დაწყების თარიღი: 18.09.2024
სამშაბათი და ოთხშაბათი 19:00-21:00
Python მარტივი, მოქნილი და ერთ-ერთი ყველაზე პოპულარული პროგრამირების ენაა, რომელიც გამოიყენება პროგრამირების პრაქტიკულად ყველა მიმართულებაში: თამაშებში, Web აპლიკაციების შექმნაში, მონაცემთა ანალიზისთვის, სისტემური ადმინისტრირების ავტომატიზაციისთვის, მანქანურ სწავლებაში, კიბერ უსაფრთხოებაში, შეღწევადობის ტესტირებაში, კრიპტოგრაფიაში და ასე შემდეგ.
კურსის განმავლობაში სტუდენტები იმუშავებენ, დაწერენ პროგრამებს და სხვადასხვა პრობლემის, ამოცანის პროგრამულ გადაწყვეტილებას. ისწავლიან რეალური ანალიტიკური ამოცანების ამოხსნას Python პროგრამირების ენის გამოყენებით, ტესტირებასა და გამოსწორებას (testing and debugging), კლასებთან მუშაობას, ალგორითმულ სირთულეებსა და მონაცემთა სტრუქტურებს. სტუდენტები ისწავლიან მონაცემთა მეცნიერებას, Windows ის ფორმებს, პარალელურ პროგრამირებასა და მუშაობას მონაცემთა ბაზებთან და მონაცემთა ანალიზი. Framework Django_სთან მუშაობას, სხვადასხვა სირთულის ვებ საიტებისა და აპლიკაციების შექმნას.
სპეციალიზაციის ბოლოს, მონაწილეებს ექნებათ შესასრულებელი ფინალური პროექტი, რომლის წარმატებით განხორციელების შემთხვევაში სამეცნიერო კიბერ უსაფრთხოების ასოციაციის სახელით გაიცემა სპეციალიზაციის სერტიფიკატი.
აღსანიშნავია, რომ წარმატებულ კურსდამთავრებულებს სამეცნიერო კიბერ უსაფრთხოების ასოციაცია დაეხმარება და გაუწევს რეკომენდაციას ამ მიმართულების ორგანიზაციებთან კომუნიკაციის დროს.
სპეციალიზაციის ფარგლებში მსმენელები დაეუფლებიან Python დეველოპერის
პროფესიას და კურსის დამთავრებისთანავე დამოუკიდებლად შეძლებენ:
– საშუალო და რთული ამოცანების Python ზე გადაწყვეტილების შემუშავებას, პროგრამის დაწერას.
– Python-ზე ალგორითმების წერას
– Back-end დეველოპერად მუშაობას
– მუშაობას Python დეველოპერის პოზიციაზე
– მონაცემთა ანალიზს
– მუშაობის დაწყებას ხელოვნურ ინტელექტთან
– მუშაობას მონაცემთა ბაზებთან Python – ის გამოყენებით
– Desktop აპლიკაციების წერას
სპეციალიზაციის გავლის შემდგომ მსმენელებს ექნებათ Netacad-ის პლატფორმაზე გამოცდის ჩაბარების და Python Institute-ს საერთაშორისო სერთიფიკატის აღების შესაძლებლობა.
სასწავლო სპეციალიზაციის ჯამური ხანგრძლივობა
სპეციალიზაციის პროგრამის სრული საფასური
პროგრამის დამთავრებისთანავე 1 სრულყოფილი პროექტი პორტფოლიოსთვის
სასწავლო კურსი წარმოადგენს დაპროგრამების მიმართულებით თანამედროვე სტანდარტების თეორიული და პრაქტიკული გამოყენების ათვისების საშუალებას. მასში შეისწავლება თანამედროვე, დინამიური და მულტიპარადიგმული ენა „პითონი“. რომელიც თავის თავში მოიცავს ობიექტზე ორინეტირებულ , პროცედურულ, ფუნქციონალურ და იმპერატიულ პროგრამირებას.
კურსის ხანგრძლივობა: 10 შეხვედრა/20 საათი
შეხვედრა 1.
რატომ Python-ი? შესავალი Python-ში; როგორ მუშაობს Python-ი? პირველი სკრიპტი; არითმეტიკული ოპერაციები; ცვლადები Python-ში; მთელი რიცხვები; წილადი რიცხვები; სტრიქონები; Input.
შეხვედრა 2.
If-else, elif; განშტოების პროგრამები; შემთხვევითი/ფსევდო შემთხვევითი რიცხვები.
შეხვედრა 3.
იტერაცია; for ციკლი; while ციკლი; ციკლის წყვეტის და გაგრძელების მეთოდები.
შეხვედრა 4.
სტრიქონები; სტრიქონებთან მუშაობა.
შეხვედრა 5.
ფუნქციების იმპლემენტაცია და განმარტება; არგუმენტები ფუნქციაში; ლოკალური და გლობალური ცვლადები; ფუნქციის არეები.
შეხვედრა 6.
ფაილებთან მუშაობა; სიები; ოპერაციები სიებზე.
შეხვედრა 7.
კორტეჯები (TUPLES); ლექსიკონები; ოპერაციები კორტეჯებზე და ლექსიკონებზე.
შეხვედრა 8.
try – except ბლოკი; შეცდომების მართვა და მისი გამოწვევა; Exception კლასი; როგორ შევქმნათ საკუთარი Exception კლასის მემკვიდრე; ოპერატორების გადატვირთვა.
შეხვედრა 9.
კლასები: შესავალი; კლასების მაგალითები; გარემოს ხედვა კლასებზე; კლასებში მეთოდების დამატება; ინტეჯერების სიმრავლე (კლასის მაგალითი).
შეხვედრა 10.
Pyplot; გრაფიკები; გრაფიკებთან მუშაობა; სიმულაცია; შესავალი Tkinter-ში.
გამოცდა
სასწავლო კურსი წარმოადგენს დაპროგრამების მიმართულებით თანამედროვე სტანდარტების თეორიული და პრაქტიკული გამოყენების ათვისების საშუალებას. მასში შეისწავლება თანამედროვე, დინამიური და მულტიპარადიგმული ენა „პითონი“. რომელიც თავის თავში მოიცავს ობიექტზე ორინეტირებულ , პროცედურულ, ფუნქციონალურ და იმპერატიულ პროგრამირებას.
კურსის ფარგლებში მსმენელი ისწავლის რეალური ანალიტიკური ამოცანების ამოხსნას Python პროგრამირების ენის გამოყენებით. კურსი მოიცავს: ალგორითმებს Python – ის გამოყენებით, ტესტირებასა და გამოსწორებას (testing and debugging) Python-ის გამოყენებით, Python – ში კლასებთან მუშაობას, ალგორითმულ სირთულეებს და მონაცემთა სტრუქტურებს.
კურსის ხანგრძლივობა: 10 შეხვედრა/20 საათი
შეხვედრა 1.
Simple Algorithms, Bisection search; Conversion algorithms, Dealing with floats
შეხვედრა 2.
Fractions, fraction conversion Newton Raphson
შეხვედრა 3.
Scope in functions, scope details, key and default arguments, Built-in functions Stings recall-all methods, Recursion, Factorial
შეხვედრა 4.
Scope in recursion
Iteration vs recursion
Mathematical induction
Tower of Hanoi
Palindromes
შეხვედრა 5.
Fibonacci
GCD
Modules
Usage of Tuples, algorithms
შეხვედრა 6.
Lists methods recalls, functions as objects
List of functions
Map
Algorithms with lists
შეხვედრა 7.
Dictionaries operations recall
Leveraging dictionaries properties
Algorithms with dictionaries
Effective recursion using dictionaries
შეხვედრა 8.
Testing and debugging
Classes of tests, testing approaches
Black box testing
Glass box testing
Bugs
Categories of bugs
Debugging in Practice
Tests
შეხვედრა 9.
Exceptions recall, assertions
Programs with exceptions
Exception control as flow
Classes recall
Built in methods
Hierarchies
Inheritance
Algorithms with classes
შეხვედრა 10.
Class override
Class overload
Class generators
Algorithmic complexity
Complexity classes
Recursion complexity
Searching and sorting algorithms
Extra topics: plotting and tkinter
გამოცდა
კურსის მიზანია სტუდენტებს შეასწავლოს პითონის აქტუალური, პრაქტიკაში ფართოდ გამოიყენებადი თემები. კურსის ფარგლებში ღრმად შეისწავლით პარალელურ პროგრამირებას, მონაცემთა ბაზებს, მომხმარებლის გრაფიკულ ინტერფეისს და მონაცემთა მეცნიერებას (data science). კურსის ფარგლებში, სტუდენტები შეასრულებენ პრაქტიკულ დავალებებს და დაწერენ რეალური აპლიკაციების სხვადასხვა მოდულებს.
კურსის ხანგრძლივობა: 10 შეხვედრა/20 საათი
შეხვედრა 1
Classes recall
Static and Class methods
Practice with inheritance
Decorators;
შეხვედრა 2
Generators
Sqllite
Practice with Sqllite and classes;
შეხვედრა 3
Mongodb
Practice with Mongodb and classes;
შეხვედრა 4
Pyqt5
Labels, windows
Buttons, combo
Menus
Messages;
შეხვედრა 5
Threads
Concurrent futures
Practice
შეხვედრა 6
Processes
Working with multiple processes
Practice
შეხვედრა 7
Numpy library
Arrays
Functions
Attributes
შეხვედრა 8
Numpy indexes
Arithmetics
შეხვედრა 9
Pandas library
Working with CSV files
Dataframes and series
Adding and removing rows
შეხვედრა 10
Filtering
Sorting
Updating
Intro to machine learning
გამოცდა
Django არის თავისუფალი (open-source) ფრეიმვორკი ვებ აპლიკაციების და საიტების შესაქმნელად. Django დაწერილია Python პროგრამირების ენაზე. ფრეიმვორკი (framework) – ხელსაწყოების კრებული, რომლის მეშვეობით ხდება ვებ პროგრამების
და საიტების შექმნა უფრო სწრაფად და მარტივად ვიდრე ნულიდან ანალოგიური სისტემების შემუშავება. Django – ს გააჩნია საკუთარი აგებულება და ფაილთა სტრუქტურა, რომელიც მუშავდება ე.წ. ძრავის ან ბირთვის მეშვეობით.
კურსის ხანგრძლივობა: 10 შეხვედრა/20 საათი
შეხვედრა 1.
Introduction in Django
შეხვედრა 2.
Django models
შეხვედრა 3.
Django admin
შეხვედრა 4.
URLs and views
შეხვედრა 5.
Django templates
შეხვედრა 6.
Rendering in Django
შეხვედრა 7.
Apps in Django
შეხვედრა 8.
Model forms and Pure Django form
შეხვედრა 9.
Form widgets and Form validation methods
შეხვედრა 10.
Creating sample project
გამოცდა
ფინალური პროექტის ფარგლებში სტუდენტები გამოიყენებენ სპეციალიზაციის საგნების გავლის დროს მიღებულ ცოდნას. ფინალური პროექტი მოიცავს პრაქტიკულ საკითხებს Python პროგრამირების სხვადასხვა მიმართულებებიდან. პროექტის მსვლელობისას სტუდენტები გაიყოფიან ჯგუფებად სპეციალური დავალებების შესასრულებლად. ფინალური პროექტის წარმატებით დასრულების შემთხვევაში სტუდენტი მიიღებს სპეციალიზაციის სერტიფიკატს.
კურსის ფარგლებში მსმენელი ისწავლის რეალური ანალიტიკური ამოცანების ამოხსნას Python პროგრამირების ენის გამოყენებით. კურსი მოიცავს: ალგორითმებს Python – ის გამოყენებით, ტესტირებასა და გამოსწორებას (testing and debugging) Python-ის გამოყენებით, Python – ში კლასებთან მუშაობას, ალგორითმულ სირთულეებს და მონაცემთა სტრუქტურებს.
კურსის მიზანია სტუდენტებს შეასწავლოს პითონის აქტუალური, პრაქტიკაში ფართოდ გამოიყენებადი თემები. კურსის ფარგლებში ღრმად შეისწავლით პარალელურ პროგრამირებას, მონაცემთა ბაზებს, მომხმარებლის გრაფიკულ ინტერფეისს და მონაცემთა მეცნიერებას (data science). კურსის ფარგლებში, სტუდენტები შეასრულებენ პრაქტიკულ დავალებებს და დაწერენ რეალური აპლიკაციების სხვადასხვა მოდულებს.
Django არის თავისუფალი (open-source) ფრეიმვორკი ვებ აპლიკაციების და საიტების შესაქმნელად. Django დაწერილია Python პროგრამირების ენაზე. ფრეიმვორკი (framework) – ხელსაწყოების კრებული, რომლის მეშვეობით ხდება ვებ პროგრამების და საიტების შექმნა უფრო სწრაფად და მარტივად ვიდრე ნულიდან ანალოგიური სისტემების შემუშავება. Django – ს გააჩნია საკუთარი აგებულება და ფაილთა სტრუქტურა, რომელიც მუშავდება ე.წ. ძრავის ან ბირთვის მეშვეობით.
ფინალური პროექტის ფარგლებში სტუდენტები გამოიყენებენ სპეციალიზაციის საგნების გავლის დროს მიღებულ ცოდნას. ფინალური პროექტი მოიცავს პრაქტიკულ საკითხებს Python პროგრამირების სხვადასხვა მიმართულებებიდან. პროექტის მსვლელობისას სტუდენტები გაიყოფიან ჯგუფებად სპეციალური დავალებების შესასრულებლად. ფინალური პროექტის წარმატებით დასრულების შემთხვევაში სტუდენტი მიიღებს სპეციალიზაციის სერტიფიკატს.
კავკასიის უნივერსიტეტის პროფესორი; კიბერ უსაფრთხოების მიმართულების ხელმძღვანელი; სამეცნიერო კიბერ უსაფრთხოების ასოციაციის (SCSA) პრეზიდენტი.
სამეცნიერო კიბერ უსაფრთხოების ასოციაციის ლექტორი და Python-ის დეველოპერი.
სამეცნიერო კიბერ უსაფრთხოების ასოციაციის Python და Django დეველოპერი.
სპეციალიზაციის საფასურის გადახდა შესაძლებელია 2 ნაწილად
დაწყების თარიღი: 18.09.2024
ორშაბათი - ოთხშაბათი: 19:00 – 21:00
ჩატარების ტიპი: offline/online
პროგრამის საფასური: 980 ლარი
შპს კომპიუტერული მეცნიერების სემინარებთან პარტნიორობით
IN THE PARTNERSHIP WITH LTD COMPUTER SCIENCE SEMINARS
SUPPORT BY scsa.ge
თქვენი IT სისტემების მთლიანი უსაფრთხოების უზრუნველყოფა სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია. სამეცნიერო კიბერუსაფრთხოების ასოციაცია (SCSA) გთავაზობთ სისტემის უსაფრთხოების აუდიტს, რათა უზრუნველყოს თქვენი სისტემის ყოვლისმომცველი შეფასება. შეღწევადობის ტესტისგან განსხვავებით, რომელიც ფოკუსირებულია დაუცველობის გამოყენებაზე, უსაფრთხოების აუდიტი უფრო ფართო მიდგომას წარმოადგენს.
SCSA-ს უსაფრთხოების პროფესიონალები ზედმიწევნით შეისწავლიან თქვენს სისტემებს, პოლიტიკებს და პროცედურებს. ისინი განიხილავენ წვდომის კონტროლს, მონაცემთა უსაფრთხოების პრაქტიკას, ქსელის კონფიგურაციას და ინდუსტრიის საუკეთესო პრაქტიკის დაცვას. ეს სიღრმისეული ანალიზი გვეხმარება სისუსტეების და სფეროების, იდენტიფიცირებაში, რომლებიც შეიძლება გამოიყენონ თავდამსხმელებმა და სადაც შესაბამისობის რეგულაციები შესაძლოა სრულად არ იყოს დაცული.
აუდიტის შემდეგ, SCSA წარუდგენს დეტალურ ანგარიშს, სადაც აღწერილი იქნება უსაფრთხოების ხარვეზები, პოტენციური რისკები და რეკომენდებული გაუმჯობესებები. ეს საშუალებას გაძლევთ პრიორიტეტულად დაგეგმოთ მოქმედებები თქვენი სისტემების გასაძლიერებლად და შექმნათ უფრო ძლიერი უსაფრთხოების სისტემა. აუდიტის დროს გამოვლენილი დაუცველობის და ნაკლოვანებების პროაქტიული მოგვარებით, თქვენ შეგიძლიათ მნიშვნელოვნად შეამციროთ მონაცემთა დარღვევისა და კიბერშეტევების რისკი.