ЧЁ ТАМ
- Сообщения
- Монеты
- 0.0
- Оплачено
- 35
- Купоны
- 0
- Кешбэк
- 0
- Баллы
- 0
- @Skladchiki
- #1
Складчина: [Drylabs] Python прокачка, тариф junior+ (Николай Марков, Никита Соболев)
- Ссылка на картинку
-
Drylabs приглашает вас на очередную Python-прокачку (вслед за первым и вторым "карантинами"). На этот раз мы решили собрать трёх крутых экспертов Drylabs, каждый из которых проведёт 2 вебинара. Темы вебинаров нам помогли выбрать участники сообщества MoscowPython (за что им большое спасибо!).
Программа и регистрация
6 вебинаров за 2 недели по понедельникам, средам и пятницам
в 19 часов по Московскому времени
Программа и регистрация
6 вебинаров за 2 недели по понедельникам, средам и пятницам
в 19 часов по Московскому времени
1. Никита Соболев. Устройство и применение библиотек dry-python на практике (middle+)
Поговорим о том, какие идеи лежат в основе и какова общая цель наших библиотек. Расскажу и покажу интересные детали реализации. Не умолчу о проблемах и костылях.
Данный мастер-класс будет полезен тем, кто хочет посмотреть на функциональное программирование (и понять его!) в Python, поговорить про DDD и типизацию.
2. Никита Соболев. Будущее развитие Python (middle+)
Не секрет, что Python умеет "удивлять" своих пользователей. Последние годы все чаще звучит мнение о том, что нам все время добавляют какие-то не такие новые фичи в язык. Попробуем разобраться.
Поговорим о том, что уже точно будет в новых версиях Python и ближайшего окружения (mypy, pip, etc).
Посплетничаем о том, что возможно будет добавлено, пройдемся по последним слухам.
Кратко обсудим альтернативный набор инструментов, который будет (или нет) в ближайшее время активно развиваться и теснить привычные нам штуки: RustPython, pyre/pyright/pylance.
3. Алексей Пирогов. Применимость и место в мире Python подходов к Software Design в ООП-ключе (junior+)
Python - язык мультипарадигменный. И комбинация доступных разработчику стилей проектирования ПО продиктована не попыткой охватить необъятное. Напротив, те или иные средства, предоставляемые языком, присутствуют только лишь в силу их полезности.
Так, ООП в Python существует как неотъемлемая часть языка. Но является ли объектный подход "самым лучшим", универсальным, единственно верным? И стоит ли применять практики проектирования ООП кода, применяющиеся в других объектно-ориентированных языках, к Python без изменений или же у Python должен быть свой путь? Есть ли место шаблонам проектирования или же "хватит и функций высшего порядка"? Будем разбираться!
4. Куда должен расти Middle Pythonista, чтобы дорасти до Senior (middle+)
Начинающий разработчик дорастает до уровня "разработчика с опытом" естественным образом, здесь путь у всех более-менее похож. Но в какой-то момент питонист достигает уровня, на котором он уверенно решает текущие задачи текущего же проекта. Как же понять, находишься ли ты на том самом "Middle"? И куда двигаться дальше, если хочется продолжать расти? И в каком направлении развиваться, чтобы получить ранг "Senior"? Можно ли вообще быть "просто Senior Pythonista". Вопросы эти возникают у многих, постараемся найти на них ответы!
5. Николай Марков. Python как движущая сила в управлении инфраструктурой (junior+)
Интерпретируемый скриптовый язык, да еще и с таким удобным "сахаром" - один из весьма популярных инструментов в наборе инфраструктурного инженера. Давайте пройдемся по проектам для решения задач из этой серии и обсудим плюсы, минусы и подводные камни применения Python в этой сфере.
Данный мастеркласс/обзор будет полезен тем, кто хотя бы базово знает Python и хочет расширить свои знания касательно областей его применения. Кроме того, он может, наоборот, стать ответом на вопрос инфраструктурного инженера "а стоит ли мне изучать этот ваш Python для моих задач".
6. Николай Марков. Роли в команде супергероев Data Science - выбор навыков (junior+)
Есть много рассуждений на тему того, кто такой Data Scientist, а кто - Data Engineer, и что они должны/не должны уметь. Одно понятно практически сразу - знание Python буквально необходимо тем, кто приходит в эту сферу. Но какие навыки требуются питонисту, чтобы туда попасть? Или наоборот, что стоит подучить чистому Data Scientist'у, который хочет попробовать себя в роли Python-разработчика широкого плана? И ограничивается ли маршрут туда/обратно лишь этим путем?
Данное обсуждение пригодится тем, кто задумывается над вопросом "а не пойти ли мне, питонисту, в датасаенс", а также "а не пойти ли мне, датасаентисту, в разработчики".
Поговорим о том, какие идеи лежат в основе и какова общая цель наших библиотек. Расскажу и покажу интересные детали реализации. Не умолчу о проблемах и костылях.
Данный мастер-класс будет полезен тем, кто хочет посмотреть на функциональное программирование (и понять его!) в Python, поговорить про DDD и типизацию.
2. Никита Соболев. Будущее развитие Python (middle+)
Не секрет, что Python умеет "удивлять" своих пользователей. Последние годы все чаще звучит мнение о том, что нам все время добавляют какие-то не такие новые фичи в язык. Попробуем разобраться.
Поговорим о том, что уже точно будет в новых версиях Python и ближайшего окружения (mypy, pip, etc).
Посплетничаем о том, что возможно будет добавлено, пройдемся по последним слухам.
Кратко обсудим альтернативный набор инструментов, который будет (или нет) в ближайшее время активно развиваться и теснить привычные нам штуки: RustPython, pyre/pyright/pylance.
3. Алексей Пирогов. Применимость и место в мире Python подходов к Software Design в ООП-ключе (junior+)
Python - язык мультипарадигменный. И комбинация доступных разработчику стилей проектирования ПО продиктована не попыткой охватить необъятное. Напротив, те или иные средства, предоставляемые языком, присутствуют только лишь в силу их полезности.
Так, ООП в Python существует как неотъемлемая часть языка. Но является ли объектный подход "самым лучшим", универсальным, единственно верным? И стоит ли применять практики проектирования ООП кода, применяющиеся в других объектно-ориентированных языках, к Python без изменений или же у Python должен быть свой путь? Есть ли место шаблонам проектирования или же "хватит и функций высшего порядка"? Будем разбираться!
4. Куда должен расти Middle Pythonista, чтобы дорасти до Senior (middle+)
Начинающий разработчик дорастает до уровня "разработчика с опытом" естественным образом, здесь путь у всех более-менее похож. Но в какой-то момент питонист достигает уровня, на котором он уверенно решает текущие задачи текущего же проекта. Как же понять, находишься ли ты на том самом "Middle"? И куда двигаться дальше, если хочется продолжать расти? И в каком направлении развиваться, чтобы получить ранг "Senior"? Можно ли вообще быть "просто Senior Pythonista". Вопросы эти возникают у многих, постараемся найти на них ответы!
5. Николай Марков. Python как движущая сила в управлении инфраструктурой (junior+)
Интерпретируемый скриптовый язык, да еще и с таким удобным "сахаром" - один из весьма популярных инструментов в наборе инфраструктурного инженера. Давайте пройдемся по проектам для решения задач из этой серии и обсудим плюсы, минусы и подводные камни применения Python в этой сфере.
Данный мастеркласс/обзор будет полезен тем, кто хотя бы базово знает Python и хочет расширить свои знания касательно областей его применения. Кроме того, он может, наоборот, стать ответом на вопрос инфраструктурного инженера "а стоит ли мне изучать этот ваш Python для моих задач".
6. Николай Марков. Роли в команде супергероев Data Science - выбор навыков (junior+)
Есть много рассуждений на тему того, кто такой Data Scientist, а кто - Data Engineer, и что они должны/не должны уметь. Одно понятно практически сразу - знание Python буквально необходимо тем, кто приходит в эту сферу. Но какие навыки требуются питонисту, чтобы туда попасть? Или наоборот, что стоит подучить чистому Data Scientist'у, который хочет попробовать себя в роли Python-разработчика широкого плана? И ограничивается ли маршрут туда/обратно лишь этим путем?
Данное обсуждение пригодится тем, кто задумывается над вопросом "а не пойти ли мне, питонисту, в датасаенс", а также "а не пойти ли мне, датасаентисту, в разработчики".
