За сколько можно выучить python

План-карта по быстрому обучению Python c нуля до профессионала

Выучить Python можно быстро. Насколько быстро — зависит от того, чего конкретно вы хотите достичь с его помощью и сколько времени можете выделить на регулярное изучение и практику. Профессионал с десятилетним стажем, который обучает языку последние пять лет, составил roadmap из восьми последовательных этапов обучения для всех начинающих программистов.

Освітній курс від laba: Клієнтський сервіс.
Залучайте та зберігайте клієнтів.

Эта статья — пересказ оригинальной статьи с нашими дополнениями.

Сначала хочу сделать некоторые предположения о вас и причинах, которые побудили прочитать эту статью. Вот на что мы рассчитываем на старте:

У вас практически нет опыта изучения Python.

Освітній курс від laba: Delivery Manager.
Ведіть проекти до успішної доставки.

Этот материал написан для начинающих. В нем есть советы и стратегии, чтобы любой мог изучать Python самостоятельно и максимально эффективно. Но если у вас возникнут трудности при изучении, то хороший ментор поможет вам в изучении.

Насколько быстро можно выучить Python

Если вас интересуют базовые основы программирования на Python, то обучение может занять не более трех-четырех недель при регулярной практике. Если же вы заинтересованы в освоении Python для выполнения сложных задач или реальных проектов для смены профессии, то это займет уже гораздо больше времени.

У кого-то на это уходит пару месяцев, но обычно гуманитарий овладевает языком программирования (при должном старании) примерно в течение года. В этой статье приведены советы и лучшие ресурсы, которые помогут получить знания по программированию на Python в максимально короткие сроки.

Если вы задаетесь вопросом, сколько будет стоить изучение Python, то ответ будет: «зависит от ситуации». В интернете есть большой выбор бесплатных ресурсов, не говоря уже о различных книгах, курсах и платформах, которые опубликованы в электронном виде специально для начинающих. Но в целом, можно сказать, изучение языка программирования — это довольно бюджетное увлечение.

Изучайте «Питон» играючи

Другой вопрос, который может возникнуть: насколько сложно выучить Python? Это тоже зависит от ситуации. Если на старте у вас есть опыт программирования на другом языке, например, R, Java или C++, то вам, скорее всего, будет легче быстро выучить Python, чем тому, кто раньше не программировал вообще.

Изучение такого языка программирования, как Python, похоже на изучение естественного языка. Сначала вы запоминаете базовую лексику и изучаете правила синтаксиса . Со временем добавляете в свой репертуар новые слова и пробуете новые способы их использования. С изучением Python все то же самое.

Освітній курс від laba: PR-комунікації.
Побудуйте успішний образ вашого бренду.

Сейчас вы уже думаете: «Здорово! Можно выучить Python быстро, дешево и легко. Просто скажите, что читать, и направьте меня по нужному пути». Не так быстро! Есть еще четвертая вещь, которую нужно учесть, и это то, как именно учить Python.

Исследования в области обучения показали, что не все люди учатся одинаково. Одни лучше всего учатся, когда читают что-то самостоятельно, другие — когда видят и слышат (иногда — лучше в группе из единомышленников). Некоторым нравится учиться в игре, а не на курсах или лекциях. Изучая приведенный ниже список ресурсов, учитывайте свои предпочтения в обучении.

А теперь приступим к работе. Ниже приведены восемь базовых советов, которые помогут быстро выучить Python. Это общая пошаговая стратегия, которую можно дополнять

ИЗУЧИТЕ ОСНОВЫ PYTHON

Для начала надо изучить основы. Без их понимания вам будет трудно работать над сложными проблемами, проектами или сценариями использования. Примеры основ Python включают такие направления:

• Переменные и типы.
• Списки, словари и множества.
• Основные операторы.
• Форматирование строк.
• Основные операции со строками.

Експертний курс від mate.academy: IT Рекрутмент Вечірній.
Експертний курс від mate.academy: IT Рекрутмент Вечірній.

Все эти основы можно быстро изучить на различных сайтах: docs.python.org, RealPython.org, stavros.io, developers.google.com, pythonforbeginners.org. Или записаться на специальный курс от наших друзей Hillel и Powercode. Они качественно подают информацию и объясняют на примерах.

Подробнее см. раздел «Веб-сайты» ниже.

ОПРЕДЕЛИТЕ ЦЕЛЬ ОБУЧЕНИЯ

Прежде чем начать изучать Python, определите цель своего обучения. Трудности, с которыми вы столкнетесь в начале, будет легче преодолеть, если вы будете четко помнить о цели. Кроме того, вы будете знать, на каком учебном материале сосредоточиться, а какой можно пропустить.

Например, если хотите изучить Python для анализа данных, то надо будет выполнять упражнения, писать функции и изучать библиотеки Python, которые облегчают анализ данных. Ниже приведены типичные примеры целей изучения Python, которые могут быть для вас актуальны:

• Анализ данных.
• Наука о данных и машинное обучение.
• Мобильные приложения.
• Разработка веб-сайтов.
• Автоматизация работы.

ВЫБЕРИТЕ РЕСУРС ДЛЯ БЫСТРОГО ИЗУЧЕНИЯ PYTHON

Ресурсы по изучению Python можно разделить на три основные категории:

• интерактивные ресурсы;
• неинтерактивные ресурсы;
• видеоресурсы.

Очные или удаленные платные курсы тоже один из вариантов, но мы их не будем рассматривать в этом посте (мы же обещали бюджетное и доступное всем обучение).

Интерактивные ресурсы широко распространились е в последние годы благодаря популяризации интерактивных онлайн-курсов, которые предоставляют практические задачи по кодингу и объяснения. А если вам кажется, что вы кодите, то это потому, что вы действительно кодите. Интерактивные ресурсы обычно доступны бесплатно или за символическую плату — или есть бесплатная пробная версия перед покупкой.

Неинтерактивные ресурсы — самые традиционные и проверенные временем, например, книги (цифровые и бумажные) и веб-сайты («онлайн-учебники»). Многие начинающие изучать Python предпочитают их из-за привычного и удобного вида. Есть множество таких неинтерактивных ресурсов, и большинство из них полностью бесплатны.

Видеоресурсы стали популярны в последние десять лет благодаря МООКам (массовым открытым онлайн-курсам) и напоминают университетские лекции, записанные на видео. Более того, они часто поддерживаются или продвигаются ведущими университетами.

Сейчас, например, на YouTube есть огромное количество видеоресурсов по различным предметам, включая программирование на Python. Некоторые из этих видеоресурсов представляют собой предварительно записанные курсы, а другие транслируются в прямом эфире. Например, компания General Assembly выпускает такой курс по Python, который охватывает основы языка за одну неделю.

Ниже собран список ресурсов, которые помогут быстро освоить Python. Они относятся к категориям, указанным выше, и охватывают как минимум основы Python. В списке отмечены звездочкой (*) бесплатные ресурсы.

И сразу замечание: привыкайте к английскому языку, это значительно поможет, когда вы перейдете к этапу поиска работы, ведь в процессе учебы вы прекрасно схватите всю терминологию на английском. Без английского языка зарабатывать на программировании довольно сложно, поэтому сразу начните учиться на английском. Это значительно улучшит ваши шансы на крутую работу.

Интерактивные ресурсы: инструменты и уроки

• CodeAcademy: одна из самых популярных интерактивных онлайн-платформ для быстрого изучения Python. Курс CodeAcademy по основам Python отлично подходит для абсолютного новичка, пройти его можно за неделю. Он поможет вам увлечься программированием на Python.
• DataCamp: короткие видеоролики от экспертов с практическими упражнениями на клавиатуре. Не уступает курсам CodeAcademy.
• *PythonTutor.com: инструмент, который помогает шаг за шагом писать и визуализировать код. Его можно использовать в паре с другим учебным ресурсом. Этот инструмент значительно облегчает изучение основ Python, поскольку вы можете визуализировать, что делает ваш код.
• * stepik.org: обалденный адаптивный тренажер. Заходите на « Степик » и находите все курсы на тему Python, это очень эффективно тренирует ваши практические навыки. Соваться туда есть смысл только после освоения базовой теории, ИМХО для контроля своих знаний нет ничего лучше.

Неинтерактивные ресурсы

Неинтерактивные ресурсы делятся на две подкатегории: книги и веб-сайты.

Книги

Большинство книг предназначены для программистов, которые заинтересованы в глубоком изучении Python, или для мастеров Python, которые ищут надежные справочные материалы («поваренные книги») или специализированную литературу. Ниже я перечислил только те книги, которые РЕАЛЬНО полезны для начинающих.

• Введение в Python, 2-е издание: єта книга сочетает в себе учебники и рецепты кода в стиле поваренной книги для объяснения фундаментальных концепций Python.
• Learn Python 3 The Hard Way: 52 хорошо разработанных упражнения для начинающих изучать Python.
• Основы Python: A Practical Introduction to Python 3: на сайте книги все сказано — она предназначена для того, чтобы вы прошли путь от новичка до среднего уровня.
• Python Crash Course, 2nd Edition: эта книга дает основы общих концепций программирования, основ Python и решения проблем с помощью реальных проектов.

Сайты

Я решил включить только те, которые имеют явное преимущество в плане удобства или учебной программы. Все эти ресурсы бесплатны.

• *Google’s Python Class: Учебники, видео и упражнения по программированию на Python для начинающих от компании, дружественной к Python.
• *Hitchhiker’s Guide to Python: Это руководство поможет изучить и улучшить ваш код на Python, а также научит настраивать среду кодирования. Поиск по сайту невероятно эффективно помогает найти то, что нужно.
• *Python для всех: Онлайн-книга, содержащая инструкцию по изучению Python для тех, кто заинтересован в решении проблем анализа данных. Доступна в формате PDF на испанском, итальянском, португальском и китайском языках.
• *Python для тебя и меня: Онлайн-книга, которая охватывает темы для начинающих и продвинутых в концепциях Python, а также знакомит с популярным фреймворком Python для веб-приложений.
• *Python.org: Официальная документация по Python. На сайте также представлены руководство для начинающих, глоссарий Python, руководства по настройке и методички.
• *Programiz in Python: Programiz содержит подробный учебник по основам Python, который действительно хорошо сделан. Он настолько крут, что не должен быть бесплатным, но бесплатен.
• *RealPython.com: Большая коллекция специализированных учебников по Python, большинство из них сопровождаются видеодемонстрациями.
• *Sololearn: 92 главы, 275 тестов и несколько проектов по основам Python, доступ к которым можно получить через мобильное приложение.
• *Tutorialspoint.com: Простой учебник по основам Python.
• *W3Schools for Python: Еще один простой учебник от авторитетного ресурса для веб-разработчиков.

Видеоресурсы

Видеоресурсы становятся все более популярными, и на то есть веские причины: они удобны. Зачем читать учебник или учебное пособие, если можно комфортно изучить тот же материал в видеоформате на компьютере или мобильном устройстве? Видеокурсы делятся на две подкатегории: предварительно записанные и живые.

Предварительно записанные курсы

• Coursera: Большой каталог популярных курсов по Python для всех уровней. Большинство курсов можно пройти бесплатно, а платные курсы сопровождаются сертификацией. Также можно просматривать курсы в мобильном приложении.
• EdX: проводит университетские курсы, посвященные конкретным областям применения Python (наука о данных, разработка игр, искусственный интеллект), а также основам программирования. У EdX также есть мобильное приложение.
• Pluralsight: Каталог видеоматериалов, посвященных основам Python, а также специализированным темам, таким как машинное обучение на Python.
• RealyPython.com: Коллекция предварительно записанных видео по основам Python для начинающих.
• *TreeHouse: Библиотека видеоматериалов по основам Python и промежуточным материалам.
• EvantoTutsPlus: восемь часов предварительно записанных видео по основам Python, а также некоторые промежуточные материалы.
• *Udacity: Предоставляет пятинедельный курс по основам Python. Также рассматриваются популярные модули стандартной библиотеки Python и другие сторонние библиотеки.
• Udemy: Библиотека популярных курсов по Python для учеников всех уровней. Сложно выделить какой-то конкретный курс. Рекомендую предварительно просмотреть несколько курсов по Python для начинающих, пока не найдете тот, который вам больше всего понравится. Также можете просматривать курсы в их мобильном приложении.

Живые курсы

General Assembly: Этот известный живой онлайн-курс от General Assembly избавляет от всех догадок или неточностей при изучении Python. В General Assembly у вас есть подготовленная и всеобъемлющая программа изучения Python, живой преподаватель, помощник, а также сеть коллег и выпускников, с которыми можно общаться во время и после курса.

РАССМОТРИТЕ ВОЗМОЖНОСТЬ ИЗУЧИТЬ БИБЛИОТЕКУ PYTHON

В дополнение к изучению языка Python полезно изучить одну или две библиотеки Python. Библиотеки — это наборы специализированных функций, которые служат «ускорителями» для стандартных задач разработки. Без них вам пришлось бы писать собственный код с нуля для выполнения специализированных задач. Например, Pandas — очень популярная библиотека для работы с табличными данными. Numpy помогает выполнять математические и логические операции над массивами.

Для описания популярных библиотек потребуется отдельный пост, а пока ознакомьтесь с этой страницей Python.org о стандартных библиотеках Python и этой страницей GitHub о дополнительных библиотеках Python.

УСКОРЬТЕ ПРОЦЕСС УСТАНОВКИ PYTHON С ПОМОЩЬЮ ANACONDA

Вы можете загрузить программу установки Python с сайта Python Software Foundation, а затем искать и загружать дополнительные библиотеки; или можно загрузить программу установки Anaconda, которая уже поставляется со многими пакетами, которые вы будете регулярно использовать, особенно если планируете использовать Python для анализа данных или науки о данных.

ВЫБЕРИТЕ И УСТАНОВИТЕ IDE

Вам необходимо установить интегрированную среду разработки (IDE), которая представляет собой приложение, позволяющее создавать сценарии, тестировать и выполнять код на Python.

Когда речь идет об IDE, правильной будет та, которой вам больше всего нравится пользоваться. Согласно различным источникам, наиболее популярными IDE/текстовыми редакторами Python являются PyCharm, Spyder, Jupyter Notebook, Visual Studio, Atom и Sublime. Сначала хорошие новости: почти все они бесплатны, так что попробуйте несколько, прежде чем остановиться на одном.

Далее «плохие» новости: каждая IDE/текстовый редактор имеет немного отличающийся пользовательский интерфейс и набор функций, поэтому потребуется некоторое время, чтобы научиться пользоваться каждой из них, чтобы наконец осознанно выбрать что-то свое.

Для новичков в Python я рекомендую кодировать в Jupyter Notebook. У него простой дизайн и упорядоченный набор возможностей, которые не будут отвлекать и облегчат практику и создание прототипов на Python. Он также поставляется со специальным дисплеем для отображения кадров данных и графиков. Если вы загрузите Anaconda, Jupyter Notebook будет предустановлен. Со временем я советую вам попробовать другие IDE, которые лучше подходят для разработки (Pycharm) или науки о данных (Rodeo) и позволяют интегрироваться (Sublime).

Кроме того, подумайте об установке обработчика ошибок или автокомплитера в дополнение к вашей IDE, особенно если вы работаете над длительными проектами. Он укажет на ошибки и поможет вам писать код быстрее. Хорошим вариантом является Kite, к тому же он бесплатный и интегрируется с большинством IDE.

ЕСЛИ СОМНЕВАЕТЕСЬ, ИСПОЛЬЗУЙТЕ GOOGLE ДЛЯ ПОИСКА И УСТРАНЕНИЯ НЕПОЛАДОК В КОДЕ

Когда вы, будучи новичком, работаете над упражнениями, примерами и проектами на Python, одним из самых простых способов устранения ошибок будет изучение опыта других разработчиков Python. Просто запустите быстрый поиск в интернете и укажите ключевые слова, касающиеся вашей ошибки.

Например, «how to combine two lists in Python» или «Python how to convert to datetime» — вполне приемлемые поисковые запросы, которые приведут вас на несколько популярных форумов, таких как StackOverFlow, Stack Exchange, Quora, Programiz и GeeksforGeeks.

СОСТАВЬТЕ ГРАФИК ИЗУЧЕНИЯ PYTHON И ПРИДЕРЖИВАЙТЕСЬ ЕГО

Это та часть, которую большинство людей пропускают, что приводит к неудачам или задержкам. Теперь все, что вам осталось, это составить расписание. Я рекомендую вам составить расписание минимум на две недели, чтобы распределить время между занятиями и обеспечить себе достаточно времени для адекватного изучения основ Python, практики кодирования в IDE и устранения неполадок в коде. Можно двигаться вперед такими двухнедельными спринтами, при этом очень важна систематичность занятий.

Часть сложности (и удовольствия) изучения Python или любого другого языка программирования заключается в устранении ошибок. После первых двух недель вы будете поражены тем, как далеко вы продвинулись, и у вас будет достаточно практики, чтобы продолжить изучение более продвинутого материала, предоставляемого выбранным вами ресурсом. По мере накопления опыта и систематичности занятий вы будете обретать все большую уверенность в том, что делаете. Пока это самообучение постепенно не станет самоподдерживающимся процессом, превратившись в еще одну (хочется верить, что полезную) привычку.

ЗАКЛЮЧИТЕЛЬНЫЕ МЫСЛИ

Мы определили минимальные сроки обучения, вы знаете, как выбрать цель обучения, у вас есть список учебных ресурсов и методов обучения, из которых реально можно выбирать, и вы знаете, какие еще соображения нужно будет учесть в процессе обучения.

Я надеюсь, что вы воспользуетесь этими советами, чтобы ускорить и упорядочить свое обучение Python!

За какое время можно выучить Python?

И очень интересный вопрос, что значит познать? Синтаксис-то можно бегло за пару дней понять, а вот со всякими декораторами, метапрограммированием, самостоятельным управлением памяти, написанием дополнений на C придется повозиться. Да и глупо ставить цель изучать язык, надо пробовать делать конкретную нужную задачу.

Ответ написан более трёх лет назад
Комментировать
Нравится 8 Комментировать

Разработчик в Cisco, CA.

На этот вопрос нельзя ответить. Можно ответить на вопрос «Сколько нужно ботать питон, чтобы устроиться на работу программистом?». Можно сесть как перед экзаменом и за пару недель вытащить на джуниорский уровень.

Как изучить Python самостоятельно и бесплатно: алгоритм

Отдел продаж проклял нас за эту статью! От вас — пара часов в день, от нас — список бесплатных материалов для входа и прокачки в Python.

Иллюстрация: Альберто Блинчиков для Skillbox Media

Цокто Жигмытов

Кандидат философских наук, специалист по математическому моделированию. Пишет про Data Science, AI и программирование на Python.

Python — основной язык в data science и один из трёх главных языков в веб-разработке — наряду с PHP и JavaScript. Кроме того, он широко используется для администрирования сетей, автоматического тестирования, создания приложений и даже 3D-анимации.

• Для каких задач подходит Python
• 5 проектов на Python
• Для чего нужен Python
• Сколько зарабатывают Python-разработчики

Ко всему прочему, Python считается лёгким в изучении: у него десятки тысяч подключаемых библиотек на все случаи жизни, глобальное сообщество разработчиков и нереальное количество учебных материалов.

Так что если вы решаете, с какого языка вам вкатиться в программирование с нуля, то Python — ваш кандидат! А в этом самоучителе расскажем, как освоить Python самостоятельно и бесплатно:

• С чего начать обучение
• Основы языка программирования
• Пишем первое приложение
• Python для data science
• Что в итоге

Как убедиться, что Python — отличный язык для старта в разработке? Простой алгоритм:

• Прочитайте нашу статью «Выбираем язык программирования: что нужно знать о Python». Мы сравнили детище Гвидо ван Россума с Java и JavaScript.
• Если этого мало — изучите увлекательную краткую историю Python.
• Стереотипы и сомнения всё не отпускают? Мы развеяли 10 главных мифов о Python.
• Теперь мы точно на одной волне: пора приобщиться к тайным знаниям и прочитать, какие ошибки совершают новички при изучении Python.

С чего начать обучение Python

Мы собрали для вас ссылки на обучающие материалы, которые накопились за годы работы Skillbox Media. Они бесплатны и разбиты по трём направлениям: основы, приложения, data science. Внутри каждого направления статьи отсортированы по возрастанию сложности: от простых до заковыристых.

Как вам выучить Python по нашим материалам:

• Читаете статьи.
• Смотрите видео.
• Повторяете за преподавателем или автором.
• Гуглите, если что-то совсем не получается.
• Вбиваете в Telegram слово «Python» и присоединяетесь к лучшим чатам, где опытные питонисты смогут ответить на любой ваш вопрос — если захотят, конечно.

Настало время добрых советов — часть из них могут показаться банальными, но они и правда работают!

Выделите на занятия 1–2 часа ежедневно, чтобы знания не успевали выветриваться (согласно кривой забывания), и постарайтесь продержаться в таком темпе три недели — говорят, за этот срок вырабатывается привычка.

Не бойтесь ошибок. Их будет много — и в процессе обучения, и когда вы станете настоящим программистом. Воспринимайте ошибки как повод впасть в депрессию узнать что-то новое. Цикл вашего обучения должен выглядеть приблизительно так:

• Проба.
• Ошибка.
• Google, чат или помощь друга.
• Исправление ошибки.
• GO TO п. 1.
• .
• Воскресенье PROFIT!

Только учтите: статьи и вебинары могут не отражать самые новые фишки языка. Что-то могло измениться: исчезли команды, обновились библиотеки, сервисы стали другими. Это не помешает учиться, но в каких-то мелочах придётся разобраться самостоятельно — и да, это часть ежедневной работы программиста.

Python: основы языка программирования для начинающих

С помощью нашего самоучителя Python вы изучите язык на базовом уровне: установка интерпретатора, синтаксис языка, импорт библиотек, основные типы данных и операции над ними. Кстати, этого вполне достаточно, чтобы создавать довольно сложные и полезные программы — и стать начинающим разработчиком.

Установка

Программировать на Python можно на своём компьютере, скачав и установив дистрибутив (рекомендуем пакет Anaconda или среду разработки PyCharm), либо в браузере с помощью специальных сервисов (например, Google Colab).

• Как запустить Python на Linux, Windows, macOS
• Как использовать сервис Google Colab
• PyCharm: как её установить и использовать

Базовый синтаксис

Путь питониста начинается с основных операторов, базового синтаксиса языка и установки библиотек. Чтобы изучить Python с нуля, советуем начать с этих материалов:

• График курса доллара в Anaconda. Установим дистрибутив Anaconda, изучим синтаксис и нарисуем график курса доллара.
• Типы данных в Python. Когда с языком познакомились, пора узнать, что такое типы данных и какие они бывают в Python.
• Облако слов на Python. Нарисуем облако самых частотных слов со страницы «Википедии» прямо в браузере с помощью Google Colab.
• Устанавливаем библиотеку в Python. Основные способы: ручная установка, с помощью easy install и самый популярный — c помощью утилиты PIP.
• Вебинар «Рисуем дерево с помощью Python». Изучим чуть больше команд и функций, разберёмся с циклами и условиями, импортируем библиотеку для рисования.

Списки

Списки — самый популярный тип данных, с которым вы будете работать большую часть своего времени, поэтому стоит узнать, что это такое. Начинающий Python-разработчик должен знать:

• Списки в Python. Начинаем, конечно же, с основ и разбираемся, как устроены списки.
• Удаляем элемент из списка в Python. Узнаём о четырёх способах удаления элемента из списка.
• Методы append () и extend () в Python. Разбираемся, в чём различия двух методов добавления элементов в список.
• Преобразование списка в строку. Ещё полезно знать, как разные типы данных можно переделывать в другие — например, списки в строки.
• 11 вопросов про списки. Если на собеседовании вас начнут гонять по этому типу данных, вы не потеряетесь.

Строки

Постмодернисты говорили: мир как текст и текст как мир. Это особенно актуально в программировании — в том числе на Python. Поэтому важно уметь работать со строками.

• Форматированные строки на примерах. Разбираем удобный и наглядный способ вывода строк.
• Объединение строк. Их вечно приходится объединять, поэтому пора узнать самые эффективные методы.
• Регулярные выражения. Они полезны, когда вам нужно проанализировать и обработать строки.

Инструменты и фишки

Хороший программист — любопытный программист. Знание фишек и неочевидных нюансов языка — один из признаков хорошего программиста, даже начинающего.

• Генераторы в Python: что это и зачем они нужны. Одна из характерных фич Python — создание сложных объектов буквально в 1–2 строки. В этом помогут и генераторы.
• 15 коротких программ на Python. Короткие и понятные программы позволяют лучше понять язык.
• Библиотека collections. Инструменты, которые вы будете постоянно использовать в разработке.
• Vim как IDE для Python. Если вы хотите стать хардкорным разработчиком, то скорее учите Vim. Он круто выглядит, быстро работает и имеет кучу классных фишек.

Продвинутые возможности

Python снисходителен к новичкам — потому что позволяет решать какие-то задачи довольно небрежно, жертвуя чистотой кода в обмен на скорость разработки. Но это не значит, что правильного и красивого решения не существует.

• Корректное объединение строк в Python. Да, можно просто объединять строки с помощью знака +, но это не лучший способ.
• Декораторы: что отвечать на собеседовании. Функция, которая изменяет (декорирует) другую функцию. Звучит перспективно!
• Случайные числа в Python. Случайностей не бывает, особенно в Python. Или…
• Рефакторинг кода в Python. Большая часть работы программиста — не написание нового кода, а чтение и переделка (рефакторинг) старого. Будем же делать это правильно!
• Рекурсивные функции. Функции могут вызывать сами себя. Это называется «рекурсия». Разбираемся, как она работает и где бывает полезна.

Объектно-ориентированное программирование

Однажды вы увидите, что ваши программы становятся всё больше и больше, а их поддержка становится сложнее. Тогда вы задумаетесь, как это всё исправить. Ответ простой — используйте ООП.

• ООП в Python. Наверное, самая важная тема из всех остальных. Вы узнаете, что такое объекты и классы, и научитесь писать лаконичный код.
• Создаём «Змейку» на Pygame. Попробуйте закрепить знания и переписать код игры по принципам ООП. Уверены, что у вас получится.

Чтобы глубже изучить тему ООП, советуем также прочитать наши статьи о главных концепциях этой парадигмы:

• Классы и объекты. Базовые элементы всего ООП, от которых строится всё остальное.
• Особенности работы с объектами. Нюансы при работе с объектами.
• Инкапсуляция и модификаторы доступа. Доступ к методам внутри объектов иногда нужно защищать, делается это с помощью инкапсуляции и модификаторов доступа.
• Перегрузка методов и операторов. Приём в объектно-ориентированном программировании, который позволяет определить несколько методов с одним и тем же названием.
• Полиморфизм. Более подробно про перегрузку на концептуальном уровне.
• Наследование и ещё немного полиморфизма. Избавляемся от дубликатов кода и делаем проекты ещё лаконичнее.
• Абстрактные классы и интерфейсы. Удаляемся от всех материальных вещей и думаем абстрактными идеями — или абстрактными классами и интерфейсами в случае ООП.

Python: пишем приложения

Лучшего способа обучения, чем многократное повторение за учителем, пока что не придумали. Повторяйте все действия за нашими преподавателями, и вы научитесь работать в PyCharm, взламывать пароли и создавать настоящие мессенджеры.

Можно проматывать и ускорять видео, пересматривать сложные места — записи именно для этого и сделаны.

Считаем калории и пишем голосового ассистента

Анастасия Борнева, ведущий исследователь данных в Сбербанке, демонстрирует процесс создания нескольких простых программ в PyCharm. Бонусом — советы по началу карьеры в Python.

«Нет неподходящего возраста, есть неправильно преподнесённое резюме».

Подбираем пароли и работаем с сетью

Никита Левашов, технический директор в Lia, учит основам хакинга на Python.

• В первый день вы вспомните основы Python и напишете простую программу — парсер паролей.
• Во второй день изучите работу с файлами и сетью, а также закодите утилиту для автоматического подбора паролей.
• На третьем, итоговом, занятии Никита разберёт домашние задания — можно будет сравнить со своими решениями.

Интенсив «Хакинг на Python»: день первый, день второй, день третий.

Создаём мессенджер с формами и интерфейсом

Алексей Коновалов, старший разработчик «ООО МТС-Диджитал», показывает, как написать мессенджер на Python.

• Традиционно первый день посвящён основам языка и написанию простой программы.
• Во второй день вы напишете ещё одну программу, сделаете формы регистрации пользователей и настроите отправку и получение сообщений.
• В третий день Алексей рассказывает о пользовательском интерфейсе и подводит итоги.

Интенсив «Мессенджер на Python за 3 дня»: день первый, день второй, день третий.

Парсим данные

Парсинг — это когда мы собираем данные с сайтов и потом что-то с ними делаем, например анализируем или создаём базу данных.

• Парсинг сайта вместе с Python и библиотекой Beautiful Soup
• Парсим данные в Telegram на Python
• Чат-боты в Telegram на Python

Пишем десктопное приложение

На Python можно и приложения с графическим интерфейсом писать. Делать это удобно, потому что:

• Python — простой и понятный язык;
• в Python есть много инструментов, которые ускорят разработку;
• вы всегда сможете найти ответ на свой вопрос.

Лучший способ написать десктопное приложение — с помощью библиотеки Tkinter.

Python для data science

Наверняка кто-то уже написал статью о причинах популярности Python среди дата-сайентистов. Эти причины нам, по правде сказать, не слишком важны, просто запомним, что на данный момент Python главный язык в науке о данных.

Если вы планируете карьеру в этом направлении, то в дополнение к основным вебинарам прочитайте статьи:

• Карта развития дата-сайентиста: с чего начать и куда идти.
• Как изучить Data Science по-настоящему (а не развлекаться трюками).
• Семь базовых понятий из статистики для Data Science.

Первые модели

Одна из сильных сторон Python — это то, что настоящую модель машинного обучения можно закодить буквально в пару десятков строк, а то и меньше. И, разумеется, чтобы написать эти строки, глубокое знание Python не требуется.

• Галопом по Python: языковой минимум для начинающего дата-сайентиста
• Первичное преобразование данных: использование библиотеки Pandas
• Работаем с Pandas: основные понятия и реальные данные
• Библиотека NumPy: всё, что нужно знать новичку
• Ваша первая модель машинного обучения

Делаем умного чат-бота

Михаил Овчинников, директор по разработке в лондонской компании Noon Academy, научит вас делать умных чат-ботов.

• В первый день познакомимся с архитектурой будущего чат-бота, узнаем, что такое NLU, а также, как обычно, освежим в памяти основы Python.
• Во второй день научим чат-бота понимать текст. Для этого подготовим данные, превратим слова в числа, обучим модель и встроим её в чат-бота.
• На третий день создадим телеграм-бота и запустим наконец-то наше приложение. Восстание машин уже близко!

Интенсив «Чат-бот с искусственным интеллектом на Python»: Первый день, Второй день, Третий день.

Пишем зрячую нейросеть

Уже знакомый нам Никита Левашов покажет, как сделать приложение с нейронкой внутри.

• Первый день: основы Python для работы с нейросетью, работа в Google Colab, что такое компьютерное зрение.
• Второй день: обучение модели распознаванию объектов.
• Третий день: написание приложения, подключение его к стриму.

Интенсив «Пишем нейросеть для распознавания предметов и слежки»: первый день, второй день, третий день.

Что в итоге

Вдумчивое освоение указанных материалов даст вам достаточно навыков, чтобы претендовать на позиции стажёра или, если повезёт, даже джуниора, в зависимости от требований в конкретной компании.

Самое главное — не останавливаться. Путь программиста — это путь постоянного обучения, и Python-программисты не исключение. Эта статья — лишь начало вашего путешествия в огромный мир IT. Заметим, что совершенно необязательно входить в него в одиночестве.

Сколько времени нужно, чтобы изучить Python?

Сколько времени требуетсяс, чтобы изучить Python? Вы можете проштудировать основы всего за пару недель. Твердого знания основ (переменных, функций, циклов, операторов) может хватить, чтобы помочь вам решить задачи на работе, или написать простые скрипты. Если вы планируете работать с этим языком на постоянной основе, то потребуется уделить обучению как минимум несколько месяцев.

Это сложный вопрос, поэтому давайте углубимся и разберемся с ним детальнее!

Стоит ли изучать Python в 2021 году?

Да. Разработчики Python востребованы в самых разных отраслях, но рынок Python особенно популярен в мире науки о данных, где Python используется для всего, от базового анализа и визуализации данных до создания сложных алгоритмов машинного обучения.

Согласно исследованиям, спрос на навыки Python в области обработки данных вырос на 128% за последние пять лет и на 12% в течение 2019 года! С финансовой точки зрения инвестирование в изучение Python почти наверняка окупится. Курсы по python помогут вам систематизировать знания и освоить язык в самом оптимальном режиме.

Сколько времени нужно, чтобы изучить Python?

Ответ на этот вопрос зависит от ваших целей. Очень немногие люди действительно знают все о Python. Python — это инструмент, и вы узнаете, как использовать его в контексте проблем, которые вы пытаетесь решить.

Например, если вы маркетолог и хотите более тщательно анализировать данные Google Analytics, то можете изучить основной синтаксис Python и некоторые методы в течение нескольких недель. Это не сделает вас квалифицированным разработчиком Python или аналитиком данных, но этого будет достаточно для решения проблемы.

Если вы учитесь с нуля и ищете работу на полную ставку, то придется потратить как минимум несколько месяцев на обучение. Точное время будет зависеть от работы, которую вы ищете. Например, прохождение курса «Аналитик данных в Python» поможет вам подать заявку на вакансию по анализу данных. Большинству учащихся требуется не менее трех месяцев, чтобы успешно пройти этот путь.

Конечно, вы можете посвятить всю жизнь изучению Python. Существуют тысячи библиотек, многие из которых регулярно развиваются, и сам язык также меняется с течением времени. Не требуется много времени, чтобы научиться решать задачи с помощью Python, но стать мастером — это значит постоянно учиться и расти в течение всей карьеры.

Почему Python пользуется таким высоким спросом?

В сообществе Python есть шутка, что Python — второй лучший язык после того, на котором вы разговариваете. Это субъективно, но Python невероятно гибок. Это наиболее часто используемый язык для науки о данных, а также он часто используется в ряде других отраслей.

Одна из причин его широкой популярности заключается в том, что это один из самых простых языков для изучения и использования при работе с данными. И, к счастью как для работодателей, так и для специалистов по обработке данных, для этого не требуются годы долгих учебных часов.

Можете ли вы выучить Python?

Да, выучить Python самостоятельно вполне возможно. В Интернете доступно множество учебных ресурсов, которые помогут вам изучить Python для всего, от разработки игр до робототехники.

Курсы питон от сетевой академии Ланит помогли тысячам студентов изучить язык программирования и устроиться на работу в области науки о данных, причем все по их собственному графику, не выходя из дома.

Однако самообучение Python требует времени. Вы также должны быть уверены, что пишете код и применяете полученные знания в реальных сценариях, а не просто смотрите видео лекций и отвечаете на вопросы с несколькими вариантами ответов.

Правильный подход к изучению Python также может быть разницей между успехом или неудачей, когда вы учитесь посредством самообучения.

Трудно ли выучить Питон?

Python считается одним из самых простых языков программирования для изучения. Однако это не значит, что это просто! Хотя любой может изучить программирование на Python — даже если вы никогда раньше не писали ни строчки кода — вы должны ожидать, что это займет время, и будут моменты разочарования.

Нужно ли хорошо разбираться в математике?

Нет! Долгое время считалось, что прирожденный талант к математике облегчает изучение программирования, однако недавнее исследование показало, что это не так. Фактически, если вы выучили иностранный язык, вам может быть легче выучить Python, чем «математику»!

Однако, как мы уже говорили, выучить Python может каждый.

15 июля 2021 | Категории: Другое

Оцените статью, поделившись с друзьями
Либо с помощью кнопки:
Понравилась Не понравилась Рейтинг:+1 Автор статьи: Ivan67 Просмотров:3770

Еще в разделе:

• Фата Моргана — явление, породившее легенду о Летучем Голландце
• Электрический велосипед для путешествий к дикой природе
• Сравнение Redmi Note 9 Pro и Pro Max: Что выбрать?
• Польза от занятий в детской балетной студии
• Секционное ограждение – ключ к надежной защите
• Сахарная вата — это съедобное стекло?
• Италия бесплатно раздает 100 замков, вилл и монастырей
• 3 основных преимущества одеяла с подогревом
• Сарафан: основные материалы и преимущества
• Новинки смартфонов в первой половине 2021 года