Przyspieszony kurs programowania w Pythonie: A Crash Course Guide to Learn Programming Python, wszystko, czego musisz się nauczyć, aby wprowadzić Cię w świat programowania.

Oryginalny tytuł:

Python Programming Crash Course: A Crash Course Guide to Learn Programming Python, all you Need to Learn for Introducing you in the Programming World.

Zawartość książki:

Czy Twoi klienci chcą dobrze i szybko nauczyć się programowania w Pythonie? Czy chcesz mieć pewność, że kupując tylko jedną książkę, wrócą do niej ponownie i ponownie? W takim razie potrzebujesz tej książki w swojej bibliotece i... Twoi klienci nigdy nie przestaną z niej korzystać!

? - DLACZEGO TA KSIĄŻKA MOŻE POMÓC TWOIM KLIENTOM

Ten szybki kurs programowania w Pythonie jest dla Ciebie. Jest to najbardziej kompletny przewodnik po Pythonie z 2 manuskryptami w 1 książce:

1- Programowanie w Pythonie dla początkujących.

2- Python do analizy danych.

Świetna okazja: Prostota, najlepsza kolejność i wybór tematów do szybkiej nauki oraz wybrane ćwiczenia praktyczne i przykłady.

W manuskryptach 1 "Programowanie w Pythonie dla początkujących" dowiesz się:

⬤ Czym jest Python.

⬤ Jak zainstalować Pythona i jaka jest najlepsza dystrybucja.

⬤ Czym są typy danych i zmienne.

⬤ Jak pracować z liczbami w Pythonie.

⬤ Jakie operatory są dostępne w Pythonie i kiedy ich używać.

⬤ Jak manipulować ciągami znaków.

⬤ Jak zaimplementować kontrolę przepływu programu.

⬤ Jak zaimplementować pętle w Pythonie.

⬤ Czym są listy, krotki, zbiory, słowniki i jak z nich korzystać.

⬤ Jak tworzyć moduły i funkcje.

⬤ Jak programować zgodnie z paradygmatem obiektowym.

⬤ Jak tworzyć klasy.

⬤ Czym są i jak używać dziedziczenia, polimorfizmu, abstrakcji i enkapsulacji.

I wiele więcej...

W Manuscript 2 "Python for Data Analysis" dowiesz się: ⬤ Czym jest analiza danych i dlaczego jest ważna.

⬤ Czym jest analiza danych i dlaczego jest ważna.

⬤ Jakie są różne rodzaje analizy danych.

⬤ Jakie jest 6 kluczowych kroków procesu analizy danych, których powinieneś przestrzegać.

⬤ Jakie są zastosowania analizy danych i analityki.

⬤ Jak skonfigurować środowisko Python do analizy danych.

⬤ Czym są i jak używać struktur danych Pythona.

⬤ Jak pracować z IPython/Jupyter Notebook.

⬤ Jak pracować z NumPy.

⬤ Jak wizualizować dane za pomocą Matplotlib.

⬤ Jakie inne biblioteki wizualizacji są dostępne.

⬤ Dlaczego Big Data jest ważne i jak najlepiej je wykorzystać.

⬤ Jak wykorzystać sieci neuronowe do analizy danych.

I wiele więcej...

Kup ją TERAZ i pozwól swoim klientom uzależnić się od tej niesamowitej książki.