Язык python для начинающих: Бесплатный курс Python (питон), самостоятельное обучение

Python — высокоуровневый язык программирования, который ориентирован на повышение производительности разработчика и читаемости кода.  

• Основы программирования (HTML, CSS)
• Написание многопоточного и асинхронного кода
• Знание стандартных паттернов проектирования
• Работа с API и базами данных в SQL
• Разработка веб-приложений, связанных с внешними ресурсами
• Использование основных алгоритмов машинного обучения
• Объектно-ориентированное программирование
• Работа на Linux, Windows, Mac и других операционных системах

Да, это можно сделать с помощью онлайн-курсов по питону, представленных на платформе. Среднее время обучения —  5 месяцев. Стоимость курса может варьироваться от 1 500 ₽ до 100 000 ₽ в зависимости от качества и объёма подготовки. Есть также бесплатные курсы по Python. Многие школы курируют студентов во время всего процесса обучения, выдают лицензированные дипломы и сертификаты, помогают с портфолио, резюме и трудоустройством.

Разработчик на Python может быстро создавать прототипы и разрабатывать приложения, а также интегрировать методы анализа данных и статистики в рабочие процессы. 

Цены устанавливаются в зависимости от многих факторов, включая экспертность, опыт, локацию и рыночные условия. Первый шаг к определению стоимости услуг разработчика — понимание потребностей проекта. В среднем на международных биржах — $30–90 в час (≈2 000–6 500 ₽). В России стоимость услуг Python-разработчика могут начинаться от $14 (≈1000 ₽) в час.

Для понимания ориентировочной стоимости проекта требуется определить направление и объём работы. Как в любой другой отрасли, чем опытнее специалист, тем выше стоимость его услуг. Иногда выгоднее нанять менее опытного фрилансера для простого проекта. Помимо опыта разработки нужно также учитывать и набор специализированных навыков, которые предоставляет специалист.

Учебник по Python – документация по Python 3.9.7

Python – простой в освоении мощный язык программирования. Имеет эффективный структуры данных высокого уровня и простой, но эффективный подход к объектно-ориентированное программирование. Элегантный синтаксис и динамическая типизация Python, вместе с его интерпретируемой природой делают его идеальным языком для написания сценариев. и быстрая разработка приложений во многих областях на большинстве платформ.

Интерпретатор Python и обширная стандартная библиотека находятся в свободном доступе. в исходной или двоичной форме для всех основных платформ с веб-сайта Python, https: // www.python.org/ и может свободно распространяться. Тот же сайт также содержит дистрибутивы и указатели на многие бесплатные сторонние модули Python, программы и инструменты, а также дополнительную документацию.

Интерпретатор Python легко расширяется новыми функциями и типами данных. реализован на C или C ++ (или на других языках, вызываемых из C). Python также подходит в качестве языка расширения для настраиваемых приложений.

Этот учебник неформально знакомит читателя с основными концепциями и особенности языка и системы Python.Помогает иметь Python переводчик удобен для практического опыта, но все примеры самодостаточны, так что руководство также можно читать в автономном режиме.

Описание стандартных объектов и модулей см. В Стандартной библиотеке Python. Справочник по языку Python дает более формальное определение языка. Написать расширений на C или C ++, прочтите Расширение и встраивание интерпретатора Python и Справочное руководство по Python / C API. Есть также несколько книг, в которых подробно рассматривается Python.

Это руководство не пытается быть исчерпывающим и охватывает все функция или даже все часто используемые функции. Вместо этого он вводит многие из Наиболее примечательные функции Python, которые дадут вам хорошее представление о вкус и стиль языка. Прочитав его, вы сможете читать и писать модули и программы Python, и вы будете готовы узнать больше о различные модули библиотеки Python, описанные в стандартной библиотеке Python.

Глоссарий тоже стоит прочитать.

Python Tutorial для начинающих: изучение основ программирования [PDF]

Краткое изложение учебного курса Python

В этом руководстве по Python для начинающих вы изучите основы программирования на Python и продвинутые концепции. Этот курс Python содержит все основы Python от установки до продвинутых вещей, таких как наука о данных Python. Это учебное пособие по программированию на Python поможет вам изучить Python бесплатно с помощью заметок Python и учебного пособия по Python в формате PDF. Эти руководства по Python помогут вам изучить основы Python.

Что такое язык программирования Python?

Python – объектно-ориентированный язык программирования, созданный Гвидо Россумом в 1989 году. Он идеально подходит для быстрого прототипирования сложных приложений. Он имеет интерфейсы для многих системных вызовов и библиотек ОС и расширяется до C или C ++. Многие крупные компании используют язык программирования Python, в том числе NASA, Google, YouTube, BitTorrent и др.

Зачем изучать программирование на Python?

широко используется в искусственном интеллекте, генерации естественного языка, нейронных сетях и других передовых областях компьютерных наук. Более того, Python является одним из самых востребованных языков программирования на рынке, поэтому есть огромные возможности трудоустройства для кандидатов, знающих программирование на Python.

Что вы узнаете из этого учебника Python для начинающих?

В этом руководстве Python для начинающих вы изучите установку Python, переменные, структуру данных, циклы, строки, функции, обработку файлов, Python SciPy, Python JSON, Python с MySQL, матрицу, список Python, Python Regex, PyTest, PyQt, многопоточность, вопросы собеседования по Python и многие другие интересные концепции Python.

Необходимые условия для изучения Python Tutorial?

Это руководство по Python предназначено для абсолютных новичков в изучении Python в Интернете. Однако, если у вас есть базовые знания о каких-либо концепциях языка программирования, таких как циклы, функции и т. Д., Это поможет вам легко изучить Python в Интернете.

Характеристики программирования на Python

• Он предоставляет богатые типы данных и более легкий для чтения синтаксис, чем любые другие языки программирования.
• Это платформенно-независимый язык сценариев с полным доступом к API операционной системы.
• По сравнению с другими языками программирования, обеспечивает большую гибкость во время выполнения.
• Включает в себя основные средства обработки текста Perl и Awk
• Модуль в Python может иметь один или несколько классов и бесплатных функций
Библиотеки
• в Pythons кроссплатформенны, совместимы с Linux, Macintosh и Windows.
• Для создания больших приложений Python может быть скомпилирован с байт-кодом
• Python поддерживает функциональное и структурное программирование, а также ООП
• Поддерживает интерактивный режим, позволяющий взаимодействовать Тестирование и отладка фрагментов кода
• В Python, поскольку нет этапа компиляции, редактирование, отладка и тестирование выполняются быстро.

Приложения языка программирования Python

• Программа видеоигр
• Создание алгоритмов искусственного интеллекта
• Программирование различных научных программ, таких как статистические модели

В этих руководствах по Python мы рассмотрим примеры Python 2 и Python 3.

Лучший способ изучить Python – Руководство по программированию на Python для начинающих

Python – отличный язык программирования для изучения, и вы можете использовать его в различных областях разработки программного обеспечения.Вы можете использовать Python для веб-разработки, анализа данных, машинного обучения, искусственного интеллекта и многого другого.

Из-за огромного количества ресурсов, из которых можно выбирать, иногда трудно определить, какие варианты лучше всего.

Я составил список из 16 руководств по Python для начинающих. В этот список будут входить бесплатные и платные ресурсы.

Вот полный список. Как только вы найдете интересующий вас ресурс, щелкните по этой ссылке, и вы перейдете к более подробному описанию этого ресурса.Если не указано иное, ресурсы бесплатны.

Лучшие учебники по Python для начинающих

1. Изучите Python – полный курс для начинающих (freeCodeCamp)
2. Справочник по Python (Flavio Copes)
3. Учебники по Python для абсолютных новичков (CS Dojo)
4. Программирование для всех (Начало работы с Python ) (Мичиганский университет)
5. Studytonight (studytonight. com/python/)
6. Python Core (SoloLearn)
7. Настоящий Python (realpython.com)
8. Основы Python с Сэмом (freeCodeCamp)
9. Учебники Python для начинающих (Pythonspot)
10. Учебник по Python (PythonForBeginners)
11. Автоматизация скучных вещей с помощью Python (онлайн-книга)
12. Изучите Python 2 (Codecademy)
13. Изучите Python The Hard Way (книга)
14. Ускоренный курс Python для начинающих (Traversy Media)
15. Учебное пособие по Python – Python для начинающих (программирование с помощью Mosh)
16. Научные вычисления с Python (freeCodeCamp)

Изучение Python – Полный курс для начинающих

В этом курсе YouTube freeCodeCamp вы изучите основы программирования, такие как списки, условные выражения, строки, кортежи, функции, классы и многое другое.

Вы также создадите несколько небольших проектов, таких как базовый калькулятор, игра безумных библиотек, приложение-переводчик и игра в угадывание.

The Python Handbook

В этой статье Flavio Copes вы узнаете о строках, списках, кортежах, рекурсии и многом другом.

Вы также узнаете, как устанавливать сторонние пакеты и как работать с виртуальными средами.

В этой серии видеороликов YouTube для начинающих по Python от CS Dojo вы узнаете о словарях, циклах, функциях, объектах и ​​многом другом.

Вы также узнаете, как создать бота для Twitter с использованием Python.

Программирование для всех (начало работы с Python)

В этом курсе Мичиганского университета вы узнаете о функциях, циклах, условных выражениях, переменных и многом другом из знаменитого «Доктора Чака».

Изучив основы, вы можете продолжить изучение остальной части специализации и пройти курс «Структуры данных Python», курс «Использование Python для доступа к веб-данным» и курс «Использование баз данных с Python».

Studytonight

В Studytonight вы узнаете об основах Python, обработке ошибок, ООП, обработке файлов, сложных типах данных, многопоточности и многом другом.

После того, как вы изучите основы, вы можете перейти к другим их модулям, которые включают библиотеку NumPy, Matplotlib, Tkinter, сетевое программирование на Python и веб-парсинг с использованием Beautiful Soup.

Python Core

В курсе Python SoloLearn вы узнаете о строках, переменных, ООП, функциональном программировании и многом другом.Есть множество викторин, задач и проектов, которые вы можете строить по ходу игры.

Для начала вам необходимо создать бесплатную учетную запись.

Real Python

Real Python Tutorials предоставляет разнообразные ресурсы, которые помогут вам изучить Python с помощью статей, видео, проектов и викторин. Вы можете начать работу с базовых курсов по типам данных, циклам, функциям, строкам и структурам данных.

Затем вы можете перейти к обширному списку проектов, который включает создание личного дневника, приложения-портфолио и службы уведомления о ценах на биткойны.

Чтобы получить доступ к полному контенту, вам необходимо стать платным подписчиком.

Основы Python с Сэмом (freeCodeCamp)

Из этой серии YouTube Сэма Фохта вы узнаете о циклах, функциях, строках, рекурсии и многом другом.

Вы также создадите несколько проектов, включая игру в угадывание, список покупок, настольную игру и генератор случайных паролей.

Уроки Python для начинающих

В этой серии учебных пособий Pythonspot для начинающих вы узнаете о типах данных, кортежах, объектах, классах, словарях и многом другом.Вы также узнаете о продвинутых концепциях, таких как рекурсия, лямбда и многопоточность.

Изучив основы, вы можете перейти к машинному обучению, базам данных и графическому интерфейсу пользователя.

Python Tutorial

В этом руководстве PythonForBeginners вы узнаете о функциях, циклах, списках, условных выражениях, обработке ошибок и многом другом.

Изучив основы, вы сможете изучить другие модули на сайте, в том числе парсинг веб-страниц с помощью BeautifulSoup и использование API YouTube в Python.

Автоматизируйте скучный материал с помощью Python

В онлайн-книге «Автоматизируйте скучный материал с помощью Python» вы узнаете о словарях, строках, отладке, регулярных выражениях и многом другом.

Если вы предпочитаете видеоформат, то можете просмотреть серию YouTube, которую собрал Эл Свигарт.

Изучите Python 2

В этом курсе Codecademy вы изучите базовый синтаксис, строки, функции, списки, условные выражения и многое другое. Этот курс также будет охватывать более сложные темы, такие как нарезка списков и лямбда-выражения.

Для прохождения курса вам необходимо создать учетную запись.

Изучите Python трудным путем

Изучив Python 2 трудным путем, вы узнаете о переменных, условных выражениях, функциях, классах, объектах и ​​многом другом. Вы также узнаете, как создать веб-сайт и игру.

У вас также есть возможность ознакомиться с обновленной версией книги – Learn Python 3 The Hard Way. Обе эти книги являются платными.

Ускоренный курс Python для начинающих

В этом курсе Брэда Трэверси на YouTube вы узнаете о списках, кортежах, словарях, функциях, классах и многом другом.Брэд также покажет вам, как работать с файлами и данными JSON.

Учебное пособие по Python – Python для начинающих

В этом курсе «Программирование с помощью Mosh YouTube» вы изучите основы программирования, такие как переменные, циклы, строки, кортежи, функции, классы и многое другое.

Вы также создадите три проекта: один по автоматизации, один по машинному обучению и один по созданию веб-сайта с помощью Django.

Для дополнительной практики вы можете выполнить 53 упражнения Моша на Python для начинающих.

Научные вычисления с Python

В этом сертификационном курсе freeCodeCamp вы узнаете о циклах, списках, словарях, сетях, веб-сервисах и многом другом.

У вас также будет возможность создать пять проектов: арифметический форматер, калькулятор времени, приложение для бюджета, калькулятор площади многоугольника и калькулятор вероятности.

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 наука о данных, веб-разработка, разработка программного обеспечения, разработка игр, автоматизация.Но как лучше всего изучать Python? Это может быть сложно и болезненно понять. Я знаю это по опыту.

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 – это работа над личными проектами, чтобы вы по-настоящему заботились о том, 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 были. 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 индексе 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 «скучный обрыв» .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 с «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 конкретный 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, используя 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 онлайн-ресурсы по «изучению Python» 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

Когда 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 интересны, но при этом не дают вам застрять.

Давайте рассмотрим несколько хороших 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. В конечном итоге 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 их проекты 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

Игры

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

Оборудование / 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. Вам следует 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.
• Посещайте 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.
• Узнайте, ищут ли местные некоммерческие организации разработчиков-добровольцев.
• Найдите проекты, созданные другими людьми, и посмотрите, сможете ли вы их расширить или адаптировать.Github – хорошее место для их поиска.
• 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 забудьте начать 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 выполнен. 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 на основе местоположения, 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, как построить 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. Лишь несколько человек могут на законных основаниях 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 вас интересует, 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 учебных ресурсов по Python – именно здесь, в Dataquest, у нас есть десятки бесплатных руководств по Python, а наша интерактивная обучающая платформа по науке о данных, которая обучает Python, бесплатна для регистрации и включает в себя множество бесплатных уроков.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 изучить 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 для обучения 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 является критически важным навыком, и он указан над всеми остальными техническими навыками в объявлениях о вакансиях в области анализа данных и инженерии данных. Он занимает второе место после SQL в объявлениях о вакансиях аналитика данных. Многие вакансии во всех трех областях потребуют и навыков 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.

Введение в Python

Что такое Python?

Python – популярный язык программирования. Он был создан Guido van Rossum, и выпущен в 1991 году.

Используется для:

• веб-разработка (серверная),
• разработка программного обеспечения,
• математика,
Системные скрипты
• .

Что умеет Python?

• Python можно использовать на сервере для создания веб-приложений.
• Python можно использовать вместе с программным обеспечением для создания рабочих процессов.
• Python может подключаться к системам баз данных. Он также может читать и изменять файлы.
• Python можно использовать для обработки больших данных и выполнения сложной математики.
• Python можно использовать для быстрого создания прототипов или для разработки программного обеспечения, готового к производству.

Почему Python?

• Python работает на разных платформах (Windows, Mac, Linux, Raspberry Pi и т. Д.).
• Python имеет простой синтаксис, аналогичный английскому языку.
• Python имеет синтаксис, который позволяет разработчикам писать программы с меньшим количеством строк, чем в некоторых других языках программирования.
• Python работает в системе интерпретатора, что означает, что код может быть выполнен, как только он будет написан. Это означает, что прототипирование может быть очень быстрым.
• Python можно рассматривать как процедурный, объектно-ориентированный или функциональный.

Полезная информация

• Самая последняя основная версия Python – это Python 3, который мы будем использовать в этом руководстве. Однако Python 2, хотя и не обновляется ничем, кроме обновлений безопасности, по-прежнему довольно популярен.
• В этом руководстве Python будет написан в текстовом редакторе. Можно написать Python в интегрированной среде разработки, такой как Thonny, Pycharm, Netbeans или Eclipse, которые особенно полезны при управлении большими коллекциями файлов Python.

Синтаксис Python по сравнению с другими языками программирования

• Python был разработан для удобства чтения и имеет некоторое сходство с английским языком с влиянием математики.
• Python использует новые строки для завершения команды, в отличие от других языков программирования, в которых часто используются точки с запятой или круглые скобки.
• Python полагается на отступы с использованием пробелов для определения области видимости; например, объем циклов, функций и классов. В других языках программирования для этой цели часто используются фигурные скобки.