Центр
системно-инженерных компетенций
ЗАКАЗАТЬ ЗВОНОК

Паттерны разработки на Python

5 дней (40 академических часов).
Длительность:
г. Москва, Ленинградский просп., 68/24;
Место проведения:
12 декабря 2022
Дата проведения:
60 000 руб.
Стоимость:
Необходимые для зачисления в группу документы: паспорт, СНИЛС, диплом о высшем или среднем специальном образовании, заключенный договор об образовании.
Многие разработчики используют высокоуровневые паттерны проектирования, такие как чистая и событийно-управляемая архитектура и паттерны предметно-ориентированного проектирования. Адаптация их под Python позволяет разработчикам управлять сложностью приложений и ускорить прохождение тестов.

На этом курсе слушателя познакомятся с такими паттернами как:

● «Инверсия зависимостей» и ее связи с портами и адаптерами. Гексагональная и чистая архитектура.
● Паттерны «Сущность», «Объект-значение» и «Агрегат» в рамках предметно-ориентированного проектирования.
● Паттерны «Репозиторий» и «UoW», обеспечивающие постоянство хранения данных.
● Паттерны «Событие», «Команда» и «Шина сообщений». Разделение ответственности на команды и запросы.
● Событийно-управляемая архитектура и реактивные расширения.
Описание курса
Целевая аудитория
Программисты и разработчики Python, которые хотят разобраться в использовании новых прогрессивных средств языка.
Расписание открытых форматов курса
Стоимость обучения одного слушателя
12.12.2022
Очный формат — 60 000 ₽.
Дистанционный формат — 60 000 ₽.
В результате освоения курса вы:
создавать архитектуры для поддержки моделирования предметной области;
использовать события для интеграции микросервисов;
разделять обязанности команд и запросов;
применять сводные диаграммы и таблицы;
применять шаблонную структуру проекта
бизнес задачи и управление сложностью;
что такое событийно-управляемая архитектура;
паттерны «Репозиторий» и UoW
Научитесь
Узнаете
Основная информация
12 декабря 2022
пн–чт 10:00–17:00
60000руб.
м. Аэропорт,
Ленинградский проспект 68/24
Верхотуров Марк Валерьевич
Беляев Александр Владимирович
Порядок записи на курс
Консультация
Выбор курса
Заключение договора
Оплата обучения.
Подробная программа курса
1 Основы паттерны и Python

1.1. Бизнес задачи и управление сложностью
1.2. Обоснованность использования Python
1.3. Основные методологии управления сложностью

2 Создание архитектуры для поддержки моделирования предметной области

2.1. Моделирование предметной области
2.2. Паттерн «Репозиторий»
2.3. Связанность и абстракциях
2.4. API фреймворка Flask и сервисный слой
2.5. Разработка через тестирование (test-driven development, TDD)
2.6. Паттерн UoW
2.7. Агрегаты и границы согласованности

3 Событийно-управляемая архитектура

3.1. События и шина сообщений
3.2. Фундаментальность события для внутренней структуры сообщений
3.3. Команды и обработчик команд
3.4. Событийно-управляемая архитектура: использование событий для интеграции микросервисов
3.5. Разделение обязанностей команд и запросов
3.6. Внедрение зависимостей и начальная загрузка

4 Особенности и основные моменты применения

4.1. Распределение запутанных обязанностей
4.2. Сводная диаграмма и таблица
4.3. Шаблонная структура проекта
4.4. Замена инфраструктуры: используем CSV
4.5. Паттерны «Репозиторий» и UoW c Django
4.6. Валидация
Возможные форматы обучения и размеры групп
очно (до 15 слушателей);
дистанционно в составе очной группы (без ограничения числа подключений);
корпоративный формат (для групп от 10 до 15 слушателей).
Документы об окончании
Удостоверение о повышении квалификации
Ответы на часто задаваемые вопросы
Какие форматы обучения?
Для удобства слушателей мы проводим обучение в двух форматах. Первый, «открытый», предполагает прохождение курсов непосредственно в нашем офисе. Обучение ведется по расписанию, во время него реализуется заранее определенная программа. Попасть на курсы могут все желающие.
Второй формат — «корпоративный». Он предполагает только обучение группы, представленной Заказчиком. Программа может быть адаптирована под конкретные потребности. Заказчик выбирает удобную дату.
Кто проводит обучение?
Разработчики и ведущие обучающих курсов — признанные эксперты в определенных направлениях деятельности. Это тренеры, которые готовы передать ценные знания по своим направлениям, а также важный в современных условиях практический опыт.
Какой документ выдается после прохождения обучения?
По прохождении курсов повышения квалификации выдается Удостоверение о повышении квалификации. Это документ государственного образца, на русском языке. Сведения о нем заносятся в ФИС ФРДО.
Можно ли перед заказом корпоративного обучения познакомиться с тренером или увидеть, как он проводит обучение?

Предварительное ознакомление с работой тренера возможно. Для этого нужно посетить его занятие. Еще один способ получить полное представление о программе и обучении — задать вопросы тренеру по телефону или пообщаться с ним онлайн.
Требуемый уровень предварительной подготовки
Уверенное знание основ языка Python.

Верхотуров Марк Валерьевич

Руководитель IT проектов, Разработчик Python, Data Scientist, ML-engineer
Разработка на Python
Сбор и анализ данных Преобразование "сырых" данных в полезную информацию для бизнеса
Создание и обучение предиктивных моделей с помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей
Помощь бизнесу в нахождении скрытых закономерностей, прогнозировании развития событий и оптимизации ключевых бизнес-процессов
Консалтинг
Коучинг

Специализация
Должность
Дополнительные услуги

Тренер курса

Ведёт 13 курсов в ЦЕСИНКОМ

Беляев Александр Владимирович

Разработчик информационных систем, системный аналитик, аналитик данных
Разработка на Python
Машинное обучение
Математическая оптимизация
Консалтинг

Специализация
Должность
Дополнительные услуги

Тренер курса

Ведёт 19 курсов в ЦЕСИНКОМ
Разработка курса или траектории обучения под вашу задачу
Центр готов взять на себя разработку курсов и траекторий обучения под уже сформированную модель компетенций или просто под список знаний и навыков, которые нужно освоить специалистам организации.
Рекомендуемые курсы
Список курсов, которые дополняют данный курс
Программирование на Python, часть 1;

Программирование на Python, часть 2;

Программирование на Python, часть 3. Numpy для Data Science

Программирование на Python, часть 4. Pandas для Data Science. Высокопроизводительная обработка и анализ данных в Pandas;

Разработка приложений PyQT 5;

Многопоточность, мультипроцессинг, асинхронное программирование;

Основы UNIX и Linux, использование Python в системном администрировании

Список категорий каталога, в которые включён курс
Траектории, в которые входит данный курс
Список курсов, требующихся для прохождения данного курса
Не требуется