Python обучение с нуля: Самоучитель Python | Python 3 для начинающих и чайников

Курс Python программирования для начинающих — Онлайн обучение Python с нуля до специалиста

Python – это именно тот язык с которого стоит начинать изучать программирование.

Python высокоуровневый язык программирования общего назначения, т.е. его можно использовать практически для любых целей. Python входит в ТОП-10 наиболее популярных языков программирования.

Популярность Python объясняется не только тем, что его легко изучать, но и реальными преимуществами языка в смысле его профессионального применения для решения сложных проблем автоматизации. Python – кросс-платформенный язык и работает под Windows, Linux, Mac OS. Множество архитектурных конструкций в этом языке строятся без нагромождения абстракций, как часто происходит в других языках программирования. Огромное количество уже готовых библиотек даёт возможность не изобретать велосипеды на каждом шагу.

Этот курс покрывает все основные возможности Python и даёт рекомендации по написанию грамотного, “чистого” кода.

Чему вы научитесь

• Установка Python, работа с редактором кода Anaconda для Python-программирования
• Все основные конструкции языка Python — переменные, операторы, типы данных, работа со строками, условия, циклы, работа с файлами, работа с функциями, модулями и пакетами, применение классов и др.
• Писать простые программы на Python 3
• Как писать простые игры типа крестиков-ноликов или виселицы – напишите несколько простых игр
• Логика с условиями и циклами
• Обработка ошибок и исключений, юнит-тестирование
• Объектно-ориентированное программирование на Python
• Использование Jupyter Notebook
• Использование коллекций в Python: списки, словари и так далее
• Декораторы
• Неизменяемые объекты
• Лучшие практики по написанию “чистого” кода на Python

Дополнительно изучим темы:

• Отладка, реализуем stack, namedtuple, декораторы, datetime, enum, интроспекция, управление памятью
• Встроенные модули: json, itertools, requests
• Инфраструктура и новые фичи: линтеры, виртуальные окружения, data classes, type hints
• PyCharm: установка, создание проекта, отладка, рефакторинг, quick fixes
• И многое другое из области изучения и применения Python на практике!

Абсолютно все практические задания с полным разбором решения!

Для кого этот курс

• Новички, которые никогда не пробовали программировать. В курсе обучение Python проходит с нуля
• Программисты, которые хотят вникнуть в новый для себя язык программирования

Python часто используется в задачах связанных с нейронными сетями и искусственным интеллектом. Поэтому в последние годы его популярность выросла в несколько раз, а специалисты таких направлений будут востребованы ближайшие 5-10 лет! С интересными задачами программирования на языке Python вам точно не придется скучать!

Начинайте изучение Python прямо сейчас – вступайте в новую увлекательную жизнь программирования на Python!

Программа обучения включает видео уроки по изучению Python для начинающих. Благодаря практическим заданиям и тестам, Вы сможете закрепить полученные знания по каждой теме курса.

Мы собрали отзывы учеников, прошедших онлайн курс. Оставьте свой отзыв после прохождения Полного Курса Python 3 для начинающих – с нуля до специалиста.

Илья Фофанов

О преподавателе курса

• Инженер-программист с опытом более 10 лет
• Сертифицированный специалист по WPF и WCF
• Организатор и координатор . NET митапов MskDotNet

“Я благодарен за то, что люблю своё дело.

Профессионально занимался проектированием и реализацией ПО больше 10 лет, преимущественно на платформе .NET. Люблю работать над созданием богатых и мощных приложений с использованием современных технологий. Сертифицированный специалист по WPF и WCF. Один из координаторов московских .NET митапов MskDotNet.

О стиле преподавания: самое главное, что характеризует мои курсы – выжимка самого необходимого. Краткость – сестра таланта, и я верю в то, что в современную эпоху информационной перегруженности – необходимо сосредотачиваться на самом главном и отсеивать “лишнее” до тех пор, пока это “лишнее” действительно не понадобится.

Пожелание студентам: Fake it Till You Make it! Это означает: притворяйся, пока не получится.  Хотите стать senior developer? Имитируйте его деятельность, старайтесь делать всё то же, что делает senior developer, и так или иначе – вы им станете.

Поэтому – учиться, учиться и  ещё раз учиться. Нет унынию. Fake it Till You Make it!”

Изучение Python с нуля (моя история) / Песочница / Хабр

Здравствуйте, хотел поделиться своей истории о моем изучении Python с уровня “знаю пару тегов HTML”, до простого приложения на Django за 4 месяца.

• Цель 1 — помочь ссылками, материалами, тем, кто соберется изучать программирование и первым языком возьмет Python. Показать, что это не так сложно, как кажется.
  
• Цель 2 — собрать в комментариях ссылки на полезные и интересные материалы по этой теме.
  

0. А получится ли у меня?

С самого начала я сомневался в том, что у меня получится сделать что-то большее чем Hello World. Мне казалось, что программирование это сверх сложно и сверх магия. К тому же есть работа, хобби, семья, что будет отвлекаться от полноценного изучения.

Зря боялся и вам не советую. Программирование наверное никогда не станет моей основной профессией, но это отличный способ творческой реализации. Это шахматы и Civilization в одном флаконе.

Все проще чем кажется и гораздо интереснее.

1. Литература

Марк Лутц “Программирование на Python” — его советуют читать на многих форумах и курсах. Мне он показался излишне подробным и нагруженным для новичка. Читать много, программировать мало. Гораздо полезнее его читать после овладевания Python минимума.

Марк Саммерфилд “Программирование на Python 3” — динамично, с отличными примерами и заданиями. Без излишнего углубления, которое только все усложняет в начале. Я рекомендую начать именно с этой книги, она поможет быстро вникнуть, не пугая сложностями.

Все остальные книги оказались мене полезными и информативными. Вообще, хорошую литературу по этой теме трудно просто так взять и купить в магазине или в цифровой версии.

2. Что читать в интернете

http://pythonworld.ru/ — простым и понятным языком рассказывается об азах языка, часто использовал, как шпаргалку.

Учебник на wikisource — неплохой мини учебник. Единственное, неудобный шрифт для чтения.

3. Курсы обучения за деньги

Так сложилось, что мне удалось одновременно проходить курсы по программированию на Python сразу в двух местах в г. Москва. Тут нашелся явный победитель. Рекомендую почитать Марка Саммерфилда перед тем, как идти на курсы. Это поможет вам не отвлекаться на простые и понятные вещи, которые вы в состоянии изучить сами.

Школа Программирования — обучение проходило в формате двух часового вебинара два раза в неделю, вечером во вторник и днем в субботу. Обучение без отвлечения на ненужные темы, даются главные основы плюс несколько примеров вариации, отлично подготовленные, интересные и интерактивные домашние задания, в конце каждой лекции высылается весь учебный материал и видео лекции. Длиться все 4 недели. За это время поэтапно рассказывается обо всех основных вещах, примеры работы основных и самых популярных библиотек, в том числе и начальные знания Django. Отличный курс для старта обучения, с этими знаниями уже можно самостоятельно разбираться и учиться.

Пример домашнего задания на третьей неделе обучения, пример присланной лекции — здесь.

Учебный Центр «Специалист» при МГТУ им. Н.Э.Баумана — звучало очень сильно, обещали многое. Занятия проходили по воскресеньям с 10 до 17. Если кратко — пожалел, что заплатил деньги. Обучение не системное, много воды и ненужной информации. Говоря откровенно, я большему научился самостоятельно из униги за месяц до курсов. Больше половину аудитории — студенты начальных курсов хороших Московских ВУЗов, помогал им разбираться, многие так и не осили в конце да же азов. Тексты лекции из Школы Программирования расходились, как пирожки. А главное то, что в Школе Программирования мы прошли за один курс то, что здесь разбирается на протяжении 3 (каждый по месяцу) и за каждый платить надо отдельно. Выложить какие-то материалы не могу, потому что их не присылали и не радовали.

Если интересно, вот тут (документ GoogleDocs) мой подробный отчет и сравнение обоих центров.

4.

Бесплатные курсы
Из всех бесплатных курсов, которые я смог найти, единственное, что мне показалось стоящик, было — codecademy.com. Как минус — нужно минимально владеть английским языком (хотя может это и плюс). В курсе реально с самого начала и азов дойти до решения простых задач. Все обучения разбито на множество кратких интерактивных уроков.

5. Где брать задачи?

• Проект Эйлера — сборник интересных задач. Здесь можно развить умение оставлять правильные алгоритмы. Для некоторых задач мой первый алгоритм работал 3-4 часа, но после вдумчивого изучения — 2-3 минуты. После того, как решить задачу, можно посмотреть, как решили ее другие люди (в том числе и на других языках программирования). Задачи на английском языке, но существует сайт с переводом задач.
  
• http://www.checkio.org/ — игра, в которой нужно проходит уровни, а в качестве прохождения решать задачи на Python. Удобная среда программирования встроенная прямо в игру. Интересные задания. Нужно обладать хотя бы минимальными знаниями англйиского языка.
  
• http://www.pythonchallenge.com/ — интересный квест, здесь нужно будет не только составлять алгоритмы, но и подумать над тем, как пройти квест дальше. Самый интересный преокт в плане прохождения из этих трех.
  

6. Что в итоге?

Я действительно удивлен тем, что это оказалось и проще и интереснее, чем я думал в начале.

Через месяц, я смогу написать первое приложение (нет, не Django) которое проверяет работоспособность моих сайтов, наличие чужих ссылок и оповещает меня об этом в Твиттере и по СМС. И да, я знаю, что там “говнокод”. Но это первая моя программа вообще в жизни + обучению пользованию git https://github.com/idoziru/site_cheker

Еще через два месяца я смог создать свое первое приложение на Django. Но главное, что теперь у меня достаточно знания для самостоятельного развития и обучения. Самое трудное — это добраться до этой точки.

Еще через месяц я подключился к двум проектам на GitHub и принимаю в них участие. Задачи решаю конечно пока простые, но взамен получаю советы и обучение.

Изучение Python: от нуля до мастера | by NOP | NOP::Nuances of Programming

Первым делом спросим себя, что такое Python? Создатель языка, Гвидо ван Россум, описывает его следующим образом:

“Язык программирования высокого уровня, главная идея которого — это простая читабельность и синтаксис, который позволяет программистам выражать концепцию программы парой строк кода”

Лично для меня, первой причиной изучать Python было то, что это очень красивый язык программирования, выражать мысли в котором просто и естественно.

Следующей причиной было то, что Python мультизадачный. Мы можем его использовать для анализирования данных, разработки сайтов, машинного обучения. Quora, Pinterest и Spotify используют именно Python для своего back-end’а. Хорошая мотивация, чтобы узнать чуть больше об этом.

1. Переменные

Вы можете думать о переменных, как о словах, что держат в себе какое-то значение. Очень просто.

В Python нет ничего проще, чем определить переменную и присвоить ей какое-то значение. Представьте, что мы ходим сохранить число 1 в переменной, которую назовём “one”. Это будет выглядеть следующим образом

Что может быть проще? И при этом вы только что присвоили значение 1 для переменной “one”.

И таким образом вы можете присвоить любое значение любой переменной. И как видно в примере кода повыше, переменная “two” хранит числовое значение 2, а переменная “some_number” хранит значение 10,000.

Помимо числовых значений, мы также можем использовать логические (true/false, в переводе истинно/ложно), строки, десятичные числа и много других типов.

2. Контролирование потока: условные состояния

Ключевое слово “if” используется для ситуаций, когда нам нужно выполнить разные действия при положительных или отрицательных условиях. При значении “истинно” будет выполняться описанный после слова “if” блок, например:

2 больше, чем 1, поэтому выполняется “print”-команда.

Блок “else” выполнится при условии, если условие “if” ложно.

Так как 1 не больше 2, то выполняется в блоке “else”.

Также можно использовать “elif” условие:

3. Циклы / итерации

В Python, можно создавать циклы различными способами. Мы расскажем о двух: while и for.

Цикл While: до тех пор, пока условие истинно, код внутри цикла будет выполняться. Таким образом, следующий код напишет числа от 1 до 10.

Циклу while нужно “условие повтора”. Если оно остаётся истинным, итерации продолжаются. В приведённом примере, когда значение num становится 11, условие цикла становится ложным.

Ещё один небольшой пример, чтобы лучше понять цикл while:

Условие цикла(loop condition) установлено в True, поэтому цикл будет выполняться до тех пор, пока мы не переключим его в значение False.

Цикл for: в цилке for мы назначаем переменную “num” для самого цикла, который в свою очередь будет увеличивать значение этой переменной. Следующий код напишет числа от 1 до 10 точно так же, как и цикл while:

Видите? Очень просто. Цикл начинается с 1 и продолжается до 11 элемента.

Представьте что вы хотите сохранить значение 1 в переменной. или может теперь вы хотите сохранить 2. А ещё 3, 4, 5…

Есть ли иной способ хранить все числа, что нам нужны, не имея при этом, не создавая при этом миллионы переменных? Как оказывается, есть иной способ хранить их всех.

Список(массив) это коллекция, которая может быть использована для хранения нескольких значений(в нашем случае чисел). Используется он следующим образом:

Это действительно просто. Мы создали список и сохранили его в my_integers.

Но затем мы спросим себя: “А как нам получить нужное значение из списка?”.

Хороший вопрос. В списках есть концепция, которая зовётся номером(индексом). Номером первого элемента в списке является 0, следующий получает 1 и так далее.

Чтобы донести это проще, мы можем представить список, у которого каждый элемент подписан своим номером. Как на следующей картинке:

Используя синтаксис Python не сложно понять и следующее:

Представьте, что мы больше не хотим хранить числа. Вместо этого мы хотим составить список имён наших знакомых. Мой выглядел бы следующим образом:

Это работает точно так же, как и с числами. Неплохо.

Только что мы выучили, как работают индексы в списках. Но мне всё ещё нужно показать вам, как добавить новый элемент в список.

Самая простая функция, которую можно использовать для этого — зовётся append. Работает она следующим образом:

Функция append донельзя проста. Вам всего лишь нужно использовать новый элемент(в примере выше это “The Effective Engineer”) как значение это функции.

Ну что же, достаточно о списках. Перейдём к следующей структуре данных.

Теперь мы знаем, что списки пронумерованы числовыми значениями. Но что, если мы не хотим использовать числа для идентификации элемента? Некоторые виды структур данных могут использовать числа, строки, или другие виды идентификации.

Одним из таких типов является словарь. Словарь это коллекция пар ключ-значение. Вот так это выглядит:

Ключ указывает на значение. Чтобы получить доступ к какому-либо значению — нам нужно обратиться к его ключу. Делается это следующим образом:

Я создал словарь о себе. Моё имя, никнейм и национальность. Эти атрибуты ключи в словаре.

Похожим образом на то, как мы получаем элемент из списка по его номеру, точно так же мы получаем значения словарей по их ключам.

В примере я написал предложение о себе используя значения, которые хранятся в словаре. Довольно просто, не правда ли?

Ещё одной хорошей особенностью словарей является то, что мы можем использовать что угодно в качестве значения. В том словаре, что я создал, я хочу добавить новый ключ “age”(возраст) и числом мой реальный возраст в качестве значения:

Здесь у нас пара из ключа(age) и значения(24). При этом ключ это строка, а значение это число.

Точно также как со списками, давайте научимся добавлять новый элемент в словарь. Ключ указывающий на значение — главная особенность словаря. И это же одна из особенностей при добавлении нового элемента в словарь:

Нам просто нужно дописать значение для существующего ключа в словаре. Ничего сложного, не так ли?

Как описывалось выше — итерации в списках довольно просты. Обычно Python-разработчики используют цикл for. Давайте посмотрим как это выглядит:

Таким образом, за каждую книгу на книжной полке(bookshelf) мы вызываем функцию print. Достаточно просто и интуитивно. Это Python.

Для хэш-структуры данных мы используем тот же цикл for, но в качестве счётчика выступает key:

Это пример того как мы используем этот цикл. За каждый ключ в словаре, мы используем print для вывода ключа и его значения.

Также есть другой способ сделать это используя функцию iteritems.

Мы назвали наши параметры как key и value, но в этом нет необходимости. Мы можем назвать их как угодно. Давайте проверим это:

В данном примере мы использовали attribute, как параметр для ключей словаря. Как видим, всё работает корректно. Отлично!

Немного теории:

Объекты это представление предметов из реальной жизни, например машин, собак, велосипедов. У объектов есть две основных характеристики: данные и поведение.

У машин есть данные, например количество колёс или сидячих мест. Также у них есть поведение: они могут разгоняться, останавливаться, показывать оставшееся количество топлива и другое.

В объектно-ориентированном программировании мы идентифицируем данные как атрибуты, а поведение как методы. Ещё раз:

Данные → Атрибуты; Поведение → Методы

Класс это как чертёж, из которого создаются уникальные объекты. В реальном мире есть множество объектов с похожими характеристиками. Например, машины. Все они имеют какую-то марку или модель(точно так же как и двигатель, колёса, двери и так далее). Каждая машина была построена из похожего набора чертежей и деталей.

Python, как объектно-ориентированный язык программирования, имеет следующие концепции: классы и объекты.

Класс — это чертёж, модель для его объектов.

Ещё раз, класс — это просто модель, или способ для определения атрибутов и поведения(о которых мы говорили в теории выше). Например, класс машины будет иметь свои собственные атрибуты, которые определяют какие объекты являются машинами. Количество колёс, тип топлива, количество сидячих мест и максимальная скорость — всё это является атрибутами машин.

Держа это в уме, давайте посмотрим на синтаксис Python для классов:

Мы определяем классы class-блоком и на этом всё. Легко, не так ли?

Объекты это экземпляры классов. Мы создаём экземпляр тогда, когда даём классу имя.

Здесь car это объект(экземпляр) класса Vehicle.

Помните, что наш класс машин имеет следующие атрибуты: количество колёс, тип топлива, количество сидячих мест и максимальная скорость. Мы задаём все атрибуты когда создаём объект машины. В коде ниже, мы описываем наш класс таким образом, чтобы он принимал данные в тот момент, когда его инициализируют:

Мы используем метод init. Мы называем этот конструктор-методом. Таким образом, когда мы создаём объект машины, мы можем ещё и определить его атрибуты. Представьте, что нам нравится модель Tesla S и мы хотим создать её как наш объект. У неё есть четыре колеса, она работает на электрической энергии, есть пять сидячих мест и максимальная скорость составляет 250 км/ч. Давайте создадим такой объект:

Четыре колеса + электрический “вид топлива” + пять сидений + 250 км/ч как максимальная скорость.

Все атрибуты заданы. Но как нам теперь получить доступ к значениям этих атрибутов? Мы посылаем объекту сообщению с запросом атрибутов. Мы называем это метод. Это поведение объекта. Давайте воплотим эту идею:

Это реализация двух методов: number_of_wheels и set_number_of_wheels. Мы называем их получатель и установщик. Потому что получатель принимает значение атрибута, а установщик задаёт ему новое значение.

В Python мы можем реализовать это используя @property для описания получателя и установщика. Посмотрим на это в коде:

Далее мы можем использовать методы как атрибуты:

Это немного отличается от описания методов. Эти методы работают как атрибуты. Например, когда мы задаём количество колёс, то не применяем два как параметр, а устанавливаем значение двойки для number_of_wheels. Это один из способ написать получать и установщик в Python.

Ещё мы можем использовать методы для других вещей, например создать метод “make_noise”(пошуметь).

Давайте посмотрим:

Когда мы вызовем этот метод, он просто вернётся строку “VRRRRUUUUM”.

как освоить Python с нуля за 30 минут?

Прочитав статью, вы познакомитесь с особенностями языка Python, основными типами данных, условными операторы, циклами и работой с файлами. В заключении приведена подборка литературы и каналов на YouTube, а также бесплатных курсов.

***

Установка Python

Python в Ubuntu предустановлен. Чтобы узнать версию Python, откроем терминал комбинацией клавиш Ctrl + Alt + T и введем следующую команду:

        python3 --version
    

Для Windows нужно скачать Python с официального сайта и установить как обычную программу.

Установка редактора кода

Для работы нам понадобится редактор кода (IDE). Самые популярные:

Для установки Atom в Ubuntu введем в терминале:

        wget -qO - https://packagecloud. io/AtomEditor/atom/gpgkey | sudo apt-key add -
sudo sh -c 'echo "deb [arch=amd64] https://packagecloud.io/AtomEditor/atom/any/ any main" > /etc/apt/sources.list.d/atom.list'
sudo apt-get update
sudo apt-get install atom
    

Рис. 1. Страница установки Atom для Windows

Для Windows скачаем Atom с официального сайта. После установки редактора кода установим для него плагин run-python-simply (есть и другие) для запуска Python. Два способа установки:

• Перейдем на страничку плагина и нажмем кнопку Install.
• Откроем Atom, перейдем во вкладку File → Settings → Install , введем в поле поиска run-python-simply и установим его.

Создание проекта

Создадим проект, в котором будем хранить код и другие файлы. Для этого перейдем во вкладку File → Add Project Folder и выберем любую свободную папку.

Онлайн-редакторы кода

Если под рукой только смартфон, воспользуемся бесплатными онлайн-редакторами кода:

1. Синтаксис

Python использует отступы, чтобы обозначить начало блока кода:

        if 3 > 1:
    print("Три больше единицы") # Три больше единицы
    

Python выдаст ошибку, если вы пропустите отступ:

        if 3 > 1:
print("Три больше единицы") # Ошибка: IndentationError: expected an indented block 
    

Рекомендуется использовать отступ, равный четырем пробелам.

2. Hello, World

Создадим файл example.py, где example – имя файла, .py – расширение, которое означает, что программа написана на языке программирования Python.

Напишем в example.py следующую строчку:

        print('Hello, World') # Hello, World
    

У нас установлен плагин run-python-simply и запустить код мы можем двумя способами:

• перейти во вкладку Packages → Run Python Simply → Toggle F5;
• или нажать на клавишу F5.

После запуска кода появится окно терминала с результатом или ошибкой.

В нашем случае в терминале отобразится фраза Hello, World.

Здесь:

print() – функция, выводящая на экран фразу Hello, World.

'Hello, World' – строка (заключена в кавычки).

Также можно использовать переменную word, которой присвоим значение 'Hello, World':

        word = 'Hello, World'
print(word) # Hello, World


    

Python – язык с динамической типизацией, то есть нам не нужно заранее объявлять тип переменной, является ли она строкой, числом и так далее.

О функциях поговорим в конце статьи, сейчас разберемся со строками и другими типами данных.

3. Типы данных

3.1. Строки

Строка – упорядоченная последовательность символов, заключенная в одинарные или двойные кавычки:

        "Cat and dog" # пример записи строки
'Cat and giraffe'
    

Операции со строками

Изменение регистра первого символа к верхнему регистру с помощью метода title():

        string = 'cat'
print(string. title()) # Cat


    

Преобразование всех символов к верхнему и нижнему регистру методами upper() и lower() соответственно:

        string = 'cat'
print(string.upper()) # CAT

string = 'DOG'
print(string.lower()) # dog
    

Объединение строк (конкатенация). Строки объединяются с помощью знака сложения +:

        first_animal = 'cat'
second_animal = 'dog'
all_animals = first_animal + ',' + ' ' + second_animal
print(all_animals) # cat, dog


    

Повторение строки:

        animal = 'Cat'
print(animal * 5) # CatCatCatCatCat
    

Вычисление длины строки. Чтобы определить длину строки воспользуемся встроенной функцией len() (сокращённое от англ. length):

        animal = 'Cat'
print(len(animal)) # 3
    

Рис. 2. Доступ к элементу строки по индексу в Python

Индексация начинается с 0. В нашем случае символ C имеет индекс 0, a – 1, t – 2.

Для получения элемента по индексу воспользуемся квадратными скобками []:

        animal = 'Cat'
print(animal[0]) # C
    

В предыдущем примере по индексу мы получали один элемент строки. По срезу можно получить несколько элементов:

        animal = 'CatDog'
print(animal[1:3]) # at
print(animal[0:6:2]) # Cto – выводится нулевой элемент и каждый второй после него
    

Как формируется срез:

list_name[start:stop:step], где start – начало среза, stop – конец среза, step – шаг среза.

Получим с помощью среза последний элемент:

        animal = 'CatDog'
print(animal[-1]) # g
    

Все элементы, кроме первого:

        animal = 'CatDog'
print(animal[1:]) # atDog
    

Все элементы, кроме последнего:

        animal = 'CatDog'
print(animal[0:5]) # CatDo
print(animal[:5]) # CatDo
print(animal[:-1]) # CatDo
    

Создание копии строки через срез:

        animal = 'CatDog'
animal_copy = animal[:]
print(animal_copy) # CatDog
    

Методом replace() заменим символы в строке:

        animal = 'CatDog'
print(animal. replace('Cat', 'Dog')) # DogDog
    

В скобках метода replace() указана дополнительная информация: Cat – элемент, подлежащий замене на элемент Dog.

Для удаление пробелов слева и справа применяется метод strip(), только справа – rstrip(), только слева – lstrip():

        animal = ' CatDog  '
print(animal.strip()) # CatDog
print(animal.rstrip()) #  CatDog  – здесь остался пробел слева 
print(animal.lstrip()) # CatDog – здесь остался пробел справа 
    

Преобразование строки в список индивидуальных символов:

        animal = 'CatDog '
print(list(animal)) # ['C', 'a', 't', 'D', 'o', 'g', ' ']
    

3.

2. Числа

Целые числа (int) не имеют дробной части:

        print(25 + 0 - 24) # 1
    

Число с плавающей точкой (float) имеет дробную часть:

        print(2.8 + 4.1) # 6.8999999999999995
    

Операции над числами:

        print(2 + 3) # Сложение: 5
print(5 - 4) # Вычитание: 1
print(5 * 5) # Умножение: 25
print(4 / 2) # Деление: 2.0
print(4 ** 4) # Возведение в степень: 256
    

Порядок операций. Выражение в скобках будет просчитываться в первую очередь:

        print(3*4 + 5) # 17
print(3*(4 + 5)) # 27
    

Чтобы преобразовать число с плавающей точкой в целое воспользуемся функцией int(), а для обратного преобразования – функцией float():

        print(int(5. 156)) # 5
print(float(4)) # 4.0
    

3.3. Списки

Список (англ. list) – набор упорядоченных элементов произвольных типов. Списки задаются квадратными скобками [] и содержат объекты любого типа: строки, числа, другие списки и так далее. Элементы можно менять по индексу.

Создадим список animals и выведем его на экран:

        animals = ['cat', 'dog', 'giraffe']
print(animals) # ['cat', 'dog', 'giraffe']
    

Обратимся к второму элементу списка:

        animals = ['cat', 'dog', 'giraffe']
print(animals[1]) # dog
    

Чтобы изменить элемент списка, обратимся к нему по индексу и присвоим новое значение:

        animals = ['cat', 'dog', 'giraffe']
print(animals) # ['cat', 'dog', 'giraffe']

animals[2] = 'orangutan' # меняем третий элемент
print(animals)  # ['cat', 'dog', 'orangutan']

animals[2] = ['orangutan']
print(animals) # ['cat', 'dog', ['orangutan']] – список внутри списка, вложенный список
    

Для добавления элемента в конец списка воспользуемся методом append():

        animals = ['cat', 'dog', 'giraffe']
animals. append('tyrannosaurus')
print(animals) # ['cat', 'dog', 'giraffe', 'tyrannosaurus']
    

Метод insert() вставляет элемент по индексу:

        animals = ['cat', 'dog', 'giraffe']
animals.insert(1, 43)
print(animals) # ['cat', 43, 'dog', 'giraffe']
    

Число 43 вставляется на место с индексом 1, остальные элементы сдвигаются вправо. Первый элемент остается на прежнем месте.

Для удаления элемента из списка, обратимся к элементу по индексу, используя команду del:

        animals = ['cat', 'dog', 'giraffe']
del animals[2]
print(animals) # ['cat', 'dog']
    

Другой способ удаления – метод pop():

        animals = ['cat', 'dog', 'giraffe']
animals. pop(2)
print(animals) # ['cat', 'dog']
    

В двух предыдущих примерах мы удаляли элемент по его индексу. Теперь удалим элемент по его значению с помощью метода remove():

        animals = ['cat', 'dog', 'giraffe']
animals.remove('dog')
print(animals) # ['cat', 'giraffe']
    

Чтобы упорядочить список по алфавиту используем метод sort():

        animals = ['giraffe', 'cat', 'dog']
animals.sort()
print(animals) # ['cat', 'dog', 'giraffe']
    

Список в обратном порядке выводится методом reverse():

        animals = ['cat', 'dog', 'giraffe']
animals. reverse()
print(animals) # [giraffe', 'dog', 'cat']
    

Для определения длины списка воспользуемся функцией len():

        animals = ['cat', 'dog', 'giraffe']
print(len(animals)) # 3
    

3.4. Кортежи

Рис. 3. Доступ к элементам кортежа по индексу в Python

Кортеж (англ. tuple), как и список хранит элементы, только в отличие от списка, элементы кортежа не изменяются. Кортеж задается круглыми скобками ():

        animals = ('cat', 'dog', 'giraffe')
print(animals[0]) # Получение элемента кортежа с индексом 0: cat
    

Одноэлементный кортеж задается с помощью запятой после первого элемента. Без запятой получим список. Чтобы узнать какой тип данных мы получаем на выходе воспользуемся функцией type():

        animals = ('cat',)
print(animals) # ('cat',)
print(type(animals)) # <class 'tuple'> – кортеж

animals = ('cat')
print(animals) # cat
print(type(animals)) # <class 'str'> – строка
    

Конкатенация кортежей:

        print(('cat',) + ('dog', 2))  # ('cat', 'dog', 2)
    

Повторение кортежа:

        print(('cat', 'dog', 4) * 2) # ('cat', 'dog', 4, 'cat', 'dog', 4)
    

Срез кортежа:

        animals = ('cat', 'dog', 'giraffe')
print(animals[0:1]) # ('cat',)
print(animals[0:2]) # ('cat', 'dog')
    

Чтобы создать список из элементов кортежа применим функцию list():

        animals_tuple = ('cat', 'dog', 33)
animals_list = list(animals_tuple)
print(animals_list)  # ['cat', 'dog', 33]
    

3.

5. Словари Рис. 4. Устройство словаря в Python

Словарь – неупорядоченная коллекция произвольных элементов, состоящих из пар «ключ-значение». Словарь объявляется через фигурные скобки {}: dictionary = {‘pets‘: ‘cat‘, ‘numbers‘: (1, 2)}, где pets и numbers – ключи, а cat, (1, 2) – значения. Если в списке мы получаем объект по его индексу, то в словаре по ключу.

Получим по ключам соответствующие значения из словаря dictionary:

        dictionary = {'pets': 'cat', 'numbers': (1, 2)}
print(dictionary['pets']) # cat
print(dictionary['numbers'])  # (1, 2)
print(dictionary['numbers'][1])  # 2
    

Чтобы добавить новую пару «ключ-значение» используем следующую запись словарь['новый_ключ'] = новое_значение:

        dictionary = {'pets': 'cat', 'numbers': (1, 2)}
dictionary['dinosaur'] = 'tyrannosaurus', 'pterodactylus'
print(dictionary) # {'pets': 'cat', 'numbers': (1, 2), 'dinosaur': ('tyrannosaurus', 'pterodactylus')}
    

Изменение существующего значения похоже на добавление нового значения словарь['существующий_ключ'] = новое_значение:

        dictionary = {'pets': 'cat', 'numbers': (1, 2)}
dictionary['pets'] = 'dog'
print(dictionary) # {'pets': 'dog', 'numbers': (1, 2)}
    

Командой del можно удалить ключ со значением:

        dictionary = {'pets': 'cat', 'numbers': (1, 2)}
del dictionary['pets']
print(dictionary) # {'numbers': (1, 2)}
    

3.

6. Множества

Множества – неупорядоченные последовательности не повторяющихся элементов. Множество задается чрез фигурные скобки {}:

        animals_and_numbers = {'cat', 'dog', 99, 100}
print(animals_and_numbers) # {'cat', 99, 100, 'dog'}
    

Операции над множествами:

        animals_and_numbers = {'cat', 'dog', 99, 100}
numbers = {555, 99}
animals = {'cat', 'dog'}

print(animals_and_numbers.union(numbers)) # {'cat', 99, 100, 'dog', 555} – добавляет в множество animals_and_numbers элементы множества numbers
print(animals_and_numbers.intersection(numbers)) # {99} – возвращает множество, являющееся пересечением множеств animals_and_numbers и numbers
print(animals_and_numbers. difference(numbers)) # {'cat', 'dog', 100} – Возвращает разность множеств animals_and_numbers и numbers
print(animals_and_numbers.issuperset(animals)) # True – Возвращает True, если animals является подмножеством animals_and_numbers.


    

3.7. Файлы

С помощью функции open() мы создаем файловый объект для работы с файлами. Создадим в папке с python-файлом текстовой файл example.txt, напишем в нем слово test, сохраним и закроем. Следующий код открывает и выводит на экран содержимое текстового файла example.txt:

        with open('example.txt', 'r') as file:
    for line in file:
        print(line)
    

Здесь:

example. txt – путь к файлу и его имя. В нашем случае файл расположен в папке с выполняемой программой.

r – режим работы «только чтение».

Попробуем дозаписать числа в конец файла:

        numbers = ['0', '1', '2', '3']

with open('example.txt', 'a') as file:
    for number in numbers:
        file.write(number + '\n')

0 # в файл запишется последовательность чисел, каждое число с новой строчки
1
2
3
    

Здесь:

numbers – список чисел.

a – режим записи «в конец текстового файла».

\n – перенос на новую строчку.

Без переноса строки результат будет следующий:

        numbers = ['0', '1', '2', '3']

with open('example.txt', 'a') as file:
    for number in numbers:
        file.write(number)

0123 # результат записи без переноса строки 
    

4. Ввод данных

Для ввода данных применяется функция input():

        input_word = input('Введите какое-нибудь слово: ')
print('Слово: ' + input_word)
    

5.

Условные инструкции Рис. 5. Условный оператор if в Python

Оператор if выполняет код в зависимости от условия. Проверим, если число три меньше пяти, то выведем на экран слово true:

        if 3 < 5:
    print('true') # true
    

Попробуем оператор if-else. else переводится как «в другом случае». Когда условие if не выполняется, то идет выполнение кода после else:

        if 3 > 5:
    print('true')
else:
    print('false') # false
    

elif = else + if – код выполняется, если предыдущее условие ложно, а текущее истинно:

        number = 15
if number < 3:
    print('число меньше трех')
elif 4 < number < 10:
    print('число в промежутке от 4 до 10')
elif number > 10:
    print('число больше 10') # число больше 10
    

6.

Цикл while Рис. 6. Цикл while в Python

Напишем цикл, который 5 раз выведет на экран слово hello:

        x = 0
while x < 5:
    print('hello')
    x += 1

# получаем пять раз слово hello
hello
hello
hello
hello
hello
    

Здесь:

while – обозначение цикла.

x < 5 – условие, которое записывается после while. Каждый раз после выполнения цикла (после одной итерации) проверяется это условие. Если оно становится ложным, цикл прекращает работу.

print('hello') – вывести на экран слово hello.

x += 1 – это сокращенный способ записи x = x + 1. То есть при каждой итерации значение x увеличивается на единицу.

Бесконечный цикл записывается с помощью while True:

        while True:
    print('hello')

hello
hello
hello
hello
hello
…
    

7. Цикл for

Рис. 7. Цикл for в Python

Цикл for перебирает элементы последовательности:

        numbers = ['0', '1', '2', '3']
for i in range(0, len(numbers)):
    print(numbers[i])

# на экран выводятся числа 0, 1, 2 и 3
0
1
2
3

    

Здесь:

i – переменная, которая принимает значение из диапазона значений range(0, len(numbers)).

range(0, len(numbers)) – последовательность чисел от 0 до значения длины списка numbers.

print(numbers[i]) – тело цикла, выводит на экран i-й элемент списка numbers.

Второй вариант записи:

        numbers = ['0', '1', '2', '3']
for number in numbers:
    print(number)

# идентичный результат
0
1
2
3
    

8. Функции

Функция выполняет одну конкретную задачу и имеет имя. Напишем функцию greeting(), которая выводит на экран приветствие:

        def greeting(): # объявление функции
    print('hello') # тело функции

greeting() # запуск функции
    

Здесь:

def – создает объект функции и присваивает ей имя greeting. В скобках можно указать аргументы (см. следующий пример). В нашем случае аргументов нет и скобки пустые.

print('hello') – выводит на экран слово hello.

Напишем функцию summation(), которая складывает два числа:

        def summation (a, b):
    return print(a + b)

summation(3, 8) # 11

    

Здесь:

a и b – аргументы функции.

return возвращает значение функции.

9. Модули

Модуль – файл, содержащий функции, классы и данные, которые можно использовать в других программах.

        from math import trunc

print(trunc(3.9)) # 3
    

Здесь:

from math import trunc – из встроенного в Python модуля math импортируем функцию trunc, которая отбрасывает дробную часть числа.

Это был импорт отдельной функции. Теперь импортируем весь модуль и обратимся к функции через модуль.имя_функции():

        import math

print(math.trunc(3.9))  # 3
    

10. Комментарии

Комментирование кода помогает объяснить логику работы программы. Однострочный комментарий начинается с хеш-символа #:

        a = 45 # комментарий к коду
    

Многострочный комментарий заключается с обеих сторон в три кавычки:

        """
a = 45
b = 99
"""
    

Литература

• «Изучаем Python», Марк Лутц
• «Программируем на Python», Майкл Доусон
• «Изучаем программирование на Python», Пол Бэрри
• «Начинаем программировать на Python», Тонни Гэддис
• «Простой Python. Современный стиль программирования», Билл Любанович

Шпаргалки

Больше шпаргалок в нашей группе ВКонтакте.

YouTube-каналы и курсы

Бесплатные курсы на русском и английском языках в YouTube и на образовательных ресурсах:

На английском:

На русском:

Python в «Библиотеке Программиста»

***

Мы кратко познакомились с основными понятиями Python: команды, функции, операторы и типы данных. У этого языка низкий порог вхождения, простой синтаксис, поэтому вероятность освоить его человеку, который никогда не занимался программированием – высокая (по моей субъективной оценке – 90%).

***

На Python создают прикладные приложения, пишут тесты и бэкенд веб-приложений, автоматизируют задачи в системном администрировании, используют в нейронных сетях и анализе больших данных. Язык программирования можно изучить самостоятельно, так как много платных и бесплатных онлайн-тренажеров. Фундаментальным знаниям уделяют внимание меньше. Поэтому мы (Proglib + МГУ) запускаем онлайн-курс по математике в Data Science в формате прямого эфира с преподавателем. Пять месяцев, два раза в неделю по два академических часа. Старт курса 20 февраля. Ниже лекция преподавателя МГУ по комбинаторике для начинающих с примерами:

Лекция по комбинаторике для начинающих

Python с нуля и самостоятельно — топ онлайн-курсов по обучению Python для начинающих

Собрали хорошие курсы по Python, которые подходят и для тех, кто любит самостоятельность, и для тех, кому удобнее работать с преподавателем. Почти все курсы рассчитаны на начинающих и после каждого можно получить подтверждающий прохождение сертификат.

Содержание

Курсы с преподавателем (цена по возрастанию)Самостоятельные курсы (цена по возрастанию)

С чего начать изучение Python?

Python входит в топ самых популярных языков программирования. Он считается самым простым языком программирования, проще только Pascal, но Python гораздо мощнее. 
Если вы начинаете изучение с нуля, то стоит сначала разобраться в базовых понятиях разработки, а также подтянуть уровень английского языка, чтобы читать литературу о Python на английском.

Курсы с преподавателем (цена по возрастанию)

Онлайн-курс Introduction Python от IT Hillel

Длительность: 16 занятий (2 занятия в неделю)
Старт: начало июня
Стоимость: $186
Технологии: PyCharm, Git
Отзывы: ⭐⭐⭐⭐⭐

Курс для тех, кто совсем не знаком с основами программирования или не знает, в какой области ему хочется работать. Вы познакомитесь с устройством компьютера, освоите основы основ программирования и на начальном уровне изучите Python. Перед началом занятий можно пройти бесплатную консультацию и технический тест с базовыми вопросами на уровень владения ПК.

Записаться

Профессия Python-программист от «Хекслет»

Длительность: 4-7 месяцев
Старт: любое удобное время
Стоимость: $39 в месяц или $390 в год
Технологии: Flask, Django, Ansible, PostgreSQL
Отзывы: ⭐⭐⭐⭐

В этой школе вам сразу дается доступ ко всем курсам профессии. Вы можете пройти все за месяц, а можете работать в спокойном темпе. Со студентами работают менторы, и как результат обучения — у вас в кармане портфолио с 4 полноценными проектами. Как бонус — помощь в трудоустройстве.

Записаться

Основы программирования на Python от Центра Обучающих Технологий

Длительность: 4-7 месяцев
Старт: 30 мая
Стоимость: 640 BYN (от 1120 BYN индивидуально)
Технологии: SQL, PyQt5, PyCharm
Отзывы: ⭐⭐⭐⭐⭐

Вы изучите с синтаксис языка Python, типы данных и управляющих конструкций, модули обработки данных. Поймете, как следует взаимодействовать с базами данных и познакомитесь со средствами сетевого взаимодействия и проектирования графического пользовательского интерфейса.

Записаться

Python для анализа данных от SkillFactory

Длительность: 2 месяца
Старт: 27 мая
Стоимость: $280 (скидка 50%)
Технологии: NumPy, Pandas
Отзывы: ⭐⭐⭐⭐⭐

На этом курсе вы научитесь обрабатывать большие объемы данных, работать с API, парсить, создавать отчеты и автоматизировать сбор данных в интернете. Вам предоставят онлайн-доступ к вебинарам, упражнениям и сообществу студентов.

Записаться

Дистанционный курс Python-разработчик от TeachMeSkills

Длительность: 4 месяца
Старт: 6 июля
Стоимость: 1200 BYN
Технологии: Docker, Django
Отзывы: ⭐⭐⭐⭐⭐

На этих курсах в небольшой группе вас обучат процедурному и объектно-ориентированному программированию. А также поднатаскают в разработке приложений на фреймворке Django, работе с базами данных и серверами.

Записаться

Как стать Python-разработчиком от «Яндекс.Практикума»

Длительность: 9 месяцев (10 часов в неделю)
Старт: любое удобное время
Стоимость: 20 часов бесплатно, затем — $156/мес ($1400) или $1200 за весь курс одним платежом
Технологии: Git, Django, базы данных
Отзывы: ⭐⭐⭐⭐

За 9 месяцев учебы вы освоите Python и соберете портфолио из 6 проектов. В вашем распоряжении будут онлайн-тренажер, множество задач для самостоятельной работы и постоянная поддержка наставников.

Записаться

Самостоятельные курсы (цена по возрастанию)

Программирование на Python для начинающих

Длительность: 4 часа видео
Старт: любое удобное время
Стоимость: бесплатно

Как говорится, мир не без добрых людей. Из этого короткого курса можно получить все необходимые навыки для самостоятельного начала программирования на Python. В программу входят видеоуроки, упражнения для закрепления материала и исходники. И даже поддержка автором прилагается.

Получить доступ

Курсы Python от CodeCademy

Длительность: от 6 до 10 недель
Старт: любое удобное время
Стоимость: $15,99/мес
Технологии: зависит от специализации
Отзывы: ⭐⭐⭐⭐

CodeCademy предлагает несколько специализаций в зависимости от того, чем именно вы хотите заниматься:

Полное руководство по Python 3: от новичка до специалиста от Udemy

Длительность: 35 часов видео по запросу
Старт: любое удобное время
Стоимость: $18,99 (раньше $99,99)
Технологии: Jupyter Notebook, SQL, PostgreSQL
Отзывы: ⭐⭐⭐⭐⭐

Лидер продаж на Udemy. Емкий курс, покрывающий все основные функции и возможности питона. Подойдет и новичкам, и тем, кто уже имеет опыт разработки, но жаждет новых знаний.

Записаться

Специализация Python for Everybody от Coursera

Длительность: 8 месяцев (2 часа в неделю)
Старт: любое удобное время
Стоимость: 7 дней бесплатно, далее — $49/мес
Технологии: JSON, XML, DBMS, SQL
Отзывы: ⭐⭐⭐⭐⭐

Сообщают, что 39% выпускников этого курса сменили работу, 19% получили повышение. Объемная специализация научит студентов программировать на Python, работать с базами данных и визуализировать данные.

Записаться

Специализация Python 3 Programming от Coursera

Длительность: 5 месяцев (7 часов в неделю)
Старт: любое удобное время
Стоимость: 7 дней бесплатно, далее — $49/мес
Отзывы: ⭐⭐⭐⭐⭐

Глубокое погружение в Python. Вы научитесь работать с API, библиотеками и изображениями. Курсы сообщают, что 50% выпускников после сменяют работу.

Записаться

Python для начинающих: базовый курс программирования для успешного будущего

Python – самый популярный и комфортный язык программирования. Он не настолько сложен, как раскрученная Java, прост в понимании и даже начинающий «чайник» способен освоить его с нуля. Питон – это именно тот язык, с которого следует начинать знакомство с программированием.
Почему Питон так популярен? Причина не только в простоте его изучения. Скорее, большую распространенность Python приобрел благодаря своей универсальности и преимуществом возможности его применения для решения сложных задач автоматизации.

Программирование с основ: чему вы научитесь в DEVrepublik

IT Академия DEVrepublik приглашает записаться на курс Python Basic на котором каждый наш студент освоит такие навыки, как:

• основа – установка Питон и работа с редактором кода Анаконда;
• основные конструкции Питон;
• написание простых программ и игр;
• обработка , юнит-тестирование;
• использование коллекция и декораторов;
• неизменяемые объекты и пр.

Мы проводим лучшие практические занятия по написанию кода на Python, помогаем освоить знание процессов отладки, управления, работы со встроенными моделями, инфраструктурой, новыми фичами, проектами и многими другими функциями Python, которые стоит изучать только на практике.
Кому стоит записаться на курс? Если ваш уровень знаний в программировании – полный нуль, если вы стремитесь получить новую высокооплачиваемую профессию, прокачать свои навыки в программировании. Python (Питон) – язык программирования, основа, с которой стоит начинать свое знакомство с языками программирования, кодами. Обучение с нуля позволит узнать все самые важные нюансы науки, благодаря чему даже новичок чайник освоит программирование на Питон (Python) для получения эффективного результата и старта новой карьеры.

Базовый курс Питон в учебном центре DEVrepublik

Что мы предлагаем? Наиболее комфортные условия изучения Питон в онлайн режиме. Вы не тратите время на поездки и посещение курсов, работаете в привычной и удобной обстановке, выбираете комфортный для себя формат. Что даем нашим студентам мы? Мы предоставляем возможность учиться у лучших преподавателей, общаться с ними в live режиме, получать обратную связь и задавать вопросы в любой момент обучения.
Мы не зацикливаемся на теории и гармонично разбавляем ее практикой, которая поможет в сокращенные сроки достичь достойного уровня в программировании на Питон.
Хотите узнать больше – позвоните нам. Оставить заявку или записаться на курс можно через форму обратной связи на сайте, по телефону или электронной почте. Остались вопросы – мы предоставим всю интересующую вас информацию. По окончанию курса всем студентам выдается сертификат с указанием пройденной программы и результатов тестирования.

Python разработка – с нуля до профессионала. Python 3

Станьте программистом Python и изучите один из самых востребованных навыков современной разработки!

Меня зовут YouRa, я закончил Харьковский политехнический институт по специальности ‘Системное программирование’ в 2006 году и последние несколько лет занимаюсь IT-технологиями и разработкой мобильных и веб приложений.

Это самый полный, но простой курс по языку программирования Python на Udemy! Если вы никогда не программировали раньше, если вы уже знаете базовый синтаксис или если хотите узнать о расширенных возможностях Python – в любом случае этот курс для вас! В этом курсе мы будем изучать программирование на Python 3.

Материалы курса

Установка Python

Запуск кода Python

Строки

Списки

Словари

Коллекции

Типы числовых данных

Форматирование печати

Функции

Встроенные функции

Отладка и обработка ошибок

Модули

Внешние Модули

Объектно-ориентированное программирование

Наследование

Полиморфизм

Файловый ввод / вывод

Продвинутые Методы

Модульные тесты

И многое другое!

Вы получите пожизненный доступ к более чем 100 лекциям!

Этот курс поставляется с 30-дневной гарантией возврата денег! Если вы не удовлетворены каким-либо образом, вы вернете свои деньги.

Для кого предназначен этот курс:

– новички, которые никогда не программировали раньше

– программисты, желающие перейти на Python

– начинающие программисты Python, которые хотят повысить свои навыки.

Хотите ли вы:

– приобрести навыки, необходимые для получения первой работы по программированию на Python

– перейти на более высокую должность разработчика программного обеспечения

– начать работать с машинным обучением, наукой о данных, Django или другими популярными областями, на которых специализируется Python

– или просто изучите Python, чтобы иметь возможность быстро создавать свои собственные приложения Python

… Тогда вам нужен прочный фундамент в программировании на Python. И этот курс предназначен, чтобы дать вам эти основные навыки.

Этот курс предназначен для начинающих, которые никогда раньше не программировали, а также для существующих программистов, которые хотят расширить свои карьерные возможности, изучая Python.

Дело в том, что Python является одним из самых популярных языков программирования в мире – огромные компании, такие как Google, используют его в критически важных приложениях, таких как Google Search.

Python – это язык номер один для машинного обучения, науки о данных и искусственного интеллекта. Чтобы получить эту высокооплачиваемую работу, вам нужны экспертные знания Python, и это то, что вы получите от этого курса.

С навыками, которые вы изучите в этом курсе, вы сможете стать работоспособным и ценным в глазах будущих работодателей.

Готовы начать?

Тогда регистрируйтесь сейчас и начните свой путь к творческому, продвинутому блеску Python!

До встречи на курсе!

Изучение Python с нуля

Итак, вы хотите изучить Python? Это замечательные новости!

Меня еженедельно спрашивают об отправных точках. С чего начать, если вы хотите изучить Python? Какое руководство, видео, веб-сайт или библиотека лучше всего начать?

Прежде чем я дам вам этот совет, мне нужно знать одну вещь

Откуда вы начинаете?

Чтобы помочь понять, какие уроки будут работать для , вы . Важно решить, какой у вас опыт программирования. Многие учебники и руководства по Python предполагают, что вы уже знаете. как кодировать. Это означает, что вы, по крайней мере, знаете о циклах, переменных, области видимости и функциях.

Если вы выберете учебник, предназначенный для разработчиков, и вы новичок в программировании, вы очень быстро запутаетесь и разочаруетесь. .

Какое из этих утверждений относится к вам, и мы продолжим с этого момента:

1. Я новичок в программировании
2. Я знаю другой язык программирования

Новое в программировании

Здорово, что ты хочешь научиться программировать.Python – отличный язык для новичков.

Вы тоже работаете в отличной компании, сейчас Python изучают миллионы людей. Это означает, что у вас есть множество ресурсов, которые вы можете использовать для обучения.

На самом деле выбора почти слишком много. Это немного ошеломляет, и если вы спросите людей, они могут дать вам противоречивые взгляды.

Я считаю, что вам следует выбрать подход, который соответствует вашему желанию учиться. Это должно быть весело. Программирование – это написание кода, поэтому, чтобы по-настоящему научиться, вам нужно создать вещи и выполнять их.По книге не научишься ездить на велосипеде.

В процессе программирования вам необходимо изучить множество теорий. Действительно отличные руководства по программированию – это те, которые связывают концепции программирования с вещи в реальной жизни. Это значительно упрощает понимание, поскольку в них мало технического жаргона.

Еще кое-что в программировании, которое отличается от обучения многим другим навыкам, заключается в том, что компьютеры действительно разборчивы в том, что вы вводите.Это не похоже на кулинарию, где можно проявить немного творчества. Если вы следуете рецепту выпечки торта, но пропустили некоторые шаги, вы все равно получите торт. Это может не иметь вкуса отлично, но все равно будет съедобным.

Компьютеры не такие. Если вы пропустите шаг или сделаете шаг даже немного неправильно, они выдадут вам большое сообщение об ошибке. Это пугает многих новичков и отталкивает их от продолжения. с обучением после нескольких ошибок.Один из навыков, которым вам нужно овладеть при программировании, – это как устранять ошибки. Большинство руководств пропускают эту часть, и если вы будете следовать инструкциям и что-то не работает, как сказал инструктор, вы сами по себе.

По этой причине я предлагаю попросить кого-нибудь, кто знает, как программировать, поддержать вас. Веб-сайты и форумы могут быть довольно недружелюбными для новичков, поэтому хорошо иметь кого-нибудь, кого вы можете попросить просмотреть ваш код и сказать вам что ты сделал не так. Это не то, что делают новички, это то, что делают все программисты.

Обучение программированию с помощью учебных видео

Если вам нравится смотреть видео, есть тысячи видеоуроков по изучению Python. Прежде чем потратить много времени на курс, вы должны знать несколько вещей:

• Умеет ли инструктор объяснять новичкам?
• Учебник обновлен?
• Легко ли следовать по маршруту и ​​в хорошем ли темпе?

Я выбрал для вас три лучших:

1. «Питон для абсолютных новичков»
2. «Изучение Python – полный курс для начинающих» на сайте freeCodeCamp
3. «Учебное пособие по Python для абсолютных новичков»

Эти многочасовые курсы.Все, что утверждает, что научит вас за «20 минут», – полная чушь. Вам понадобятся недели, чтобы выучить его должным образом, даже если вы какой-то блудный гений.

Еще кое-что о ресурсах в этой статье заключается в том, что некоторые из них платные, а некоторые бесплатные. Как и все в жизни, вы получаете то, что платите за . Там много плохого, неточного контента бесплатно или за несколько долларов. Это заканчивается потерей вашего времени , чтобы сэкономить несколько долларов. Если вы не можете позволить себе оплатить платные курсы, можно начать с или бесплатных курсов.

Они длятся 4–7 часов, но не думайте, что это шоу Netflix, которое можно запросто смотреть. Медленно и остановите видео, чтобы следовать инструкциям на вашем компьютере. Попробуйте воспроизвести видео на планшете и выполнить задания на компьютере. Помните, что программирование – это то, что вы делаете . Вы не можете научиться, наблюдая, как это делает кто-то другой!

Рекомендация 1: Python для абсолютных новичков

Python для абсолютных новичков предназначен для людей, которые совершенно не знакомы с программированием.Мне этот курс очень нравится, потому что:

• Инструктор Майкл Кеннеди – один из лучших. Я направил на его курсы более 5000 человек, и отзывы всегда были отличными.
• Этот курс составляет 7 часов и отводит вас от абсолютных основ.
• Он имеет множество наглядных диаграмм и иллюстраций для объяснения концепций.
• Вы можете создавать такие увлекательные вещи, как игры.
• Чтобы использовать этот курс, вам не требуется формальное образование в области компьютерных наук.

Этот курс стоит 50 долларов США, но он стоит каждого цента. Помните, я сказал найти кого-нибудь, кто поможет вам, если вы застрянете? В рамках стоимости курса инструктор готов помочь вам. Вы можете забронировать время онлайн.

Зацени

Рекомендация 2. Изучение Python – полный курс для начинающих (YouTube.com)

Это бесплатное , 4-часовое руководство для начинающих, которое покажет вам, как установить Python и написать самый простой скрипт вплоть до работоспособных игр.На сайте freeCodeCamp.org есть множество бесплатных видео на своем канале Python.

Что мне нравится в этом курсе:

• Инструктор преподает в приятном темпе, не торопясь.
• Они начинают с действительно простых примеров и переходят к более сложным.
• За ним легко следить.

Примечание. Преподаватель использует Mac, но если вы работаете в Windows, выполните следующие действия для установки в Windows.

Зацени

Рекомендация 3: Учебное пособие по Python для абсолютных новичков (YouTube.com)

Подобно Рекомендации 2, это бесплатный учебный курс на YouTube для начинающих. Что мне нравится в этом курсе:

• Инструктор ставит перед вами задачи, которые нужно решить.
• Он включает обзор Jupyter, популярного инструмента для науки о данных (и где находится 50% рабочих мест Python!).
• Это хорошо проработано и снабжено иллюстрациями, поясняющими более сложные концепции.

Зацени

Учимся программировать по чтению

Если вы еще учитесь в колледже или университете или привыкли учиться по учебникам, есть много отличных книг и онлайн-контента для обучения программированию.Два больших преимущества книг перед видео – это то, что вы можете иди в своем собственном темпе, ты можешь дважды прочитать страницу, поставить закладку, вернуться. Второе преимущество состоит в том, что книги содержат очень много информации. Что-то, что потребовалось бы от инструктора, чтобы объяснить на видео можно было бы объяснить на нескольких страницах книги.

Рекомендация 4: Ускоренный курс Python (2-е издание)

Python Crash Course – мировой бестселлер по обучению программированию с помощью Python. Эта книга предназначена для людей, не имеющих опыта программирования.Мне нравится эта книга, потому что:

• Язык понятный и простой. Это не слишком академических.
• Темп книги довольно быстрый, она охватывает множество тем в плотной книге. Но его не торопили.
• Содержит практические советы по изготовлению и множество ресурсов для дальнейшего развития ваших знаний.

Книга примерно 30-40 долларов. Если у вас нет электронной книги, я рекомендую получить бумажную копию. Книги по программированию являются справочными материалами.Вам нужно что-то, что может быть рядом с вашим ноутбуком, откройте справа страница.

Зацени

Создание вещей с помощью Python

На данный момент у вас есть несколько рекомендаций, где можно научиться программировать, но нет того, что вы можете с этим делать. Конечно, вы могли бы начать писать какую-нибудь программу для налогового учета, но это может быть не так уж и весело!

Одна из замечательных особенностей Python заключается в том, что он хорошо работает на небольших устройствах. Вы можете купить небольшое устройство за 30 долларов, на котором работает Python, и использовать его для программирования окружающих вас вещей.

Есть два популярных варианта для этого – raspberry pi и adafruit circuitpython:

Используя любой из них, вы можете написать небольшие простые скрипты Python для управления цепями, двигателями, 3D-принтерами, осветительными приборами, роботами или даже LEGO.

Что дальше?

Убедитесь, что вы зашли на сайт realpython.com, так как он полон бесплатных подробных руководств по любой теме Python.

Есть учебные пособия по науке о данных, инженерии, играм, веб-приложениям и многому другому.

Если вы уже знаете другой язык программирования, не имеет значения, похож он на Python или нет. Важно то, что вы понимаете основные принципы программирования. Обладая этими знаниями, вы можете ускорить изучение новый язык, сосредоточив внимание на нескольких вещах:

• Синтаксис и язык
• Процесс подачи заявки и компиляции
• Упаковка, модули и импорт
• API, библиотеки и расширения

Мои рекомендации представляют собой комбинацию видеоуроков, письменных руководств и интерактивных примеров.Как и в случае с рекомендациями для новичков, вы получаете то, за что платите, поэтому я рекомендую инвестировать в свои навыки и выбирать правильный вариант, а не самый дешевый (если вы можете себе это позволить).

Рекомендация 7. LearnPython.org

Курс на learnpython.org стоит бесплатно и идеально подходит для тех, кто уже знает, как программировать на другом языке.

Мне очень нравится этот курс, потому что:

• Вы можете кодировать в браузере.
• Это сразу переходит к синтаксису и примерам.
• Ссылки на учебные пособия по науке о данных.
• У него есть упражнения, которые он проверяет на сайте.

Зацени

Рекомендация 8: Codecademy Learn Python 3

В codecademy обучающие программы, упражнения и редактор представляют собой единый интерфейс. Это упрощает чтение учебника, написание кода и его тестирование. Есть отличный курс по Python, который перенесет вас от основных вызовов функций к переменным, циклам, классам и более сложным языковым структурам.

Мне нравится этот курс, потому что:

• Интерфейс отличный, можно следить вместе с образцами
• Он выходит за рамки простого «привет, мир» и переходит к более продвинутым языковым функциям.

Интерактивные примеры Python бесплатны, а подписка на профессиональную версию стоит 20 долларов в месяц.

Зацени

Рекомендация 9: Путь Python в Pluralsight

Я не буду рекомендовать какой-либо конкретный курс на Pluralsight, поскольку ваша подписка дает вам неограниченный доступ ко всему каталогу.

Вместо этого существует курс обучения Python, состоящий из более чем 21 часа содержания курса. Я настоятельно рекомендую этот путь (и да, я все это закончил!), Но колеблется в течение нескольких месяцев.
Мне очень нравится этот путь обучения, потому что:

• Он имеет встроенную программу проверки знаний, которая называется Pluralsight IQ.
• Инструкторы – мировые эксперты.
• Он содержит «интерактивные курсы», где вы можете писать код в своем веб-браузере.
• Он проведет вас от основ до сложных тем.
• У него есть мобильное приложение с автономным доступом, которое идеально подходит для поездок на работу.

Подписка Pluralsight стоит 29 долларов в месяц, но, как я уже сказал, она охватывает весь каталог (около 6000 курсов). У них также часто есть продвижение по службе, так что следите за ними.

Зацени

Рекомендация 10: Учебники по основам Python на RealPython.com

Моя последняя рекомендация – это учебники «Основы Python» на RealPython.com. Это рекомендация для всех, кто хочет выбрать темы и концепции, которые им необходимо изучить.Если вы можете довольно быстро разобраться в языке и вам нужно быстро освоить веб-разработку на Python, тогда realpython поможет вам.

Мне нравятся статьи о Realpython, потому что:

• Авторы – эксперты по Python.
• Они написаны четким и понятным языком.
• Они постоянно пересматриваются и обновляются.

Зацени

Как выучить Python (шаг за шагом) в 2021 году – Dataquest

Какой лучший способ изучить Python? Это не должно быть похоже на взбирание со скалы!

Python – важный язык программирования, который необходимо знать. Он широко используется в таких областях, как анализ данных, веб-разработка, разработка программного обеспечения, разработка игр, автоматизация.Но как лучше всего изучить Python? Это может быть сложно и болезненно понять. Я знаю это по опыту.

Обновление

Covid-19: изменился ли лучший способ изучения Python?

Нет! Пандемия Covid-19 определенно нарушила возможности личного обучения Python, такие как учебные курсы, университетские программы и т. Д. Но лучший способ изучения Python не изменился.

Как вы узнаете из этой статьи, правильный способ изучения Python предполагает работу над личными проектами, чтобы вы, , действительно заботились о , что вы делаете, и были мотивированы продолжать.Это редко возможно при личном обучении – вам и остальным членам вашего класса Python будут назначены одни и те же общие практические задачи, потому что в противном случае учителю будет слишком сложно выставлять оценки!

Самостоятельное изучение Python, конечно же, сопряжено с трудностями, но, по нашему опыту, единственным наиболее важным фактором успеха или неудачи является ваш личный уровень мотивации. А поскольку большинство людей лично не увлечены синтаксисом Python, способ поддерживать вашу мотивацию и страсть к обучению в долгосрочной перспективе – это работать над проектами, которые что-то для вас значат.

И, конечно же, вы по-прежнему можете работать и учиться у других удаленно. Сообщество Dataquest – это активное, инклюзивное пространство, где изучающие Python могут делиться, работать вместе и учиться друг у друга.

И, конечно же, есть много других способов учиться вместе с другими или у других, не находясь в одном физическом пространстве! Поиск наставника в Интернете и сеансы Google Meet или Zoom могут быть очень полезны, когда вы находитесь на более поздних этапах обучения и начинаете думать о карьере.

Одна из вещей, которая меня больше всего расстраивала, когда я изучал Python, заключалась в том, что generic все учебные ресурсы. Я хотел научиться создавать веб-сайты с использованием Python, но казалось, что каждый учебный ресурс хотел, чтобы я потратил два долгих, скучных месяца на синтаксис Python, прежде чем я смог даже подумать о том, что меня интересует.

Это несоответствие сделало изучение Python довольно пугающим для меня. Я откладывал это на несколько месяцев.Я получил пару уроков из руководств по Codecademy, затем остановился. Я посмотрел на код Python, но он был чужим и запутанным:

  из django.http import HttpResponse
def index (запрос):
    return HttpResponse («Привет, мир. Вы находитесь в списке опросов.»)  

Приведенный выше код взят из руководства по Django, популярной среде разработки веб-сайтов на Python. Опытные программисты часто бросают вам фрагменты, подобные приведенным выше. «Это просто!» – обещают они.

Но даже несколько, казалось бы, простых строк кода могут сбить с толку.Например, почему некоторые строки имеют отступ? Что такое django.http ? Почему некоторые вещи указаны в скобках?

Понять, как все сочетается друг с другом, когда вы мало знаете Python, может быть очень сложно.

Проблема в том, что вам нужно понимать строительные блоки языка Python, чтобы построить что-нибудь интересное. Приведенный выше фрагмент кода создает представление, которое является одним из ключевых строительных блоков веб-сайта, использующего популярную архитектуру MVC. Если вы не знаете, как написать код для создания представления, невозможно создать динамический веб-сайт.

Большинство руководств предполагают, что вам нужно изучить весь синтаксис Python , прежде чем вы сможете начать делать что-нибудь интересное. Это приводит к тому, что месяцы тратятся только на синтаксис, когда вы действительно хотите заниматься анализом данных, или созданием веб-сайта, или созданием автономного дрона.

Все это время, потраченное на синтаксис, а не на то, что вы хотите, чтобы делал, заставляет вашу мотивацию угасать, и вы просто отказываетесь от всего этого.

Мне нравится думать об этом как о «скалах скалы» .Вы должны быть в состоянии взобраться на «скалу скуки», чтобы попасть в «страну интересных вещей, над которыми вы работаете» (лучшее название еще не принято).

Но вам не нужно проводить месяцы на этой скале.

Изучение синтаксиса Python не должно быть таким.

После того, как я несколько раз столкнулся со «скучным обрывом» и ушел, я нашел способ, который лучше работал для меня. На самом деле, я думаю, что это лучший способ изучить Python.

Сработало сочетание изучения основ и построения интересных вещей.Я потратил как можно меньше времени на изучение основ, а затем сразу же погрузился в создание вещей, которые меня интересовали.

В этой записи блога я шаг за шагом расскажу, как воспроизвести этот процесс, независимо от того, почему вы хотите изучать Python.

Шаг 1. Определите, что мотивирует вас изучать Python

Прежде чем вы начнете изучать Python в Интернете, стоит спросить себя, почему вы хотите его изучать. Это потому, что это будет долгий и иногда болезненный путь.Без достаточной мотивации вы, вероятно, не справитесь. Например, я проспал уроки программирования в средней школе и колледже, когда мне приходилось запоминать синтаксис, а у меня не было мотивации. С другой стороны, когда мне нужно было использовать Python для создания веб-сайта для автоматической оценки эссе, я не спал ночами, чтобы закончить его.

Выяснение того, что вас мотивирует, поможет вам определить конечную цель и путь, который приведет вас к ней без скуки. Вам не нужно раздумывать точный проект, только общая область, которая вас интересует, когда вы готовитесь к изучению Python.

Выберите интересующую вас область, например:

• Наука о данных / Машинное обучение
• Мобильные приложения
• Веб-сайты
• Игры
• Обработка и анализ данных
• Аппаратное обеспечение / датчики / роботы
• Сценарии для автоматизации ваша работа

Да, вы можете создавать роботов с помощью Python! Из Поваренной книги Raspberry Pi.

Определите одну или две области, которые вас интересуют, и вы готовы придерживаться их.Вы будете направлять свое обучение на них и в конечном итоге будете строить в них проекты.

Шаг 2. Изучение базового синтаксиса

К сожалению, этот шаг нельзя пропустить. Вы должны изучить самые основы синтаксиса Python, прежде чем углубляться в выбранную область. Вы должны потратить на это минимум времени, так как это не очень мотивирует.

Вот несколько хороших ресурсов, которые помогут вам изучить основы:

Я не могу особо подчеркнуть, что вам следует тратить минимально возможное количество времени на базовый синтаксис.Чем быстрее вы приступите к работе над проектами, тем быстрее вы научитесь. Вы всегда можете вернуться к синтаксису, если позже застрянете. В идеале вы должны потратить на эту фазу всего пару недель, и определенно не больше месяца.

Также небольшое примечание: изучайте Python 3, а не Python 2. К сожалению, многие ресурсы по «изучению Python» в Интернете по-прежнему преподают Python 2, но вам определенно следует изучить Python 3. Python 2 больше не поддерживается, поэтому ошибки и безопасность дырки не будут исправлены!

Шаг 3. Создание структурированных проектов

После того, как вы изучите базовый синтаксис, можно начинать создавать проекты самостоятельно.Проекты – отличный способ учиться, потому что они позволяют применить свои знания. Если вы не примените свои знания, их будет сложно сохранить. Проекты расширят ваши возможности, помогут узнать новое и помогут создать портфолио, которое можно будет показать потенциальным работодателям.

Однако проекты очень свободной формы на этом этапе будут болезненными – вы будете часто застревать, и вам нужно будет обратиться к документации. Из-за этого обычно лучше создавать более структурированные проекты, пока вы не почувствуете себя достаточно комфортно, чтобы делать проекты полностью самостоятельно.Многие учебные ресурсы предлагают структурированные проекты, и эти проекты позволяют создавать интересные вещи в тех областях, которые вам небезразличны, но при этом не дают вам застрять.

Давайте рассмотрим несколько полезных ресурсов для структурированных проектов в каждой области:

Наука о данных / машинное обучение

• Dataquest – интерактивное обучение Python и науке о данных. Вы анализируете ряд интересных наборов данных, начиная от документов ЦРУ и заканчивая статистикой игроков НБА. Со временем вы создаете сложные алгоритмы, включая нейронные сети и деревья решений.
• Python для анализа данных – написанный автором крупной библиотеки анализа данных Python, это хорошее введение в анализ данных в Python.
• Документация Scikit-learn – Scikit-learn – основная библиотека машинного обучения Python. Там есть отличная документация и руководства.
• CS109 – это Гарвардский класс, в котором преподается Python для науки о данных. У них есть некоторые из их проектов и другие материалы в Интернете.

Мобильные приложения

• Руководство Kivy – Kivy – это инструмент, который позволяет создавать мобильные приложения с помощью Python.У них есть руководство о том, как начать.

Веб-сайты

• Flask tutorial – Flask – популярный веб-фреймворк для Python. Это вводное руководство.
• Учебник по бутылкам – Bottle – еще одна веб-платформа для Python. Вот как с этим начать.
• How To Tango With Django – Руководство по использованию Django, сложной веб-среды Python.

Игры

Пример игры, которую вы можете создать с помощью Pygame.Это Barbie Seahorse Adventures 1.0 от Фила Хасси.

Аппаратное обеспечение / датчики / роботы

Сценарии для автоматизации вашей работы

После того, как вы выполнили несколько структурированных проектов в своей области, вы сможете перейти к работе над своими собственными проектами. Но прежде чем вы это сделаете, важно потратить некоторое время на то, чтобы научиться решать проблемы.

Шаг 4. Работайте над проектами Python самостоятельно

После того, как вы завершили несколько структурированных проектов, пришло время поработать над проектами самостоятельно, чтобы продолжить лучше изучать Python.Вы по-прежнему будете обращаться к ресурсам и концепциям обучения, но вы будете работать над тем, над чем хотите работать. Прежде чем вы погрузитесь в работу над собственными проектами, вы должны почувствовать себя комфортно при отладке ошибок и проблем с вашими программами. Вот некоторые ресурсы, с которыми вы должны быть знакомы:

• StackOverflow – сайт сообщества вопросов и ответов, на котором люди обсуждают проблемы программирования. Здесь вы можете найти вопросы, относящиеся к Python.
• Google – наиболее часто используемый инструмент каждого опытного программиста.Очень полезно при попытке исправить ошибки. Вот пример.
• Документация Python – хорошее место для поиска справочных материалов по Python.

После того, как вы хорошо разбираетесь в проблемах отладки, вы можете начинать работу над своими собственными проектами. Вы должны работать над тем, что вас интересует. Например, я работал над инструментами для автоматической торговли акциями очень скоро после того, как научился программированию.

Вот несколько советов по поиску интересных проектов:

• Расширьте проекты, над которыми вы работали ранее, и добавьте больше функциональности.
• Ознакомьтесь с нашим списком проектов Python для начинающих.
• Отправляйтесь на встречи Python в вашем районе и найдите людей, которые работают над интересными проектами.
• Найдите пакеты с открытым исходным кодом, в которые вы можете внести свой вклад.
• Посмотрите, не ищут ли местные некоммерческие организации разработчиков-добровольцев.
• Найдите проекты, созданные другими людьми, и посмотрите, сможете ли вы их расширить или адаптировать. Github – хорошее место, чтобы их найти.
• Просмотрите сообщения в блогах других людей, чтобы найти интересные идеи для проектов.
• Подумайте об инструментах, которые сделают вашу повседневную жизнь проще, и создайте их.

Не забывайте начинать с очень малого. Часто бывает полезно начать с очень простых вещей, чтобы обрести уверенность. Лучше начать с небольшого проекта, а вы закончить этот огромный проект, который никогда не будет завершен. В Dataquest мы руководим проектами, которые дают вам небольшие задачи, связанные с наукой о данных, которые вы можете использовать.

Также полезно найти других людей, с которыми можно поработать для большей мотивации.

Если вы действительно не можете придумать хороших идей для проектов, вот некоторые из них в каждой области, которую мы обсуждали:

Идеи проектов в области науки о данных / машинного обучения

• Карта, которая визуализирует результаты голосования на выборах по штатам.
• Алгоритм, предсказывающий погоду там, где вы живете.
• Инструмент для прогнозирования фондового рынка.
• Алгоритм автоматического суммирования новостных статей.

Вы можете сделать более интерактивную версию этой карты.От RealClearPolitics.

Идеи проекта мобильного приложения

• Приложение для отслеживания ежедневного расстояния, на которое вы ходите.
• Приложение, которое отправляет вам уведомления о погоде.
• Чат на основе местоположения в реальном времени.

Идеи проекта веб-сайта

• Сайт, который поможет вам спланировать свое еженедельное питание.
• Сайт, позволяющий пользователям просматривать видеоигры.
• Платформа для записей.

Идеи игрового проекта Python

• Мобильная игра, основанная на местоположении, в которой вы захватываете территорию.
• Игра, в которой вы программируете для решения головоломок.

Аппаратное обеспечение / Датчики / Идеи проекта роботов

• Датчики, которые контролируют температуру вашего дома и позволяют вам контролировать ваш дом удаленно.
• Умный будильник.
• Беспилотный робот, который обнаруживает препятствия.

Идеи проекта автоматизации работы

• Сценарий для автоматизации ввода данных.
• Инструмент для очистки данных из Интернета.

Моим первым собственным проектом была адаптация моего автоматического алгоритма оценки эссе с R на Python.В конечном итоге это выглядело не очень красиво, но дало мне чувство выполненного долга и помогло мне развить свои навыки.

Главное – выбрать что-нибудь и сделать это. Если вы слишком зацикливаетесь на выборе идеального проекта, есть риск, что вы никогда его не сделаете.

Шаг 5: Продолжайте работать над более сложными проектами

Продолжайте увеличивать сложность и масштаб ваших проектов. Если вы полностью довольны тем, что создаете, значит, пора попробовать что-то посложнее.

Вы можете выбрать новый проект, который

Вот несколько идей, когда придет время:

• Попробуйте научить новичка создавать проект, который вы сделали.
• Можете ли вы увеличить масштаб вашего инструмента? Может ли он работать с большим объемом данных или может обрабатывать больше трафика?
• Можете ли вы заставить вашу программу работать быстрее?
• Можете ли вы сделать свой инструмент полезным для большего числа людей?
• Как бы вы коммерциализировали то, что сделали?

В перспективе

В конце концов, Python все время развивается.Есть всего несколько человек, которые могут законно утверждать, что полностью понимают язык, и они его создали.

Вам нужно постоянно учиться и работать над проектами. Если вы сделаете это правильно, то обнаружите, что оглядываете свой код полгода назад и думаете о том, насколько он ужасен. Если вы дойдете до этого момента, вы на правильном пути. Работа только над тем, что вам интересно, означает, что вы никогда не перестанете выгорать или скучать.

Python – действительно интересный и полезный язык для изучения, и я думаю, что любой может достичь высокого уровня владения им, если найдет правильную мотивацию.

Надеюсь, это руководство было полезным в вашем путешествии. Если у вас есть какие-либо другие ресурсы, пожалуйста, дайте нам знать!

Узнайте больше о том, как вы можете изучить Python и добавить этот навык в свое портфолио, посетив Dataquest.

Общие вопросы по Python:

Трудно ли выучить Python?

Изучение Python, безусловно, может быть сложной задачей, и у вас, вероятно, будут моменты разочарования. Сохранение мотивации к продолжению обучения – одна из самых больших проблем.

Однако, если вы воспользуетесь пошаговым подходом, который я описал здесь, вы обнаружите, что легко справиться с неприятными моментами, потому что вы будете работать над проектами, которые действительно вас интересуют.

Можно ли выучить Python бесплатно?

Существует множество бесплатных ресурсов для обучения Python – именно здесь, в Dataquest, у нас есть десятки бесплатных руководств по Python, а наша интерактивная платформа для обучения науке о данных, которая обучает Python, бесплатна для регистрации и включает в себя множество бесплатных миссий.В Интернете полно бесплатных учебных ресурсов по Python!

Обратной стороной бесплатного обучения является то, что для того, чтобы выучить то, что вы хотите, вам, вероятно, придется собрать кучу различных бесплатных ресурсов. Вы потратите дополнительное время на изучение того, что вам нужно узнать дальше, а затем на поиск бесплатных ресурсов, которые этому научат. Платформы, которые стоят денег, могут предлагать более эффективные методы обучения (например, интерактивное кодирование в браузере, предлагаемое Dataquest), а также экономят ваше время на поиск и создание собственной учебной программы.

Можете ли вы выучить Python с нуля (без опыта программирования)?

Да. В Dataquest у нас было много учеников, которые начинали, не имея опыта программирования, и затем получали работу в качестве аналитиков данных, специалистов по данным и инженеров по данным. Python – отличный язык для изучения начинающими программистами, и вам не нужен какой-либо предварительный опыт работы с кодом, чтобы понять его.

Сколько времени нужно, чтобы изучить Python?

Изучение языка программирования немного похоже на изучение разговорного языка – на самом деле вы никогда не закончите , потому что языки программирования развиваются, и всегда есть чему поучиться! Однако вы можете довольно быстро научиться писать простой, но функциональный код Python.

Сколько времени нужно, чтобы подготовиться к работе, зависит от ваших целей, работы, которую вы ищете, и от того, сколько времени вы можете посвятить учебе. Но в некотором контексте учащиеся Dataquest, опрошенные нами в 2020 году, сообщили, что достигли своих целей обучения менее чем за год – многие менее чем за шесть месяцев – при менее чем десяти часах обучения в неделю.

Как я могу быстрее выучить Python?

К сожалению, секретных ярлыков на самом деле нет! Лучшее, что вы можете сделать, – это найти платформу, которая обучает Python (или составить учебную программу для себя) , в частности для навыков, которые вы хотите изучить (например, Python для разработчиков игр или Python для науки о данных).

Это должно гарантировать, что вы не будете тратить зря время на изучение вещей, которые на самом деле вам не понадобятся для повседневной работы с Python. Но не заблуждайтесь: что бы вы ни делали с Python, вам потребуется время, чтобы научиться!

Вам нужен сертификат Python для поиска работы?

Мы подробно писали о сертификатах Python, но краткий ответ: вероятно, нет. У разных компаний и отраслей разные стандарты, но в науке о данных сертификаты не имеют большого значения.Работодатели заботятся о ваших навыках – возможность показать им GitHub, полный отличного кода Python, на намного важнее, чем возможность показать им сертификат.

Стоит ли изучать Python 2 или 3?

Мы также писали о Python 2 или Python 3, но краткий ответ таков: изучите Python 3 . Несколько лет назад это все еще было предметом споров, и некоторые экстремальные прогнозы даже утверждали, что Python 3 «убьет Python». Этого не произошло, и сегодня Python 3 повсюду.

Подходит ли Python для изучения в 2021 году?

Да. Python – популярный и гибкий язык, который профессионально используется в самых разных контекстах.

Мы обучаем Python для науки о данных и машинного обучения, например, но если вы хотите применить свои навыки Python в другой области, Python используется в финансах, веб-разработке, разработке программного обеспечения, разработке игр и т. Д.

Если вы ‘ При работе с данными Python – самый востребованный язык программирования, который вы могли выучить.Вот данные из открытых объявлений о вакансиях на Indeed.com в феврале 2021 года:

Как видите, Python – критически важный навык, и он указан над всеми остальными техническими навыками в объявлениях о вакансиях в области данных и инженерии. Он занимает второе место после SQL в объявлениях о вакансиях аналитика данных. Многие вакансии во всех трех областях потребуют навыков и Python и SQL, но SQL – это язык запросов. С точки зрения навыков программирования наиболее востребован Python.

(Кстати, нас иногда спрашивают, почему Dataquest не обучает Джулию науке о данных.Приведенные выше диаграммы, вероятно, отвечают на этот вопрос – наша учебная программа очень ориентирована на практические навыки, и мы выбираем, какие курсы проводить на основе анализа данных о вакансиях, чтобы мы могли быть уверены, что навыки, которые вы изучаете в Dataquest, пригодятся в процессе обучения. реальный мир.)

Более того, навыки работы с данными Python могут быть действительно полезны, даже если у вас нет стремления стать специалистом по данным или программировать на полную ставку. Наличие некоторых навыков анализа данных с помощью Python может быть полезно для самых разных работ – если вы работаете с электронными таблицами, есть вероятность, что есть вещи, которые вы могли бы делать быстрее и лучше с небольшим Python.

Изучите Python с нуля для науки о данных (или чего-то еще, что вы хотите изучить)

Существует около миллиона веб-сайтов, которые обещают помочь вам изучить Python с нуля. Но если вы когда-либо пробовали изучать Python, вы, вероятно, замечали, что это может быть очень сложно начать, а еще труднее добиться прогресса. Возможно, вы уже пытались научиться программировать раньше и сдались, думая, что это просто не то, в чем вы хороши.

Если это похоже на вас, у нас есть хорошие новости: вы, безусловно, можете выучить Python с нуля, без предварительного опыта программирования.И если вы пытались и потерпели неудачу раньше, вероятно, это не была ваша вина.

Есть три основные причины, по которым новые программисты Python теряют популярность и перестают учиться до того, как добьются значительного прогресса.

Причина №1: хорошие программисты, плохие учителя

Большинство ресурсов для обучения программированию создаются программистами, которые искренне хотят помочь другим людям учиться. Но, к сожалению, не обязательно быть хорошим программистом и хорошим учителем. Для опытных программистов, которые работают с Python в течение многих лет, может быть трудно снова поставить себя на место новичка.

Реальность такова, что многие концепции программирования сложно осмыслить, если вы сталкиваетесь с ними впервые. Рассмотрим, например, способ, которым Python индексирует типы данных, такие как списки. Если у вас есть опыт программирования, подсчет первого элемента в списке как элемент 0 имеет смысл. Но обычные люди считают, начиная с единицы, а не с нуля!

Конечно, есть веские причины, по которым Python использует нулевую индексацию. Но в программировании полно таких концепций.Они имеют смысл для опытных программистов, но могут показаться совершенно не интуитивными для людей, которые пытаются изучить программирование с нуля.

Опытным программистам часто бывает трудно вспомнить и относиться к этим ранним трудностям, поэтому в создаваемых ими учебных материалах они ожидают, что вы «просто поймете это». Это работает для некоторых студентов, но также расстраивает и отпугивает.

Большинству из нас нужно хорошее объяснение, контекст и практика, прежде чем мы действительно сможем освоить сложные новые концепции.Многие учебные ресурсы Python, в том числе те, которые обещают помочь вам «изучить Python с нуля», предоставляют объяснения, которые имеют полный смысл для людей, которые уже обучены думать как программисты, но которые трудно разобрать для остальных из нас. И это заставляет людей бросать учебу.

Причина № 2: Отсутствие мотивации

Другая причина, по которой люди, которые начинают пытаться изучать Python с нуля, часто останавливаются, заключается в том, что они потеряли мотивацию. В традиционном образовании это часто считается неудачей со стороны ученика.В Dataquest мы считаем это провалом обучения.

Очень сложно чему-либо научиться без достаточной мотивации. Один из самых сильных факторов мотивации – это способность использовать навыки, которые вы изучаете. Вот где терпят неудачу многие учебные ресурсы Python. Они поручают вам изучать синтаксис с помощью механических упражнений или создавать бессмысленные программы, не имеющие ничего общего с причиной, по которой вы хотите изучить Python.

Легко упасть с повозки и перестать учиться, если вы начали, потому что хотите изучать Python для науки о данных, но на самом деле вы не работаете с данными в процессе обучения.

Причина № 3: «Учимся», но не применяем

Применение того, что вы изучаете, абсолютно критично для долгосрочного удержания. Исследование за исследованием доказывают это.

Это важно, потому что многие студенты пытаются изучить Python с нуля, используя популярные ресурсы, такие как книги или видеолекции. Хотя эти ресурсы часто превосходны, они не могут заставить вас применять то, что вы изучаете. И даже если вы с по выделили время на написание собственного кода после, например, чтения главы из учебника, книга не сможет дать вам обратную связь или сообщить, когда вы что-то получили неправильный.

Это не значит, что вам не следует учиться по книгам или видео – и то и другое может быть бесценным ресурсом! Но если вы не будете осторожны, они также могут заставить вас почувствовать, что вы понимаете концепцию, хотя на самом деле это не так. Только через несколько дней или недель, когда вы начнете писать свой собственный код, вы поймете, что не понимаете вещи так хорошо, как думали.

В Python есть чему поучиться, но вам не нужно знать все, чтобы выполнять значимую работу.

Решение: как изучить Python с нуля

Если вы хотите максимизировать свои шансы на успешное изучение Python, само собой разумеется, что вам нужно использовать подход, который поможет вам избежать этих трех ловушек.Вы не просто хотите изучать Python, вы хотите изучить Python правильно.

Первый шаг – выяснить, почему вы хотите изучать Python. Все остальное вытекает из этого, и ваш подход будет варьироваться в зависимости от того, хотите ли вы изучить Python для науки о данных или для робототехники, для разработки игр или для чего-то еще!

Второй шаг – это изучение базового синтаксиса Python. Важным словом здесь является базовый . Вам не нужно все учить, да и не стоит.Изучение синтаксиса необходимо, но это может быть немного скучно, и вам нужно свести к минимуму время, которое вы тратите на это. Ваша цель должна состоять в том, чтобы изучить минимум, который вам нужен, чтобы начать работать над важными для вас проектами.

Вы можете немного упростить этот шаг, если найдете учебные ресурсы, адаптированные к той причине, по которой вы хотите изучать Python. Если вы хотите изучить Python для науки о данных, например, наши курсы Python для начинающих и среднего уровня, бесплатные, научат вас всему синтаксису, который вам понадобится, чтобы начать создавать проекты по науке о данных с нуля, одновременно предлагая вам работать с реальными- world data, что делает процесс изучения синтаксиса более интересным для людей, заинтересованных в обучении навыкам работы с данными.

Третий этап – создание структурированных проектов. Хорошим подходом может быть поиск учебного пособия, которому вы будете следовать. Студенты, интересующиеся наукой о данных, могут попробовать некоторые из наших управляемых проектов, которые призваны поощрять эксперименты и творчество, при этом обеспечивая структуру и рекомендации.

В этой статье есть много других ресурсов для поиска структурированных проектных идей в различных дисциплинах программирования, включая разработку игр, робототехнику и т. Д.Например, если вы хотите создавать мобильные приложения, это руководство по Kivy станет отличным первым проектом. Если вы хотите создавать игры, ознакомьтесь с этими руководствами по Pygame. Главное – как можно скорее начать работу над проектами, которые действительно вас интересуют.

Четвертый этап предназначен для создания уникальных проектов возрастающей сложности по мере того, как вы продолжаете развивать свои способности. После работы над несколькими управляемыми проектами у вас, вероятно, появятся собственные идеи, которые вы бы хотели попробовать. Действуйте, даже если вы не думаете, что обладаете всеми навыками, необходимыми для достижения успеха.Вы будете изучать эти новые навыки по мере необходимости.

Ключевым моментом является разбиение каждого проекта на небольшие управляемые части. Например, предположим, вы хотите проанализировать настроения в Твиттере. Это пугающе большой проект, но вы можете разбить его на более мелкие задачи и приступить к их изучению одну за другой. Во-первых, вам, вероятно, потребуется узнать, как получить доступ к API Twitter и использовать его. Как только вы это выясните, переходите к изучению того, как фильтровать и хранить твиты, которые вы хотите анализировать.Затем вы можете перейти к очистке данных, а после этого вы можете изучить методы анализа настроений.

Вы можете применить аналогичный подход к любым проектам. Вам не нужно знать все о том, как создать проект, чтобы начать его! Разбейте проект на части и изучайте по частям по мере продвижения.

Вы потратите много времени на поиск в официальной документации Google, StackOverflow и Python, и это нормально! Один из не столь секретных отраслевых секретов программирования заключается в том, что даже профессионалы тратят много времени на поиск в Google проблем.

Пятый шаг на самом деле просто продолжение четвертого шага, но добавляет сложности с каждым проектом, который вы берете на себя. Если вы с самого начала знаете, как реализовать каждую часть проекта, это хороший признак того, что это, вероятно, слишком легко для вас, и вы многому из этого не научитесь.

Ключ в том, чтобы делать вещи сложными, но не невозможными. Если вы пытаетесь научиться создавать игры на Python и уже создали простую игру, такую ​​как Snake , ваш следующий проект не должен быть иммерсивной 3D-ролевой игрой с открытым миром.Это слишком рано добавляет сложности. Но должен создавать игру немного сложнее, чем Snake .

Где изучать Python

Очевидно, что есть много мест, где можно получить базовые навыки программирования на Python, и мы призываем студентов искать те ресурсы, которые им лучше всего подходят. Если вы заинтересованы в изучении Python для науки о данных, у Dataquest есть некоторые уникальные преимущества, которые вы не найдете где-либо еще:

В двух словах о платформе Dataquest.

• Уникальная платформа для практического обучения . Мы хотим, чтобы вы как можно быстрее работали с кодом и экспериментировали с каждой новой концепцией. У вас не будет больше минуты или двух, чтобы не применить то, что вы изучаете, а с нашей платформой вы можете писать и проверять код Python прямо в окне браузера.
• Удобный для поиска текстовый контент . Видео могут быть интересными, но если вам нужно посмотреть 30-минутное видео, прежде чем у вас появится возможность применить все, что вы узнали, вы потратите много времени, просматривая видео, пытаясь найти подходящие моменты для просмотра. концепции, которые вы уже забыли.Текстовые учебные материалы Dataquest более точно отражают реальность работы в качестве специалиста по данным (где вам часто нужно обращаться к письменной документации), и невероятно легко просматривать предыдущие уроки и находить то, что вам нужно.
• Реальные данные и интересные проекты . Трудно вдохновиться учиться, если вы работаете с скучными фальшивыми данными над проектами, которые ничего не значат. Вот почему мы используем реальные данные, чтобы отвечать на реальные вопросы и помогать вам создавать проекты, которые вы можете использовать в своем портфолио по науке о данных, когда вы подаете заявление о приеме на работу.

Если вы хотите изучить Python с нуля для науки о данных, мы думаем, что наш бесплатный вводный курс Python – это идеальное место для начала.

Если вы хотите изучать Python по другим причинам, вам стоит поискать учебные ресурсы, соответствующие вашим целям.

Если вы не можете найти ни одного, общие ресурсы для «изучения Python» тоже подойдут – просто не забудьте как можно быстрее приступить к созданию проектов и работе над вещами, которые мотивируют вас, .В конечном счете, это то, что будет поддерживать вас и быть уверенным, что вы действительно станете одним из тех новых программистов, которые могут искренне утверждать, что вы выучили Python с нуля.

Учебники для начинающих, средних и продвинутых программистов – Stackify

Как вы знаете, правильное функционирование компьютеров полностью зависит от программного кода. Доступно так много языков программирования, которые помогают разработчикам создавать приложения. Python – один из высокоуровневых интерпретируемых языков программирования общего назначения, который прост в использовании, всеобъемлющий и мощный.В 1991 году Гвидо ван Россум (так называемый его отец) разработал язык программирования Python.

Python – это широко используемый язык динамического программирования по сравнению с другими языками, такими как Java, Perl, PHP и Ruby. Его часто называют языком сценариев . Он обеспечивает поддержку автоматического управления памятью, нескольких парадигм программирования и реализует базовые концепции объектно-ориентированного программирования (ООП) .

Python – это процедурный язык со строгой типизацией, поддерживающий огромную и обширную стандартную библиотеку.Библиотека Python обеспечивает поддержку многих Интернет-протоколов, таких как FTP и IMAP. Он имеет уникальный синтаксис, который отличает его от других языков программирования, таких как Java, C ++ и C. Некоторые другие удивительные особенности Python следующие:

• Язык с открытым исходным кодом
• Простой и легкий в изучении язык
• Масштабируемость и переносимый язык
• Язык высокого уровня

Люди часто думают, что название языка программирования навеяно Python, snake , что не соответствует действительности.На самом деле это название происходит от названия популярного телесериала «Летающий цирк Монти Пайтона ». для

Python имеет несколько отличных приложений. Он широко используется при разработке таких фреймворков, как Django и Pyramid , а также передовых систем управления контентом, таких как Plone и Django CMS .

30 лучших руководств по Python

В этой статье мы познакомим вас с некоторыми из лучших руководств по Python. Эти руководства подходят как для начинающих, так и для опытных программистов. С помощью этих руководств вы можете изучить и отточить свои навыки программирования на Python.

1. Udemy
2. Learn Python the Hard Way
3. Codecademy
4. Python.org
5. Invent with Python
6. Pythonspot
7. AfterHoursProgramming.com
8. Coursera
9. Tutorials Point
10. Codementor23
11. Электронная книга Google’s Python Class
12. Dive Into Python 3
13. NewCircle Основы обучения Python
14. Studytonight
15. Python Tutor
16. Вылет Python
17. Real Python
18. Full Stack Python
19. Python для начинающих
20. Курс Python
21. Автостопом по Python!
22. Python Guru
23. Python для вас и меня
24. PythonLearn
25. Learning to Python
26. Interactive Python
27. PythonChallenge.com
28. IntelliPaat
29. Sololearn
30. W3Schools

1. Udemy

Если вы хотите изучить и изучить навыки программирования на Python, то Udemy предоставляет вам лучшую платформу для изучения языка Python . Он предлагает курсы Python от новичка до уровня эксперта. Вы можете изучить обе версии, Python 2 и Python 3, с Udemy. Он также расскажет вам о расширенных функциях Python, включая модуль сбора, декораторы и временные метки.

Изучив концепцию, вы можете проверить свои навыки с помощью упражнений по кодированию. Позже вы также узнаете, как создавать игры на Python, такие как Tic Tac Toe и Blackjack . Для начала вам необходимо создать учетную запись на udemy.com . После прохождения всего курса вы получите сертификат об окончании.

Некоторые из ключевых концепций, включенных в это руководство, следующие:

• Введение в Python
• Объекты Python и основы структуры данных
• Операторы Python

2.Изучите Python сложным путем

«Изучите Python сложным путем» – это самый популярный способ начать работу с языком программирования Python. От вас не требуется иметь опыт программирования. Этот учебник научит вас от 0 до более высоких уровней. Это бесплатное руководство с открытым исходным кодом, доступное в Интернете как для ознакомления, так и для профессиональных программистов.

Это дает возможность проверить и применить то, что вы узнали. Например, он предоставит фрагмент кода, и вы должны угадать / записать вывод этого кода.Здесь вы можете узнать о некоторых других языках, таких как Ruby, C, SQL и JavaScript.

Некоторые из ключевых тем, включенных в это руководство, следующие:

• Переменные и имена
• Строки и текст
• Чтение и запись файлов
• Классы и объекты
• Функции
• Обработка файлов

3. Codecademy

Codecademy – это развивающаяся платформа для онлайн-обучения, в которой особое внимание уделяется улучшению общего опыта обучения.Он предлагает бесплатные курсы по языку программирования Python. Он также предоставляет бесплатный редактор кода, чтобы пользователи могли практиковаться в написании кода, и форум для обсуждения вопросов с друзьями и другими участниками.

Чтобы начать работу с учебником Python, вам необходимо создать учетную запись на codecademy.com . Здесь вы также можете узнать о некоторых других языках программирования, таких как Java, Android и C ++.

Некоторые из ключевых тем, включенных в это руководство, следующие:

• Условные обозначения и поток управления
• Функции
• Список и словари
• Циклы

4.Python.org

Python.org содержит официальную документацию языка программирования Python. Он помогает как новичкам, так и опытным программистам узнать о Python. Это одно из бесплатных онлайн-руководств по Python.

На Python.org вы найдете множество ссылок и материалов по работе с языком. Он научит вас, начиная с основных понятий. Позже вы также сможете узнать о некоторых дополнительных темах, например о библиотеках Python.

Некоторые из ключевых тем, включенных в это руководство, следующие:

• Изменяемые и неизменяемые объекты
• PEP (расширенные предложения Python)
• Генераторы и итераторы

5.Invent with Python

Invent with Python – это бесплатное онлайн-руководство, которое помогает в изучать язык программирования Python . Если вы новичок, то этот обучающий веб-сайт – лучшая платформа для вас.

В конце каждой главы, урока или концепции предлагается упражнение для проверки ваших навыков. Вы также можете создавать игры на Python с помощью книги « Invent Your Own Computer Games with Python ».

Некоторые из ключевых тем, включенных в это руководство, следующие:

• Функциональное программирование с помощью Python
• Объектно-ориентированное программирование с помощью Python
• Получатель и сеттер на Python

6.Pythonspot

Если вы ищете учебные материалы и ресурсы, ориентированные на Python, тогда Pythonspot – лучшее место для вас. Он предлагает бесплатное руководство и качественный контент, связанный с языком программирования Python , как для начинающих, так и для профессиональных разработчиков.

Содержание курса организовано в соответствии с уровнем сложности. Например, сначала вы узнаете о концепциях начального уровня, а затем перейдете к более сложным темам.

Некоторые из ключевых тем, включенных в это руководство, следующие:

• Регулярные выражения
• FTP-клиент в Python
• Веб-разработка Python

7.AfterHoursProgramming.com

Веб-сайт AfterHoursProgramming.com полностью посвящен предоставлению учебных и справочных материалов как программистам, так и разработчикам. Здесь вы можете легко, , изучить язык Python и связанные с ним концепции.

Он включает симулятор кода, который помогает пользователям писать и развертывать код из своих веб-браузеров.

Некоторые из ключевых тем, включенных в это руководство, следующие:

• Выполнение сценариев Python
• Операторы If
• Список
• Исключение

8.Coursera

Как и другие обучающие веб-сайты, Coursera также предлагает бесплатные онлайн-курсы для нескольких языков программирования. Вы можете легко, , изучить язык программирования Python , используя эту платформу. Как и другие онлайн-ресурсы, он также предлагает цифровые классы для изучения языка программирования Python. Он предлагает обучающие видео на разных языках, таких как английский, испанский, русский, китайский и французский.

При необходимости вы также можете выбрать просмотр субтитров к видео.Эти субтитры можно просматривать на нескольких языках. Например, корейский, китайский, испанский, немецкий, турецкий, вьетнамский и многие другие.

Некоторые из ключевых тем, включенных в это руководство:

• Введение в основы
• Расширенные концепции
• Функции и управляющие операторы

9. Tutorials Point

Tutorials Point – одно из лучших онлайн-руководств , который предоставляет бесплатный и качественный контент для изучения языка программирования Python .Он лучше всего подходит для новичков, поскольку они могут проверить себя с помощью нескольких упражнений (или практических задач) и различных вариантов кодирования. Они могут учиться и стать экспертами в кодировании с помощью этой платформы. Однако это также дает возможность профессионалам оттачивать и развивать свои навыки программирования.

Помимо базовых концепций Python, он также охватывает несколько тем продвинутого Python, таких как доступ к базе данных, CGI, программирование игр, реализация многопоточности, обработка XML, работа в сети и многое другое.

Некоторые из ключевых тем, включенных в это руководство, следующие:

• Базовый синтаксис
• Типы переменных
• Основные операторы
• Принятие решений

10. Codementor

Веб-сайт руководства codementor.io предназначен как для опытных, так и для опытных программистов. Он имеет уникальную и удобную панель навигации, так что любой может легко получить к ней доступ. Он предлагает качественный контент о Python и других языках программирования, созданный опытными профессионалами или разработчиками.

Вы найдете множество статей, опубликованных разработчиками на разные темы, от новичка до эксперта. Здесь вы можете узнать, как использовать Python для веб-разработки, анализа данных и машинного обучения.

Некоторые из ключевых тем, включенных в это руководство, следующие:

• Сортировка авторов Git в приложении с кодом
• Интеграция Node.js с Python
• Использование декораторов Python

11. Электронная книга Google Python Class

Большинство студентов часто путаются при выборе подходящей онлайн-платформы для изучения таких языков, как Java, Ruby, C ++, Python и многих других.Электронная книга классов Python от Google предоставляет бесплатные классы для изучения языка программирования Python .

Он больше ориентирован на теоретические концепции, чем на практическое применение. Он организовал сортировку всех концепций, что помогает в изучении и понимании основных концепций. Помимо письменного содержания, он также предоставляет видео лекций и набор практических задач, которые дополнительно проверяют ваши способности после завершения изучения тем.

Если вы хотите узнать больше о Python, вы можете выбрать любую из наших многочисленных книг, доступных на официальном сайте i.е. https://developers.google.com/edu/python/?hl=en.

Некоторые из ключевых тем, включенных в это руководство, следующие:

• Строки
• Списки
• Сортировка
• Dicts и файлы

12. Погрузитесь в Python 3

The Погрузитесь в В книге «Python 3 » основное внимание уделяется разнице между Python 2 и Python 3. Если вы хотите, , узнать о языке Python, , то этот сайт лучше всего подходит для вас.

Это один из лучших онлайн-ресурсов для получения дополнительной информации о языке Python. Поскольку на нее распространяется лицензия Creative Commons License, вы можете бесплатно загрузить версии этой книги в формате PDF и HTML.

Каждый учебный урок состоит из определенных пунктов и ключевых тем. Это руководство поможет вам преодолеть расстояние от новичка до профессионала.

Вот некоторые из ключевых тем, включенных в это руководство:

• Понимание
• Строки
• Регулярные выражения
• Классы и итераторы
• Модульное тестирование
• Сериализация объектов
• Имена специальных методов

13.Обучение основам NewCircle Python

Как и другие учебные пособия по программированию, NewCircle – еще одна онлайн-платформа для изучения языка программирования Python как для начинающих, так и для профессиональных программистов. В этом руководстве вы встретите несколько видеолекций, которые помогут лучше понять концепции. В дополнение к этому вы также получите несколько видеороликов с практическими упражнениями и примерами. Вы также получите серию курсов Python Fundamental, которые очень полезны для новичков.

Некоторые из ключевых тем, включенных в это руководство:

• Типы и переменные
• Простые выражения
• Контейнеры
• Функции
• Исключения

14. Studytonight

Если вы ищете платформа, которая может помочь вам с языком программирования Python от основ, тогда вы можете выбрать StudyTonight. Он предлагает бесплатных онлайн-курсов программирования на Python .В этом руководстве вы найдете бесплатные материалы курса вместе с примерами. Следовательно, он широко популярен среди других бесплатных онлайн-руководств.

Он также предлагает множество практических задач или упражнений для пользователей, чтобы они могли легко реализовать то, чему они научились. Он также содержит форум вопросов и ответов, где вы можете задать и обсудить несколько вопросов, а также запросы с другими пользователями.

Он разделил общее содержание курса на три категории: базовый, средний и продвинутый.Помимо Python, вы также можете узнать о других языках, таких как C, C ++, СУБД, SQL, JSP, CSS и многих других.

Некоторые из ключевых тем, включенных в это руководство:

• Модули и функции
• Списки
• Типы данных
• Условные утверждения

15. Python Tutor

Python Tutor – бесплатное онлайн-обучение веб-сайт, который предлагает учебные классы для изучения основ программирования. Python Tutor, разработанный Филипом Гуо, предоставляет видео-классы вместе с контентом, чтобы пользователи могли легко понять тему или концепцию.

Помимо Python, он также предоставляет бесплатные курсы для других языков, таких как Java, C, C ++, JavaScript и Ruby.

Некоторые из ключевых тем, включенных в это руководство, следующие:

• Введение
• Основы программирования
• Классы, объекты и функции Python

16. Сбой в Python

Сбой в Python – это исчерпывающее руководство по изучите язык программирования Python . Это бесплатная онлайн-платформа для обучения программированию на языке Python.Чтобы начать работу с учебными пособиями, вы должны иметь предварительные знания о функциях, классах и других основных концепциях. Следовательно, он подходит для опытных или профессиональных разработчиков (также называемых программистами).

Он также включает несколько слайдов презентации и документов, которые помогают понять концепцию.

Некоторые из ключевых тем, включенных в это руководство, следующие:

• Базовый синтаксис
• Организация кода
• Функции программирования
• Объектно-ориентированные функции

17.Real Python

Real Python – одно из лучших онлайн-руководств, в котором есть курсы для разных языков. Здесь вы можете, , очень легко изучить Python с помощью данных, предоставленных вместе с примерами.

Он также предлагает своим пользователям курсы премиум-класса по цене от 60 долларов. С помощью премиальных курсов вы можете получить доступ к контенту, содержащему более 1300 страниц, видео-классам, практическим упражнениям и нескольким заданиям курса.

Некоторые из ключевых тем, включенных в это руководство, следующие:

• Списки и кортежи
• Чтение и запись файлов CSV
• Строковые и символьные данные
• Операторы и выражения

18.Full Stack Python

Full Stack Python – еще одна бесплатная онлайн-платформа для изучения языка программирования Python . Он лучше всего подходит для тех, кто уже имеет базовые знания в области программирования. Это поможет вам овладеть Python. Здесь вы можете узнать, как создавать веб-приложения на Python и разрабатывать другие приложения на основе Python. Кроме того, вы также узнаете, как развернуть приложение.

Некоторые из ключевых тем, включенных в это руководство, следующие:

• Язык программирования Python
• Среды разработки
• Разработка веб-приложений и веб-приложений
• Безопасность веб-приложений

19.Python для начинающих

Если вы ищете хорошее место для изучения языка Python онлайн и бесплатно, тогда Python для начинающих – подходящая платформа для вас. Пользователи могут найти все темы, начиная с уровня новичка и заканчивая уровнем эксперта.

Некоторые из ключевых тем, включенных в это руководство, следующие:

• • Функции с параметрами
  • Условные операторы
  • Логические операторы
  • Условные циклы

20.Курс Python

Веб-сайт Python-course.eu , разработанный Берндом Кляйном, представляет собой полезный ресурс, содержащий бесплатные онлайн-руководства, которые помогают в изучении языка Python. Курс начинается с самых основных понятий, а затем переходит к более сложным темам. Как и на других учебных сайтах, на нем также представлены концепции вместе с примерами и пояснительными диаграммами. В этом руководстве вы можете узнать как о Python 2, так и о Python 3.

Некоторые из ключевых тем, включенных в это руководство, следующие:

• Как использовать интерактивный интерпретатор
• Как выполнить сценарий
• Структурирование с отступ

21.Автостопом по Python!

Путеводитель по Python для автостопщиков ! – это подробное руководство, которое предоставляет учебные классы как для начинающих, так и для опытных программистов. Вы также можете загрузить PDF-версию этого руководства, чтобы изучить Python. Или щелкните здесь, чтобы узнать о Python онлайн и бесплатно. Эта ссылка приведет вас к интерактивной версии этого руководства.

Некоторые из ключевых тем, включенных в это руководство, следующие:

• Настройка среды
• Среды разработки Python
• Написание отличного кода
• Руководство по созданию приложений

22.Python Guru

Python Guru – отличная платформа для начинающих, чтобы узнать о таких языках программирования, как Python. Он разделил содержание курса на две категории: начинающийся Python и продвинутый Python.

После изучения концепций для начинающих вы можете переходить к продвинутым концепциям Python.

Некоторые из ключевых тем, включенных в это руководство, следующие:

• Начало работы
• Установка Python 3
• Запуск программ
• Тип данных и переменные

23.Python для вас и меня

Это бесплатная онлайн-книга, которая предоставляет качественный контент о языке программирования Python. Вы можете легко выучить Python с помощью этой онлайн-книги. В нем есть контент, связанный как с Python 2, так и с Python 3.

Он начинается с некоторых основных концепций, а затем переходит к более продвинутым концепциям. Вы можете проверить все содержание, прежде чем начинать изучать и практиковать темы.

Некоторые из ключевых тем, включенных в это руководство, следующие:

• Установка
• Начало
• Переменные и типы данных
• Операторы и выражения

24.PythonLearn

Один из самых популярных ресурсов, PythonLearn, предлагает полное содержание курса для изучения языка программирования Python . В основном он ориентирован на Python 3 и предоставляет ссылки, а также материалы для понимания концепций Python 3.

Он предоставляет вам доступ к различным упражнениям, аудио и видео лекциям, чтобы вы могли легко изучить Python. Вы также можете скачать предоставленные аудио и видео лекции.

Некоторые из ключевых тем, включенных в это руководство, следующие:

• • Начало работы
  • Установка
  • Написание кода

25.Learning to Python

Как и другие ресурсы онлайн-обучения , Learning to Python – еще одно бесплатное онлайн-руководство, с помощью которого вы можете выучить язык Python . Он разработан Аланом Голдом специально для новичков. Он разделил весь контент на три категории: базовые, расширенные и приложения.

Некоторые из ключевых тем, включенных в это руководство, следующие:

• Циклы
• Модули и функции
• Регулярные выражения
• Программирование графического интерфейса пользователя

26.Интерактивный Python

Runestone Interactive Python – это развивающаяся онлайн-платформа для изучения языка программирования Python . Он содержит множество учебников с открытым исходным кодом и онлайн-учебников, которые помогут как новичкам, так и опытным программистам.

Для начала вам необходимо создать учетную запись в Interactive Python. Тогда вы получите доступ ко всем имеющимся справочникам.

Некоторые из ключевых тем, включенных в это руководство, следующие:

• Объекты и классы
• Функции
• Расширенные концепции

27.PythonChallenge.com

Если вы хотите изучить глубину языка программирования Python, то PythonChallenge.com – лучшее место для этого. Это один из лучших ресурсов в Интернете.

Это руководство хорошо подходит для тех, кто имеет некоторый опыт программирования на Python. Вы можете изучить все сложные концепции в увлекательной игровой форме.

Некоторые из ключевых тем, включенных в это руководство, следующие:

• Расширенное использование декораторов
• Упражнения
• Функции

28.IntelliPaat

IntelliPaat – это бесплатный веб-сайт с открытым исходным кодом для обучающих программ. Он предлагает учебное пособие по изучению языка Python, особенно для начинающих.

Некоторые из ключевых тем, включенных в это руководство:

• Условный поток управления
• Модули
• Обработка исключений
• Регулярные выражения

29. Sololearn

Sololearn предлагает полное руководство по Python 3 .Он помогает как новичкам, так и опытным программистам больше узнавать и изучать язык программирования Python. Он содержит в общей сложности 92 главы Python 3 и 275 связанных викторин.

Теперь вы можете изучить Python с помощью своего мобильного телефона. Sololearn запустила мобильное приложение, которое можно загрузить из Google Play Store и Apple Store. Он также предлагает курсы по другим языкам, таким как HTML, JavaScript, C ++ и Java.

Некоторые из ключевых тем, включенных в это руководство, следующие:

• Что такое Python
• Ваша первая программа
• Преобразование типов

30.W3Schools

W3Schools содержит хорошо организованные, простые и легкие для понимания руководства по языку программирования Python. Все содержание курса включает множество примеров. W3Schools – одна из широко используемых платформ бесплатного онлайн-обучения. Он предлагает учебные курсы по другим языкам программирования, таким как HTML, CSS, Java и многим другим.

Некоторые из ключевых тем, включенных в это руководство, следующие:

Чтобы начать разработку на Python, вам понадобится платформа или фреймворк для кодирования.При выборе фреймворка не забывайте учитывать размер и сложность вашего приложения или проекта. Прочтите эту статью, чтобы найти наиболее часто используемые фреймворки Python .

Инструмент управления производительностью приложений Stackify Retrace обеспечивает бесперебойную работу приложений Python с помощью APM, показателей состояния сервера и интеграции журнала ошибок. Загрузите бесплатную двухнедельную пробную версию сегодня!

Вы также можете попробовать бесплатный профилировщик кода от Stackify, Prefix, чтобы написать лучший код на своей рабочей станции.Префикс работает с .NET, Java, PHP, Node.js, Ruby и Python.

О Sagar Arora

Сагар Арора – опытный писатель технического контента со знанием языков C, C ++, python, PHP, Java. Его письменный охват включает такие компании, как iSkysoft, Keepvid, Xpo2, Stackify, Entrepreneurbus и т. Д.

Окончательные пошаговые руководства по глубокому обучению, машинному обучению и нейронным сетям для новичков: Dark, Себастьян: 97817310

: Amazon.com: Книги

Хотите узнать о революционной технологии, которая формирует наше будущее и меняет мир?
Машинное обучение – это часть области информатики, которая включает в себя компьютерные системы, способные « выучить » с данными, несмотря на то, что они не были запрограммированы явно.Кроме того, глубокое обучение является частью области информатики и подмножества машинного обучения, которое включает в себя компьютерные системы, способные «учиться» без учителя с данными, которые не имеют маркировки или неструктурированы.

В 2017 году AlphaGo, это ИИ, разработанный Google DeepMind и начавший с , только , зная правила игры, в конечном итоге смог обучить себя и победить Ке Цзе, игрока №1 в мире в то время. . Хотя сначала это может показаться не таким впечатляющим, важно понимать, что Go – очень сложная игра, которую многие программисты не могли превзойти с помощью ИИ в прошлом.

Хотя Go – интересный пример, возможности использования машинного обучения безграничны. Машинное обучение способно изменить каждую отрасль, с которой оно контактирует, – от розничной торговли до медицины и финансов. Фактически, эта революция уже началась и будет только расти. Согласно statista.com, индустрия искусственного интеллекта будет расти экспоненциально в ближайшие несколько лет с 7 миллиардов долларов в 2018 году до 90 миллиардов долларов в 2025 году! Это не то, что вы можете позволить себе упустить.

Без сомнения, это будущее. Однако, , он настолько же сложен, насколько и революционен. Если у вас нет предыстории или какого-либо опыта в этой области, легко увязнуть в из-за всех сложных понятий и терминов. и , если вы находитесь на более продвинутом уровне, информация, которую вы найдете , будет недостаточно полной .

В этой книге вы найдете совершенный баланс между тщательностью информации и способностью ее понять.Хотя он предназначен для начинающих, он не будет содержать простой и легкодоступной информации. Вы будете глубоко погрузиться в поле, , но тщательно проведут через него таким образом, чтобы все было легко понять, даже если у вас нет технического образования в области компьютерного программирования.

В этом руководстве вы узнаете …

• Что такое машинное обучение и глубокое обучение и как его можно использовать, чтобы изменить мир
• Как можно разбить поле и изучить управляемым способом
• Различные приложения и возможности глубокого обучения, которые вы можете использовать – о которых вы, возможно, даже не догадывались
• Контролируемое и неконтролируемое обучение – и его разбиение шаг за шагом
• Где и как установить лучшее Программы, чтобы вы могли приступить к работе уже сегодня Навыки
• Как создавать и тренировать модели глубокого обучения

И многое другое е!

Если вы, наконец, готовы начать осваивать эту революционную технологию на высоком уровне, несмотря на ваш технический опыт,

Нажмите «Добавить в корзину» прямо сейчас! и сэкономьте более 40% с этим набором!

** Получите версию электронной книги Kindle за

БЕСПЛАТНО при покупке версии в мягкой обложке **

Как освоить Python для машинного обучения с нуля: пошаговое руководство | by Shiv Bajpai

Python, пожалуй, самый популярный язык машинного обучения сегодня, и вы можете найти множество ресурсов в Интернете.Вы думаете о том, чтобы начать машинное обучение с Python? Это руководство может помочь вам успешно начать работу.

«Начать работу» часто бывает самым трудным, особенно когда есть слишком много вариантов, и человеку часто трудно принять решение. Цель этого руководства – помочь новичкам с небольшим опытом в области машинного обучения Python стать знающими практиками, и им нужно использовать только бесплатные материалы и ресурсы в процессе. Основная цель этой программы – показать вам огромное количество доступных ресурсов.Несомненно, ресурсов много, но какие из них лучше? Какие дополнительные? В каком порядке эти ресурсы наиболее подходят?

Во-первых, я предполагаю, что вы не эксперт по:

• Машинному обучению
• Python
• Любой библиотеке машинного обучения, научных вычислений или анализа данных Python

Конечно, лучше, если у вас есть некоторое базовое понимание первые две темы, но это не обязательно, просто потратьте немного больше времени, чтобы понять это на ранних этапах.

Шаг 1: Базовые навыки работы с Python

Если мы собираемся использовать Python для машинного обучения, тогда необходимо некоторое базовое понимание Python. К счастью, поскольку Python является широко используемым языком программирования общего назначения и его приложениями в области научных вычислений и машинного обучения, найти учебное пособие для начинающих несложно. Ваш уровень опыта в Python и программировании имеет решающее значение для начала работы.

Сначала вам нужно установить Python.Поскольку позже мы будем использовать пакеты для научных вычислений и машинного обучения, я рекомендую вам установить Anaconda. Это реализация Python промышленного уровня, доступная в Linux, OS X и Windows. Он содержит полные пакеты для машинного обучения, включая numpy, scikit-learn и matplotlib. Он также включает iPython Notebook, интерактивную среду, используемую во многих наших руководствах. Я рекомендую установить последнюю версию Python.

Если вы не разбираетесь в программировании, я предлагаю вам начать со следующих бесплатных онлайн-книг, прежде чем переходить к следующему материалу:

Если у вас есть опыт программирования, но вы не знаете Python или все еще очень базовый, я предлагаю вам взять следующие два курса:

Если вы хотите пройти 30-минутный быстрый курс по Python, посмотрите ниже:

Конечно, если вы уже опытный программист на Python, этот шаг можно пропустить.Тем не менее, я рекомендую вам часто использовать документацию Python: Добро пожаловать на Python.org

Шаг 2: Базовые навыки машинного обучения

Захари Липтон из KDnuggets указал, что существует множество различных стандартов для оценки «специалиста по данным ” сейчас. На самом деле это изображение области машинного обучения, потому что то, что делает специалист по данным большую часть времени, предполагает разную степень использования алгоритмов машинного обучения. Нужно ли хорошо разбираться в методах ядра, чтобы эффективно создавать и получать информацию о машинах с опорными векторами? конечно нет.Как и почти все в жизни, овладение теорией связано с практическим применением. Углубленное понимание алгоритмов машинного обучения выходит за рамки этой статьи. Обычно это требует, чтобы вы уделяли много времени более академическим курсам или, по крайней мере, вам нужно самостоятельно выполнять высокоинтенсивный тренинг для самообучения.

Хорошая новость заключается в том, что для практики вам не нужно иметь теоретическое понимание машинного обучения на уровне доктора философии – вам просто не нужно изучать теорию информатики, чтобы стать эффективным программистом.

Люди часто хвалят материалы курса Эндрю Нг по машинному обучению на Coursera; однако я предлагаю просмотреть в Интернете заметки, записанные предыдущим учеником. Пропускайте примечания, относящиеся к Octave, языку, похожему на Matlab, который не имеет ничего общего с вашим изучением Python. Важно понимать, что это не официальные примечания, но вы можете извлечь из них релевантное содержание материалов курса Andrew Ng. Конечно, если у вас есть время и интерес, вы можете перейти на Coursera и изучить курс Эндрю Нг по машинному обучению: Машинное обучение-Стэнфордский университет | Coursera

В дополнение к курсам Эндрю Нг, упомянутым выше, если вам нужны другие вещи, вы можете выбрать из множества типов онлайн-курсов.Например, мне очень нравится Том Митчелл. Вот видео с его недавней лекции (с Марией-Флориной Балкан), очень доступной.

Сейчас вам не нужны все заметки и видео. Эффективный метод состоит в том, чтобы сразу перейти к следующим конкретным вопросам упражнения, когда вы считаете, что это уместно, обратитесь к приведенным выше примечаниям и соответствующей части видео,

Шаг 3: Обзор пакета Python для научных вычислений

Хорошо , мы освоили программирование на Python и немного разбираемся в машинном обучении.Помимо Python, существуют также библиотеки программного обеспечения с открытым исходным кодом, которые обычно используются для выполнения реального машинного обучения. Вообще говоря, существует множество так называемых научных библиотек Python, которые можно использовать для выполнения основных задач машинного обучения (суждение в этом отношении должно быть несколько субъективным):

Хороший способ изучить эти библиотеки – изучить следующие материалы:

Позже в этом руководстве вы увидите некоторые другие программные пакеты, такие как Seaborn, библиотека визуализации данных на основе matplotlib.Ранее упомянутые пакеты являются лишь частью некоторых основных библиотек, обычно используемых в машинном обучении Python, но их понимание должно уберечь вас от путаницы, когда вы позже столкнетесь с другими пакетами.

Приступим!

Шаг 4: Изучите машинное обучение с Python

Сначала проверьте подготовку

• Python: Готово
• Основы машинного обучения: Готово
• Numpy: Готово
• Pandas: Готово
• Matplotlib: готово

Это пора реализовать алгоритмы машинного обучения с использованием стандартной библиотеки машинного обучения Python scikit-learn.

Многие из следующих руководств и обучающих программ выполняются с использованием iPython (Jupyter) Notebook, интерактивной среды для выполнения операторов Python. iPython Notebook можно легко найти в Интернете или загрузить на свой локальный компьютер.

Также обратите внимание, что следующие руководства состоят из серии онлайн-ресурсов. Если вы считаете, что курс не подходит, вы можете поговорить с автором. Наше первое руководство началось с scikit-learn, и я предлагаю вам просмотреть следующие статьи по порядку, прежде чем продолжить обучение.

Ниже приводится введение в scikit-learn. Scikit-learn – это наиболее часто используемая универсальная библиотека машинного обучения в Python, которая охватывает алгоритм ближайшего соседа K:

Ниже приводится более подробное и расширенное введение, включая завершение проекта из хорошо известной базы данных:

Следующая статья посвящена стратегиям оценки различных моделей в scikit-learn, включая методы сегментации обучающего / тестового набора:

Шаг 5: Базовые алгоритмы машинного обучения на Python

С основами scikit-learn мы может продолжить изучение этих более общих и практических алгоритмов.Мы начнем с очень известного алгоритма кластеризации k-средних, который представляет собой очень простой и эффективный метод, который может хорошо решать задачи обучения без учителя:

Затем мы можем вернуться к проблеме классификации и изучить некогда самый популярный алгоритм классификации:

После понимания проблемы классификации мы можем продолжить рассмотрение непрерывного численного прогнозирования:

Мы также можем применить идею регрессии к задачам классификации, то есть логистической регрессии:

Шаг 6: Внедрение расширенного машинного обучения Алгоритмы на Python

Мы уже знакомы с scikit-learn, и теперь мы можем изучить более сложные алгоритмы.Первый – это вспомогательные векторные машины, которые представляют собой нелинейные классификаторы, которые полагаются на отображение данных в многомерные пространства.

Затем мы можем изучить случайный лес как интегрированный классификатор с помощью проверки конкуренции Kaggle Titanic:

Алгоритмы уменьшения размерности часто используются для уменьшения переменных, используемых в задаче. Анализ главных компонентов – это особая форма неконтролируемого алгоритма уменьшения размерности:

Перед тем, как перейти к шагу 7, мы можем воспользоваться моментом, чтобы рассмотреть некоторый прогресс, достигнутый за относительно короткий период времени.

Впервые применив Python и его библиотеку машинного обучения, мы не только изучили некоторые из наиболее распространенных и хорошо известных алгоритмов машинного обучения (k-ближайшие соседи, кластеризация k-средних, вспомогательные векторные машины и т. Д.), Но и изучили мощные методы интеграции (случайный лес) и некоторые дополнительные задачи машинного обучения (алгоритмы уменьшения размерности и методы проверки моделей). В дополнение к некоторым базовым советам по машинному обучению мы начали искать несколько полезных наборов инструментов.

Узнаем больше о новых необходимых инструментах.

Шаг 7. Глубокое обучение Python

Глубокое обучение повсюду. Глубокое обучение основано на нейронных сетях несколько десятилетий назад, но последние достижения начались несколько лет назад и значительно улучшили когнитивные возможности глубоких нейронных сетей, вызвав широкий интерес. Если вы еще не знакомы с нейронными сетями, в KDnuggets есть много статей, в которых подробно описаны многие инновации, достижения и похвалы недавнего глубокого обучения.

Последний шаг – это не обзор всех типов глубокого обучения, а изучение нескольких простых веб-реализаций в двух современных современных библиотеках глубокого обучения Python. Читателям, заинтересованным в глубоком обучении, я рекомендую начать с этих бесплатных онлайн-книг:

1. Theano

Ссылка: Welcome-Theano 0.8.2 документация

Theano – первая библиотека глубокого обучения Python, о которой мы говорили. Посмотрите, что говорят авторы Theano:

Theano – это библиотека Python, которая позволяет вам эффективно определять, оптимизировать и оценивать математические выражения, содержащие многомерные массивы.

Следующее вводное руководство по использованию Theano для изучения глубокого обучения немного длинное, но достаточно хорошее, ярко описанное и высоко оцененное:

2. Caffe

Ссылка: Caffe | Deep Learning Framework

Еще одна библиотека, которую мы протестируем, – это Caffe. И снова начнем с автора:

Caffe – это фреймворк глубокого обучения, основанный на выражении, скорости и модульности. Центр обучения и видения Bwekeley и общественные работники совместно разработали Caf fe.

Это лучший учебник в этой статье. Мы изучили приведенные выше интересные примеры, но ни один из них не может конкурировать со следующим примером, в котором можно реализовать DeepDream от Google через Caffe. Это очень интересно! Освоив руководство, вы можете попытаться заставить ваш процессор работать свободно в качестве развлечения.

Я не гарантирую, что это будет быстро или легко, но если вы потратите свое время и выполните 7 шагов, описанных выше, вы поймете большое количество алгоритмов машинного обучения и передадите популярные библиотеки (включая некоторые из самых современных библиотек). ) стали очень хороши в реализации алгоритмов на Python.

Дополнительные статьи

Алгоритмы машинного обучения с нуля: с Python

Узнайте, как кодировать машинные алгоритмы на Python (без библиотек)

37 долларов США

Вы должны понимать алгоритмы, чтобы хорошо разбираться в машинном обучении.

Проблема в том, что они объясняются только с помощью математики. Больше никогда.

В этой мега-электронной книге, написанной в привычном для вас стиле «Мастерство машинного обучения», вы наконец-то разберетесь с математикой и узнаете, как именно работают алгоритмы машинного обучения.

Используя четкие объяснения, простой код на чистом Python ( без библиотек! ) и пошаговые руководства, вы узнаете, как загружать и готовить данные, оценивать навыки модели и реализовывать набор линейных, нелинейных и ансамблевых машин. алгоритмы обучения с нуля.

• Читать на всех устройствах : Электронная книга в формате PDF на английском языке, без DRM.
• Тонны учебных пособий : 18 пошаговых уроков, 237 страниц.
• Основные алгоритмы : описано 12 основных алгоритмов.
• Рабочий код : 66 файлов кода Python (.py) включены.

Нет математики. Библиотек нет. Никаких скрытых подробностей.

Убеждены?
Щелкните, чтобы перейти прямо к пакетам.

Лучше всего вы учитесь, реализуя алгоритмы с нуля

… Но вам нужна помощь на первом этапе

Разработчики учатся лучше всего, пробуя разные вещи…

Если вы похожи на меня, вы ничего не поймете, пока не сможете реализовать это с нуля.

Вам нужно понять каждую часть, прежде чем вы сможете понять все.

То же самое и с алгоритмами машинного обучения.

Вы не почувствуете, что действительно разбираетесь в алгоритмах машинного обучения, пока не соберете их самостоятельно.

Без инструментов и навороченных библиотек.

Математика действительно может замедлить работу…

Проблема в том, что алгоритмы машинного обучения всегда описываются только с помощью математики.

Это все греческие буквы, их трудно читать и понимать, и это действительно может подорвать вашу мотивацию.

У вас просто нет времени изучать 4 года продвинутой математики только для реализации некоторых алгоритмов.

Вам не нужна степень в области компьютерных наук, чтобы реализовать пузырьковую сортировку и понять, как это работает. Вы просто читаете простое объяснение и реализуете его в нескольких строках кода.

Почему нельзя реализовать те же алгоритмы машинного обучения?
(может!)

Вам нужны четкие пошаговые руководства…

Чего не хватает, так это набора пошаговых руководств, в которых все это изложено.

Вам не нужно знать математическую причину, по которой работают алгоритмы машинного обучения. Вам нужно четкое объяснение того, как они работают, чтобы вы могли превратить это в код.

Вам нужно, чтобы каждый этап обучения и прогнозирования был очень простым, чтобы вы могли написать небольшую функцию, которая делает то же самое, и написать небольшой тест, чтобы убедиться, что она работает.

Точно так же мы учимся чему-либо при программировании. Кусочек за кусочком.

Соедините эти части вместе, и вы получите алгоритм машинного обучения мирового класса.

Представляем: «

Алгоритмы машинного обучения с нуля »

Это та книга, которую я хотел бы иметь в начале.

Он разработан специально для таких разработчиков, как вы.

В книге рассказывается, как писать небольшие функции для загрузки данных и подготовки их к обучению.

Существуют учебные пособия о том, как оценивать прогнозы и оценивать производительность моделей машинного обучения.

Затем есть набор руководств о том, как реализовать линейные, нелинейные и даже ансамблевые алгоритмы машинного обучения с нуля.

• Каждое руководство написано на Python . Это растущий язык, который вскоре станет доминирующим в прикладном машинном обучении и науке о данных.
• В каждом руководстве используется стандартная библиотека . Нет NumPy, SciPy, Scikit-Learn и других расширенных библиотек, чтобы скрыть детали.
• Каждый учебник является автономным . Все, что вам нужно для понимания и запуска алгоритма, прямо здесь, не нужно листать книгу вперед и назад, чтобы собрать ее самостоятельно.
• Каждое руководство очень простое . В коде не используются причудливые уловки Python, которые трудно читать и еще сложнее понять. Я выбрал простые циклы и простейшие структуры данных, чтобы помочь даже новичкам в Python точно видеть, что происходит.
• Каждый учебник действительно работает . Каждая функция добавляется по одной с подробным объяснением и выборочным тестированием. На вас ничего не навязывают, и весь код работает с образцами выходных данных, с которыми вы можете сравнивать.

«Алгоритмы машинного обучения с нуля» предназначен для программистов на Python

… без опыта работы в математике
… и БОЛЬШОГО энтузиазма в отношении машинного обучения

«Алгоритмы машинного обучения с нуля» был разработан для вас.

Это книга, которую вы так долго искали.

Книга, которая наконец раскрывает принцип работы алгоритмов машинного обучения.

• Математика не нужна. Все объясняется простыми словами, и мы работаем на языке, который вы знаете: код.
• Вам не нужно быть мастером Python . Все примеры кода ясны и просты, и в них не используются запутанные уловки Python и умные ярлыки.
• Вам не нужно знать машинное обучение .Вот почему вам нужна эта книга, чтобы начать и наконец узнать, как на самом деле работают алгоритмы машинного обучения.
• Не нужно много времени . Каждое руководство было разработано для вас, чтобы вы могли его завершить за 30-60 минут, и вы могли легко проработать книгу за 2 недели по ночам и в выходные (или за один выходной, как некоторые любят делать).
• Не нужно грабить банк . Отложите обратно учебники по машинному обучению стоимостью более 100 долларов и начните с книги, разработанной для вас на вашем языке с обучающими материалами, пояснениями и рабочим кодом.

Давайте подробнее рассмотрим то, что вы обнаружите в этой электронной книге.

Все, что нужно знать для программирования

алгоритмов машинного обучения с нуля с помощью Python

Учебники были разработаны, чтобы охватить темы, необходимые для проектов прикладного машинного обучения.

Они представлены в 4 основных разделах:

1. Подготовка данных

• Загрузить данные : Как загружать данные из стандартного формата файла CSV и управлять ими.
• Масштабирование данных : Как подготовить числовые данные для алгоритмов обучения.
• Оценка алгоритма : Методы оценки производительности алгоритмов на невидимых данных.
• Метрики оценки : Методы оценки для оценки навыков предсказаний, сделанных на новых данных.
• Базовые модели : Методы, которые могут установить наилучший наихудший случай для улучшения проблемы.

2. Линейные алгоритмы

• Средство тестирования алгоритмов : объединение элементов из предыдущего раздела для последовательной и объективной оценки различных методов решения одной и той же проблемы.
• Простая линейная регрессия : для прогнозирования числовых значений при наличии только одного входа.
• Многомерная линейная регрессия : для прогнозирования числовых значений с более чем одним входом
  (обучено с использованием стохастического градиентного спуска).
• Логистическая регрессия : для прогнозирования значения класса для двух задач класса
  (обучено с использованием стохастического градиентного спуска).
• Персептрон : простейший тип нейронной сети для задач классификации
  (обучен с использованием стохастического градиентного спуска).

3. Нелинейные алгоритмы

• Деревья классификации и регрессии : Деревья решений, в данном случае применяются к задачам классификации.
• Наивный Байес : очень простое приложение теоремы Байеса к задачам классификации.
• k-Ближайшие соседи : для прогнозирования числовых или категориальных результатов непосредственно на основе данных обучения.
• Квантование вектора обучения : Тип нейронной сети, которая более эффективна, чем k-ближайших соседей.
• Обратное распространение : наиболее широко используемый тип искусственной нейронной сети, лежащий в основе более широкой области глубокого обучения.

4. Ансамблевые алгоритмы

• Агрегация начальной загрузки : также известна как упаковка, которая включает в себя набор деревьев решений.
• Random Forest : Расширение мешков, которое приводит к более быстрому обучению и повышению производительности.
• Составное обобщение : метод ансамбля, также известный как наложение или смешивание, который изучает, как лучше всего комбинировать разрешения из нескольких моделей.

Ниже приведен снимок полного содержания электронной книги.

Содержание алгоритмов машинного обучения с нуля

Каждый алгоритм демонстрируется двумя способами

1. Небольшой надуманный набор данных

Все алгоритмы сначала разрабатываются и демонстрируются на небольшом надуманном наборе данных.

Это сделано для того, чтобы алгоритмы можно было понять и продемонстрировать изолированно в контролируемой среде.

2. Небольшой набор данных реального мира

Затем каждый алгоритм демонстрируется на небольшом реальном наборе данных из различных областей.

Задачи были тщательно отобраны из репозитория машинного обучения UCI, и все наборы данных распространяются вместе с книгой.

Что еще вам нужно?

Загляните в электронную книгу

Щелкните изображение, чтобы увеличить.

БОНУС: Рецепты кода алгоритма машинного обучения

… вы также получаете 66 полностью работающих скриптов алгоритма машинного обучения

Вы также получаете копию всего кода, использованного в книге.

Включая

• Каждый маленький пример при разработке алгоритмов машинного обучения.
• Каждый завершенный рабочий пример в конце руководства применяется к реальному набору данных.

Каждый пример кода в книге автономен.

Это означает, что он будет работать, как есть, без каких-либо дополнительных требований.

Наборы данных, используемые в каждом учебном пособии, также снабжены кодом, поэтому не нужно искать данные из Интернета.

Это означает:

• У вас всегда есть работающая версия.
• Вы можете сравнить свой учебный код с готовой рабочей версией.
• В процессе работы вы можете сравнивать свои результаты с ожидаемыми.
• У вас есть база для разработки собственных расширений алгоритмов.
• Вы можете адаптировать код и сразу же использовать его в своих проектах.

Это начало вашей собственной библиотеки кодов машинного обучения, которую вы можете развивать дальше и использовать в своих будущих проектах.

Итого:

• Вы получаете один файл кода Python (.ру) для каждого примера в книге.
• Вы получаете набор данных реального мира (.csv), используемый в каждом примере в книге.

Алгоритмы машинного обучения из библиотеки скретч-кода

Об авторе

Привет, я Джейсон Браунли. Я веду этот сайт, написал и опубликовал эту книгу.

Я живу в Австралии с женой и сыновьями. Я люблю читать книги, писать учебные пособия и разрабатывать системы.

У меня есть образование в области информатики и разработки программного обеспечения, а также степень магистра и доктора наук в области искусственного интеллекта с акцентом на стохастическую оптимизацию.

Я написал книги по алгоритмам, побеждал и занимал высокие места в соревнованиях, консультировал стартапы и много лет проработал в промышленности. (Да, я потратил много времени на создание и поддержку НАСТОЯЩИХ операционных систем!)

Я получаю огромное удовольствие, помогая разработчикам начать работу и стать действительно хорошими в прикладном машинном обучении.

Я преподаю нетрадиционный подход к машинному обучению сверху вниз и на результат, когда мы начинаем с проработки руководств и задач, а затем переходим к теории по мере необходимости.

Я здесь, чтобы помочь, если у вас возникнут вопросы. Я хочу, чтобы вы отлично разбирались в машинном обучении.

Загрузите образец Глава

Хотите поближе познакомиться с книгой? Загрузите бесплатный образец главы в формате PDF.

Введите свой адрес электронной почты, и образец главы будет отправлен на ваш почтовый ящик.

>> Нажмите здесь, чтобы загрузить образец главы

Узнайте, что говорят клиенты:

Вы не одиноки в выборе мастерства машинного обучения

Нам доверяют более 53 938 специалистов

…включая сотрудников таких компаний, как:

… студенты и преподаватели университетов любят:

и многие тысячи других …

Абсолютно никакого риска с …

100% гарантия возврата денег

Плюс, как и следовало ожидать от любого отличного продукта на рынке, каждая электронная книга «Мастерство машинного обучения»
имеет самый верный признак уверенности: мою золотую стандартную 100% гарантию возврата денег.

100% гарантия возврата денег

Если вы недовольны покупкой какой-либо из электронных книг по машинному обучению,
просто напишите мне по электронной почте в течение 90 дней с момента покупки, а я верну вам ваши деньги как можно скорее.

Не нужно ждать. Никаких вопросов не было задано. Без риска.

Начните кодировать алгоритмы машинного обучения сегодня!

Выберите свой пакет:

Базовый пакет

Вы получите:

• Алгоритмы ML с нуля

(, включая исходный код бонуса )

Купи сейчас за $ 37

(отличная сделка!)

Пакет Python ML

ЛУЧШИЙ ПРОДАВЕЦ

Вы получаете набор из 6 электронных книг :

1. Алгоритмы машинного обучения с нуля
2. Мастерство машинного обучения с Python
3. Подготовка данных для машинного обучения
4. Несбалансированная классификация с Python
5. XGBoost с Python
Прогнозирование временных рядов
6. с помощью Python

( включает весь исходный код бонуса )

Купи сейчас за $ 157

Это 232 доллара.00 значения!

(Вы получаете огромную скидку 32,33%)

Супер набор

НАИЛУЧШЕЕ ЗНАЧЕНИЕ

Вы получаете полный набор из 19 электронных книг :

1. Статистические методы для машинного обучения
2. Линейная алгебра для машинного обучения
3. Вероятность машинного обучения
4. Освоить алгоритмы машинного обучения
5. Алгоритмы ML с нуля
6. Мастерство машинного обучения с Weka
7. Мастерство машинного обучения с R
8. Мастерство машинного обучения с Python
9. Подготовка данных для машинного обучения
10. Несбалансированная классификация с Python
Прогнозирование временных рядов
11. с помощью Python
12. Глубокое обучение с Python
13. Глубокое обучение для CV
14. Глубокое обучение для НЛП
15. Глубокое обучение для прогнозирования временных рядов
16. Генеративные состязательные сети с Python
17. Лучшее глубокое обучение
18. Сети LSTM с Python
19. XGBoost с Python

( включает весь исходный код бонуса )

Купить сейчас за 467 $

Это 683 доллара.00 значения!

(Вы сэкономите 216 долларов США)

Все цены указаны в долларах США (USD).

(1) Щелкните кнопку. (2) Введите свои данные. (3) Загрузить немедленно.

Безопасная обработка платежей с шифрованием SSL

Какие навыки машинного обучения стоят?

Ваш начальник спрашивает:

Эй, вы можете построить для этого прогностическую модель?

Представьте, что у вас хватило навыков и уверенности сказать:

« ДА! »
…и довести дело до конца.

Я был там. Замечательно!

Сколько это для вас стоит?

Отрасль требует навыков машинного обучения.
Рынку нужны люди, которые могут приносить результаты, а не писать научные статьи.

Бизнес знает, чего стоят эти навыки, и платит заоблачные стартовые зарплаты.

Заработная плата специалистов по данным начинается с:
100 000 долл. США до 150 000 долл. США .
Заработная плата инженеров по машинному обучению еще выше.

Каковы ваши альтернативы?

Вы зашли так далеко.
Вы готовы к действию.

Но каковы ваши альтернативы? Какие есть варианты?

(1) Теоретический учебник за 100 долларов +
… это скучно, тяжело с математикой, и вы, вероятно, никогда не закончите его.

(2) Тренировочный лагерь на месте за 10 000 долларов +
… там полно маленьких детей, вы должны путешествовать, и это может занять несколько месяцев.

(3) Высшая степень за 100 000 долларов +
… это дорого, требуются годы, и вы станете академиком.

ИЛИ …

Для практических навыков Вы получаете …
И Скорость результатов Вы видите …
И Низкая цена Вы платите …

Электронные книги для углубленного изучения машинного обучения – это

потрясающая ценность!

И они работают. Вот почему я предлагаю гарантию возврата денег.

Поле движется быстро,

… как долго ты можешь ждать?

Вы думаете, что у вас есть все время в мире, но …

• Придумываются новые методы и изменяются алгоритмы.
• Выпущены новые книги, цены растут.
• Приходят новые выпускники и заполняются рабочие места.

Прямо сейчас – лучшее время для начала.

Снизу вверх медленно и разочаровывает,

… разве ты не хочешь более быстрый способ?

Вы действительно можете пойти в другой день, неделю или месяц …

• Выскабливание идей и кода из незавершенных постов.
• Теория скимминга и идеи из коротких видеороликов.
• Разбор греческих букв из академических учебников.

Целевое обучение – ваш кратчайший путь к результату.

профессионалов всегда на высоте

Получите необходимое обучение!

Вы не хотите отставать или упускать возможность.

Часто задаваемые вопросы

Вопросы клиентов (78)

Благодарим за проявленный интерес.

Извините, я не поддерживаю сторонних реселлеров для своих книг (например, перепродажу в других книжных магазинах).

Мои книги издаются самостоятельно, и я думаю о своем веб-сайте как о небольшом бутике, специализированном для разработчиков, глубоко заинтересованных в прикладном машинном обучении.

Поэтому я предпочитаю контролировать продажи и маркетинг своих книг.

Извините, я не поддерживаю обмен книгами в комплекте.

Коллекции книг в предлагаемых наборах фиксированы.

Моя система электронной коммерции не является сложной и не поддерживает специальные пакеты. Я уверен, ты понимаешь. Вы можете увидеть полный каталог книг и связок здесь:

Если вы уже приобрели комплект и хотели бы обменять одну из книг в комплекте, мне очень жаль, я не поддерживаю обмен книг или частичный возврат денег.

Если вы недовольны, свяжитесь со мной напрямую, и я могу организовать возврат.

Спасибо за проявленный интерес.

Извините, я не могу создать для вас индивидуальный набор книг. Это создало бы для меня кошмар обслуживания. Я уверен, ты понимаешь.

Моя система электронной коммерции не очень сложна. Он не может поддерживать специальные пачки книг или заказ книг по выбору.

У меня есть уже существующие наборы книг, которые, как мне кажется, хорошо сочетаются друг с другом.

Полный каталог моих книг и наборов можно посмотреть здесь:

Извините, я не продаю бумажные копии своих книг.

Все книги и комплекты представляют собой электронные книги в формате PDF.

Это сделано намеренно, и я долго обдумывал это решение:

• В книгах полно руководств, которые необходимо выполнять на компьютере.
• В книгах предполагается, что вы работаете с учебниками, а не читаете их пассивно.
• Книги предназначены для чтения на экране компьютера рядом с редактором кода.
• Книги являются учебными пособиями, они не предназначены для использования в качестве справочных материалов и лежат на полке.
• Книги часто обновляются, чтобы идти в ногу с изменениями в области и API.

Надеюсь, это объясняет мою причину.

Если вам действительно нужна бумажная копия, вы можете приобрести книгу или комплект и создать печатную версию для личного пользования. В файлах PDF нет управления цифровыми правами (DRM), чтобы вы не могли их распечатать.

Извините, я не могу создать для вас заказ на покупку или заполнить вашу закупочную документацию.

Вы можете совершить покупку, используя корзину самообслуживания с помощью кредитной карты или PayPal для оплаты.

После того, как вы завершите покупку, я могу подготовить для вас счет в формате PDF для налоговых или других целей.

Извините, нет.

Я не могу оформить частичное возмещение. Моя система электронной коммерции не поддерживает его.

Если вы действительно недовольны своей покупкой, свяжитесь со мной, чтобы получить полный возврат средств.

Я поддерживаю свои книги, я знаю, что уроки работают, и помог десяткам тысяч читателей.

Сожалею, что вы хотите вернуть деньги.

Пожалуйста, свяжитесь со мной напрямую и сообщите сведения о вашей покупке:

• Название книги : Название книги или комплекта, который вы приобрели.
• Ваш адрес электронной почты : адрес электронной почты, который вы использовали для совершения покупки (обратите внимание, он может отличаться от адреса электронной почты, который вы использовали для оплаты через PayPal).
• Номер заказа : номер заказа в электронном письме с квитанцией о покупке.

Я организую для вас возврат.

Я хотел бы услышать, почему эта книга вам не подходит.

Мы будем очень признательны за все, что вы можете сказать мне, чтобы помочь улучшить мои материалы.

У меня толстая кожа, так что будьте честны.

Образцы глав предоставляются для каждой книги.

У каждой книги есть собственная веб-страница, вы можете получить к ним доступ из каталога.

На странице каждой книги вы можете получить доступ к образцу главы.

1. Найдите на странице книги раздел под названием « Загрузите образец главы ».
2. Щелкните ссылку, укажите свой адрес электронной почты и отправьте форму.
3. Проверьте свою электронную почту, вам будет отправлена ​​ссылка для загрузки образца.

Если у вас возникли проблемы с этим процессом или вы не можете найти электронное письмо, свяжитесь со мной, и я отправлю вам PDF-файл напрямую.

Да.

Я могу предоставить счет-фактуру, который вы можете использовать для возмещения расходов от вашей компании или для налоговых целей.

Пожалуйста, свяжитесь со мной напрямую и сообщите сведения о вашей покупке:

• Название книги или комплекта, который вы купили.
• Адрес электронной почты, который вы использовали для покупки.
• В идеале, номер заказа в электронном письме с квитанцией о покупке.
• Ваше полное имя / название компании / адрес компании, который вы хотели бы указать в счете.

Я создам для вас счет в формате PDF и отправлю его по электронной почте.

Извините, я больше не распространяю пробные экземпляры своих книг из-за злоупотребления этой привилегией в прошлом.

Если вы преподаватель или преподаватель, я рад предложить вам скидку для студентов.

Свяжитесь со мной напрямую, и я могу организовать для вас скидку.

Извините, я не предлагаю версии книг для Kindle (mobi) или ePub.

Книги доступны только в формате PDF.

Это сделано специально, и я много над этим подумал. Мое обоснование таково:

• Я использую LaTeX для компоновки текста и кода, чтобы придать им профессиональный вид, и я боюсь, что читатели электронных книг могут это испортить.
• Увеличение числа поддерживаемых форматов вызовет головную боль при обслуживании, которая отнимет много времени от обновления книг и работы над новыми книгами.
• Наиболее критично то, что чтение с помощью электронной книги или iPad противоречит подходу, основанному на принципах «открытая книга рядом с редактором кода», для поддержки которого был выбран формат PDF.

Мои материалы – это учебники, предназначенные для открытия на компьютере рядом с текстовым редактором и командной строкой.

Это не учебники, которые можно читать без компьютера.

Извините, все мои книги издаются самостоятельно и не имеют номеров ISBN.

Спасибо за интерес к моим книгам

Мне очень жаль, что вы не можете позволить себе мои книги или купить их в своей стране.

Я не раздаю бесплатные экземпляры своих книг.

Я уже раздаю много бесплатного материала по прикладному машинному обучению.

Вы можете получить доступ к лучшим бесплатным материалам здесь:

Может быть.

Я предлагаю скидку на свои книги по номеру:

• Студенты
• Учителя
• Пенсионеры

Если вы попадаете в одну из этих групп и хотите получить скидку, свяжитесь со мной и спросите.

Извините, книги и наборы предназначены только для индивидуальной покупки.

Я не отвечаю на RFI и т.п.

Может быть.

Я поддерживаю оплату через PayPal и кредитную карту.

Вы можете создать учетную запись PayPal для доступа к вашей дебетовой карте. Я рекомендую связаться с PayPal или прочитать их документацию.

К сожалению нет.

На данном этапе я не поддерживаю WeChat Pay или Alipay.

Я поддерживаю оплату только через PayPal и кредитную карту.

Да, вы можете распечатать купленные книги в формате PDF в личных интересах.

Отсутствует система управления цифровыми правами (DRM) на PDF-файлы, чтобы вы не могли их распечатать.

Пожалуйста, не распространяйте печатные копии купленных вами книг.

Вы можете просмотреть оглавление любой книги.

Я предоставляю по две копии оглавления для каждой книги на странице книги.

Конкретно:

1. Письменное резюме, в котором перечислены учебные пособия / уроки в книге и их порядок.
2. Снимок экрана с оглавлением, взятым из PDF.

Если у вас возникли проблемы с поиском оглавления, поищите на странице раздел с названием «Оглавление».

№

Я поддерживаю оплату только через PayPal или кредитную карту.

Да.

Если вы покупаете книгу или набор, а позже решите, что хотите перейти на супер-набор, я могу организовать это для вас.

Свяжитесь со мной и дайте мне знать, что вы хотели бы обновить, и какие книги или наборы вы уже приобрели, и какой адрес электронной почты вы использовали для совершения покупок.

Я создам специальный код предложения, который вы можете использовать, чтобы узнать цену на книги и комплекты, купленные на данный момент, вычитаемую из цены супер-комплекта.

Я рад, что вы используете части моего материала при разработке материалов вашего собственного курса, например слайды лекций для личного занятия или домашние задания.

Я не буду рад, если вы поделитесь моими материалами бесплатно или используете их дословно. Это было бы нарушением авторских прав.

Весь код на моем сайте и в моих книгах был разработан и предоставлен исключительно в образовательных целях.Я не несу ответственности за код, за то, что он может делать или как вы можете его использовать.

Если вы используете мой материал для обучения, пожалуйста, укажите источник, в том числе:

• Имя автора, например «Джейсон Браунли».
• Название учебника или книги.
• Название веб-сайта, например «Мастерство машинного обучения».
• URL-адрес учебника или книги.
• Дата, когда вы получили доступ к коду или скопировали его.

Например:

• Джейсон Браунли, Алгоритмы машинного обучения на Python , Мастерство машинного обучения, Доступно по адресу https: // machinelearningmaster.com / machine-learning-with-python /, по состоянию на 15 апреля 2018 г.

Также, если ваша работа является общедоступной, свяжитесь со мной, я хотел бы увидеть ее из соображений общего интереса.

Спасибо за вопрос.

Извините, нет.

Я предпочитаю пока сохранять полный контроль над своим контентом.

К сожалению нет.

Мои книги издаются самостоятельно и доступны только на моем веб-сайте.

Вообще нет.

В моих книгах нет упражнений или заданий.

В некоторых книгах у меня есть сквозные проекты, но они представлены в формате учебного пособия, где я проведу вас через каждый шаг.

Главы книги написаны как самостоятельные учебные пособия с конкретным результатом обучения. Вы узнаете, как что-то сделать, в конце урока.

В некоторых книгах есть раздел под названием «Расширения» с идеями о том, как изменить код в учебнике некоторыми продвинутыми способами. Они похожи на упражнения для самообучения.

Извините, я не предлагаю сертификат об окончании моих книг или курсов по электронной почте.

Извините, новые книги не входят в ваш супер-пакет.

Я выпускаю новые книги каждые несколько месяцев и в это время разрабатываю новый суперпакет.

Все существующие клиенты получат ранний доступ к новым книгам по сниженной цене.

Обратите внимание, что вы получаете бесплатные обновления для всех книг в вашем супер-наборе. Сюда входят исправления ошибок, изменения API и иногда даже новые главы. Я отправляю клиентам электронные письма о крупных обновлениях книг, или вы можете связаться со мной в любое время и попросить последнюю версию книги.

№

У меня есть книги, не требующие навыков программирования, например:

В других книгах есть примеры кода на данном языке программирования.

Вы должны знать основы языка программирования, например, как устанавливать среду и как писать простые программы. Я не преподаю программирование, я преподаю машинное обучение для разработчиков.

Необязательно быть хорошим программистом.

При этом я предлагаю учебные пособия по эффективной настройке вашей среды и даже ускоренные курсы по языкам программирования для разработчиков, которые могут быть не знакомы с данным языком.

№

Мои книги не охватывают теорию или выводы методов машинного обучения.

Это сделано специально.

Мои книги посвящены практическим аспектам прикладного машинного обучения. В частности, как работают алгоритмы и как их эффективно использовать с современными инструментами с открытым исходным кодом.

Если вас интересует теория и вывод уравнений, я рекомендую учебник по машинному обучению. Вот несколько хороших примеров учебников по машинному обучению, посвященных теории:

Я обычно не занимаюсь продажами.

Если у меня есть специальное предложение, например, в связи с выпуском новой книги, я предлагаю его только прошлым клиентам и подписчикам из моего списка рассылки.

Я предлагаю комплекты книг со скидкой на коллекцию родственных книг.

Я действительно предлагаю скидки студентам, учителям и пенсионерам. Свяжитесь со мной, чтобы узнать о скидках.

Извините, у меня нет видео.

У меня есть только учебные уроки и проекты в текстовом формате.

Это сделано специально.Раньше у меня был видеоконтент, и я обнаружил, что процент завершения намного ниже.

Я хочу, чтобы вы применили материал на практике. Я обнаружил, что текстовые учебники – лучший способ добиться этого. С текстовыми учебниками вы должны прочитать, реализовать и запустить код.

Видео – это пассивный просмотр, от которого не требуется никаких действий. Видео – это развлечение или информационно-развлекательная деятельность, а не продуктивное обучение и работа.

После прочтения и работы с учебными пособиями у вас гораздо больше шансов использовать то, что вы узнали.

Да, я предлагаю 90-дневную гарантию возврата денег без вопросов.

Я стою за своими книгами. Они содержат мои лучшие знания по конкретной теме машинного обучения, а также каждую книгу, прочитанную, протестированную и используемую десятками тысяч читателей.

Тем не менее, если вы обнаружите, что одна из моих электронных книг вам не подходит, я верну вам деньги.

Нет бумажных книг, поэтому доставка не требуется.

Все книги являются электронными книгами, которые вы можете скачать сразу после совершения покупки.

Я поддерживаю покупки из любой страны через PayPal или кредитную карту.

Да.

Я рекомендую использовать автономный Keras версии 2.4 (или выше), работающий поверх TensorFlow версии 2.2 (или выше).

Все руководства в блоге были обновлены для использования автономных Keras, работающих поверх Tensorflow 2.

Все книги были обновлены для использования этой же комбинации.

Я пока не рекомендую использовать Keras как часть TensorFlow 2 (например,грамм. тф.керас). Это слишком ново, у новых вещей есть проблемы, и я жду, когда осядет пыль. Автономный Keras работает много лет и продолжает работать очень хорошо.

Есть один случай учебников, которые не поддерживают TensorFlow 2, потому что в них используются сторонние библиотеки, которые еще не были обновлены для поддержки TensorFlow 2. В частности, учебники используют Mask-RCNN для распознавания объектов. После обновления сторонней библиотеки эти учебные пособия также будут обновлены.

Книга «Сети с долгосрочной краткосрочной памятью с Python » не ориентирована на прогнозирование временных рядов, вместо этого она сосредоточена на методе LSTM для набора задач прогнозирования последовательности.

В книге « Deep Learning for Time Series Forecasting » показано, как разрабатывать модели MLP, CNN и LSTM для одномерных, многомерных и многоэтапных задач прогнозирования временных рядов.

Мини-курсы

– это бесплатные курсы, предлагаемые по ряду тем машинного обучения и доступные по электронной почте, в формате PDF и в блогах.

Мини-курсы:

• Короткий , обычно 7 или 14 дней.
• Краткий , обычно дает один совет или фрагмент кода за урок.
• Ограниченная , как правило, ограничивается несколькими смежными областями.

Электронные книги по многим из тех же тем предоставляют полные учебные курсы по этим темам.

Электронных книг:

• Более длинный , обычно 25+ полных учебных уроков, каждый из которых занимает до часа.
• Завершите , обеспечивая мягкое введение в каждый урок и включает в себя полный рабочий код и дополнительные материалы для чтения.
• Широкий , охватывающий все темы, необходимые по теме, чтобы быстро стать продуктивным и применить методы в ваших собственных проектах.

Мини-курсы разработаны для быстрого получения результата. Если вам нужна дополнительная информация или более полные примеры кода по теме, вы можете приобрести соответствующую Ebook .

Книга « Master Machine Learning Algorithms » предназначена как для программистов, так и для непрограммистов. Он учит вас, как работают 10 лучших алгоритмов машинного обучения, с отработанными примерами в арифметике и электронными таблицами, а не кодом. Основное внимание уделяется пониманию того, как каждая модель учится и делает прогнозы.

Книга « Алгоритмы машинного обучения с нуля » предназначена для программистов, которые учатся, написав код, чтобы понять. Он предоставляет пошаговые инструкции о том, как реализовать лучшие алгоритмы, а также о том, как загружать данные, оценивать модели и многое другое.В нем меньше информации о том, как работают алгоритмы, вместо этого он сосредоточен исключительно на том, как реализовать каждый из них в коде.

Две книги могут поддерживать друг друга.

Книги – это сконцентрированная и более удобная версия того, что я размещаю в блоге.

Я разрабатываю свои книги как комбинацию уроков и проектов, чтобы научить вас использовать определенный инструмент или библиотеку машинного обучения, а затем применить их к реальным задачам прогнозного моделирования.

Книги обновляются с исправлениями ошибок, обновлениями для изменений API и добавлением новых глав, и эти обновления совершенно бесплатны.

Я помещаю некоторые главы книги в блог в качестве примеров, но они не привязаны к окружающим главам или повествованию, которое предлагает книга, и не предлагают отдельные файлы кода.

С каждой книгой вы также получаете все файлы исходного кода, использованные в книге, которые вы можете использовать в качестве рецептов для быстрого запуска ваших собственных задач прогнозного моделирования.

Мои книги – это пьесы. Не учебники.

У них нет глубоких объяснений теории, только рабочие примеры, сфокусированные на информации, необходимой вам для внедрения машинного обучения в свой проект.

Тут мало математики, теории или выводов.

Мои читатели действительно ценят нисходящий, а не восходящий подход, используемый в моем материале. Это один из аспектов, о котором я получаю больше всего отзывов.

Мои книги не для всех, они тщательно разработаны для практикующих, которым нужно быстро получить результаты.

Для каждого примера, представленного в книге, предоставляется файл кода.

файлов наборов данных, используемых в каждой главе, также прилагаются к книге.

Файлы кода и набора данных предоставляются как часть загружаемого файла .zip в подкаталоге code / . Код и наборы данных организованы в подкаталоги, по одному для каждой главы, в которой есть пример кода.

Если вы потеряли загруженный файл .zip, вы можете связаться со мной, и я могу отправить обновленное письмо с квитанцией о покупке со ссылкой для загрузки вашего пакета.

электронных книг можно приобрести непосредственно на моем веб-сайте.

1. Сначала найдите книгу или комплект, который вы хотите приобрести, полный каталог вы можете увидеть здесь:
   1. Книги для углубленного изучения машинного обучения
2. Щелкните книгу или набор, который вы хотите приобрести, чтобы перейти на страницу сведений о книге.
3. Нажмите кнопку « Купить сейчас » для книги или набора, чтобы перейти на страницу корзины покупок.
4. Заполните корзину, указав свои данные и платежные реквизиты, и нажмите кнопку « Оформить заказ ».
5. После совершения покупки вам будет отправлено электронное письмо со ссылкой для загрузки книги или комплекта.

Все цены указаны в долларах США (USD).

Книги можно приобрести с помощью PayPal или кредитной карты.

Все цены на Machine Learning Mastery указаны в долларах США.

Платежи можно производить с помощью PayPal или кредитной карты, которая поддерживает международные платежи (например, большинство кредитных карт).

Вам не нужно явно конвертировать деньги из вашей валюты в доллары США.

Конвертация валюты выполняется автоматически при совершении платежа с помощью PayPal или кредитной карты.

После заполнения и отправки формы заказа вы сразу же сможете загрузить свою покупку.

Ваш веб-браузер будет перенаправлен на веб-страницу, где вы сможете загрузить свою покупку.

Вы также получите электронное письмо со ссылкой для загрузки покупки.

Если вы потеряете электронное письмо или срок действия ссылки в электронном письме истечет, свяжитесь со мной, и я повторно отправлю электронное письмо с квитанцией о покупке с обновленной ссылкой для загрузки.

После завершения покупки вы получите электронное письмо со ссылкой для загрузки пакета.

Загрузка будет включать книгу или книги и любые дополнительные материалы.

Чтобы использовать код скидки , также называемый кодом предложения или купон на скидку при совершении покупки, выполните следующие действия:

1.Введите текст кода скидки в поле « Купон на скидку » на странице оформления заказа.

Обратите внимание: если вы не видите поле « Discount Coupon » на странице оформления заказа, это означает, что этот продукт не поддерживает скидки.

2. Нажмите кнопку « Применить ».

3. Затем вы увидите сообщение о том, что скидка была успешно применена к вашему заказу.

Обратите внимание: если код скидки, который вы использовали, больше не действителен, вы увидите сообщение о том, что скидка не была успешно применена к вашему заказу.

Нет бумажных книг, поэтому доставка не требуется.

Все книги являются электронными книгами, которые вы можете скачать сразу после совершения покупки.

Рекомендую читать по одной главе в день.

Импульс важен.

Некоторые читатели заканчивают книгу за выходные.

Большинство читателей заканчивают книгу за несколько недель, работая над ней по ночам и в выходные.

Вы получите книгу немедленно.

После того, как вы заполните и отправите платежную форму, вы будете немедленно перенаправлены на веб-страницу со ссылкой для загрузки вашей покупки.

Вам также сразу же будет отправлено электронное письмо со ссылкой для загрузки вашей покупки.

В каком порядке читать книги?

Это отличный вопрос, мои лучшие предложения следующие:

• Начните с книги по теме, которой вас больше всего волнует .
• Подумайте о том, чтобы начать с книги по теме, которую вы, , можете сразу применить в проекте .

Также учтите, что вам не нужно читать все книги , возможно, часть книг даст вам необходимые или желаемые навыки.

Тем не менее, один из предлагаемых порядков чтения книг выглядит следующим образом:

1. Вероятность машинного обучения
2. Статистические методы машинного обучения
3. Линейная алгебра для машинного обучения
4. Освоить алгоритмы машинного обучения
5. Алгоритмы машинного обучения с нуля
6. Мастерство машинного обучения с Weka
7. Мастерство машинного обучения с Python
8. Мастерство машинного обучения с R
9. Подготовка данных для машинного обучения
10. Несбалансированная классификация с Python
Прогнозирование временных рядов
11. с помощью Python
12. XGBoost с Python
13. Глубокое обучение с Python
14. Сети с долгосрочной краткосрочной памятью с Python
15. Глубокое обучение для обработки естественного языка
16. Глубокое обучение для компьютерного зрения
17. Глубокое обучение для прогнозирования временных рядов
18. Лучшее глубокое обучение
19. Генеративные состязательные сети с Python

Надеюсь, это поможет.

Извините, у меня нет лицензии на покупку моих книг или комплектов для библиотек.

Книги предназначены только для индивидуального пользования.

Как правило, нет.

Многопользовательские лицензии создают для меня кошмар обслуживания, извините. Это отнимает время от чтения, письма и помощи моим читателям.

Если у вас большой заказ, например, для группы студентов или большой команды, свяжитесь со мной, и мы что-нибудь придумаем.

Я часто обновляю книги, и вы можете получить доступ к последней версии книги в любое время.

Чтобы получить последнюю версию книги, свяжитесь со мной напрямую и сообщите номер вашего заказа или адрес электронной почты для покупки, и я могу повторно отправить электронное письмо с квитанцией о покупке с обновленной ссылкой для загрузки.

Я не веду общедоступный журнал изменений или исправлений для изменений в книге, извините.

Нет бумажных книг, поэтому доставка не требуется.

Все книги представляют собой электронные книги в формате PDF, которые вы можете скачать сразу после совершения покупки.

Вы получите электронное письмо со ссылкой для загрузки покупки. Вы также можете связаться со мной в любое время, чтобы получить новую ссылку для скачивания.

Я поддерживаю покупки из любой страны через PayPal или кредитную карту.

Мой лучший совет – начать с книги по теме, которую вы можете сразу использовать.

Откровенно говоря, выберите тему, которая вас интересует больше всего.

Если вы не уверены, возможно, попробуйте проработать несколько бесплатных руководств, чтобы увидеть, к какой области вы стремитесь.

Как правило, я рекомендую сосредоточиться на процессе сквозной проработки задачи прогнозного моделирования:

У меня есть три книги, которые показывают, как это сделать, с тремя ведущими платформами с открытым исходным кодом:

Это отличные места для начала.

Вы всегда можете вернуться назад и взять книгу по алгоритмам позже, чтобы узнать больше о том, как работают конкретные методы, более подробно.

Спасибо за проявленный интерес.

Полный каталог моих книг и наборов можно посмотреть здесь:

Спасибо за вопрос.

Я стараюсь не планировать свои книги слишком далеко на будущее. Я стараюсь писать о темах, о которых меня чаще всего спрашивают, или о темах, в которых я вижу больше всего недопониманий.

Если вы хотите, чтобы я написал больше по теме, я хотел бы знать.

Свяжитесь со мной напрямую и дайте мне знать тему и даже типы руководств, которые вы хотели бы, чтобы я написал.

Свяжитесь со мной и дайте мне знать адрес электронной почты (или адреса электронной почты), которые, по вашему мнению, вы использовали для совершения покупок.

Я могу узнать, какие покупки вы совершили, и повторно отправить вам квитанции о покупке, чтобы вы могли повторно загрузить свои книги и пачки.

Все цены указаны в долларах США (USD).

Вся конвертация валюты выполняется PayPal для покупок PayPal или Stripe и вашим банком для покупок по кредитной карте.

Возможно, срок действия вашей ссылки для загрузки покупки истечет через несколько дней.

Это мера безопасности.

Свяжитесь со мной, и я повторно отправлю вам квитанцию ​​о покупке с обновленной ссылкой для скачивания.

Книга « Deep Learning With Python » может быть предпосылкой для « Long-Term Memory Networks with Python ». Он научит вас, как начать работу с Keras и как разработать свой первый MLP, CNN и LSTM.

В книге «Сети с долгосрочной краткосрочной памятью с Python » подробно рассматриваются LSTM и рассказывается, как подготовить данные, как разработать набор различных архитектур LSTM, настроить параметры, обновить модели и многое другое.

Обе книги посвящены глубокому обучению на Python с использованием библиотеки Keras.

Книга «Сети с кратковременной памятью в Python» в целом посвящена разработке набора различных сетей LSTM для предсказания последовательности.

Книга «Глубокое обучение для прогнозирования временных рядов» фокусируется на том, как использовать набор различных моделей глубокого обучения (MLP, CNN, LSTM и гибриды) для решения набора различных задач прогнозирования временных рядов (одномерных, многомерных, многоэтапных и гибридов). комбинации).

Книга LSTM учит только LSTM и не фокусируется на временных рядах.Книга «Глубокое обучение для временных рядов» фокусируется на временных рядах и учит, как использовать множество различных моделей, включая LSTM.

Книга «Сети с долгосрочной краткосрочной памятью с Python » посвящена тому, как реализовать различные типы моделей LSTM.

Книга « Deep Learning for Natural Language Processing » фокусируется на том, как использовать множество различных сетей (включая LSTM) для задач предсказания текста.

Книга LSTM может поддерживать книгу NLP, но это не является обязательным условием.

Вам может понадобиться налоговый номер предприятия или компании для компании « Machine Learning Mastery » для ваших собственных налоговых целей. Например, это распространено в компаниях ЕС.

Компания Machine Learning Mastery зарегистрирована и работает за пределами Австралии.

Таким образом, компания не имеет идентификационного номера плательщика НДС для ЕС или аналогичного номера для вашей страны или региона.

Компания действительно имеет номер австралийской компании или ACN. Подробности следующие:

• Торговое название : Machine Learning Mastery Pty Ltd
• ACN : 626 223 336

Linux, MacOS и Windows.

В « Master Machine Learning Algorithms » нет примеров кода, поэтому язык программирования не используется.

Описываются алгоритмы и резюмируется их работа с использованием базовой арифметики. Поведение алгоритма также демонстрируется в таблицах Excel, которые доступны вместе с книгой.

Это отличная книга для изучения того, как работают алгоритмы, не отвлекаясь от теории или синтаксиса программирования.

Если вы хотите узнать об алгоритмах машинного обучения, написав их с нуля (используя язык программирования Python), я бы порекомендовал другую книгу:

Я пишу содержание для книг (слова и код) с помощью текстового редактора, особенно Sublime.

Я набираю книги и создаю PDF с помощью LaTeX.

Все книги протестированы и работают с Python 3 (например, 3.5 или 3.6).

Большинство книг также были протестированы и работают с Python 2.7.

По возможности я рекомендую использовать последнюю версию Python 3.

После того, как вы заполните форму заказа и отправите ее, произойдут две вещи:

1. Вы будете перенаправлены на веб-страницу, где сможете скачать свою покупку.
2. Вам будет отправлено электронное письмо (на адрес электронной почты, указанный в форме заказа) со ссылкой для загрузки вашей покупки.

Перенаправление в браузере и письме произойдет сразу после совершения покупки.

Вы можете загрузить свою покупку либо с веб-страницы, либо по электронной почте.

Если вы не можете найти электронное письмо, возможно, проверьте другие папки электронной почты, например, папку « спам »?

Если у вас есть какие-либо вопросы, свяжитесь со мной, и я повторно отправлю вам электронное письмо с квитанцией о покупке со ссылкой для загрузки.

Сначала я тестирую свои учебные пособия и проекты в блоге.Это похоже на ранний доступ к идеям, и многие из них не попадают в мои тренировки.

Большая часть материалов в книгах сначала появилась в моем блоге в той или иной форме, а затем доработана, улучшена и переупакована в формат главы. Я считаю, что это очень помогает с качеством и исправлением ошибок.

Книги обеспечивают более удобную упаковку материала, включая исходный код, наборы данных и формат PDF. Они также включают обновления для новых API, новые главы, исправление ошибок и опечаток и прямой доступ ко мне для всей поддержки и помощи, которые я могу предоставить.

Я считаю, что мои книги предлагают тысячи долларов образования по десятки долларов каждая.

Это месяцы, если не годы опыта, воплощенные в несколько сотен страниц тщательно составленных и проверенных руководств.

Я думаю, что это выгодная сделка для профессиональных разработчиков, которые хотят быстро развить навыки прикладного машинного обучения или использовать машинное обучение в проекте.

Кроме того, какую ценность для вас имеют навыки машинного обучения? к вашему следующему проекту? а вы нынешний или следующий работодатель?

Тем не менее, цена на мои книги может показаться высокой, если вы студент или если вы не привыкли к высоким зарплатам разработчиков в Северной Америке, Австралии, Великобритании и подобных частях мира.Мне очень жаль.

Скидки

Я действительно предлагаю скидки студентам, учителям и пенсионерам.

Свяжитесь со мной, чтобы узнать больше.

Бесплатный материал

Я предлагаю тонну бесплатного контента в своем блоге, вы можете начать с моих лучших бесплатных материалов здесь:

О моих книгах

Мои книги – это пьесы.

Они предназначены для разработчиков, которые хотят знать, как использовать конкретную библиотеку для реального решения проблем и повышения эффективности работы.

• Мои книги проведут вас только через элементы, которые вам необходимо знать, чтобы получить результаты.
• Мои книги в формате PDF и поставляются с кодами и наборами данных, специально разработанными для того, чтобы вы могли читать и обрабатывать их на своем компьютере.
• Мои книги дают вам прямой доступ ко мне по электронной почте (какие еще книги предлагают это?)
• Мои книги – это крошечные расходы профессионального разработчика, которые могут быть оплачены компанией и не облагаются налогом в большинстве регионов.

Очень мало учебных материалов по машинному обучению посвящено тому, как добиться результатов.

Подавляющее большинство из них – это повторение одной и той же математики и теории и игнорирование одной вещи, которая вас действительно волнует: как использовать методы в проекте.

Сравнение с другими опциями

Позвольте мне рассказать вам о ценах на книги:

Есть бесплатные видео на YouTube и обучающие программы в блогах.

Есть очень дешевые видеокурсы, которые научат вас одному или двум трюкам с API.

• Мои книги научат вас, как использовать библиотеку для сквозной работы над проектом и приносить пользу, а не просто несколько уловок

Учебник по машинному обучению может стоить от 50 до 100 долларов.

• Все мои книги дешевле, чем средний учебник по машинному обучению, и я ожидаю, что вы сможете стать более продуктивными раньше.

Буткемп или другое очное обучение может стоить более 1000 долларов и длиться от нескольких дней до нескольких недель.

• Связка всех моих книг намного дешевле, чем эта, они позволяют вам работать в своем собственном темпе, а пакет охватывает больше контента, чем средний учебный лагерь.

Извините, мои книги недоступны на таких сайтах, как Amazon.com.

Я осторожно решил не размещать свои книги на Amazon по ряду причин:

• Amazon берет 65% от продажной цены самостоятельно изданных книг, в результате чего я разоряюсь.
• Amazon предлагает очень мало возможностей для управления страницей продаж и корзиной покупок.
• Amazon не позволяет мне связываться с моими клиентами по электронной почте и предлагать прямую поддержку и обновления.
• Amazon не позволяет мне доставлять книгу покупателям в формате PDF, который мои клиенты предпочитают читать на экране.

Надеюсь, это поможет вам понять мою причину.

Сожалеем, что у вас возникли проблемы с покупкой книги или набора.

Я использую Stripe для услуг Credit Card и PayPal для поддержки безопасной и зашифрованной обработки платежей на моем веб-сайте.

Некоторые общие проблемы, возникающие у клиентов, включают:

• Возможно, вы сможете дважды проверить правильность своих данных на случай опечатки?
• Может быть, вы могли бы попробовать другой способ оплаты, например PayPal или кредитную карту?
• Может быть, вы сможете поговорить со своим банком на случай, если они заблокируют транзакцию?

Я часто вижу клиентов, пытающихся совершить покупку с помощью внутренней кредитной карты или дебетовой карты , которая не позволяет совершать международные покупки.Это легко преодолеть, поговорив с вашим банком.

Если у вас все еще возникают проблемы, свяжитесь со мной, и я помогу разобраться в них.

Когда вы покупаете книгу на моем веб-сайте и позже просматриваете свою банковскую выписку, возможно, вы увидите дополнительную небольшую комиссию в размере одного или двух долларов.

Оплата не взимается с моего веб-сайта или платежной системы .

Вместо этого комиссия была добавлена ​​вашим банком, эмитентом кредитной карты или финансовым учреждением.Это может быть связано с тем, что ваш банк взимает дополнительную плату за онлайн-транзакции или международные транзакции.

Это редко, но я видел, как это случалось один или два раза раньше, часто с кредитными картами, используемыми предприятиями или крупными корпоративными учреждениями.

Я советую напрямую связаться с вашим банком или финансовым учреждением и попросить их объяснить причину дополнительной платы.

Если вы хотите получить копию платежной транзакции с моей стороны (например, снимок экрана с платежной системы) или налоговую накладную в формате PDF, свяжитесь со мной напрямую.

Я раздаю много контента бесплатно. По сути, это большая часть.

Для меня важно помогать неимущим студентам и практикам, поэтому я предоставляю огромное количество бесплатного контента.

Вы можете получить доступ к бесплатному контенту:

Я очень хорошо об этом подумал и продаю электронные книги по машинному обучению по нескольким важным причинам:

• Я использую выручку для поддержки сайта и всех неплательщиков.
• Я использую выручку для поддержки своей семьи, чтобы я мог продолжать создавать контент.
• Практикующие, которые платят за учебные пособия, с гораздо большей вероятностью проработают их и чему-то научатся.
• Я нацеливаю свои книги на работающих профессионалов, которые с большей вероятностью могут позволить себе материалы.

Да.

Все обновления книги или книг из вашей покупки бесплатны.

Книги обычно обновляются раз в несколько месяцев, чтобы исправлять ошибки, опечатки и быть в курсе изменений API.

Свяжитесь со мной в любое время и проверьте, были ли обновления.Сообщите мне, какая у вас версия книги (версия указана на странице авторских прав).

Да.

Свяжитесь со мной в любое время, если у вас возникнут вопросы о машинном обучении или книгах.

Пожалуйста, задавайте вопросы за раз.

Кроме того, в каждой книге есть заключительная глава о получении дополнительной помощи и дальнейшего чтения, а также указаны ресурсы, которые можно использовать для получения дополнительной помощи.

Да, книги могут помочь получить работу, но косвенно.

Получение работы зависит от вас.

Это проблема соответствия между организацией, ищущей кого-то на должность, и вами с вашими навыками и опытом.

При этом есть компании, которые больше заинтересованы в ценности, которую вы можете принести бизнесу, чем в ваших степенях. Часто это небольшие компании и стартапы.

Вы можете сосредоточиться на обеспечении ценности машинного обучения, обучаясь и получая хорошие навыки решения задач прогнозного моделирования на всех этапах.