Программа интенсива

Раздел 1: инфраструктура
Теория:

• работа с системой контроля версий Git
• рабочий процесс на интенсиве
• дополнительные инструменты: eslint, npm, gulp

Практика:
Клонирование репозитория
Выбор IDE
Настройка рабочего окружения
Раздел 2: ES2015
Теория:

• Спецификация ECMAScript 2015. Поддержка в браузерах, полифиллы
• Препроцессинг ES2015-кода: babel
• Система сборки зависимостей: webpack

Практика:
Знакомство со структурой проекта, вводные задания
Раздел 3: Структуры данных. Функциональное программирование. Шаблонизация
Теория:

• Структуры данных
• Стандартные структуры данных в ECMAScript 2015: Map, Set, WeakMap, WeakSet, использование массивов JS как списков
• Функциональное программирование

Практика:
Шаблонизация: создание DOM-структуры на основе заданной структуры данных
Раздел 4: Тестирование
Теория:

• Тестирование
• Behaviour Driven Development
• assert

Практика:
Написание тестов на функции для работы со структурой данных
Раздел 5: ООП в ES2015. Компонентный подход
Теория:

• Компонентный подход к работе с DOM
• Паттерн MVC: View
• Объектно ориентированное программирование. Классы. Наследование

Практика:
Создание DOM-компоненты, наследование
Раздел 6: Проектирование архитектуры приложений
Теория:

• Компонентный подход: слабое связывание
• Паттерн MVC: Controller
• Состояние приложения
• Адресная строка

Практика:
Описание связи между данными и DOM-компонентой
Раздел 7: работа с сетью, чтение
Теория:

• REST, API
• AJAX
• Протокол HTTP. GET-запросы
• Promise
• Fetch API
• MVC: Model

Практика:
Получение данных из API
Обработка полученных данных и интеграция в приложение
Раздел 8: работа с сетью, запись
Теория:

• REST
• Протокол HTTP. POST, UPDATE, DELETE, PATCH-запросы

Практика:
Загрузка данных на сервер из JS
Раздел 9: будущее, продвинутые практики, JS вне браузера
Теория:

• ES2016, ES2017
• Генераторы
• async/await
• node.js

Продажник:

 

Освой Профессию‌ ‌Data‌ ‌Scientist‌ [SkillBox]
Вас ждут 8 курсов, онлайн-лекции и практические задания, а также 2 дипломных проекта.
После обучения вы сможете претендовать на позицию Junior Data Scientist.

Чему вы научитесь:
+ Программировать на Python
+ Визуализировать данные
+ Разрабатывать интерактивную инфографику
+ Работать с библиотеками и базами данных (Pandas, NumPy и Matplotlib, PostgreSQL, SQLite3, MongoDB)
+ Программировать на R
+ Применять нейронные сети для решения реальных задач
+ Освоите фреймворки для обучения нейронных сетей Tensorflow и Keras
+ Построите рекомендательную систему и добавите её в своё портфолио

ПОРА ПРОФЕССИЮ МЕЧТЫ ПРЕВРАЩАТЬ В РЕАЛЬНОСТЬ! https://skladchik.biz/threads/skill...st-valentin-panovskij-aleksandr-panev.233342/