Python programozó alaptanfolyam + SQL és ORM haladó adatbázis kiegészítő képzés

Python programozó képzés és haladó adatbázis-kezelés – SQL + ORM

5 hónapos Python programozó képzés és IT tanfolyam, amely a Python programozás alapjaitól indul, majd az SQL, PostgreSQL, Python adatbázis-kezelés és ORM használatán keresztül vezet tovább a haladóbb adatkezelési megoldások felé.

A képzés online tanfolyam formájában is elérhető, és a programozási ismeretek elsajátítását rendszeres gyakorlati feladatok, önálló feladatmegoldás és mini projektek segítik.

1. modul – Python programozás alapjai és fejlesztői környezet

Python programozás és programozási alapok

• A Python kialakulása és rövid története

• A Python legfontosabb tulajdonságai

• Python verziók és a Python 2 → Python 3 átállás

• A Python működésének alapjai

• Interpreter és a Python kód futtatása

• Strukturált és objektumorientált programozási szemlélet

• A Python felhasználási területei

• Python webfejlesztésben, automatizálásban, adatelemzésben és mesterséges intelligenciában

• A Python erősségei és korlátai

Python fejlesztői környezet kialakítása

• Python telepítése

• A Python telepítésének ellenőrzése

• IDE-k és fejlesztői környezetek

• VS Code használata

• Jupyter Notebook alapjai

• Terminál és parancssor alapjai

• Python és pip használata

• Interaktív Python és .py fájlok

• Az első Python program elkészítése

• Kommentek és megjegyzések

• Indentálás

• Elnevezési szabályok és konvenciók

• PEP 8 alapjai

• Egyszerű hibák felismerése és értelmezése

Gyakorlati feladat: egyszerű Python programok készítése a fejlesztői környezet megismeréséhez.

2. modul – Python változók, adattípusok és kifejezések

Python változók és értékek

• Változók létrehozása

• Értékadás és inicializálás

• Dinamikus típusosság

• Literálok és kifejezések

Python adattípusok

• int

• float

• complex

• bool

• str

• None

• Adattípusok ellenőrzése

• type()

• isinstance()

• Típuskonverziók

Python operátorok és számítások

• Aritmetikai operátorok

• Műveletek sorrendje

• Maradékos osztás

• Egész osztás

• Hatványozás

• Összehasonlító operátorok

• Értékadás és összehasonlítás

• Rövidített értékadás

• Logikai operátorok

• Több feltétel összekapcsolása

• Logikai tagadás

• Truthy / falsy értékek

• in és is használata

• Bitenkénti műveletek alapjai

Python bemenet és kimenet

• input()

• Felhasználói adatok bekérése

• Adatok feldolgozása

• Konzolos kimenet

• Egyszerű konzolos programok készítése

• Tipikus kezdőhibák

3. modul – Python stringek és szövegfeldolgozás

Stringek kezelése Pythonban

• Stringek létrehozása

• Stringek tulajdonságai

• Karakterek elérése

• Indexelés

• Negatív indexek

• Slicing

• Striding

• Stringek összefűzése

• Szövegek összehasonlítása

Python szövegfeldolgozás

• split()

• join()

• strip()

• replace()

• find()

• startswith()

• endswith()

• Kis- és nagybetűk kezelése

• String formatting

• f-string használata

• Formázott szövegek készítése

• Szöveges adatok tisztítása

• Gyakorlati szövegfeldolgozás

Kitekintés: a szöveges adatok tisztításának jelentősége az adatelemzésben.

4. modul – Python adatszerkezetek: listák, tuple-ök, setek és dictionaryk

Python listák

• Lista létrehozása

• Elemek elérése

• Indexelés és slicing

• Listák módosítása

• append()

• extend()

• insert()

• remove()

• pop()

• sort()

• reverse()

• len()

• Listák bejárása

• Listák másolása

• Beágyazott listák

Python tuple

• Tuple fogalma

• Tuple létrehozása

• Tuple és lista különbsége

• Tuple elemeinek elérése

• Unpacking

• Multiple assignment

Python dictionary

• Dictionary fogalma

• Kulcs–érték modell

• Dictionary létrehozása

• Adatok keresése és módosítása

• keys()

• values()

• items()

• Dictionary bejárása

• Beágyazott dictionaryk

Python set

• Set fogalma

• Egyedi elemek kezelése

• Set műveletek

• Setek közötti műveletek

Python objektumok és adatszerkezetek

• Mutable és immutable objektumok

• Beépített adatszerkezetek kombinálása

• Listák listája

• Dictionaryk listája

• list[dict] típusú adatok kezelése

5. modul – Python feltételek, ciklusok és algoritmikus gondolkodás

Feltételes szerkezetek Pythonban

• if

• elif

• else

• Egymásba ágyazott feltételek

• Összetett logikai feltételek

• Feltételes kifejezések

• Short-circuit evaluation

Ciklusok Pythonban

• for

• while

• range()

• Ciklusok használata adatszerkezeteken

• Beágyazott ciklusok

• break

• continue

• pass

• Végtelen ciklusok és elkerülésük

• enumerate()

• zip()

Algoritmikus gondolkodás és gyakorlás

• Adathalmazok bejárása

• Szűrés

• Összesítés

• Egyszerű algoritmusok készítése

6. modul – Python comprehension és Pythonos gondolkodás

• List comprehension

• Dictionary comprehension

• Set comprehension

• Feltételes comprehension

• Beágyazott comprehension

• range()

• Iterable fogalma

• Iterator fogalma

• iter()

• next()

• Generator expression alapjai

• Hagyományos ciklus és comprehension összehasonlítása

• Olvashatóság és teljesítmény

• Mikor használjunk comprehensiont és mikor hagyományos ciklust?

Cél: a hallgató ne csak Python szintaxist tanuljon, hanem kezdjen el Pythonban gondolkodni.

7. modul – Python függvények és strukturált programozás

• Függvények szerepe Pythonban

• def

• Saját függvények létrehozása

• Függvények meghívása

• Paraméterek és argumentumok

• Pozicionális argumentumok

• Keyword argumentumok

• Default argumentumok

• Több paraméter kezelése

• return

• Több érték visszaadása

• Lokális és globális változók

• Scope és névterek

• Függvények újrafelhasználása

• Függvények egymásra építése

• Docstring

• Type hint alapok

• *args

• **kwargs

• Mutable és immutable adatok átadása

• Függvények strukturált használata nagyobb Python-programokban

• Rekurzió alapjai

8. modul – Haladó Python programozási eszközök

• Lambda kifejezések Pythonban

• map()

• filter()

• sorted() és key=

• min()

• max()

• sum()

• any()

• all()

• Generátorok

• Generator expression

• Iterátorok

• Magasabb rendű függvények

• Függvények átadása másik függvénynek

• Dekorátorok koncepciója

• Context managerek koncepciója

A cél, hogy a résztvevő megértse, mire valók ezek a Python-eszközök, mikor érdemes őket használni, és hogyan illeszthetők be egy jól strukturált Python programba.

9. modul – Python modulok, csomagok és projektstruktúra

Python modulok és csomagok

• Modul fogalma

• Saját modul létrehozása

• import

• from ... import

• Namespace

• Lokális és globális névterek

• name

• if name == "main"

• Python standard könyvtár

• Standard modulok használata

• Package fogalma

• Csomagok felépítése

• Külső könyvtárak használata

• Függőségek kezelése

Python projektstruktúra

• Projekt könyvtárszerkezete

• Projektstruktúra kialakítása

• Dokumentáció olvasásának alapjai

Mini projekt: több modulból álló Python program készítése.

10. modul – Python virtuális környezetek és fájlkezelés

Python virtuális környezetek

• Virtuális környezet fogalma

• Miért fontos a projektek elkülönítése?

• Virtuális környezet létrehozása

• Aktiválás és deaktiválás

• Külső csomagok telepítése

• Projektfüggőségek kezelése

• requirements.txt

Python fájlkezelés

• Fájlok és könyvtárak

• Relatív és abszolút útvonalak

• open()

• Fájlok olvasása

• Fájlok írása

• Hozzáfűzés

• with

• Fájlmegnyitási módok

• Szöveges és bináris fájlok

• pathlib

• Fájlok módosítása

• Fájlok átnevezése és törlése

• Könyvtárak kezelése

• UTF-8 és karakterkódolás

Strukturált adatok kezelése Pythonban

• CSV

• JSON

• XML áttekintése

• Strukturált adatok feldolgozása Pythonból

11. modul – Python hibakezelés, debugolás és logging

• Syntax error és runtime error

• Exception fogalma

• try

• except

• else

• finally

• Gyakori beépített kivételek

• Többféle kivétel kezelése

• raise

• Saját exception létrehozása

• Hibás bemenetek kezelése

• Traceback értelmezése

• Python debugger használata

• Breakpointok

• Változók vizsgálata

• Logging alapjai

• Hibakeresési stratégiák

Gyakorlati cél: a hallgató megtanulja értelmezni a Python hibaüzeneteit és önállóan megtalálni a programhibák okát.

12. modul – Objektumorientált Python programozás

OOP alapok Pythonban

• Objektumorientált gondolkodás

• Osztály fogalma

• class

• Objektum és instance

• Példányosítás

• self

• Konstruktor

• Attribútumok

• Példányattribútumok

• Osztályattribútumok

• Metódusok

• Objektumok állapota és viselkedése

• Property

• Encapsulation

Haladóbb OOP fogalmak

• Öröklődés

• Composition

• Polymorphism

• Abstraction

• Duck typing

• Metódusok felülírása

• Dunder metódusok

• str

• repr

• len

• eq

• Dataclass

• Objektumok közötti kapcsolatok

• Mikor érdemes és mikor nem érdemes öröklést használni?

Vizsga: teszt és beadandó munka.

Cél: a hallgató képes legyen meglévő Python könyvtárak objektumait megérteni és használni, valamint egyszerű saját adatobjektumokat létrehozni.

SQL és haladó adatbázis-kezelés Python programozóknak

A Python programozási alapokra épülő adatbázis-kezelési modul során a résztvevők megismerik a relációs adatbázisok, az SQL és a Python–adatbázis kapcsolat legfontosabb alapjait.

13. modul – SQL, relációs adatbázisok és Python adatbázis-kezelés

Relációs adatbázisok alapjai

• Mi az adatbázis?

• Relációs adatmodell

• Táblák

• Rekordok

• Mezők

• Primary key

• Foreign key

• Táblák közötti kapcsolatok

SQL programozás és SQL lekérdezések

• SELECT

• WHERE

• ORDER BY

• GROUP BY

• HAVING

• JOIN

• INSERT

• UPDATE

• DELETE

• SQL és Pandas gondolkodás összehasonlítása

Adatbázis-kezelés Pythonból

• SQLite

• PostgreSQL áttekintése

• Python és PostgreSQL kapcsolata

• Adatbázis-kapcsolat létrehozása

• Lekérdezések futtatása Pythonból

• Adatok betöltése DataFrame-be

• DataFrame visszaírása adatbázisba

• Tranzakciók

• Paraméterezett lekérdezések

• SQL injection veszélyei

• DBeaver használata

• Egyszerű ETL folyamatok

Mini projekt: adatbázis → SQL → Pandas → elemzés.

14. modul – Python ORM, adatbázis-kezelés és reguláris kifejezések

ORM Pythonban

• Az ORM fogalma

• Objektumok és adatbázistáblák kapcsolata

• ORM előnyei és hátrányai

• ORM és SQL összehasonlítása

• Modellek és kapcsolatok

• Adatok létrehozása ORM segítségével

• Lekérdezés, módosítás és törlés

• Mikor használjunk ORM-et és mikor közvetlen SQL-t?

Reguláris kifejezések Pythonban

• A reguláris kifejezések célja

• Patternök felépítése

• Karakterek és karaktercsoportok

• Ismétlődések

• Pozíciók és határok

• Csoportok

• Alternatívák

• Szövegek keresése minták alapján

• Egyezések ellenőrzése

• Szövegrészek cseréje

• Találatok összegyűjtése

• Gyakorlati validációs feladatok

Vizsga: teszt jellegű vizsga és beadandó

Gyakorlatorientált Python programozó képzés

A Python programozó képzés során a résztvevők nemcsak elméleti ismereteket szereznek, hanem folyamatosan gyakorlati feladatokon keresztül alkalmazzák a tanultakat. Az online tanfolyam során is kiemelt szerepet kap az önálló programozás, a problémamegoldás és a gyakorlati feladatmegoldás.

A képzés során a résztvevők a Python programozási alapoktól fokozatosan jutnak el az objektumorientált programozásig, majd az SQL, PostgreSQL, Python adatbázis-kezelés és ORM használatáig.

Az IT tanfolyam célja, hogy a résztvevők olyan stabil Python programozási és adatbázis-kezelési alapokat szerezzenek, amelyekre későbbi szakmai fejlődésük során további informatikai ismeretek építhetők.

A Python programozás több különböző területen is alkalmazható, ezért a Python alapjainak elsajátítása többféle további szakmai irány kiindulópontja lehet. A küldött tematika szerint a Python használható többek között webfejlesztésben, automatizálásban, adatelemzésben, mesterséges intelligenciához kapcsolódó feladatokban, valamint különböző szkriptek készítésére.

A képzés során megszerzett programozási alapok mellett a résztvevők olyan ismeretekkel is találkoznak, amelyek több technológiai területhez kapcsolódnak. Az SQL és az adatbázis-kezelés megismerése például lehetőséget ad arra, hogy a Python-kód és az adatbázisok működésének kapcsolatát is megértsék. A tematika foglalkozik relációs adatbázisokkal, SQL-lekérdezésekkel, JOIN-okkal, PostgreSQL-lel, Pythonból történő adatbázis-kapcsolódással, valamint paraméterezett lekérdezésekkel és az SQL injection elleni védelemmel is.

A Pythonhoz kapcsolódó szakmai lehetőségeket az is szélesíti, hogy a tananyagban megjelenik a Git és GitHub használata. A résztvevők megismerkednek a verziókezelés alapjaival, a branchekkel, a merge-ekkel, a README-vel és a csapatmunkához kapcsolódó fejlesztési gyakorlattal. Ezáltal a képzés nem kizárólag magának a programozási nyelvnek a használatára koncentrál, hanem olyan fejlesztési eszközöket is bemutat, amelyek a projektalapú munkához kapcsolódnak.

A képzés gyakorlati jellege szintén fontos része a szakmai fejlődésnek. A tananyag végén a résztvevők egy összetettebb projekten dolgoznak, amely során a korábban megismert programozási ismereteket egy nagyobb feladatban alkalmazhatják. A projekt része a kód áttekinthetősége, a dokumentáció, a megfelelő projektstruktúra, valamint a kód átnézése és bemutatása is.

A Python-alapú tudás később az adatokkal való munkában is továbbépíthető. A tematika olyan további területeket is megjelöl, mint az advanced Pandas, a statisztika, a Machine Learning és az adatelemzéshez kapcsolódó eszközök. A Python mellett az API-k használata, az adatok feldolgozása, a fájlok kezelése és az adatbázisokkal való együttműködés is szerepel a tananyagban, így a megszerzett alapok több irányban továbbfejleszthetők.

A képzés tehát olyan Python-alapokat épít fel, amelyekre később többféle szakmai irányban lehet további tudást építeni. A Python programozás, az adatkezelés, az SQL és adatbázisok, az API-k, a verziókezelés és a további Pythonhoz kapcsolódó technológiák együtt olyan tudásbázist alkotnak, amelyből a résztvevő a későbbiekben a saját érdeklődésének megfelelő irányban folytathatja a fejlődést.