สอบถามหลักสูตรเลือกช่องทางที่สะดวก ทีมงานตอบเองทุกช่อง
LINE @itgeniusตอบเร็วที่สุด · จ–ศ 9:00–17:00 น.
โทรศัพท์
02-570-8449สำนักงาน088-807-9770มือถือ
อีเมลและโซเชียล
contact@itgenius.co.thสำหรับใบเสนอราคาและเอกสารFacebookitgeniusonlineYouTubeitgeniusengขอคำปรึกษาจัดอบรมให้ทีม
ภาษาโปรแกรมมิ่ง · PRC-40

Python Programming for Developers

หลักสูตร Python Programming for Developers เป็นการอบรม Python สมัยใหม่แบบเร่งรัดสำหรับนักพัฒนาที่มาจากภาษาอื่น ครอบคลุมโค้ดแบบ Pythonic, uv, Type Hints, asyncio และ pytest เหมาะกับนักพัฒนา Java, C# หรือ JavaScript และทีมที่จะต่อยอดสู่งาน Backend, Data หรือ AI จบแล้วได้เครื่องมือ CLI ที่ทดสอบได้

อัปเดตล่าสุด
ราคาเริ่มต้น 7,650 บาท / ท่าน 8,500 −10% ยังไม่รวม VAT 7% · มีราคาหมู่คณะ
PDFดาวน์โหลด Course Outline
  • ระยะเวลา18 ชั่วโมง · 3 วัน
  • รูปแบบออนไซต์ / ออนไลน์สด
  • รอบถัดไปเปิดตามคำขอ
  • ใบรับรองมี Certificate

ภาพรวมหลักสูตร

Python เป็นภาษาหลักของงาน Automation, Data, AI และ Backend ในองค์กรจำนวนมาก นักพัฒนาที่ถนัดภาษาอื่นมักเริ่มเขียน Python ได้เร็ว แต่ยังเขียนแบบภาษาเดิม ทำให้โค้ดยาว อ่านยาก และไม่ได้ใช้ความสามารถของภาษาอย่างเต็มที่ อีกทั้งเครื่องมือในระบบนิเวศของ Python เปลี่ยนไปมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ทั้งการจัดการโปรเจกต์ การตรวจชนิดข้อมูล และการทดสอบ

หลักสูตรนี้เป็นเส้นทางเร่งรัดสำหรับนักพัฒนาที่มีพื้นฐานภาษาอื่นแล้ว พาเขียน Python แบบ Pythonic ตามแนวทางปัจจุบันบน Python 3.15 ใช้ uv จัดการโปรเจกต์และ Dependency ใช้ Type Hints และ dataclasses ออกแบบโค้ด ทำงานกับไฟล์ CSV และ JSON เรียก HTTP API ด้วย httpx ปูพื้น asyncio และทดสอบด้วย pytest ทุกวันต่อยอดเครื่องมือ StockSense ชุดเดียว จนได้ CLI ที่มีโครงสร้างดี ทดสอบได้ และพร้อมต่อยอดสู่งาน Backend, Data หรือ AI (อบรม 3 วัน วันละ 6 ชั่วโมง รวม 18 ชั่วโมง ระดับ Beginner to Intermediate)

สิ่งที่คุณจะได้รับ

  • ตั้งค่าสภาพแวดล้อมและจัดการโปรเจกต์ Python ด้วย uv และ pyproject.toml ได้อย่างถูกต้อง
  • เข้าใจไวยากรณ์ ชนิดข้อมูล และโครงสร้างข้อมูลหลักของ Python โดยเทียบกับภาษาที่คุ้นเคย
  • เขียนโค้ดแบบ Pythonic ด้วย Comprehension, Unpacking, Iterator และ Generator
  • ใช้ Type Hints และตรวจสอบชนิดข้อมูลด้วย Type Checker ได้
  • ออกแบบโค้ดเชิงวัตถุด้วย Class, dataclasses และ Enum อย่างเหมาะสม
  • จัดการไฟล์ CSV และ JSON, Exception และ Context Manager ได้อย่างถูกต้อง
  • เรียกใช้ HTTP API ด้วย httpx ทั้งแบบ Sync และ Async และเข้าใจพื้นฐาน asyncio
  • เขียน Unit Test ด้วย pytest และควบคุมคุณภาพโค้ดด้วย Ruff

หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับ

  • นักพัฒนาที่ถนัดภาษาอื่น เช่น Java, C#, PHP หรือ JavaScript/TypeScript และต้องการใช้ Python ในงาน
  • นักพัฒนาที่เคยเขียน Python มาบ้างและต้องการปรับให้เป็นแนวทางและเครื่องมือสมัยใหม่
  • ทีมที่เตรียมต่อยอดไปสู่งาน Backend API, Data Engineering หรือ AI ด้วย Python
  • ผู้ดูแลระบบที่ต้องการเขียนสคริปต์ Automation อย่างมีโครงสร้างและทดสอบได้

พื้นฐานของผู้เข้าอบรม

  • เขียนโปรแกรมได้อย่างน้อย 1 ภาษา และเข้าใจแนวคิดตัวแปร ฟังก์ชัน เงื่อนไข ลูป และ Class
  • ใช้งาน Command Line และ Git เบื้องต้นได้
  • เข้าใจพื้นฐาน JSON และ HTTP
  • ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ Python มาก่อน วันแรกปูไวยากรณ์ให้โดยเน้นจุดที่ต่างจากภาษาอื่น

หัวข้อการฝึกอบรม

รายละเอียดหลักสูตร

สถาบันมีหลักสูตร Python Basic, Python OOP และ Python Advanced ที่ไล่ระดับสำหรับผู้เริ่มต้นเขียนโปรแกรม หลักสูตรนี้แตกต่างออกไปเพราะเป็นเส้นทางเร่งรัดสำหรับนักพัฒนาที่มาจากภาษาอื่น ไม่ปูพื้นการเขียนโปรแกรมทั่วไป แต่เน้นจุดที่ Python ต่างจากภาษาเดิม การเขียนโค้ดแบบ Pythonic และเครื่องมือสมัยใหม่อย่าง uv, Ruff, Type Checker และ pytest บน Python 3.15 อบรม 3 วัน วันละ 6 ชั่วโมง รวม 18 ชั่วโมง

(09:00-16:00 น.) รูปแบบบรรยายพร้อม Lab และ Workshop บนเครื่องมือ StockSense ที่ต่อยอดกันทุกวัน ระดับ Beginner to Intermediate ผู้เรียนใช้ Notebook ของตนเอง เครื่องมือทั้งหมดเป็นโอเพนซอร์ส หัวข้อเฉพาะทางอย่าง Web Framework (FastAPI, Django), pandas, Machine Learning, ฐานข้อมูลเชิงลึก และ Free-threaded Python อยู่นอกขอบเขต ส่วน asyncio สอนในระดับพื้นฐานที่นำไปเรียก API พร้อมกันได้ เวอร์ชันของเครื่องมือเปลี่ยนบ่อย เนื้อหาจะอิงเวอร์ชันล่าสุดในวันอบรม

Day 1 Modern Python Foundations

Section 1: Lab: Python ปัจจุบันและการตั้งค่าโปรเจกต์ด้วย uv

  • ภาพรวมการใช้ Python ในงาน Automation, Backend, Data และ AI
  • รอบการออกเวอร์ชันประจำปีและความสามารถเด่นของ Python 3.15
  • ติดตั้ง Python และจัดการโปรเจกต์ด้วย uv: uv init, uv add และ uv run
  • ไฟล์ pyproject.toml, Virtual Environment และ Lock File
  • Lab: สร้างโปรเจกต์ StockSense และรันสคริปต์แรก

Section 2: ไวยากรณ์และชนิดข้อมูลพื้นฐาน

  • การเยื้อง (Indentation), ตัวแปร และ Dynamic Typing เทียบกับภาษาที่คุ้นเคย
  • int, float, str, bool, None และการแปลงชนิดข้อมูล
  • f-string และการจัดรูปแบบข้อความ รวมถึงข้อความภาษาไทย
  • Truthiness และตัวดำเนินการที่ต่างจากภาษาอื่น
  • Lab: แบบฝึกหัดแปลงโค้ดสั้น ๆ จากภาษาเดิมเป็น Python

Section 3: Control Flow และฟังก์ชัน

  • if, elif, else, for, while และ match (Structural Pattern Matching)
  • Default Argument, Keyword Argument, *args และ **kwargs
  • Lambda และฟังก์ชันระดับสูง (Higher-order Functions)
  • Lab: เขียนฟังก์ชันคำนวณมูลค่าสินค้าคงคลัง

Section 4: โครงสร้างข้อมูลหลัก

  • list, tuple, dict และ set พร้อมการเลือกใช้ให้เหมาะกับงาน
  • Slicing และ Unpacking
  • frozendict ใน Python 3.15 สำหรับข้อมูลแบบเปลี่ยนแปลงไม่ได้
  • Lab: จัดเก็บข้อมูลสินค้าจำลองด้วย list และ dict

Section 5: Workshop: เขียนโค้ดแบบ Pythonic

  • List, Dict และ Set Comprehension
  • enumerate, zip, sorted, any และ all
  • PEP 8 และการจัดรูปแบบโค้ดอัตโนมัติด้วย Ruff
  • Workshop: จัดกลุ่มสินค้าตามหมวดหมู่และหาสินค้าใกล้หมดด้วยโค้ดแบบ Pythonic
Day 2 Pythonic Design, Files และ Error Handling

Section 6: Module, Package และโครงสร้างโปรเจกต์

  • import, Package และโครงสร้างโฟลเดอร์แบบ src Layout
  • if __name__ == "__main__" และ Entry Point
  • Explicit Lazy Imports ใน Python 3.15 เพื่อลดเวลาเริ่มต้นโปรแกรม
  • Lab: แยกโค้ด StockSense เป็นโมดูลตามหน้าที่

Section 7: Type Hints และการตรวจชนิดข้อมูล

  • Type Hints สำหรับตัวแปร ฟังก์ชัน และ Collection
  • Union, Optional, Literal, TypedDict และ Protocol
  • ตรวจสอบด้วย mypy หรือ Pyright และอ่านผลการตรวจ
  • Lab: ใส่ Type Hints ให้โค้ดเดิมและแก้จุดที่ Type Checker แจ้ง

Section 8: Object-Oriented Programming แบบ Python

  • Class, __init__, Instance และ Class Attribute และ Method
  • Inheritance, Composition และ Dunder Methods (__repr__, __eq__)
  • @property, @classmethod และ @staticmethod
  • ความต่างจาก OOP ใน Java และ C# ที่ผู้เรียนควรรู้

Section 9: dataclasses และ Enum

  • @dataclass พร้อม frozen, field และ __post_init__ สำหรับตรวจสอบข้อมูล
  • Enum สำหรับค่าที่จำกัด เช่น หมวดหมู่และประเภทการเคลื่อนไหวของสต็อก
  • เปรียบเทียบ dataclasses กับ NamedTuple และ dict
  • Lab: ออกแบบโมเดล Product และ StockMovement

Section 10: Workshop: ไฟล์ ข้อมูล และ Error Handling

  • pathlib การอ่านเขียนไฟล์ และ UTF-8 ที่เป็นค่าเริ่มต้นใน Python 3.15
  • อ่านเขียน CSV และ JSON
  • try, except, else, finally, Custom Exception และ Exception Chaining
  • Context Manager ด้วย with และการสร้างเองด้วย contextlib
  • Workshop: นำเข้าสินค้าจาก CSV ส่งออกรายงาน JSON และจัดการข้อมูลผิดรูปแบบ
Day 3 HTTP, Async และ Testing (Master Workshop)

Section 11: Iterator, Generator และ Decorator

  • Iterator Protocol และ Generator ด้วย yield สำหรับประมวลผลไฟล์ขนาดใหญ่
  • Decorator สำหรับ Logging และวัดเวลา
  • โมดูล logging สำหรับบันทึกการทำงาน
  • Lab: อ่านไฟล์การเคลื่อนไหวสต็อกขนาดใหญ่ทีละบรรทัด

Section 12: Lab: เรียกใช้ HTTP API ด้วย httpx

  • GET และ POST, Query Parameter, Header และ JSON Body
  • Timeout, Retry และการจัดการ HTTP Error
  • เก็บค่า Config และ Secret ด้วย Environment Variables
  • Lab: ดึงราคาสินค้าจาก API จำลอง

Section 13: พื้นฐาน asyncio

  • ความแตกต่างของ Sync, Thread และ Async
  • async และ await, Coroutine และ asyncio.run
  • รันงานพร้อมกันด้วย asyncio.gather และ httpx.AsyncClient
  • Lab: ดึงราคาหลายรายการพร้อมกันและเทียบเวลากับแบบ Sync

Section 14: Unit Test ด้วย pytest

  • โครงสร้าง Test, assert และการรัน Test
  • Fixture, Parametrize และ tmp_path สำหรับทดสอบไฟล์
  • Mock การเรียก HTTP เพื่อทดสอบโดยไม่พึ่งระบบภายนอก
  • วัด Test Coverage เบื้องต้น
  • Lab: เขียน Test ให้ฟังก์ชันคำนวณและนำเข้าข้อมูล

Section 15: Master Workshop: StockSense CLI

  • สร้างคำสั่งย่อย import, report, alert และ sync-price ด้วย argparse
  • ดึงราคาพร้อมกันด้วย httpx แบบ Async และบันทึก Log
  • ตรวจด้วย Ruff และ Type Checker ก่อน Commit และกำหนดคำสั่งรันใน pyproject.toml
  • นำเสนอผลงาน อธิบายการออกแบบ และแนวทางต่อยอดเป็น Package

รอบอบรมและรูปแบบการอบรม

สำหรับบุคคล — รอบอบรมทั่วไป

ขณะนี้ยังไม่มีรอบอบรมเปิดรับสมัคร ลงชื่อจองไว้ได้เลย ทีมงานจะติดต่อกลับเป็นกลุ่มแรกเมื่อเปิดรอบถัดไป หรือสอบถามทางไลน์ หรือโทร 02-570-8449 หรือ 088-807-9770

สำหรับองค์กร — In-house / Private Training

  • ปรับเนื้อหาให้ตรงกับเครื่องมือและงานจริงของทีม
  • เลือกวันเอง อบรมที่บริษัทหรือออนไลน์สด
  • ออกใบเสนอราคาในนามนิติบุคคลให้ฝ่ายจัดซื้อ
ขอใบเสนอราคาอบรมองค์กร

วิทยากรผู้สอน

คำถามที่พบบ่อย

หลักสูตรนี้ต่างจาก Python Basic, Python OOP และ Python Advanced อย่างไร

สามหลักสูตรนั้นไล่ระดับสำหรับผู้เริ่มต้น โดย Python Basic ปูพื้นการเขียนโปรแกรม Python OOP เน้นการเขียนเชิงวัตถุ และ Python Advanced ต่อยอดหัวข้อขั้นสูง ส่วนหลักสูตรนี้เป็นเส้นทางเร่งรัด 3 วันสำหรับนักพัฒนาที่เขียนภาษาอื่นได้แล้ว ไม่สอนพื้นฐานการเขียนโปรแกรมซ้ำ แต่เน้นจุดที่ Python ต่างจากภาษาเดิม การเขียนแบบ Pythonic และเครื่องมือสมัยใหม่อย่าง uv, Ruff, Type Checker และ pytest

ไม่เคยเขียน Python มาก่อนเรียนได้หรือไม่

เรียนได้ ถ้าเขียนโปรแกรมภาษาอื่นได้อย่างน้อย 1 ภาษาและเข้าใจตัวแปร ฟังก์ชัน ลูป และ Class วันแรกปูไวยากรณ์ของ Python ให้ตั้งแต่ต้นโดยเทียบกับภาษาที่ผู้เรียนรู้จัก แต่ถ้ายังไม่เคยเขียนโปรแกรมเลย แนะนำให้เริ่มที่หลักสูตร Python Basic ก่อน

ใช้ Python เวอร์ชันไหน ถ้าที่ทำงานยังใช้เวอร์ชันเก่าจะใช้ได้หรือไม่

ในคลาสใช้ Python 3.15 ซึ่งออกเมื่อตุลาคม 2026 และใช้ 3.14 แทนได้หากไลบรารีบางตัวยังไม่รองรับ เนื้อหาเกือบทั้งหมดใช้ได้กับ Python 3 เวอร์ชันที่ยังได้รับการสนับสนุน ความสามารถใหม่ของ 3.15 อย่าง Lazy Imports และ frozendict จะบอกให้ชัดเจนว่าต้องใช้เวอร์ชันใหม่ และ uv ช่วยให้สลับเวอร์ชัน Python ต่อโปรเจกต์ได้ง่าย

ต้องเตรียมเครื่องและโปรแกรมอะไรบ้าง

Notebook Windows 10/11 หรือ macOS ที่มี RAM อย่างน้อย 8 GB มีสิทธิ์ติดตั้งโปรแกรม และเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตที่เข้าถึง python.org, PyPI และ GitHub ได้ ติดตั้ง VS Code และ Git ไว้ล่วงหน้า ส่วน Python และ uv ผู้สอนจะพาติดตั้งในคลาส เครื่องมือทั้งหมดเป็นโอเพนซอร์สจึงไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่ม

หลักสูตรนี้สอน FastAPI, Django หรือ pandas หรือไม่

ไม่ครอบคลุม หลักสูตรเน้นตัวภาษาและเครื่องมือพื้นฐานที่นักพัฒนา Python ทุกสายต้องใช้ เพื่อให้เขียนโค้ดได้ถูกแนวทางภายใน 3 วัน จบแล้วต่อยอดได้ทันทีกับหลักสูตรสาย Backend เช่น FastAPI หรือหลักสูตรสาย Data และ AI ของสถาบัน

จบแล้วได้อะไรกลับไปใช้ในงาน

ผู้เรียนได้ Source Code ของ StockSense CLI ทุกขั้นตอน Template โปรเจกต์ที่ตั้งค่า uv, Ruff, Type Checker และ pytest ไว้แล้วสำหรับเริ่มโปรเจกต์ใหม่ของทีม Lab Guide รายวัน และประกาศนียบัตรจบหลักสูตร

บทความที่เกี่ยวข้อง