მთავარი უნარი Python დეველოპერისთვის არის framework-ების ცოდნა. როდესაც Python დეველოპერმა კარგად იცის მნიშვნელოვანი framework-ები, ის უფრო სწრაფად ახერხებს პროცესის წარმართვას და მუშაობის პროცესში ნაკლები ხარვეზი აქვს. 4. პითონის ბიბლიოთეკების ცოდნა Python-ს ბევრი დიდი უპირატესობა აქვს, მაგრამ ერთ-ერთი მისი ბიბლიოთეკებია, რადგან როდესაც დეველოპერები გეგმავენ რაღაცის შექმნას ან პროექტის შექმნის პროცესში არიან, მათ აქვთ საშუალება გამოიყენონ ეს ბიბლიოთეკა, რომელიც სავსეა მათთვის საჭირო დოკუმენტაციითა და მითითებებით. მისი გამოყენების უნარების ქონა კი დეველოპერებს უადვილებს პროექტზე მუშაობას. 5. მანქანური სწავლება და AI ჩვენ ვცხოვრობთ ციფრულ ეპოქაში, რაც თითქმის შეუძლებელს ხდის ისეთი ინდუსტრიებისგან გაქცევას, როგორიცაა Machine Learning (ML) და ხელოვნური ინტელექტი (AI). ვებ-აპლიკაციებს შეუძლიათ დიდი სარგებელი მიიღონ ამ ტექნოლოგიების გამოყენებით. პაითონ დეველოპერმა ისინი შესაძლოა გამოიყენოს მონაცემთა ვიზუალიზაციისთვის, ანალიზისთვისა და შეგროვებისთვის, რაც საბოლოოდ პროექტისთვის მკაფიო სურათის დანახვაში ეხმარება. ასე რომ, თუ Python შენთვის საინტერესო ენაა და ამ მიმართულებით განვითარებასაც გადაწყვეტ, ეს უნარები დაგეხმარება არა მხოლოდ კონკურენტული უპირატესობების მოპოვებაში, არამედ სხვადასხვა ისეთ მიმართულებით განვითარებაში, როგორებიცაა: Software engineer, Web Development, Data Science, Machine Learning Engineer. იხილე Python-ის კურსის სილაბუსი შეავსე ფორმა და გაიარე კონსულტაცია