Изучение python с нуля

Программа

Мир программирования

Узнаем, кто такой программист, каким он бывает и что делает. Знакомимся со структурой веб-приложения, настраиваем среду разработки. Пишем первую программу.

1

Начинаем программировать

Изучаем линейные алгоритмы. Учимся сохранять данные в переменные, обрабатывать их по своему желанию и возвращать результат.

2

Ветвления и циклы

Изучаем ветвления и учим программу принимать решения в зависимости от действий пользователя. Погружаемся в циклы. Знакомимся с принципом DRY (Don’t repeat you) и заменяем однотипные действия циклами (арифметическим, циклом с предусловием и циклом с постусловием).

Массивы. Функции

Что делать, если данных слишком много? Сочинять новые имена переменным? Ни в коем случае. Знакомимся с массивами и их разновидностями в Python. Учимся хранить большой объем данных в одной переменной-массиве.

Закрепляем DRY и знакомимся с функциями. Немного магии или как функции обрабатывают данные внутри себя и даже не догадываются о коде вокруг них.

4

Разработка веб-сайта

Знакомимся с версткой сайтов. Язык разметки HTML и его основные компоненты. Создаем свою первую интернет страничку и учимся различать теги, их назначение и место в файле.

5

3

Продолжаем разрабатывать сайт

Знакомимся с каскадной таблицей стилей CSS и изучаем отступы и границы. Заставляем теги выстраиваться на экране и превращаем нашу страницу из золушки в принцессу.

6

Bootstrap

Наш первый фреймворк. Изучаем силу Bootstrap и его компоненты. Добавляем элементы на страницу, написав всего пару строчек кода.

7

Фреймворк Flask

Второй, но не менее важный, фреймворк — Flask. Устанавливаем, настраиваем и создаём веб приложение за 5 строчек кода. Разбираемся в деталях и учимся генерировать HTML страницы силами фреймворка.

8

Введение в базы данных

Что такое базы данных и из чего они состоят. Изучаем технологию CRUD (создавать, читать, обновлять, удалять) для таблиц в базе и данных в таблице.

10

SQLite + Flask

Подружим базу данных и Flask. Переносим наши текстовые данные в базу и формируем динамические страницы как профессиональные fullstack программисты.

11

План курса

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

развернуть все

свернуть все

О курсе Python для начинающих — от новичка до специалиста

1. Введение в Python

• 1.1 Почему Python?04:24
• 1.2 Python с технической точки зрения07:26
• 1.3 Python 2 vs Python 303:04
• 1.4 Стандартная библиотека03:35
• 1.5 Редакторы коды для Python04:42
• 1.6 Инсталлируем дистрибутив Anaconda04:06
• 1.7 Введение в Anaconda08:40
• 1.8 Jupyter Notebook не запускается через Anaconda Navigator?03:52
• 1.9 Тестирование00:15
• 1.9 Тестирование00:15
• 1.9 Тестирование00:15

2. Основы Python

• 2.1 Обзор основных типов данных07:31
• 2.2 Числа и элементарная математика07:58

• 2.3 Упражнение по написанию кода: Элементарная арифметика05:00

• 2.4 Переменные06:19

• 2.5 Упражнение по написанию кода: Объявление переменных05:00

• 2.6 bool и None07:23

• 2.7 Тип string20:59

• 2.8 Упражнение по написанию кода: Работа со строками05:00

• 2.9 Функции string23:45

• 2.10 Форматирование строк09:42

• 2.11 Операторы сравнения12:59

• 2.12 Операции над файлами23:12

• 2.13 Строки и байты: str, bytes, bytearray17:57

• 2.14 Тестирование00:15

• 2.14 Тестирование00:15

• 2.14 Тестирование00:15

• 2.14 Тестирование00:15

• 2.14 Тестирование00:15

3. Коллекции, циклы и логика в Python

• 3.1 list — список15:52

• 3.2 dict — словарь17:14

• 3.3 OrderedDict vs dict08:32

• 3.4 tuple — кортеж06:12

• 3.5 namedtuple — именованные кортежи07:46

• 3.6 Логика с условиями08:18

• 3.7 set — множество18:02

• 3.8 Цикл for17:27

• 3.9 list comprehension17:34

• 3.10 Цикл while, continue, break07:22

• 3.11 Генераторы17:44

• 3.12 Домашнее задание: Угадай число01:00

• 3.13 Решение ДЗ: пишем Игру «угадай число»07:45

• 3.14 Домашнее задание: Игра в палочки01:00

• 3.15 Решение ДЗ: пишем Игру в палочки12:52

• 3.16 Тестирование00:15

• 3.16 Тестирование00:15

• 3.16 Тестирование00:15

• 3.16 Тестирование00:15

• 3.16 Тестирование00:15

• 3.16 Тестирование00:15

4. Функции и модули

• 4.1 Помощь по функциям04:27

• 4.2 Встроенные функции21:40

• 4.3 Основы функций20:36

• 4.4 Лямбды15:42

• 4.5 Вложенные функции и область видимости переменных12:19

• 4.6 Декораторы16:30

• 4.7 Декоратор @wraps06:30

• 4.8 Тестирование00:15

• 4.8 Тестирование00:15

• 4.8 Тестирование00:15

• 4.8 Тестирование00:15

• 4.8 Тестирование00:15

• 4.8 Тестирование00:15

• 4.8 Тестирование00:15

• 4.8 Тестирование00:15

• 4.9 Домашнее задание: Парсинг римских чисел01:00

• 4.10 Решение ДЗ: парсим римские числа07:45

5. Ошибки и исключения. Автоматизированные тесты

• 5.1 Основы обработки ошибок23:00

• 5.2 Выброс исключений. Кастомные типы исключений12:10

• 5.3 Основы юнит-тестирования10:04

• 5.4 Тестирование00:15

• 5.4 Тестирование00:15

• 5.4 Тестирование00:15

• 5.4 Тестирование00:15

• 5.4 Тестирование00:15

6. ООП в Python

• 6.1 Основы классов11:52

• 6.2 Атрибуты и методы07:43

• 6.3 Константы. Защищённые и приватные атрибуты. Свойства23:05

• 6.4 Статические методы — @staticmethod, @classmethod22:27

• 6.5 Наследование и полиморфизм16:08

• 6.6 Множественное наследование17:45

• 6.7 Миксины11:34

• 6.8 Абстрактный класс и модуль ABC11:00

• 6.9 Магические методы05:05

• 6.10 Домашнее задание: Крестики-нолики01:00

• 6.11 Решение ДЗ: реализуем Крестики-нолики12:39

• 6.12 Тестирование00:15

• 6.12 Тестирование00:15

• 6.12 Тестирование00:15

• 6.12 Тестирование00:15

• 6.12 Тестирование00:15

• 6.12 Тестирование00:15

• 6.12 Тестирование00:15

• 6.12 Тестирование00:15

• 6.12 Тестирование00:15

7. Модули и пакеты

• 7.1 PyPi и Pip04:30

• 7.2 Модули и пакеты12:29

• 7.3 Ещё раз о __name__ и __main__06:34

• 7.4 Тестирование00:15

• 7.4 Тестирование00:15

• 7.4 Тестирование00:15

• 7.4 Тестирование00:15

8. Дополнительно

• 8.1 Отладка07:36

• 8.2 Реализуем Stack09:22

• 8.3 datetime — даты и время20:07

• 8.4 Singleton Design Pattern: __new__ and __init__12:29

• 8.5 Pickle — консервирование10:55

• 8.6 repr and str, eq and ne, eval16:27

• 8.7 Deep copy vs Shallow copy19:19

• 8.8 Enum — перечисления12:07

• 8.9 Работаем с JSON27:51

• 8.10 Модуль intertools44:08

• 8.11 Интроспекция10:43

• 8.12 Модуль requests25:47

• 8.13 Управление памятью11:58

• 8.14 Тестирование00:15

• 8.14 Тестирование00:15

• 8.14 Тестирование00:15

• 8.14 Тестирование00:15

9. Движемся дальше

• 9.1 Введение в Линтеры13:10

• 9.2 Виртуальное окружение11:56

• 9.3 Установка «системного» Python04:51

• 9.4 Установка PyCharm08:37

• 9.5 Создаём проект в PyCharm04:57

• 9.6 Refactoring, Quick Fixes, Debugging в PyCharm14:27

• 9.7 Type Hints18:55

• 9.8 Введение в dataclasses07:06

• 9.9 Домашнее задание: Виселица01:00

• 9.10 Решение ДЗ: Виселица32:55

• 9.11 Домашнее задание: Верю-не-верю (истина или ложь)01:00

• 9.12 Решение ДЗ: Верю-не-верю31:17

Завершение курса — Получение Сертификата

Напишите что-нибудь

Большинство, если не все разработчики Python, с которыми вы общаетесь, скажут, что лучше изучать . Выполнение упражнений поможет вам двигаться дальше: больше всего вы изучаете, программируя.

№10: Спроектируйте что-нибудь, что угодно

Для новичков есть масса упражнений, которые помогают чувствовать себя увереннее и развивать мышечную память. Мы уже говорили об этом.

Как только вы освоите базовые структуры (строки, списки, словари, множества), ООП и написание классов, самое время приступить к проектированию!

Не слишком важно, что именно проектировать. Гораздо важнее, как именно

Этот путь действительно будет наиболее познавательным. Можно освоить многое, читая статьи и изучая курсы по python. Но большую часть знаний вы получите при проектировании приложений. Проблемы, которые вы решите, научат многому.

Существует множество списков с идеями для проектов новичка. Вот некоторые идеи для старта:

• Игра «Угадай число»;
• Простой калькулятор;
• Симулятор игры в кости;
• Служба уведомления о цене биткоина.

№11: Участвуйте в Open Source проектах

В open-source модели исходники ПО лежат в открытом доступе, поэтому любой может внести свой вклад в разработку. Есть много библиотек Python, которые являются open-source проектами. Кроме того, многие компании публикуют open-source проекты. То есть можно работать с исходниками, которые написали сотрудники этих компаний.

Участие в open-source проекте Python — отличный способ получить чрезвычайно ценный опыт обучения. Например, вы решили пофиксить какой-то баг. Для этого вы отправляете «pull request» с исправлением ошибки. Далее менеджеры проекта рассмотрят вашу работу, предоставив комментарии и предложения. Это позволит вам узнать лучший способ программирования на Python, а также научиться общаться с другими разработчиками.

Шаг 6: Присоединитесь к сообществу разработчиков

Сейчас уже у вас должно сформироваться собственное мнение по поводу того, как вам лучше изучать язык программирования Python

Пришло время связаться с вашими коллегами-программистами. Один из лучших способов сделать это — присоединиться к онлайн-сообществу или форуму. Вы сможете задавать вопросы, обсуждать программирование с другими заинтересованными людьми и обращаться за помощью, когда вам это нужно.

Python — чрезвычайно популярный, очень распространенный язык, поэтому выбор онлайн-сообществ огромен. Попробуйте выбрать то, которое предназначено для начинающих. Ищите форум или группу, которая дружелюбна, где отвечают на вопросы, и которая приветствует новых участников с распростертыми объятиями. Обязательно присоединяйтесь к сообществам, таким как сабреддит Python.

Может быть хорошей идеей найти группу на Facebook или Meetup, где вы сможете лично встретиться с программистами. Это подводит нас к следующему шагу по изучению основ Python:

Шаг 2: Чего вы хотите достичь после изучения Python

Теперь, когда вы имеете некоторые представление о том, что такое Python и почему он используется, пришло время задуматься о том, почему именно вы хотите изучать программирование на Python для начинающих и что вы надеетесь получить от этого. Задайте себе следующие вопросы и тщательно продумайте ответы:

Что вы планируете делать со знанием программирования?

Ответ на этот вопрос чрезвычайно важен, так как он поможет определить основные причины изучения Python для начинающих. Если вы хотите сделать карьеру в программировании, то вам следует изучить программирование на Python, а затем перейти к изучению других языков. Однако, если вы академик, который просто хочет иметь возможность писать свои собственные программы анализа данных, то вам нужно будет изучать основы Python совершенно по-другому. Все разные, и у всех разные причины изучения Python.

Как много времени вы готовы уделять изучению?

Время, которое вы должны посвятить изучению Python для начинающих, будет в значительной степени зависеть от типа курса, который вы выберете. Например, если вы бросили работу и хотите изучить основы Python в кратчайшие сроки, вам, вероятно, следует начать с интенсивного курса Python или пройти Bootcamp Python уроки.

Тем не менее, ваш подход будет совершенно отличаться, если у вас есть только несколько часов в неделю для программирования. Лучшее, что можно сделать в этом случае, — это записаться на онлайн-курс Python для начинающих. Эти курсы обычно позволяют вам работать в своем собственном темпе, позволяя вам потратить несколько часов на обучение после работы или в выходные дни, когда у вас есть свободное время.

Did you know?

Have you ever wondered which online learning platforms are the best for your career?

See & compare TOP3 online learning platforms side by side

Для некоторых людей изучение языка программирования, такого как Python, является не чем иным, как хобби, которое позволяет им тратить время на то, что им нравится. Однако для других программирование — это билет в новую карьеру и, в некотором смысле, в новую жизнь. Если вы надеетесь получить повышение или новую работу с новыми знаниями в области программирования, то вам необходимо убедиться, что вы делаете все правильно с самого начала. Убедитесь, что вы записались на курс с хорошими отзывами, такие вы можете найти на платформе BitDegree, и убедитесь, что вы делаете заметки и соблюдаете рекомендации по программированию с самого начала.

Не получается? — Перерыв

Как правило, в программировании важной частью обучения являются перерывы. Они нужны для лучшего усвоения информации

И Python — не исключение. Перерывы необходимы для эффективного запоминания и обучения, как и любой другой процесс, требующий усвоения большого количества новой информации.

Отладка — это этап, на котором передышка будет полезной. Вы наверняка столкнетесь с ошибками, когда начнете писать сложные программы. Но это нормально и происходит у всех программистов.

Если нашли ошибку и кажется, что решить ее невозможно — отвлекитесь, займитесь другими делами. Это помогает, и после небольшого перерыва сможете посмотреть на проблему под другим углом.

Дополнительные материалы

Чтобы обучение языку Python с нуля было максимально эффективным, следует запастись полезными ресурсами.

Книги

Эта книга представляет из себя курс, который за короткое время даст вам все необходимые базовые знания о геймдеве, разработке веб-приложений и визуализации данных. Сначала вы узнаете об основных принципах программирования: циклы, ветвления, списки, классы, словари. Вы научитесь грамотно разрабатывать программы и проводить тестирование кода.

Далее вы сразу сможете применить полученные знания в 3 крупных проектах: шутер с динамической сложностью, обработка и визуализация большого объёма данных, и веб-приложение на Django, гарантирующее пользователям конфиденциальность.

Возможно, вам уже надоели однотипные и непонятные руководства по программированию. Если да, то рекомендуем к прочтению эту книгу. Она рассчитана на начинающих разработчиков.

В процессе вы создадите полноценное веб-приложение и научитесь управлять базами данных, отслеживать и обрабатывать исключения, а также использовать контекстные менеджеры. Вы научитесь пользоваться декораторами и генераторами.

В этой книге рассказывается о Python 3: функции, типы данных, операторы и принципы ООП. Также из неё вы узнаете о прикладных возможностях языка: регулярные выражения, популярные инструменты стандартной библиотеки и работа с файлами. Тут вы ознакомитесь с системой SQLite, узнаете о способах доступа к базам данных и методах получения информации из них.

Много моментов посвящено модулю PyQt 5, который позволяет без лишнего труда разрабатывать приложения с графической оболочкой на Python.

Также в книге рассказывается обо всех необходимых интерфейсных компонентах: кнопки, панели, меню, текстовые поля и многое другое. Тут вы узнаете, как грамотно работать с многопоточностью и обрабатывать события.

Как пользоваться ADB run

Шаг 5: Знакомство с другими источниками по Python для начинающих

Изучение основ Python для начинающих с помощью онлайн-курсов — это хорошо, но что же делать, когда ваш курс закончится?

Что ж, ответ на этот вопрос прост — ниже вы найдете больше ресурсов, которые позволят вам продолжать изучать и практиковать свой навык!

К счастью для вас, есть множество различных ресурсов, которые вы можете использовать. Среди них:

Справочные руководства

Справочные руководства являются одними из самых важных инструментов разработчика. Они обрисовывают в общих чертах все, что вам нужно знать о языке программирования, включая его синтаксис и лучшие способы примеры использования. Некоторым людям нравится иметь физический справочник в форме книги, но я всегда считал, что они уступают онлайн-справочникам. Официальное руководство по языку Python — хорошее место для начала.

Видео-уроки

Если вы застряли в работе над проектом и вам нужна помощь — и вы мне поверите — короткие видеоуроки могут помочь вам взглянуть на привычные вещи по-другому

Несмотря на это, они не должны заменять вам ваш полноценный ресурс по обучению, хорошо продуманный онлайн-курс, видеоуроки — отличный ресурс, на который вы обязательно должны обратить внимание. Просто зайдите на YouTube и найдите тему, на которой вы застряли!

Преимущества

• Профессиональный сервис
• Гибкое расписание
• Разнообразие вариантов обучения

Основные Функции

• Профессиональные сертификаты
• Курсы университетского уровня
• Программы онлайн степеней

Посмотреть На Все Купоны Лучших Платформ Для Онлайн Обучения Преимущества

• Простой в использовании
• Предлагает качественный контент
• Очень открытый в своих ценах

Основные Функции

• Бесплатные сертификаты об окончании
• Фокус на навыки науки о данных
• Гибкое расписание занятий

Посмотреть На Все Купоны Лучших Платформ Для Онлайн Обучения

Задачки по программированию

Онлайн-задачи по программированию и соревнования — отличный способ попрактиковаться в написании кода согласно подробному набору инструкций. В некоторых случаях вы будете соревноваться в скоро решения задачи с другим человеком, чтобы найти решение. Другие проблемы будут связаны с поиском решения наиболее эффективным способом.

Python для чайников

Отличная книга для тех, кто решается учить Python с нуля. Для начала автор познакомит вас со средой Python (установка в разных операционных системах, работа с Anaconda). Затем вы перейдете к изучению самых базовых понятий языка (использование переменных, работа со строками, управление данными, функции и т. п.). Конечно же, есть отдельная глава, посвященная циклам.

Помимо чисто образовательного, в этой
книге вы найдете и справочный материал,
как то: ресурсы для Python-программистов,
список утилит для улучшения работы с
Python, список самых нужных библиотек.

Автор книги — опытный технический
писатель и редактор, выпустивший более
100 книг. Не удивительно, что его произведение
так легко читается. Джон Пол Мюллер
объясняет сложные концепции на самых
простых примерах, а для еще лучшего
понимания в книге имеются иллюстрации.

Что нужно знать Python-разработчику?

Пласт базовых знаний и навыков включает в себя:

• основные навыки пользования терминалом;
• понимание принципа работы IDE;
• навыки работы с Git;
• менеджер пакетов pip;
• базы данных (ORM, CRUD-операции);
• принципы ООП;
• синтаксис языка Python;
• алгоритмы и структуры данных;
• составление документации;
• модульное тестирование.

Разумеется, недостаточно реализовать вывод «Hello World», чтобы разобраться в языке программирования Python, но для более глубокого понимания сперва стоит определиться с направлением, в котором вы хотите работать. Исходя из этого, подбираются дополнительные инструменты для изучения.

Веб-разработка

Здесь особенно популярны такие Python-фреймворки, как Django и Flask: с их помощью можно быстро создать логику бэкенда. Для начала работы хватит и одного, но не помешает знать несколько, понимать, в каких случаях они используются, где предпочесть Django, а с какой задачей лучше справится Flask, Tornado или Pyramid.

Для построения веб-приложений также пригодится знание протоколов, HTML, CSS и JavaScript.

Django — популярный Python-фреймворк для написания веб-приложений. Многие начинающие разработчики выбирают его из-за относительной простоты и лёгкости в развитии. Однако это совсем не означает, что фреймворк не справится с профессиональными высоконагруженными системами.

В рамках этого курса вы поэтапно изучите процесс создания полноценного приложения на Django. Помимо работы с основными компонентами фреймворка, вы научитесь грамотно подбирать и интегрировать сторонние библиотеки. Эта книга лишена непонятных, скучных и абстрактных задач — в ней только то, что вам действительно пригодится на практике.

В процессе обучения вы получите не только знания о принципах работы Django, но и опыт в разработке веб-приложений, которые в перспективе планируется расширять дополнительными инструментами.

Полезно как для начинающих разработчиков, так и для специалистов.

В данном издании вы изучите Python-фреймворк Flask. Он относится к категории микрофреймворков — простых каркасов для веб-приложений, обладающих только базовыми возможностями. Благодаря пошаговым примерам вы сможете создать полноценное веб-приложение для социального блогинга.

Благодаря этой книге вы освоите возможности фреймворка и ознакомитесь с различными прикладными технологиями, такими как взаимодействие веб-служб и миграции баз данных.

На фоне других Flask выделяется полной свободой в разработке. Если вы уже имеете опыт работы с Python, то изучение этого фреймворка не составим вам какого-либо труда.

Data Science

Основы программирования на Python в разрезе Data Science следует продолжить изучением таких библиотек и фреймворков:

• NumPy
• TensorFlow
• Keras
• Pandas
• PyTorch
• Matplotlib
• scikit-learn

Для погружения в Machine Learning на Python, обучение стоит начать с основных разделов, а именно:

• обучение с учителем;
• обучение без учителя;
• обучение с подкреплением.

Книги по теме

Хороша та книга, которая учит использовать мощные алгоритмы в машинном обучении без интеграции затратных решений или массивных вычислительных систем. Данное издание как раз об этом.

Благодаря этой книге вы познакомитесь с Scikit-Learn и научитесь работать с нейросетями с помощью библиотек Theano, TensorFlow и H2O. В процессе вы рассмотрите классификационные и регрессионные деревья, а также способы обучения нейросетей без учителя.

В книге рассмотрены принципы машинного обучения в модели MapReduce на Hadoop и Spark.

В данной книге описаны самые различные вычислительные методы и статистические алгоритмы. Без их использования невозможна какая-либо интенсивная обработка данных и проведение исследований.

Данное пособие будет полезно тем читателям, которые уже имеют какой-либо опыт в программировании и хотят научиться правильно использовать Python в Data Science. Например, как преобразовывать определённый формат данных в файл скрипта? Как сформировать и отфильтровать эти данные и работать с ними? Как благодаря полученной информации проанализировать ситуацию, составить статистическую модель и организовать машинное обучение.

Конечно, можно изучать Python для программирования игр, написания десктопных и мобильных приложений, но несмотря на наличие соответствующих для этого инструментов, язык наиболее востребован именно в Data Science и бэкенд-разработке.

#4. Базовый курс по Python-разработке от Otus

У школы Otus блестящая репутация среди разработчиков. На её курсах ты получишь продвинутые навыки и научишься работать с DevOps-инструментами.

Ещё один плюс — постоянная калибровка обучающих программ под требований работодателей. 

Конкретно на этом курсе тебе дадут все знания, которые потребуются для трудоустройства на позицию джуна.

Чему научат:

• Разработке веб-приложений на Python и фреймворке Django.
• Работе в асинхронном режиме с вебом и базами данных. 
• Парсингу, Git, shell и API.
• Использованию библиотек для Data Science. 
• Настройке автоматического деплоя.
• Развёртке своих приложений в Docker-контейнерах. 

Кому подойдёт:

• Начинающим Python-разработчикам.
• Новичкам в IT. 
• Студентам и школьникам. 
• Тем, кто хочет сменить профессию на более перспективную. 

Как проходит обучение: онлайн.
Длительность: 5 месяцев.
Стоимость: менеджер проконсультирует лично.

FAQ

Как вы выбираете на какие образовательные платформы онлайн курсов сделать обзор?

Мы выбираем платформы для онлайн обучения по размеру их рынка, популярности и самое главное, запросов наших пользователей или общего интереса найти честные MOOC обзоры про определённые платформы для онлайн обучения.

Как много вы изучаете перед написанием обзора на платформы для онлайн обучения?

Наши эксперты по MOOC проводят исследования неделями — только после этого они могут сказать, что их оценки различных аспектов финальные и завершённые. Даже несмотря на то, что это занимает много времени, это единственный способ гарантировать, что все основные особенности платформы для онлайн обучения протестированы и проверены, а вердикт основан на реальных данных.

Какой аспект самый важный при выборе того, какая платформа для онлайн курсов лучшая?

Было бы не правильно уделять внимание только лишь одному аспекту из выборки: приоритеты зависят от определённого человека, его ценностей, пожеланий и целей

То, что важно для одного человека, может быть совершенно безразлично для другого. В любом случае, все пользователи согласятся, что хорошее качество обучающего материала является необходимостью, если это платформа для онлайн курсов

В любом случае, все пользователи согласятся, что хорошее качество обучающего материала является необходимостью, если это платформа для онлайн курсов.

Как этот сайт для обзоров платформ онлайн обучения отличается от других?

Каждая платформа для обзора MOOC уникальна и имеет свои цели и ценности. Наши обзоры онлайн обучения на 100% честные и написаны после проведения тщательного анализа. Это цель, которой недостаёт многим платформам по обзору сайтов онлайн обучения, поэтому мы считаем это нашей суперсилой!

Зачем учить Python

Каждый язык программирования заточен под выполнение определенных видов задач. Python является языком программирования общего назначения, то есть на нем можно написать практически что-угодно. Можно — не значит эффективно, Python станет хорошим выбором не во всех сферах программирования.

В основном он используется в web-разработке, машинном обучении и анализе данных.

Это значит, что начинающий Python-программист может выбрать, какая специализация ему больше нравится. Каждая сфера предлагает высокие зарплаты, интересные и уникальные проекты.

Web-разработка

Python — не самый популярный язык для веб-разработки, однако он занимает немалую долю рынка и способен обеспечить вакансиями большое количество web-программистов.

Web-разработка на Python — это, в основном, создание серверной части сайтов и приложений с помощью фреймворков Django и Flask.

Машинное обучение

В сфере машинного обучения Python является самым популярным языком. Из названия сферы понятно, что основная задача программистов, научить компьютер “понимать” данные подобно человеку.

Типичные пример проекта в сфере машинного обучения —  программа, способная распознавать и анализировать объекты на фотографии.

Анализ данных

В этой сфере Python также является один из самых популярных инструментов. Программисты разрабатывают программы, которые собирают и анализируют большое количество данных.

Простой пример проекта по анализу данных — это программа, собирающая информацию про сотрудников компании, и определяющая на её основе производительность их труда. Таким образом, руководство компании может достаточно быстро и легко анализировать состояние своей компании и быстро предпринимать необходимые меры по улучшению её эффективности.

Где используется Python и для чего?

Основные сферы применения данного языка программирования:

Веб-разработка	Создание сайтов, интернет-сервисов, порталов, парсеров. Питон используют для программирования серверной части, то есть скриптов, которые отвечают за обработку информации и вычисления. Подробно об этом можно прочитать в описании профессии Backend-разработчик.
Машинное обучение и искусственный интеллект	Создание поисковых систем и других программ, где применяется AI. Например, в Яндексе и Google активно используют данную технологию.
Big Data (анализ и обработка больших массивов данных)	Проведение научных исследований и вычислений, анализ финансовых рынков и составление прогнозов. Основные работодатели – научные центры, банки, инвестиционные фонды.

Помимо указанных областей, язык программирования Питон используют в мобильной разработке (например, в приложении Инстаграм), компьютерных играх, в телекоммуникационном оборудовании, банкоматах, ЧПУ-станках. На этом языке пишут десктоп-программы, например, графический редактор GIMP.

В числе ИТ-компаний, где востребована данная технология: Facebook, Microsoft, Dropbox, Intel, Cisco, HP, IBM, Qualcomm, Seagate и множество других.

Советы для начинающих

1. Заранее подумайте, где вы хотите работать. Например, в области веб-разработки или анализа данных. От этого зависит, какие библиотеки и дополнительные технологии потребуется учить. Их в ИТ много, поэтому объять все не получится.
2. Начните с изучения синтаксиса и решения простых задач. Чем больше практики, тем лучше.
3. Чтобы добиться прогресса, рекомендуем выделять на обучение минимум 4 часа в неделю. Например, два раза заниматься по два часа. Больше тоже можно.
4. Посмотрите вакансии на сайтах, где ищут программистов. Как правило, в них указывают, что необходимо знать и уметь для получения работы. Составьте список того, что вам потребуется для успешного прохождения собеседований.
5. Не расстраивайтесь, если что-то на старте не получается. Это нормально. Начинать любое дело тяжело, но потом вы втянетесь, и все пойдет быстрее.

6. Старайтесь писать простой и понятный код. Посмотрите, что такое ООП и как его использовать.

Пусть к совершенству: навыки, необходимые Python-разработчику

Программисту нужно запоминать огромное количество информации, в каждой сфере программирования используются уникальные инструменты, выучить их все невозможно. Однако существуют определенные базовые знания и навыки, которые актуальны не только по прошествии времени, но и для разных сфер программирования.

Алгоритмы

Сложно поверить, но программисты тратят большую часть времени не на написание кода, а на обдумывание структуры программы, организации её работы.

Каждый специалист должен уметь находит нужные алгоритмы, позволяющие сделать эффективную и оптимизированную программу.

На самом деле, подавляющее большинство алгоритмов и решений уже придумано, поэтому далеко не всегда имеет смысл придумывать что-то своё

Однако, важно правильно выбрать одно из множества придуманных решений. Например, на сегодняшний день придумано много алгоритмов сортировки массива, таких как сортировка пузырьком, слиянием, быстрая сортировка и так далее

Каждый алгоритм имеет свои преимущества и недостатки, что-то используется чаще, что-то подойдет только в особых случаях. Программисты не придумывают новый алгоритм сортировки для каждого нового проекта, однако они должны выбрать тот, который наиболее подходит для его эффективной реализации.

Умение искать информацию

Python имеет большое интернет-сообщество. Когда возникает какая-то проблема, на 99% можно быть уверенным, что её решение есть в интернете. Оно может быть не идеальным, возможно, его придётся немного изменить для проекта, однако оно есть.

Интернет делает информацию доступной, программист может найти здесь всё необходимое, однако, доступность информации порождает проблему её избыточности. Запрос в поисковой системе не приведёт сразу к нужному решению, большинство информации будет бесполезной. Поэтому каждый Python-разработчик должен уметь находить в огромном объёме информации нужную.

Понимание работы OC

Любой проект так или иначе связан с операционной системой, потому что операционная система — архитектурный уровень компьютера, который связывает аппаратную часть с программной.

Программист на Python должен понимать, что такое процессы, потоки, память.

Понимание ООП

Объектно-ориентированное программирование — это парадигма, без которой невозможна поддержка крупных проектов. ООП используется везде, начиная от разработки игр, заканчивая написанием сайтов.

Python-разработчик должен понимать основные принципы ООП, уметь работать с синтаксисом классов и всем, что с ними связано. Кроме того, он должен обладать навыками, позволяющими строить эффективную структуру приложений.

Работа с командной строкой

Графический интерфейс операционной системы не может дать программисту все необходимые инструменты, что ограничивает его возможности.

Умение работать с командной строкой или терминалом будет полезным навыком, который к тому же часто проверяется на собеседованиях.

Понимание работы интернета

Это особенно актуально для web-разработчика на Python, однако, сейчас с интернетом связаны не только сайты, но и приложения. Поэтому программист должен понимать основные принципы работы глобальной сети, чтобы можно было взаимодействовать с кодом, который пишет команда программистов, занимающаяся разработкой backend составляющей приложения.

Системы контроля версий (git)

Любой проект должен быть связан с системой контроля версий. Это позволит сохранять состояния проекта и, при необходимости, откатывать проект на более ранней версии, например, если возник баг, который нельзя отследить.

Преподаватель

Илья Фофанов

О преподавателе курса

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

«Я благодарен за то, что люблю своё дело.

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

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

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