Как выучить питон: с нуля и бесплатно изучаем язык программирования / Skillbox Media

что нужно знать, сколько и где учиться

За каждой технологией стоит разработчик, ответственный за ее появление. Например, систему оплаты, которую вы использовали, чтобы оплатить покупку, тоже создал какой-то программист. Разработчики используют компьютеры, чтобы решать проблемы. Часто они делают это в командах, когда проблемы чересчур комплексные.

Для создания программ используют языки программирования. Python — один из самых популярных сегодня, язык общего назначения, используемый в самых разных сценариях. Умение программировать с помощью Python — крайне полезный навык.

В этом руководстве рассмотрим рекомендации относительно того, как учить Python и на чем сделать акценты в процессе.

Зачем учить Python?

Python используется для самых разных сценариев — от создания веб-приложений до анализа данных и решения математических проблем. Его любят как опытные программисты, так и начинающие. И есть масса причин начать учить этот язык.

Зная Python, вы будете востребованным. Умение программировать поможет «оставаться на плаву» по мере того, как мир развивается. Одна только работа в сфере разработки программного обеспечения должна вырасти на 21% за следующие 10 лет.

Бюро статистики труда США оценивает этот показатель как «намного стремительнее среднего». Учитывая количество разработчиков, использующих Python, знание этого языка поможет заложить фундамент в этом направлении.

Python похож на английский. Многие разработчики отмечают, что Python легко учить, потому что он похож на английский. И это правда, ведь язык был спроектирован, чтобы быть лаконичным. Если вы только учитесь программировать, то Python — отличный выбор для старта.

Python широко используется. Такие организации, как Quora, YouTube, Dropbox и IBM всерьез полагаются на Python в своем бизнесе, потому что он гибкий, мощный и простой. Вы также можете использовать язык для решения сложных проблем.

За сколько можно выучить Python?

Скорость изучения Python зависит от вашего расписания и того, что вы понимаете под словом «учить».

Существует не так уж и много людей, о которых можно было бы сказать, что они знают Python всецело. Объем знаний сильно зависит от того, для чего вам нужны эти знания.

Если вы хотите стать специалистом по машинному обучению, то перед вами лежит довольно долгий путь. Но начнем с того, сколько займет знакомство с базовым пониманием языка.

В среднем изучение основ занимает 6-8 недель. Это позволит понимать большую часть строк, написанных с помощью этого языка. Если же у вас в планах data science или любая другая специализированная отрасль, то лучше сразу закладывать месяцы и даже годы.

Можно расписать план обучения приблизительно на 5-6 месяцев. Это подойдет в первую очередь тем, кто работает полный день, и может проводить у компьютера 2-3 часа. Сегодня вы учите что-то, а завтра — практикуетесь.

Однако важно практиковаться каждый день, чтобы быть уверенным в том, что вам удастся получить нужные знания за определенный промежуток времени. В любом случае этот режим легко подстраивать, пожертвовав, например, временем, которое вы тратите на просмотр сериалов.

Для чего нужен Python?

Python — это язык программирования общего назначения, что значит, что он используется в самых разных отраслях. Чаще всего его применяют:

• в веб-разработке,
• при анализе данных,
• в машинном обучении и нейросетях,
• для парсинга/сбора данных,
• в тестировании ПО,
• реже в других областях.

Для Python есть внушительный набор библиотек, которые расширяют язык. Это подразумевает наличие огромного числа сообществ, использующих Python для самых разных целей. matplotlib, например, нужна для data science, а Click — для написания скриптов.

За сколько можно выучить основы?

Изучение основ Python займет как минимум три месяца. При условии уделения минимум 10 часов обучения в неделю.

Но три — это не конкретное число. Если вы захотите погрузиться в какую либо из библиотек, то быстро обнаружите, что общее время увеличивается. Одну только matplotlib можно учить несколько недель, и это всего одна библиотека.

Чем больше времени вы посвящаете обучению, тем быстрее вы будете учиться. Базовые вещи можно разобрать и за несколько дней. Но если вы хотите писать сложные и длинные программы, то сразу ориентируетесь на три месяца.

Лучший способ изучить Python бесплатно

Итак, вы решили изучать Python. Теперь разберемся с тем, как сделать это быстро.

Учитывая количество разработчиков, использующих этот язык, недостатка в обучающих материалах нет. Однако ресурсы — это не главное. Вот что еще вам потребуется.

Шаг 1: определение мотивации

Прежде чем начать изучать программирование на Python, определитесь с мотивацией. Это может показаться не столь важным, однако стоит понимать, с какой целью вы учитесь.

Пусть Python и является относительно легким языком, сам процесс обучения требует времени и энергии. И наличие мотивации поможет оставаться сфокусированным.

Вы хотите начать карьеру разработчика? Или стремитесь разбираться в современных технологиях? Это — хорошие причины, чтобы начать.

Шаг 2: изучите основы Python

Вы можете быть искушены идеей сразу же приступить к разработке сайта, но такой подход не работает. Вы будите тратить часы на устранение ошибок, возможно, разочаруетесь в программировании. Решите — «это не мое».

Для начала лучше изучить основы. А время для собственных проектов всегда будет.

Давайте рассмотрим план изучения Python с нуля:

1. Синтаксис:
   • Как создаются программы Python.
   • Переменные.
   • Типы данных.
   • Вывод инструкций в консоль.
   • Арифметика (базовая математика).
   • Комментарии.
2. Условные конструкции.
   Они помогают управлять потоком программы. Именно с их помощью можно сказать программе, чтобы она выполнила ту или иную задачу при соответствии условию. Например, выполнить какое-то действие после авторизации пользователя.
3. Циклы.
   Разрабатывая программу, вам может потребоваться выполнить одну и ту же логику несколько раз. Например, при создании викторины вы хотите дать пользователю 5 попыток. Цикл — это структура Python, позволяющая запустить определенный код указанное количество раз.
4. Функции.
   Важная структура Python. С их помощью можно избежать повторений. Используя функции, программисты могут создавать код, который проще переиспользовать.
   Например, можно создать функцию, которая складывает два числа. И в следующий раз при необходимости выполнить операцию сложения достаточно будет просто ее вызвать.
   Вот что нужно знать касательно функций в Python:
   • Как они работают.
   • Формальные и реальные параметры.
   • Системные и пользовательские функции.
   • Импорт библиотек.
   • Основы объектно-ориентированного программирования.
5. Списки и словари. После изучения функций можно изучить типы данных для последовательностей.
   1. Списки хранят коллекции похожих данных в одной переменной. Например, список в Python может хранить перечень обуви, продаваемой в определенном магазине. В другом могут быть компании, доставляющие продукты в рестораны. С помощью списков можно хранить похожую информацию в одном месте. Это же позволяет потом проще управлять такими данными.
   2. Словари похожи на списки. С их помощью данные можно хранить в формате ключ-значение. Ключ выступает в качестве ярлыка для хранящегося значения.
   Вот что нужно знать о списках:
   • Основы списков.
   • Как они индексируются.
   • Основы словарей.
   • Сравнение списков и словарей.
   • Структуры данных в Python.
   • Как получить часть списка.
   • Как перебрать элементы списка.
6. Объекты и классы.
   • Python — это объектно-ориентированный язык. Классы — это «чертежи» объектов. Они определяют, как именно объекты будут структурированы, и что они смогут хранить. Разработчики используют классы, чтобы избежать повторений и увеличить эффективность кода.
   • Объекты — это экземпляры класса. Например, класс может определять структуру игрока. Объектом же будет выступать сам игрок. Этот объект будет хранить имя игрока и дату, когда тот зарегистрировался для участия.
7. Работа с файлами.
   Файлы повсеместно используются в Python-программах для хранения и получения информации.
8. Другие подтемы.
   Это лишь некоторые из тем Python, но, освоив их, вы уже будете развиваться как профессиональный разработчик. Дальше в процессе вам будут встречаться все более сложные и продвинутые темы.

Онлайн-курсы по Python

Бесплатный доступ к курсам Skillbox

• Основы Python,
• Веб-верстка для начинающих,
• Разработчик игр на Unity с нуля,
• и еще более 30 курсов по IT-направлениям для каждого.

Онлайн-университет Skillbox открывает 7 дней бесплатного доступа к курсам и интенсивам. Я всегда рекомендую попробовать начать программировать бесплатно. Вы будите уверены, что это действительно вам нравится: получается, подходит язык и хочется писать код всю жизнь.

Udemy — глобальная платформа для обучения онлайн

• Полное руководство по Python 3: от новичка до специалиста.
• Data Science и Machine Learning на Python 3 с нуля.
• Разработка Telegram ботов на Python.
• Полный курс по веб разработке с нуля на Python + Django.
• Парсинг и анализ данных на Python: от азов до автоматизации.

Udemy — глобальная платформа для обучения и преподавания онлайн, где миллионы студентов получают доступ к необходимым знаниям, которые помогают им добиться успеха. Только по теме «python» доступно почти 2000 курсов для начинающих.

Сайты-справочники и ютуб

PythonRu.com

На нашем сайте более 300 статей и уроков по программированию на python. Вы можете узнать что-то конкретное или пройти серию уроков. Например:

1. Уроки Python для начинающих.
2. Стрелялка с Pygame.
3. 19 уроков по Flask.
4. Блог на Django — 35 уроков.
5. Введение в библиотеку pandas.
6. База данных SQLite в python.

Русскоязычные Youtube каналы

Ютуб один из лучших вариантов изучения программирования. Не спешите учить python «за час», лучше посмотрите эти каналы:

• Python программирование / Уроки для начинающих (3 млн просмотров),
• Язык программирования PYTHON для начинающих (1.2 млн просмотров),
• Базовый Python 3 (185 тыс. просмотров),
• Основы Python (105 тыс. просмотров).

Исключительно видео формат не все воспринимают. Если на ютубе не получилось, не опускайте руки, пробуйте текстовые материалы.

Python на Хабре

Множество статей «от разработчиков для разработчиков». Здесь вы найдете последние новости, обзоры и исследования которые касаются Python. Кроме этого, на Хабре есть несколько переводов курсов зарубежных авторов.

Книги по Python

Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения

Эта книга посвящена основам Python: инструкциям if, кортежам и так далее. Из нее вы также узнаете о том, как использовать сторонние библиотеки.

Python. Книга рецептов

Эта книга содержит набор рецептов для Python-программиста. Из нее вы узнаете о том, как использовать язык в разных сценариях. Она также включает код, который поможет в изучении синтаксиса.

Автоматизация рутинных задач с помощью Python

Эта книга нужна тем, кто хочет расширить свои знания Python и уже знаком с основами. С ее помощью вы научитесь писать простые, но мощные скрипты, которые автоматизируют скучную рутину.

После изучения основных тем можно переходить к изучению машинного обучения и data science.

Большая часть современных руководств посвящена Python 3, потому что Python 2 уже отжил свое.

Шаг 3: создание проектов

Лучший способ научиться программировать — разрабатывать собственные проекты. Это помогает применять полученные знания и учиться, пробуя новое.

Чем больше вы пишите на Python, тем больше учитесь. Вы ставите цель, следуете ей и одновременно получаете новые навыки.

И даже это еще не все. Это также помогает развивать свое портфолио. А с его помощью вы сможете предлагать свои услуги работодателям.

Но прежде чем вы начнете создавать что-то масштабное, попробуйте с чего-нибудь попроще. Главное — создавать что-то, что развивает ваши способности.

Советы по созданию первых проектов

Единственное, что ограничивает вас в отношении собственного проекта — это воображение. Вы можете создать что угодно: сайт, чтобы рассказывать о любимых фильмах, алгоритм для предсказывания цены на авокадо и что-либо еще. Если же придумать что-нибудь не получается, то вот некоторые советы:

• Посмотрите, что создают другие разработчики.
• Поищите открытый исходный код, в развитии которого можно было бы поучаствовать. У GitHub даже есть руководство на эту тему.
• Займитесь волонтерством и предоставьте свои навыки местной некоммерческой организации.
• Добавьте новые функции в уже существующее приложение.
• Присоединитесь к сообществу разработчиков в slack или телеграме, чтобы знать, чем они занимаются.

Главное — начинать с малого. Например, вы можете создать трекер привычек. Вот еще несколько идей для проекта:

• Инструмент, предсказывающий стоимость акций.
• Сайт для показа рейтинга фильмов.
• Приложение, чтобы делиться любимыми книгами с друзьями.
• Телеграм бота для списка дел.
• Приложение для отслеживания привычек.
• Игру гонки.
• Консольный покер или блэкджек.
• Сайт для сокращения ссылок.
• Инструмент, который агрегирует интересующий вас контент.

Шаг 4: Развивайтесь для создания более сложных проектов

Создав несколько простых проектов, вы готовы переходить к боле сложным. Это может быть в том числе функциональное расширение уже существующих.

Предположим, ваш первый проект был сайтом со списком фильмов. Следующим шагом может быть добавление возможности пользователям создавать собственные списки.

Вот какие вопросы стоит задавать себе, рассматривая идеи для проектов:

• Можно ли улучшить что-то в уже существующей программе?
• Добавить в проект новые функции?
• Добавить платежную систему, чтобы позволить пользователям покупать доступ?
• Использовать внешние данные для улучшения программы?
• Задействовать сторонние библиотеки?

Вам всегда должно быть интересно работать над проектами. Если столкнулись с препятствием, просите о помощи. Для улучшения навыков нужно просто практиковаться.

Выводы

В начале своего пути изучите основы языка. Познакомьтесь с синтаксисом, условными конструкциями, циклами и списками.

После этого переходите к созданию простых проектов. Это поможет развивать навыки на практике и добавлять результаты в свое портфолио.

Изучение Python требует настойчивости, усилий и времени. Однако этот навык вы сможете использовать в самых разных сферах своей жизни.

Как я начал учить Python и ничего не произошло / Хабр

Вы когда-нибудь видели лендинги курсов по программированию? Наверняка да, ведь времена «мидлов за полгода» и «джунов за три месяца» отгремели совсем недавно. Страницы многих успешных эдтех-компаний здесь похожи. За обещаниями золотых гор на золотых песках удаленки мы вглядываемся в светлые лица преподавателей, и после reasons to believe нас встречает… программа обучения. Двух-, а то и трехуровневая простыня со всеми важными темами. И чем их больше, тем лучше: ведь на другой чаше весов уже поджидает стоимость курса.

Стремление показать товар лицом — это, конечно, похвально. Но есть у такой дотошности и обратный эффект: неуверенность в себе. Вчерашним «выпускникам филфака», к которым с натяжкой отношу себя и я, становится страшно. В этом посте я постараюсь всех нас ободрить и расскажу, как преодолел базовый курс Python.

Немного о себе. Моя работа всегда была связана с текстами. В основном айтишными. Я много пишу с экспертами на разные темы, но никакими системными знаниями о языках программирования в итоге не оброс. До этого курса моим высшим достижением был фан-сайт группы «Кино», написанный на информатике с Dreamweaver. На фоне одноклассников с кодом в блокноте выглядело круто, но в голове осталось немного (спасибо, визивиг).

Перемещаемся лет на 17 вперед. В конце прошлого года я получил для бесплатного знакомства экспресс-курс Python «Программирование — и точка». Не буду ссылаться на создателей, чтобы не обвинили меня в рекламе, по названию найти можно быстро.

А теперь время дневниковых записей: как я провел январь.

Первые «умные слова»

В моем экспресс-курсе не обошлось без обзорной лекции о базовых вещах. Что такое компьютер, я более-менее представлял. Думал, что совсем заскучаю, но получил в свой словарь два новых термина: «компилируемый язык» и «интерпретируемый язык». Следом в зачет пошел одобрительный кивок друга-программиста — когда за пивом поведал ему новость о своем курсе и вывалил эту пару определений. И это мне еще про Python ни слова не сказали!

Среда разработки

На курсе использовали среду PyCharm. Раньше я использовал среды разработки только «в режиме просмотра», чтобы, будучи гострайтером, копипастить чужой и непонятный мне код в чужие же посты. Теперь я встал на место тех самых экспертов и должен сам врубаться, что вижу в редакторе.

Здесь и далее я буду отражать свои эмоции от обучения. Они адресованы в первую очередь тем, кто делает первые шаги в программировании, как я, или вообще сомневается в этой затее. Так вот: современные среды разработки — это восторг. PyCharm сам готовит все необходимое для работы, нужно только скачать Pycharm и установить его (по дефолту это бесплатно). Цветовое выделение кода срабатывает на лету; со временем я запомнил, как должны выглядеть те или иные слова, что я вбиваю, и неправильный цвет мгновенно напоминал мне об опечатке или другой проблеме. А еще PyCharm сразу сообщает об ошибках, причем делит их на фатальные (без которых не заработает) и нефатальные («лучше так не делать, могут быть проблемки»). Максимально дружелюбная среда для работы.

Переменные, числа и математика

Пошли первые темы непосредственно о питоне. Получил пачку советов о том, как называть переменные. Правила здесь несложные, просто учту, что переменных может быть много и поэтому нужно называть их осмысленно. Но при этом не растекаться, потому что писать их придется часто. Написал hello world — бонус к мотивации!

Числа были вынесены отдельной темой. Точнее, типы чисел. Показалось, что это тема, скорее, для общего развития: концепциям, которые я осознавал и раньше, просто дали определения.

Условные конструкции

Начались задачи. Простые математические задачи на базовые арифметические действия и логику. Если понимаешь, как в принципе это делать, то оформить в код будет легко. Любую задачку всегда можно запустить в среде разработки, прежде чем копипастить код для проверки. Когда можешь проверить себя самостоятельно, это успокаивает.

Условные конструкции открыли и мой первый затык. Когда мы утверждаем, что нечто равно чему-то, нужно ставить “=”. Когда мы проверяем, что нечто равно чему-то, нужно ставить “==”. Двойное равно не входило в мой лексикон чуть ли не до финального проекта. А PyCharm не писал, что это ошибка. Много раз я шерстил вроде бы нормальный код вдоль и поперек, пока в голове не улеглось.

На этом этапе пришлось первый раз идти в гугл, потому что тип данных boolean проскользнул мимо внимания. Понял, что логические значения выглядят как обычные слова без кавычек, а еще Python может воспринимать из контекста, даже если они не написаны. Прямо как в человеческом языке 🙂 Впоследствии эта тема не особо мне пригодилась, но есть ощущение, что на более сложном уровне она становится важнее.

Списки и циклы

Если мы хотим перебрать что-то в диапазоне, например, от 1 до 5, мы пишем: for i in range(1, 6). Последнее число в диапазон НЕ включается, а первое включается. Ок, смирился. Можно обратиться к элементам диапазона с конца, используя отрицательные числа. Это удобно. Но при этом первый элемент списка — он для питона не первый, он нулевой, счет с нуля идет. Особенности нумерации — это первое, что меня удивило в языке. Вероятно, на более глубоких уровнях познания это имеет логическое обоснование. Привыкаю и смотрю дальше.

Ага, врубился

К этому моменту я уже привык, что в программировании все нужно объявлять и объяснять. Окей, я объявил, например, что ввожу с клавиатуры некоторый диапазон, в котором должен работать обработчик (обработчик?) for, вот этот самый range. Но как обозначить i так, чтобы обработчик понял, что нужно двигаться по диапазону? Да никак! Эта “i” выглядела для меня так, будто появляется из ниоткуда, но при этом подразумевала именно то, что мне нужно. В других примерах я увидел, что вместо “i” можно указать “_”, а потом узнал, что подойдет любой символ.

В этот момент я был как никогда близок к тому, чтобы все бросить. Спасибо, Stack Overflow, ты прекрасен! И спасибо другим ребятам, что проходили курс: в ответ на мое нытье они признались, что до циклов еще не дошли, порадовались моему прогрессу и вовремя приподняли мотивацию.

Функции и рекурсия

Объединил их в один раздел, потому что проскочил обе со всеми домашками быстро. Спойлер: это подвело меня в финальном проекте. Кроме того, я, кажется, не понял до конца, что нужно писать после названия функции в скобках, когда мы объявляем ее через def. Но этот пробел не помешал мне с заданиями, которые, видимо, были слишком простые.

Рекурсия, как концепция, показалась очаровательной. Вдохновила на внеклассное чтение, провел весь вечер, залипая на фракталы 🙂

Структуры данных 

Здесь я почувствовал, что делаю какие-то реально полезные вещи. Некоторые домашки были связаны с обработкой произвольных текстов. Да я целый MVP «Антиплагиата» вот этими руками сваял! Помимо синтаксиса, нужно было усвоить понятие итерируемости, и дело в шляпе. Ах да, в памяти осталось, что кортежи очень нужны, но постигну их подлинное величие я когда-нибудь потом.

Классы

Курс клонился к завершению, и классы в нем рассматривали, как мне показалось, на базовом уровне. Вероятно, они становятся нужны в гораздо более масштабных проектах, чем те, с которыми я столкнулся в домашках. В заданиях по классам нужно было только продемонстрировать, что я понял синтаксис и смысл понятия. Ценнее здесь был ознакомительный микромодуль про ООП и другие парадигмы программирования. Возможно, я когда-нибудь копну эту тему глубже, но к тому моменту я уже очень хотел приступить к финальному проекту.

Модули

Классическое начало Fallout представляете? Вспомните момент, когда вылезаешь из убежища/пещеры в совершенно новый, открытый мир — где не знаешь, чего и ждать, так что ждешь всего и побольше. То же самое и с модулями Python. Целая вселенная возможностей оказалась на расстоянии строчки-двух импорта. Таким же когда-то мне представлялся мир модов на скайрим, но кайфа от побед в питоне я получил больше 🙂

Для финального проекта я подгрузил функцию выбора случайного элемента списка. И Tkinter.

Выход из убежища в Fallout 4

Итоговый проект

Курс не включал гайдов по итоговому проекту, но я знал, что согласно плану создателей курса, я должен был сделать тренажер с флеш-картами для изучения иностранного языка. Это когда тебе дают определение слова, а ты должен написать, что это за слово. И так много-много раз в случайном порядке до полного запоминания. К тому моменту я закончил прекрасную игру Yakuza 0, богатую новыми для меня словами и фразами на английском. В итоге выписал штук 80 — база готова.

Tkinter я кое-как осваивал уже сам, по многочисленным гайдам в Сети. Предварительно отрисовал простенькую блок-схему с user journey. Помимо рандомного выбора определений поставил ограничение на 20 карточек за сессию и подсчет правильных ответов — с выдачей какого-нибудь игрового персонажа в зависимости от результата.

Думаю, вы представляете, как это примерно должно работать. У меня получилось где-то 80 строчек кода (не считая словарную базу). В них входило 10–15 модулей (графических элементов) Tkinter и три функции — проверка ответов с подсчетом результата, переход на следующий вопрос с подсчетом показанных карточек, создание финального сообщения на основе числа верных ответов.

Самое классное здесь не то, что я сделал проект сам с нуля, нет. Самое классное — что в начале работы я не имел представления о том, как будет выглядеть большая часть проекта. Всё вырисовывалось постепенно, за каждым поворотом к цели я открывал что-то новое, переписывал, переставлял, стремился к тому, чтобы всё вышло по ТЗ. И оно вышло, да! Я смог сделать из этого готовое приложение — можно было показать его даже без пайчарма.

К чему всё это?

Все истории успеха начинающих программистов строятся по одному шаблону. Я и сам написал таких не один десяток. На сцену выходит лирический герой, вызывает сострадание, принимает волшебную таблетку программирования — и вот перед нами лучезарный рыцарь в сияющих IT-доспехах. Окей, таков путь.

Моя сюжетная арка обошлась без диснеевских штучек и даже в масштабе единственного персонажа не привела к особым переменам. Я продолжу заниматься тем, что умею вроде бы неплохо — мне это нравится. Но я просто не смог оставить без внимания то ощущение прекрасного, тот эмоциональный подъем, что дало мне знакомство с программированием.

Надеюсь, и в вашей работе всё еще находится место таким эмоциям. Успехов!

Как выучить Python (шаг за шагом) в 2022 году

Изучение Python было для меня чрезвычайно трудным, но это не должно было быть так.

Чуть более десяти лет назад я окончил колледж со степенью по истории и имел мало перспектив. Затем я стал успешным инженером по машинному обучению, консультантом по науке о данных, а теперь — генеральным директором Dataquest.

Однако это не история успеха за одну ночь. Мой путь к изучению Python был долгим, неэффективным и часто разочаровывающим.

Если бы я мог сделать это снова, я бы следовал шагам, которыми я собираюсь поделиться с вами в этой статье. Это ускорило бы мою карьеру, сэкономило бы тысячи часов потраченного впустую времени и предотвратило бы сильный стресс.

Это руководство покажет вам, как правильно изучать Python.

Шаг 1: понять, почему большинство терпит неудачу

Изучение Python не должно быть трудным. На самом деле, если вы используете правильные ресурсы, это может быть легко (и весело).

Проблема с большинством учебных ресурсов

Многие курсы усложняют изучение Python. Чтобы проиллюстрировать свою точку зрения, я приведу вам личный пример.

Когда я впервые начал изучать Python, я хотел заниматься тем, что меня вдохновляло, например создавать веб-сайты. К сожалению, курс, который я проходил, заставил меня потратить несколько месяцев на синтаксис. Это была агония.

На протяжении всего курса код Python продолжал выглядеть чужеродным и запутанным. Это было похоже на чужой язык. Неудивительно, что я быстро потерял интерес.

К сожалению, большинство руководств по Python очень похожи на это. Они предполагают, что вам нужно изучить весь синтаксис Python, прежде чем вы сможете начать делать что-то интересное. Стоит ли удивляться, что большинство людей сдаются?

Вместо того, чтобы тратить время на эти обыденные задачи, вы можете испытать настоящие острые ощущения от Python. Подумайте об анализе данных, создании веб-сайта или создании автономного дрона с искусственным интеллектом!

Более простой способ

После многих неудачных попыток я нашел способ, который мне больше подошёл. На самом деле, я считаю, что это лучший способ научиться программированию на Python.

Во-первых, я потратил как можно меньше времени на заучивание синтаксиса Python . Затем я взял то, что узнал, и сразу же с головой погрузился в проект, который мне действительно показался интересным.

Выполнение описанных ниже шагов не только веселее, но и позволяет учиться с невероятной скоростью!

На самом деле, именно благодаря этому лучшему способу обучения я создал Dataquest. Наши курсы по науке о данных помогут вам создавать проекты немедленно, с минимальными затратами времени на скучные вещи. Ознакомьтесь с нашими курсами здесь. Регистрация бесплатна .

Шаг 2. Определите, что вас мотивирует

Хорошая новость: любой может достичь высокого уровня владения Python при наличии правильной мотивации.

Будучи новичком, я изо всех сил старался не заснуть, пытаясь запомнить синтаксис. Однако когда мне нужно было применить основы Python для создания интересного проекта, я с радостью не спал всю ночь, чтобы закончить его.

Какой здесь урок? Вам нужно найти то, что вас мотивирует, и получить от этого удовольствие! Для начала найдите одну или две интересующие вас области:

• Наука о данных/Машинное обучение
• Мобильные приложения
• Веб-сайты
• Информатика
• Игры
• Обработка и анализ данных
• Оборудование/датчики/роботы
• Автоматизация рабочих задач

Да, вы можете создавать роботов с помощью языка программирования Python! Из кулинарной книги Raspberry Pi.

Шаг 3. Быстро изучите базовый синтаксис

Знаю, знаю. Я сказал, что мы потратим как можно меньше времени на синтаксис. К сожалению, полностью пропустить этот шаг нельзя.

Вот несколько хороших ресурсов, которые помогут вам изучить основы Python, не убивая вашу мотивацию:

• Dataquest — курс Python для основ науки о данных — я начал Dataquest, чтобы упростить изучение Python и науки о данных. Dataquest обучает синтаксису Python в контексте изучения науки о данных. Например, вы изучите основные команды Python, анализируя данные о погоде.
• Learn Python the Hard Way — Книга, в которой изучаются концепции Python, начиная с основ и заканчивая более углубленными программами.
• Учебник по Python — Учебник на основном сайте Python.

Не могу не подчеркнуть: Узнайте, какой синтаксис вы умеете, и двигайтесь дальше. В идеале на эту фазу вы потратите пару недель, но не больше месяца.

Чем раньше вы приступите к работе над проектами, тем быстрее вы научитесь. Вы всегда можете вернуться к синтаксису позже, если это необходимо.

Краткое примечание: изучайте Python 3, а не Python 2. К сожалению, многие онлайн-ресурсы для изучения Python по-прежнему преподают Python 2. Но Python 2 больше не поддерживается, поэтому ошибки и дыры в безопасности исправляться не будут!

Шаг 4. Создание структурированных проектов

Изучив базовый синтаксис Python, начинайте создавать проекты. Немедленное применение знаний поможет вам запомнить все, что вы узнали.

Лучше начинать со структурированных проектов, пока вы не почувствуете себя достаточно комфортно, чтобы делать проекты самостоятельно. Здесь, в Dataquest, мы стратегически включили структурированные проекты практически во все наши курсы Python. Таким образом, вы сможете сразу применить полученные знания.

Вот несколько примеров реальных проектов Dataquest. Какой из них разжигает ваше любопытство?

• Побег из тюрьмы: Где и когда происходит большинство побегов из тюрьмы на вертолете? Узнайте с помощью этого управляемого проекта для начинающих Python.
• Очистка данных и визуализация в стиле «Звездных войн». Фанаты «Звездных войн» не захотят пропустить этот структурированный проект с использованием реальных данных из фильма.
• Прогнозирование цен на автомобили. Используйте рабочий процесс машинного обучения для прогнозирования цен на автомобили.
• Предсказание погоды с помощью машинного обучения: узнайте, как обучить модель машинного обучения для предсказания погоды.
• Изучение данных о продажах автомобилей на eBay: проанализируйте и очистите реальный набор данных о продажах автомобилей с eBay.
• Прогнозирование сердечных заболеваний: Создайте классификатор k-ближайших соседей, чтобы предсказать, могут ли пациенты подвергаться риску сердечных заболеваний.

Вдохновение для структурированных проектов

Когда дело доходит до структурированных проектов, не существует единственно правильного места для начала. Лучшие ресурсы для вас будут зависеть от того, что вас мотивирует, а также от ваших целей в программировании на Python.

Вас интересует общая наука о данных или машинное обучение? Вы хотите создать что-то конкретное, например, приложение или веб-сайт? Вот несколько рекомендуемых ресурсов для вдохновения, организованных по категориям:

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 строите сложные алгоритмы, включая нейронные сети и деревья решений.
• Документация Scikit-learn — Scikit-learn — это основная библиотека машинного обучения Python. У него есть отличная документация и учебные пособия.
• CS109 — это курс Гарварда, который преподает Python для науки о данных. У них есть некоторые из их проектов и других материалов в Интернете.

Мобильные приложения

• Kivy Guide — Kivy — это инструмент, позволяющий создавать мобильные приложения с помощью Python. У них есть руководство по началу работы.

Сайты

• Учебное пособие по Bottle — еще один веб-фреймворк для Python. Вот руководство по началу работы с ним.
• How To Tango With Django — руководство по использованию Django, сложного веб-фреймворка Python.

Игры

• Учебники по Pygame. Вот список руководств по Pygame, популярной библиотеке Python для создания игр.
• Making Games with Pygame — книга, в которой рассказывается, как создавать игры на Python.

Изобретите собственные компьютерные игры с помощью Python — книга, в которой рассказывается, как создавать несколько игр с использованием Python.

Пример игры, которую можно сделать с помощью Pygame. Это Barbie Seahorse Adventures 1.0 от Фила Хэсси.

Оборудование/датчики/роботы

• Использование Python с Arduino — Узнайте, как использовать Python для управления датчиками, подключенными к Arduino.
• Изучение Python с Raspberry Pi — Создавайте аппаратные проекты с помощью Python и Raspberry Pi.
• Изучение робототехники с использованием Python — Узнайте, как создавать роботов с помощью Python.
• Поваренная книга Raspberry Pi — узнайте, как создавать роботов с помощью Raspberry Pi и Python.

Скрипты для автоматизации вашей работы

• Автоматизируйте скучные вещи с помощью Python — узнайте, как автоматизировать повседневные задачи с помощью Python.

Проекты имеют решающее значение. Они расширяют ваши возможности, помогают изучить новые концепции Python и позволяют продемонстрировать свои способности потенциальным работодателям. После того, как вы сделали несколько структурированных проектов, вы можете перейти к работе над своими собственными проектами.

Шаг 5. Самостоятельная работа над проектами Python

После того, как вы проработали несколько структурированных проектов, пришло время наращивать темпы. Вы можете ускорить свое обучение, работая над независимыми проектами Python.

Вот ключ: Начните с небольшого проекта. Лучше закончить небольшой проект, чем браться за огромный проект, который никогда не будет завершен.

8 советов по открытию увлекательных проектов Python

Я знаю, что найти хороший проект Python для работы может быть сложно. Вот несколько советов, как найти интересные проекты:

• Расширьте проекты, над которыми вы работали раньше, и добавьте больше функций.
• Ознакомьтесь с нашим списком проектов Python для начинающих.
• Посетите встречи Python в вашем районе и найдите людей, работающих над интересными проектами.
• Найдите пакеты с открытым исходным кодом, в которые можно внести свой вклад.
• Узнайте, ищут ли местные некоммерческие организации разработчиков-добровольцев.
• Найдите проекты, созданные другими людьми, и посмотрите, сможете ли вы расширить или адаптировать их. Github — хорошее место для начала.
• Просмотрите сообщения в блогах других людей, чтобы найти интересные идеи для проектов.
• Подумайте об инструментах, которые облегчат вашу повседневную жизнь. Затем постройте их.

17 идей для проектов Python

Нужно больше вдохновения? Вот несколько дополнительных идей для вашего творчества:

Идеи проекта по науке о данных/машинному обучению

• Карта, которая визуализирует выборы по штатам
• Алгоритм, предсказывающий местную погоду
• Инструмент, предсказывающий фондовый рынок
• Алгоритм автоматического суммирования новостных статей

Попробуйте сделать более интерактивную версию этой карты из RealClearPolitics.

Идеи проекта мобильного приложения

• Приложение для отслеживания расстояния, которое вы проходите каждый день
• Приложение, которое отправляет вам уведомления о погоде
• Чат в режиме реального времени с определением местоположения

Веб-сайт Project Ideas

• Сайт, который поможет вам спланировать свое питание на неделю
• Сайт, позволяющий пользователям просматривать видеоигры
• Платформа для заметок

Идеи проекта Python Game

• Мобильная игра с определением местоположения, в которой вы захватываете территорию
• Игра, в которой вы решаете головоломки с помощью программирования

Аппаратное обеспечение/датчики/роботы Проектные идеи

• Датчики, которые контролируют ваш дом удаленно
• Умный будильник
• Беспилотный робот, обнаруживающий препятствия

Идеи проекта автоматизации работы

• Скрипт для автоматизации ввода данных
• Инструмент для извлечения данных из Интернета

Суть в том, чтобы что-то выбрать и сделать. Если вы слишком зацикливаетесь на поиске идеального проекта, вы рискуете так и не начать его.

Мой первый независимый проект заключался в адаптации моего автоматизированного алгоритма оценки эссе с R на Python. В итоге это не выглядело красиво, но дало мне чувство выполненного долга и направило меня на путь развития моих навыков.

Помните: препятствия неизбежны. По мере создания проекта вы столкнетесь с проблемами и ошибками в коде. Вот несколько ресурсов, которые помогут вам.

3 лучших ресурса Python, которые помогут выйти из тупика

Не позволяйте неудачам обескуражить вас. Вместо этого ознакомьтесь со следующими полезными ресурсами:

• StackOverflow — сайт вопросов и ответов сообщества, на котором люди обсуждают вопросы программирования. Вопросы по Python можно найти здесь.
• Google — Наиболее часто используемый инструмент любого опытного программиста. Очень полезно при попытке устранить ошибки. Вот пример.
• Документация по Python — хорошее место для поиска справочных материалов по Python.

Шаг 6. Продолжайте работать над более сложными (и более сложными) проектами

По мере того, как вы добиваетесь успеха в независимых проектах, продолжайте увеличивать сложность и объем своих проектов. Изучение Python — это процесс, и вам понадобится импульс, чтобы пройти через него.

Как только вы полностью освоитесь с тем, что строите, пришло время попробовать что-нибудь посложнее. Продолжайте находить новые проекты, которые бросают вызов вашим навыкам и подталкивают вас к росту.

5 Советы по освоению Python

Вот несколько идей на тот случай, когда придет время:

• Попробуйте научить новичка создавать один из ваших проектов.
• Спросите себя: можете ли вы масштабировать свой инструмент? Может ли он работать с большим количеством данных или обрабатывать больше трафика?
• Попробуйте ускорить работу вашей программы.
• Представьте, как вы могли бы сделать свой инструмент полезным для большего числа людей.
• Представьте, как коммерциализировать то, что вы сделали.

Вперед с Python

Помните, что Python постоянно развивается. В мире есть всего несколько человек, которые могут заявить, что полностью понимают Python. И это люди, которые его создали!

И что тебе остается? В постоянном состоянии обучения и работы над новыми проектами, чтобы отточить свое мастерство.

Через шесть месяцев вы обнаружите, что оглядываетесь на свой код и думаете о том, насколько он ужасен. Не отчаивайтесь! Когда вы доберетесь до этой точки, вы поймете, что находитесь на правильном пути.

Если вы относитесь к тому типу людей, которые преуспевают в минимальной структуре, то у вас есть все, что вам нужно, чтобы начать свое путешествие. Однако, если вам нужно немного больше рекомендаций, вам могут помочь наши курсы.

Я основал Dataquest, чтобы помочь людям быстро учиться и избегать вещей, которые обычно заставляют людей бросать работу. Вы будете писать настоящий код за считанные минуты и завершать реальные проекты за несколько часов.

Если вы хотите выучить Python, чтобы стать бизнес-аналитиком, аналитиком данных, инженером данных или специалистом по данным, у нас есть пути карьерного роста, которые предназначены для того, чтобы вы прошли путь от новичка до готовой работы за несколько месяцев. Или вы можете сначала окунуться в воду и протестировать наш вводный курс Python здесь.

Общие вопросы по Python

Сложно ли изучать Python?

Изучение Python, безусловно, может быть сложной задачей. Однако если вы воспользуетесь описанным здесь пошаговым подходом, вы обнаружите, что это намного проще, чем вы думаете.

Можно ли выучить Python бесплатно?

Существует множество бесплатных обучающих ресурсов по Python. Например, у нас в Dataquest есть десятки бесплатных руководств по Python. Вы можете бесплатно зарегистрироваться на нашей интерактивной обучающей платформе по науке о данных.

У бесплатного обучения есть один недостаток: чтобы учиться эффективно, вам нужно объединить несколько бесплатных ресурсов. Это означает, что вы потратите дополнительное время на изучение того, что вам нужно выучить дальше и как это выучить.

Премиум-платформы могут предлагать лучшие методы обучения (например, интерактивное кодирование в браузере, предлагаемое Dataquest). Они также экономят ваше время на поиск и создание собственной учебной программы.

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

Да. Python — отличный язык для начинающих программистов, потому что вам не нужен предварительный опыт работы с кодом, чтобы его освоить. Dataquest помогает студентам, не имеющим опыта программирования, устроиться на работу в качестве аналитиков данных, специалистов по данным и инженеров данных.

Сколько времени нужно, чтобы изучить Python?

Изучение языка программирования немного похоже на изучение разговорного языка — вы никогда не закончите ! Это потому, что языки развиваются, поэтому всегда есть чему учиться! Тем не менее, вы можете довольно быстро научиться писать простой, но функциональный код Python.

Сколько времени потребуется, чтобы подготовиться к работе? Это зависит от ваших целей, конкретной работы, которую вы ищете, и того, сколько времени вы можете посвятить учебе.

учащихся Dataquest, опрошенных нами в 2020 году, сообщили, что достигли своих учебных целей менее чем за год. Многие сделали это менее чем за полгода . И это при не более десяти часов обучения в неделю.

Как я могу быстрее выучить Python?

Найдите платформу, которая обучает Python (или создайте для себя учебную программу) специально для того навыка, который вы хотите освоить (например, Python для разработки игр или Python для обработки данных).

Таким образом, вы не тратите время на изучение вещей, не связанных с вашей повседневной работой с Python.

Нужна ли вам сертификация Python, чтобы найти работу?

Вероятно, нет. В науке о данных сертификаты не имеют большого значения. Работодатели заботятся о навыках, а не о бумажных документах.

Перевод? GitHub, полный отличного кода Python, гораздо важнее, чем сертификат.

Стоит ли изучать Python 2 или 3?

Python 3, без проблем. Несколько лет назад это все еще было предметом дискуссий. Некоторые экстремисты даже утверждали, что Python 3 «убьет Python». Этого не произошло. Сегодня Python 3 повсюду.

Подходит ли Python за пределами науки о данных/машинного обучения?

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

Мы преподаем Python для науки о данных и машинного обучения. Однако вы можете применить свои навыки Python в другой области. Вы обнаружите, что он используется в финансах, веб-разработке, разработке программного обеспечения, разработке игр и многом другом.

Некоторые навыки анализа данных в Python могут быть полезны и для многих других работ. Например, если вы работаете с электронными таблицами, есть вероятность, что с Python вы могли бы делать некоторые вещи быстрее и лучше.

Возможности Python действительно безграничны. Станьте частью революции. Готовы начать? Узнайте больше о том, как Dataquest может помочь вам изучить Python онлайн, и зарегистрируйтесь сегодня без риска.

Изучение Python онлайн | Лучшие колледжи

к

Шэрон Уилфонг

Прочитать полную биографию

Писатель

Помимо учебных курсов, технологий и карьеры в BestColleges, Шэрон Уилфонг занимается SaaS, маркетингом, производством медиа, образованием и контентом, посвященным образу жизни. Она также является отмеченным наградами сценаристом, автором мемуаров и поэтом.

…

Чек

Отредактировано

Мэдисон Хён

Прочитать полную биографию

редактор

Мэдисон Хоэн работала помощником редактора в BestColleges, занимаясь составлением рейтингов учебных курсов по кодированию и квалифицированными профессиями. Она увлечена предоставлением читателям альтернатив традиционному четырехлетнему колледжу. Она имеет степень бакалавра английского языка…

Чек

Рассмотрено

Monali Mirel Chuatico

Прочитать полную биографию

Рецензент

Монали Чуатико — инженер данных в Mission Lane и руководитель отдела анализа данных в некоммерческой организации COOP Careers. Там Монали помогает выпускникам и молодым специалистам преодолеть неполную занятость, обучая их инструментам анализа данных и консультируя их по …

Обновлено 18 апреля 2023 г.

Узнайте больше о нашем процессе редактирования

6 минут чтения

Поделиться этой статьей

BestColleges.com — это сайт, поддерживаемый рекламой. Рекомендуемые или доверенные партнерские программы, а также все результаты поиска, поиска или подбора школ предназначены для школ, которые выплачивают нам компенсацию. Эта компенсация не влияет на рейтинги наших школ, справочники ресурсов или другую независимую от редакции информацию, опубликованную на этом сайте.

• Гвидо ван Россум поделился первой версией Python в USENET в феврале 1991 года.
• Python — это язык программирования, используемый в различных отраслях, от науки о данных до веб-разработки.
• Python легко освоить благодаря простому синтаксису, напоминающему английский язык.
• Студенты могут изучать Python онлайн с помощью бесплатных курсов или интенсивного учебного курса по программированию.

Гвидо ван Россум разрабатывал Python чуть более года, прежде чем опубликовать первую версию в USENET в феврале 1991 года. Как ни странно, он назвал язык программирования в честь «Летающего цирка Монти Пайтона», известного британского комедийного сериала.

Сегодня профессионалы из разных отраслей изучают Python для автоматизации задач, обработки данных, создания веб-приложений и повышения безопасности. Вы можете изучать Python онлайн, даже если вы новичок и не имеете опыта работы с языками программирования.

Python — это высокоуровневый язык программирования общего назначения с обширной стандартной библиотекой и различными сторонними расширениями. Последний дистрибутив исходного кода Python доступен на сайте python.org.

Для изучения языка доступно множество учебных пособий, таких как онлайн-курсы Python, учебные курсы по кодированию и книги. Более того, Python имеет большое и активное сообщество, занимающееся его разработкой.

Если вам интересно, как выучить Python и с чего начать, подумайте, почему вы хотите его изучать. Понимание того, как люди используют Python, может помочь вам определиться с шагами, которые вы предпринимаете.

Для чего используется Python?

Python — универсальный язык программирования. Это позволяет профессионалам проводить сложные вычисления, извлекать данные и обрабатывать их, а также создавать алгоритмы машинного обучения. Аналитики могут использовать его для создания визуализаций данных, таких как графики, круговые диаграммы и гистограммы.

Разработчики используют Python для связи с базами данных и маршрутизации URL-адресов с помощью таких сред, как Django. Python может отправлять, извлекать и обрабатывать данные на внутренней стороне (на стороне сервера) разработки веб-сайта или приложения.

Это также лучший язык программирования кибербезопасности для доступа к серверам, анализа вредоносных программ и сканирования сетей и портов.

Учебные курсы по программированию для вас

Перспективы карьеры Python

Разработчик Python

Разработчик Python обычно работает на стороне сервера при разработке проекта, используя язык программирования для кодирования, проектирования, развертывания и отладки.

По данным Payscale, разработчики Python получали среднюю годовую зарплату в размере 79 400 долларов (ноябрь 2022 г.). Данные о заработной плате показывают, что самые высокооплачиваемые специалисты за тот же период зарабатывали 107 000 долларов в год.

Инженер-программист

Инженеры-программисты обычно имеют опыт программирования и кодирования на Python и таких языках, как C#, Java, JavaScript и SQL. Они работают на всех этапах процесса разработки программного обеспечения.

Данные

Payscale показывают, что средняя годовая зарплата составляет 89 долларов.180, при этом 10% лучших инженеров-программистов зарабатывают в среднем 131 000 долларов в год (ноябрь 2022 г.).

Специалист по данным

Специалисты по данным проектируют и разрабатывают процессы моделирования данных, создают алгоритмы и прогностические модели, а также выполняют индивидуальный анализ. Профессионалы с навыками Python, машинного обучения и статистики получают самые высокие зарплаты.

Payscale показывает среднюю годовую зарплату специалистов по данным в размере 97 670 долларов, при этом самые высокооплачиваемые работники получают в среднем 136 000 долларов (ноябрь 2022 г.).

Инженер по машинному обучению

Инженеры по машинному обучению исследуют, проектируют и создают искусственный интеллект, отвечающий за машинное обучение, с использованием таких языков программирования, как Python. Они также поддерживают и улучшают существующие системы искусственного интеллекта.

Данные

Payscale показывают, что средняя годовая зарплата инженеров по машинному обучению составляет 112 450 долларов, при этом 10% лучших инженеров по машинному обучению получают в среднем 154 000 долларов в год (октябрь 2022 г.).

10 лучших бесплатных курсов по Python

Google Python Class

Студенты, имеющие некоторый опыт работы с языками программирования, могут изучать Python на интенсивном двухдневном курсе Google. Хотя официальных предварительных требований нет, учащимся необходимо базовое понимание концепций языка программирования, таких как операторы if.

Сначала учащиеся изучают строки и списки, используя лекционные видеоролики и письменные материалы. За каждым разделом следует упражнение по кодированию, и упражнения становятся все более сложными.

Этот курс Python дает учащимся практическую практику с полными программами, работая с текстовыми файлами, процессами и соединениями HTTP.

Вводный курс Microsoft по Python

Студенты могут изучать Python онлайн и создавать простую программу ввода-вывода с помощью вводного курса Microsoft по Python. Для этого короткого, восьмичастного, 16-минутного занятия нет предварительных условий.

Этот онлайн-курс Python является частью программы обучения Microsoft Python. Он подготавливает учащихся к изучению концепций и базовых навыков для более углубленного обучения.

Учащиеся изучают код Python, где запускать приложения Python, узнают, как объявлять переменные и использовать интерпретатор Python. Они также узнают, как получить доступ к бесплатным ресурсам.

Введение в программирование на Python от Udemy

Вводный курс Udemy по Python не требует никакого предыдущего опыта программирования. Студентам нужен только доступ к компьютеру или ноутбуку, чтобы начать.

Этот быстрый и понятный курс состоит из трех разделов, 18 лекций и более полутора часов видеолекций по запросу. Студенты получают пошаговые уроки, которые помогут им освоить программирование и синтаксис Python, начиная с основ.

Учащиеся изучают строки, переменные и типы данных, затем переходят к циклам и условиям, работе с файлами и функциям.

Изучение Python — полный курс для начинающих от freeCodeCamp

Этот бесплатный учебник YouTube, разработанный Майком Дейном, длится почти четыре с половиной часа. Он охватывает основы для начала программирования на Python, в том числе как установить Python.

Курс Python от freeCodeCamp посвящен написанию кода в текстовом редакторе и интегрированной среде разработки (IDE), такой как PyCharm. Учащиеся изучают переменные и типы данных, работают со строками и числами, операторами if и сравнениями.

Кроме того, учащиеся узнают, как создать базовый калькулятор, переводчик и викторину с несколькими вариантами ответов.

Изучите Python 3 с нуля от Educative

Этот курс для начинающих включает в себя практический опыт в среде живого программирования с использованием браузера. На выполнение уходит примерно 10 часов.

Учащиеся изучают Python 3, начиная с основных строительных блоков и переходя к концепциям более высокого уровня, таким как функции и циклы. Письменные уроки, викторины и оценки позволяют учащимся практиковать и проверять свои навыки.

Интерактивные задачи по программированию и игровые площадки помогают укрепить концепции курса и развить навыки для создания базовых приложений на Python 3.

Python для всех от Coursera

Программирование для всех — это первый из пяти специализированных курсов Python для всех. Никаких требований, кроме базовых навыков работы с компьютером, нет.

Первый курс охватывает первые пять глав учебника «Python для всех» и занимает примерно 19 часов. Новички узнают, как установить Python и узнать основы Python 3.9.0003

Учащиеся учатся использовать переменные для расчета, извлечения и хранения информации, а также инструменты программирования, включая функции и циклы, для написания своей первой программы.

Изучение Python 2 на Codecademy

Вводный курс Codecademy по Python 2 не требует предварительных условий и занимает 25 часов. Студенты изучают основные концепции программирования и программирование с использованием языка программирования Python.

Уроки включают синтаксис Python, строки, вывод консоли, условные операторы и поток управления, функции, списки и словари. Каждый раздел состоит из уроков и викторин, чтобы учащиеся могли практиковать новые навыки.

Учащиеся будут выполнять проекты по пути, включая калькулятор чаевых, календарь командной строки и реальное приложение.

Python для науки о данных, искусственного интеллекта и разработки от Coursera

Python для науки о данных — это онлайн-курс Python и вводный курс по программированию, прохождение которого занимает примерно 21 час. Учащиеся могут применять его к нескольким специализациям.

С помощью практических упражнений учащиеся изучают основы Python, включая структуры данных, типы, выражения и переменные. Кроме того, учащиеся будут собирать данные с помощью API и веб-скрапинга и обрабатывать их с помощью библиотек Numpy и Pandas.

Студенты научатся работать с данными, создавать базовые программы и решать реальные задачи с помощью Python.

Изучение Python для начинающих от Udemy

Этот онлайн-курс Python для начинающих охватывает основы Python 3.6 и Anaconda 5.0.0 с использованием Jupyter Notebook. На выполнение уходит около семи часов.

Учащиеся учатся устанавливать Jupyter Notebook IDE, приобретая практический опыт работы с ее основными возможностями и функциями. Они изучают основы Python, структуры данных, поток управления, циклы, понимание, функции и обработку ошибок.

Курс содержит десять разделов, 39 видеолекций и семь упражнений, включая полные решения в формате лекций и pdf.

Попробуйте Django 1.11 // Веб-разработка на Python от Udemy

Этот курс Udemy включает чуть более восьми часов видео по запросу, посвященного веб-разработке на Python с использованием Django. Udemy рекомендует 30-дневный курс Python в качестве обязательного условия для того, чтобы учащиеся понимали язык Python.

Учащиеся изучают основы Django, платформы для создания веб-приложений с помощью Python 3. Они изучают такие темы, как интеграция баз данных, создание профилей пользователей и построение внутренней поисковой системы.

Студенты создают веб-приложение с помощью Django в шести разделах, содержащих 47 лекций.

Альтернативные места для изучения Python

Интенсивные учебные курсы по кодированию — еще одна альтернатива онлайн-изучению Python. Учебные курсы — это короткие комплексные курсы, которые дают практический опыт для обучения программированию.

Учебные курсы

часто охватывают основы информатики и языки, включая CSS, HTML, JavaScript, SQL и Python. Лучшие учебные курсы по кодированию предлагают подготовку к собеседованию и сотрудничество с отраслевыми партнерами, чтобы предоставить выпускникам возможности трудоустройства.

Как правило, учащимся требуется некоторый опыт работы с языками программирования, чтобы записаться на курсы программирования. Многие требуют, чтобы студенты сдали вступительный экзамен или предложили вводный курс, прежде чем записываться на более интенсивные курсы.

Лучшее руководство по Python Bootcamps от BestColleges подробно исследует варианты буткемпов по программированию, включая временные обязательства и затраты на буткемпы.

Часто задаваемые вопросы об онлайн-обучении Python

Python сложнее, чем Java?

Python легче понять и написать, чем Java, особенно тем, у кого нет опыта программирования. Его синтаксис напоминает английский язык, а Python — это объектно-ориентированный язык программирования, упрощающий кодирование.

Java использует более сложный синтаксис, требующий большего количества строк кода. Две строки кода Python часто могут выражать то же самое, что и несколько строк кода Java.

Сколько часов потребуется для изучения Python?

Изучение основ Python с помощью онлайн-курсов Python может занять до 21 часа. Однако, сколько времени потребуется для изучения Python, зависит от того, какой у вас опыт работы с языками программирования.