Noldan professionalgacha
Python — AI va ML muhandisi uchun
Noldan professional darajagacha: til, ekotizim, NumPy, Pandas va LLM API
AI Engineering va ML Engineering'ni boshlashdan oldin kerak bo'ladigan Python bilimining to'liq kursi. Tilning ichki ishlashidan (obyektlar, xotira, iteratorlar) professional amaliyotgacha (typing, testlar, async, paketlash) va ma'lumotlar bilan ishlashgacha (NumPy, Pandas, scikit-learn, LLM API). Har bobda ishlaydigan kod, sxemalar, keng tarqalgan xatolar va mashqlar.
- Asl manba
- aidoc.uz
- Nashr
- Original
- Hajm
- 25 bob
Mundarija
1-qism · Poydevor
- 01Python'ga kirish: nega aynan Python va u qanday ishlaydiPython nima, nega AI va ML dunyosi uni tanlagan, kodingiz kompyuterda qanday bajariladi, muhitni professional tarzda o'rnatish va birinchi dastur.
- 02O'zgaruvchilar, obyektlar va asosiy tiplarPython'da 'hamma narsa obyekt' degani nima, o'zgaruvchi aslida nom ekanligi, mutable va immutable tiplar, int, float, bool, None va sonlar bilan ishlashdagi tuzoqlar.
- 03Satrlar: matn bilan professional ishlashstr tipi, indekslash va kesish (slicing), eng muhim metodlar, f-string formatlash, Unicode va baytlar, matnni tozalash va LLM uchun prompt shablonlari.
- 04Boshqaruv oqimi: shartlar, sikllar va pattern matchingif/elif/else, mantiqiy operatorlarning qisqa tutashuvi, for va while sikllari, range, enumerate, zip, break/continue/else, match-case va walrus operatori.
2-qism · Ma'lumot tuzilmalari va funksiyalar
- 05Ro'yxatlar va tuple'larlist va tuple qanday ishlaydi, metodlar va ularning tezligi, nusxalash (shallow va deep copy), saralash va key funksiyalari, unpacking va eng ko'p uchraydigan tuzoqlar.
- 06Lug'atlar, to'plamlar va collections modulidict va set qanday ishlaydi (hash jadval), hashlanish nima, eng muhim metodlar va idiomalar, Counter, defaultdict, deque, namedtuple — va qachon qaysi tuzilmani tanlash.
- 07Comprehension'lar, iteratorlar va generatorlarList/dict/set comprehension, iteratsiya protokoli qanday ishlaydi, generatorlar va yield, dangasa (lazy) hisoblash, katta ma'lumotlarni xotiraga sig'dirish va itertools.
- 08Funksiyalar: parametrlar, ko'rinish doirasi va closure'lardef va return, argument turlari (pozitsion, kalit so'zli, *args, **kwargs, faqat-kalit va faqat-pozitsion), mutable default tuzog'i, LEGB qoidasi, closure, lambda, yuqori tartibli funksiyalar va functools.
3-qism · Professional Python
- 09Modullar, paketlar va virtual muhitlarimport qanday ishlaydi, sys.path va sys.modules, __name__ == '__main__', paketlar va src-layout, aylanma importlar, venv ichida nima bor, pip va uv, pyproject.toml, versiyalar va lock fayllar.
- 10Xatolar bilan ishlash va loggingIstisnolar ierarxiyasi, try/except/else/finally, xatoni qayta ko'tarish va zanjirlash (raise from), o'z xato klasslaringiz, EAFP, ExceptionGroup, assert, va professional logging sozlamasi.
- 11Fayllar, yo'llar va ma'lumot formatlaripathlib bilan yo'llar, fayllarni ochish rejimlari va kodlash, katta fayllarni oqim bilan o'qish, CSV, JSON va JSONL, pickle xavfi, Parquet va boshqa formatlar, xavfsiz (atomic) yozish.
- 12Obyektga yo'naltirilgan dasturlash: asoslarKlass va obyekt, __init__ va self, instansiya va klass atributlari, metod turlari (oddiy, classmethod, staticmethod), property, inkapsulyatsiya an'analari, meros, super() va MRO, kompozitsiya.
- 13OOP chuqurroq: dunder metodlar, dataclass, ABC, Protocol va EnumPython ma'lumot modeli: __repr__, __eq__, __hash__, __len__, __getitem__, __iter__, __call__ va operatorlar; dataclass bilan toza ma'lumot klasslari; abstrakt klasslar, Protocol (duck typing), Enum va __slots__.
- 14Dekoratorlar va kontekst menejerlariDekorator qanday ishlaydi, functools.wraps, parametrli dekoratorlar (retry, timer, cache), ro'yxatga oluvchi dekoratorlar, klass dekoratorlari; with va kontekst menejerlari: __enter__/__exit__, contextlib, ExitStack.
- 15Type hint'lar, mypy va PydanticTip annotatsiyalari nima beradi, asosiy va murakkab tiplar (Optional, Union, generics, Callable, TypedDict, Literal, Protocol), mypy bilan statik tekshiruv va Pydantic bilan runtime validatsiya — LLM'ning structured output'i uchun.
- 16Testlash, debugging va kod sifatipytest bilan testlar: assert, fixture'lar, parametrize, tmp_path, monkeypatch, mock; LLM chaqiruvlarini test qilish; coverage; ruff bilan lint va formatlash; pre-commit; debugger va breakpoint().
- 17Parallellik va asyncio: bir vaqtda ko'p ishI/O-bound va CPU-bound farqi, GIL va free-threaded Python, threading va ThreadPoolExecutor, multiprocessing, asyncio: event loop, async/await, gather, Semaphore bilan limit, TaskGroup, timeout — va yuzlab LLM so'rovlarini parallel yuborish.
- 18Standart kutubxona: har kuni kerak bo'ladigan modullardatetime va vaqt zonalari, muntazam ifodalar (re), argparse bilan CLI, subprocess, os/sys, time va o'lchash, random va secrets, math va statistics, hashlib va uuid, sqlite3 — AI muhandisi uchun amaliy sharh.
4-qism · Ma'lumotlar bilan ishlash
- 19NumPy: raqamli hisoblashning poydevorindarray nima va nega u Python ro'yxatidan 20–100 baravar tez, dtype va shape, indekslash va boolean maskalar, view va copy, broadcasting, o'qlar (axis) bo'yicha agregatsiya, chiziqli algebra, tasodifiy sonlar va embedding'lar bilan amaliyot.
- 20Pandas: jadval ma'lumotlari bilan ishlashSeries va DataFrame, CSV/Parquet o'qish, ma'lumotni ko'zdan kechirish, loc/iloc va filtrlash, yetishmayotgan qiymatlar, yangi ustunlar va vektorlashtirish, groupby, merge, pivot, vaqt qatorlari, Copy-on-Write va to'liq EDA namunasi.
- 21Vizualizatsiya: Matplotlib va SeabornFigure va Axes modeli, chiziq, nuqta, gistogramma va ustunli grafiklar, subplots, o'qitish egri chiziqlari, Pandas va Seaborn bilan tezkor grafiklar, to'g'ri grafik turini tanlash va keng tarqalgan xatolar.
- 22Jupyter va scikit-learn: birinchi ML modelingizJupyter bilan to'g'ri ishlash, ML ish jarayoni (workflow), train/test bo'linishi, baseline, Pipeline, metrikalar va confusion matrix, cross-validation, GridSearchCV, data leakage, matn tasnifi (TF-IDF) va modelni saqlash.
5-qism · AI muhandisi uchun Python
- 23HTTP va LLM API: Python'dan Claude bilan ishlashHTTP asoslari va httpx, REST API'ni qo'lda chaqirish, Anthropic Python SDK: so'rov va javob tuzilmasi, suhbat tarixi, streaming, xatolar va retry, tokenlar va narx, prompt caching, Pydantic bilan structured output, tool use (agent sikli), rasmlar va xavfsizlik.
- 24FastAPI: AI xizmatini veb-servisga aylantirishFastAPI asoslari, Pydantic bilan so'rov va javob modellari, dependency injection, async endpointlar, LLM javobini streaming (SSE) bilan uzatish, autentifikatsiya, xatolar, testlash (TestClient, dependency_overrides), uvicorn va Docker.
- 25Performans, toza kod va keyingi qadamlar: AI/ML yo'l xaritasiO'lchamasdan optimallashtirmang: timeit, cProfile, tracemalloc; algoritmik murakkablik va to'g'ri ma'lumot tuzilmasi; keshlash va vektorlashtirish; professional kod mezonlari; kurs bo'yicha o'z-o'zini tekshirish va ML/AI Engineering'ga yo'l xaritasi.