Как научиться программировать на Python: лучшие книги и курсы

Здравствуйте, я Елена, домохозяйка с двумя высшими образованиями (и на подходе третье), и сегодня отвечаю на вопрос, заданный Валерией из Рязани – о языке программирования Питон, где его можно освоить и в чём его преимущества.

Знаете, Валерия, о преимуществах говорить трудно, особенно с теми, кто вообще не знает ни одного языка программирования.

Поэтому остановимся просто на особенностях Питона, чтобы вы могли сориентироваться в том, что вас может ожидать в его изучении, особенно на первом этапе.

Но уже одно то, что на Python не надо вводить переменные на английском, а можно пользоваться своим родным языком – уже плюс.

В дальнейшем, когда освоите тонкости работы, поймёте удобство динамической типизации, когда не надо заранее объявлять о типе переменной…в общем, тонкостей много. Но все они решаемы. Притом решения даются легче, чем в некоторых других языках программирования.

Вступление

Python уже не один год уверенно занимает место среди самых популярных языков программирования. На нём можно писать любые программы, но сегодня основной сферой для него стал искусственный интеллект и всё, что с ним связано — data science, машинное обучение, анализ данных, нейронные сети. Кроме того, Python популярен в веб-разработке. Среди новейших направлений Python является лидером в квантовых вычислениях и квантовом машинном обучении.

По сути, Python — это интерпретируемый язык высокого уровня, в котором возможно применять как объектно-ориентированный подход, так и функциональный. Этот язык достаточно лёгок для изучения, в отличие от C++, Хотя Python в какой-то мере является наследником C++, изучить его легче, чем «плюсы». В среднем, путь с нуля до джуниора занимает полгода год — в зависимости от того, изучали ли вы раньше какой-нибудь из C-подобных языков, а также от других фоновых знаний. Чтобы с самого начала ускорить ваше освоение «питона», мы подготовили ряд небольших советов.

https://geekbrains.ru

Начало изучения Python

Python – один из самых популярных языков программирования на сегодняшний день. Он предоставляет всё необходимое для разработки и не обременяет программиста сложными конструкциями, синтаксисом и низкоуровневыми операциями.

Python не является чистым объектно-ориентированным языком, поэтому он позволяет программисту использовать особенности как функционального программирования, так и ООП, кроме того, с его помощью можно писать скрипты любого вида и сложности.

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.

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.

С чего начать изучение

Каждый человек имеет разный уровень знаний. Кто-то уже успел что-то выучить в вузе, кто-то пришёл в Python из другого языка программирования, а кто-то совсем новичок и даже не знает, что такое переменная.

В любом случае начинающий программист должен изучить все основные конструкции языка. Не нужно сразу пользоваться каким-либо фреймворком, читать технические книги про алгоритмы, структуры данных и устройство компьютера.

Лучше начать с какого-либо курса, которые, обычно, дают только самую необходимую базу и не загружают мозг обучающегося огромным количеством технических терминов и информации. Для начала нужно изучить следующее:

Следующим шагов будет знакомство с функциями, которые позволяют писать более сложные программы с нормальной структурой. Начинающий программист должен разобрать:

Функции позволяют писать более сложные и объемные программы (до нескольких сотен строк кода). Однако для дальнейшего развития программист должен разобраться с модулями и файлами:

Последней базовой стадией будет изучение объектно-ориентированного программирования, которое включается в себя такие понятия, как:

Сайты

Сайты — хороший способ получить информацию, которая разбита на большое количество недлинных статей. Программисту достаточно найти нужную статью по нужной теме, в которой будет коротко и ясно дана теория, подкреплённая примерами кода.

Преимущество сайтов перед видео в том, что скорость получения информации зависит только от способностей обучающегося быстро читать и воспринимать информацию. По сравнению с книгами, информация более самодостаточна, то есть для понимания кода в статье не нужно читать несколько других статей.

Хороший пример сайта для обучения: “all-python.ru”. Здесь можно найти всю необходимую теорию с примерами, а также реализацию простых программ, таких как калькулятор и календарь.

Видео-уроки на YouTube

Видео-уроки отлично подойдут для тех, кто хорошо воспринимает информацию на слух. Они более наглядны, чем книги или статьи, хотя и ограничивают зрителя в скорости усвоения информации.

Курсы

Этот ресурс для обучения объединяет в себе видео-уроки, текстовую информацию и практику. Каждый курс имеет определённую программу, поэтому каждый следующий урок связан с предыдущим, что помогает лучше понять и запомнить информацию.

Техническая литература

Технические книги — самый лучший способ изучить теорию. Информация в них обычно является самой достоверной и полной, однако обилие теории и терминов делает чтение книг довольно сложным занятием.

Кроме того, для полноты изучения, каждую тему из книги нужно подкреплять практикой, которой обычно не достаточно.

Практика — главная составляющая обучения

Мозг человека устроен так, что знания, которые не используются, стираются из памяти. Чтобы информация прочно закрепилась в памяти, её нужно понять, повторить несколько раз и, конечно, применить на практике.

Можно прочитать десятки книг по языку, однако без практики, вся полученная теория будет бесполезна.

На начальном этапе, когда программист не изучает специализированные фреймворки, а работает непосредственно с языком программирования, практика заключается в решении простых задач, обычно это математические задачи или задачи на проработку конкретных конструкций языка.

Когда программист доходит до высокого уровня владения языком и начинает разбираться в фреймворках, ему следует начинать писать близкие к реальным проекты, например: блокнот, программу для работы с изображениями, простой сайт и т.д.

Если проект не просто написан для изучения языка программирования и после этого забыт, а постоянно используется, такой проект будет большим плюсом при собеседовании на работу. Даже если им пользуетесь только вы для решения своих задач.

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.

https://all-python.ru

Python самоучитель: 8 простых шагов к изучению Python

Python является одним из самых универсальных и наиболее широко используемых языков программирования в мире. Он очень популярен среди начинающих программистов и дает возможность перейти практически к любой области программирования, которую вы выберете, именно поэтому многие изучают Python самоучитель.

К сожалению, многие обучающие ресурсы по Python для чайников слишком общие и поверхностны. Это может затруднить изучение Python с нуля, поэтому я написал это пошаговое руководство, которое научит вас программировать на языке Python.

Начнем с краткого описания, что такое язык программирования Python и для чего он обычно используется. Затем перейдем к тому, что узнаем, как выучить Python и что вам нужно сделать, чтобы начать. Приведу примеры ресурсов, которые вы можете использовать во время обучения, и покажу вам, как продолжать прогрессировать, даже если вы достигните плато.

Шаг 1: Что такое Python и для чего он нужен

Прежде чем изучать Python, вы должны знать, что это такое и для чего он используется. Проще говоря, Python – это высокоуровневый, чрезвычайно универсальный язык программирования, который можно использовать практически для всего, что не требует определенного языка. Перед вами некоторые его функции, которые делают его выбором номер один для изучения Python для чайников:

Наличие всех этих функций привело к тому, что Python получил широкое распространение во всем мире. Он используется в различных областях, в том числе:

Если вы мечтаете работать в одной из этих областей, то вам пора начать изучать Python самоучитель!

Шаг 2: Запишитесь на онлайн-курс

Сейчас вы наверное думаете, что это очередное скучное, общее учебное пособие, за которым ничего не стоит. Неверно! На самом деле я вложил свой многолетний опыт, чтобы составить это пошаговое руководство, и я действительно считаю, что это почти лучший Python самоучитель для изучения языка программирования.

Онлайн курсы зачастую недооцениваются. В современном мире не нужно идти в университет и заканчивать курс информатики, чтобы стать программистом. На самом деле, я считаю, что онлайн-курсы – гораздо лучший способ изучить программирование на Python. У курсов есть некоторые особенности, среди них:

Тем не менее, вы также должны быть очень самодисциплинированными и мотивированными, чтобы учиться через онлайн-курс. Отсутствие сроков или сроков выполнения может затруднить продвижение вперед, поэтому не забывайте об этом. Теперь, когда я выяснил, почему я считаю, что онлайн-курсы являются лучшим способом изучения Python, вот несколько моих любимых курсов:

Интерактивный курс по Python

Интерактивный курс по Python – отличное место для начала вашего пути к освоению программирования на Python. Он прост, начинается с основ, и не пропускает важных деталей. Интерактивный характер курса позволяет писать код прямо в веб-браузере, что еще больше улучшает процесс обучения.

Курс Python с нуля

Если вы хотите начать изучать Python самоучитель без какого-либо опыта, то вам следует подумать о видеокурсе изучение Python с нуля. Этот курс, содержащий чуть менее 2 часов высококачественного видеоконтента, научит вас всему: от базового синтаксиса до более сложных концепций Python.

Базовый Python самоучитель

Если вы программист с нулевыми знаниями в области программирования, то лучшим способом изучения Python может стать более углубленный видеокурс, в котором больше времени уделяется обучению Python для начинающих. Курс по основам Python» идеально подходит под это описание. Более 5 часов отличного видеоконтента обеспечат вам обучение на протяжении нескольких недель!

Шаг 3: Установка Python на компьютер

Вы можете пропустить этот шаг, если у вас есть компьютер Apple. Компьютеры Apple поставляются с предустановленным Python. Компьютеры с Windows не имеют такой функции

Если вам нужно использовать Python на Windows, вам необходимо скачать и установить его на свой компьютер. Существует две основные версии Python: Python 2 и Python 3. Это означает, что вам нужно выбрать правильную версию для ваших целей (Python самоучитель содержит необходимые материалы и программы к установке).

В большинстве случаев лучше всего загрузить обе версии. Многие старые программы были построены на Python 2, что означает, что они не будут работать с Python 3. Однако более новая версия предлагает множество улучшений по сравнению со старой, что означает, что она является более подходящей для людей, которые ищут как выучить Python.

Установка Python

Чтобы установить Python на свой компьютер, вам необходимо перейти на страницу загрузок Python. Первое, что вы заметите, это то, что доступны буквально сотни различных версий. Для изучения языка и ознакомления с его основным синтаксисом достаточно загрузить последнюю версию. Следуйте инструкциям вашего компьютера и установите Python, как и любую другую программу.

Шаг 4: Познакомимся поближе с другими курсами

Теперь, когда вы начали изучать Python самоучитель и успешно загрузили Python на свой компьютер, пришло время посмотреть другие ресурсы, которые могут пригодиться вам. По отдельности каждый из них не сможет вас обучить программированию на Python, они существуют лишь для того, чтобы вы могли оттачивать собственное мастерство. Вот некоторые из ресурсов, которые вы можете использовать, когда изучаете Python:

Отсылочные руководства

Если вы действительно серьезно относитесь к изучению Python, вам нужно иметь в закладках качественное справочное руководство. Справочные руководства станут одним из ваших самых ценных инструментов в вашей карьере программиста. Официальный справочник по языку Python предлагает четкие объяснения о синтаксисе, соглашениях и способах программирования. Это позволяет вам искать решения сложных концепций или другие вещи, с которыми у вас проблемы. При правильном использовании справочное руководство может значительно ускорить процесс написания кода.

Видео на YouTube

Видео на YouTube также отлично подходит для демонстрации сложных программных идей. Лично мне нравится искать прямо на YouTube, когда я сталкиваюсь с тем, чего не понимаю. Быстрый поиск того, что доставляет вам трудности, обычно приводит к появлению различных видео по этой теме. Убедитесь, что вы подписаны на ваши любимые обучающие каналы по Python, и быть уверенным в том, что они приносят вам пользу!

Онлайн форумы

Онлайн-форумы по программированию также являются отличным местом для получения помощи, когда вы застряли на одном месте. Я обычно иду на онлайн-форумы, если у меня есть блок кода, который я не совсем понимаю. Сделайте короткий пост о своей проблеме, добавьте код, над которым вы работаете, если он уместен, и откиньтесь на спинку кресла и ждите, пока кто-то вам поможет!

Шаг 5: Подберите подходящий фреймворк для работы

Фреймворки (среда разработки) – это программы, призванные облегчить вашу жизнь программиста. Если говорить про Питон язык, то большинство фреймворков предназначены для веб-разработки. Их можно использовать, чтобы помочь вам быстрее разрабатывать веб-приложения, проверять, что ваш код соответствует последним тенденциям, и дать вам больше времени, чтобы сосредоточиться на своей работе. Если вы серьезно хотите стать разработчиком Python, вам следует начать знакомство с фреймворками. Вот некоторые из самых популярных платформ для Python:

Шаг 6: Создание своего проекта

К настоящему моменту вы должны были найти подходящий вам способ изучения Python. Вы уже должны представлять примерно, что такое Python, и вы должны начать понимать, как создавать свои собственные программы. Сейчас лучше всего начать практиковать свои навыки.

По моему опыту, один из лучших способов изучения Python – это практиковать то, что вы уже знаете, создавая свои собственные программы. Создать свои собственные простые программы легко. Не переживайте, что вы сразу не создадите шедевр мирового масштаба. Вместо этого сосредоточьтесь на создании маленьких кусочков кода, которые делают определенные вещи. Следующие шаги помогут вам при запуске вашего первого проекта:

Ваша первая программа не будет представлять ничего особенного. Ожидайте много отрицательных отзывов, но вам необходимо принять к сведению этот отзыв и используете его для улучшения вашей следующей программы.

>Шаг 7: Убедитесь, что знаете, где ошибки в коде

Вам однозначно надо уделить внимание ошибкам, которые совершают люди при программировании на Python, когда будете проходить Python самоучитель. На мой взгляд, понимание ошибок в коде является основной частью изучения Python. Если вы не знаете, что означает конкретная ошибка или как ее исправить, вы не сможете эффективно устранить неполадки в вашем коде.

Если вы еще не узнали о распространенных ошибках Python, я бы порекомендовал  потратить хотя бы несколько часов на ознакомление с ними. Посетите веб-сайт Python для получения полного списка типов ошибок и способов их устранения.

Шаг 8: Тренируйтесь каждый день

Если вы действительно серьезно относитесь к изучению Python для чайников и хотите стать профессиональным программистом, то вам необходимо постоянно совершенствоваться. Мне нравится каждый день пытаться бросить себе вызов, чтобы знать, что я узнаю что-то новое, что я применяю все, что уже изучил, и чтобы я продолжал улучшать мои навыки в Python. Есть много разных способов бросить вызов себе ежедневно. Вот некоторые из моих любимых:

Проверяйте чужой код

Я обнаружил, что работа с чужим кодом является отличным способом изучения Python. Мне нравится заходить на такой сайт, как GitHub, и искать какой-нибудь открытый исходный код, который выглядит интересно. Я загружаю файл кода, открываю его в своем редакторе и работаю над его разбором. Убедитесь, что вы понимаете весь синтаксис и то, что делает каждая строка кода. Делайте заметки, если вам нужно, и вносите улучшения, если можете.

Бросьте вызов

Еще один отличный способ освоить новые навыки Python – это помогать другим людям. Зайдите на ваш любимый форум по программированию и найдите кого-нибудь, кто попросит помочь. Если вы можете, постарайтесь помочь им решить проблему. Это поможет вам улучшить свои навыки решения проблем.

Complete A Coding Challenge

Вызовы в программировании – это весело, увлекательно и они заставляют вас мыслить нестандартно. Google покажет множество веб-сайтов, предлагающих проблемы в программировании. В большинстве случаев вам будут предоставлены подробные инструкции, и вам потребуется создать программу, которая будет выполнять нужные вам действия.

Заключение

Изучение нового языка программирования может быть трудным. Тем не менее, это пошаговое руководство было тщательно разработано, чтобы помочь вам найти подходящий способ изучения Python с нуля. Я ответил на вопросы, связанные с тем, как изучать «питон язык», мы рассмотрели некоторые ресурсы и методы обучения, которые содержит Python самоучитель. А также было рассказано про то, как можно оттачивать свои навыки программирования.

Я думаю, что эта статья обрисовала в общих чертах подходящий способ изучить Python в самые короткие сроки. Начните с изучения Python, что это такое, и что вы можете с ним сделать. Приобретите Python самоучитель по всем основам, и прорабатывайте его, пока вы не освоитесь с основным синтаксисом и концепциями.

Познакомьтесь с другими ресурсами, такими как справочные руководства и видео, и узнайте, как их использовать максимально эффективно. Узнайте про то, какие ошибки совершают люди при программировании и структурах, а затем начните создавать свои собственные программы. Не забывайте практиковаться так часто, как можете, и сосредоточьтесь на изучении новых вещей каждый раз, когда вы пишете код на Python.

https://ru.bitdegree.org

Топ-5 книг для изучения языка Python (для начинающих)

Если вы хотите поставить себе какую-то цель на этот год, я советую подумать об изучении языка Python. В особенности, если вы студент, изучающий компьютерные науки, или профессионально занимаетесь вопросами искусственного интеллекта. При таких условиях вы рано или поздно все равно столкнетесь с Python, а хорошее знание этого языка сыграет большую роль в вашей карьере.

История Python началась в 1991 году и с тех пор он успел проникнуть в самые разнообразные сферы программирования. Когда-то это было скриптовое решение для тривиальных задач, а сегодня Python буквально везде. В отличие от Rust, Golang и Dart, Python не является новым языком, но все равно считается одним из современных.

Python, с его прекрасными библиотеками и фреймворками, лидирует в науке о данных, веб-разработке, машинном обучении, бэкенд-разработке, автоматизации. Изучив этот язык, вы определенно не прогадаете!

Есть ряд языков программирования, таких как Java или C++, которые хороши для бэкенд-приложений и сложных программ, но не подходят для простых вещей. А вот при помощи Python вы можете делать что угодно, он хорош и в объектно-ориентированном программировании, и в написании простых скриптов.

Я веду свой блог (технической направленности), и меня часто спрашивают, как лучше всего изучить Python. На какие книги стоит обратить внимание? Какие курсы я могу посоветовать?

И хотя я считаю, что курсы это прекрасное начало для освоения языка программирования, книги, на мой взгляд, тоже имеют большое значение. Это самый всеобъемлющий и авторитетный источник знаний по любой технологии, Python здесь не исключение.

Для этой статьи я отобрал книги, исповедующие практический подход к обучению. В списке есть материалы как для начинающих, так и для более опытных программистов.

Автоматизация рутинных задач с помощью Python

Автор: Эл Свейгарт

Это одна из первых книг по Python, прочитанных мной пару лет назад, когда я только начинал изучать этот язык, и я до сих пор пользуюсь ею в качестве справочника. Язык Python я начал изучать, собственно, именно для автоматизации некоторых вещей. В этой книге меня привлекло название. Купив ее, я не пожалел: название точно отражает суть книги.

Это учебное пособие научит вас применять Python на практике: отправлять уведомления по электронной почте, читать файлы, собирать данные в вебе, а также автоматизировать рутинные задачи. И для всего этого вам не придется днями и ночами корпеть над изучением алгоритмов сортировки, объектно-ориентированного программирования и прочих премудростей информатики.

Если вы из тех, кто лучше всего учится, делая что-нибудь, — эта книга для вас. Также стоит сказать, что автор книги Эл Свейгарт создал на Udemy онлайн-курс с тем же названием («Automate the Boring Stuff with Python Programming»). Если хотите активизировать свою учебу и не только почитать книгу, но и послушать ее автора, — добро пожаловать на курс.

Легкий способ выучить Python 3

Автор: Зед Шоу

Если говорить о книгах по Python для начинающих, многие люди посоветуют «Легкий способ выучить Python» Зеда Шоу. Со мной тоже так было. Как справедливо отметили комментаторы, уже есть новая версия книги («Learn Python 3 The Hard Way»), более релевантная, чем предыдущая, ведь та была о Python 2.7.

Это была одна из книг, которые мне посоветовал мой приятель, но я долгое время не заглядывал в нее, поскольку увлекся книгами «Автоматизация рутинных задач с помощью Python» и «Изучаем программирование на Python». Так что «Легкий способ выучить Python» я прочел позже и благодаря этой книге восполнил множество пробелов в своих знаниях.

Изучаем Python

Автор: Эрик Мэтиз

Книга Эрика Мэтиза «Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения» это еще одно прекрасное практическое пособие по Python. Она имеет много общего с первой книгой в нашем списке. Так что, если по какой-то причине изложение Эла Свейгарта вам не понравится, вы можете попробовать заменить его труд этой книгой.

Это быстрое введение в язык Python, которое позволит вам в кратчайшие сроки начать писать программы, решать задачи и создавать какие-то рабочие вещи.

Изучаем программирование на Python

Автор: Пол Бэрри

Именно эта книга научила меня языку Python. Я преданный поклонник серии «Head First», прочел большинство их бестселлеров, например, «Изучаем Java» и «Паттерны проектирования». Мне очень нравится, как авторы серии делают обучение интересным.

Этот уникальный стиль изложения удерживает внимание читателя, не дает ему заскучать, а кроме того, побуждает практиковаться параллельно с чтением. Такая модель обучения помогает усваивать знания.

Python. К вершинам мастерства

Автор: Рамальо Лучано

Это моя любимая книга из тех, что предназначены для более опытных программистов. Она помогает усвоить лучшие подходы к написанию программ на Python. Применяя уроки этой книги на практике, вы сможете писать для своих проектов на Python более чистый, короткий и быстрый код.

Эта книга — как «Java: эффективное программирование», только для Python-разработчиков. Если хотите, ее можно скомбинировать с книгой «Чистый Python. Тонкости программирования для профи» Дэна Бейдера. Это еще одно отличное пособие с более продвинутыми советами по применению Python.

Мой список лучших книг для изучения Python в 2020 году подошел к концу. Конечно, есть и другие авторы, книги которых заслуженно могут занять место на полке разработчика; в моей подборке лишь некоторые из таких книг.

https://techrocks.ru/

Как я выучил PHP и Python, не стал гуру кода, но собрал много других плюшек

История моего знакомства с программированием довольно забавная и поучительная. Давно обещал нескольким людям подробно ее описать. Хорошо, что срок приема работ для статейного конкурса блога Нетологии уже поджимает — иначе вряд ли собрался бы. Итак…

PHP: начало

Желание освоить PHP появилось, когда я начал заниматься собственными информационными сайтами. Лет пять назад, без кучи качественных современных плагинов для WordPress, работать всерьез, не имея навыков разработки было непросто. Постоянно возникали мелкие проблемы, для решения которых приходилось заказывать услуги на фрилансе или задавать вопросы на форумах.

Подлил масла в огонь и неудачный проект, где на подготовку ТЗ и контроль результатов ушло невероятное количество времени и сил.  Да я чаще переписывался с программистом, чем с женой! Требовалось поменять ситуацию.

Попытка номер раз: как не надо учить язык программирования

Что делает современный человек, если ему надо чему-то научиться? Правильно: гуглит.

На меня вывалился ворох информации — официальный мануал, статьи в блогах, видео. Я прилежно изучал все это, подмечая отдельные конструкции языка и приемы, но толку было откровенно мало. Разрозненные сведения никак не складывались в общую картину. Мне казалось, что научиться кодить — это значит выучить миллион типовых приемов и действовать по аналогии. Представляя, сколько времени уйдет на подобный подвиг, я не раз хотел все бросить.

Попытка номер два: никогда не знаешь, где тебе повезет

Не знаю, во что вылились бы эти потуги. Но мне очень повезло. Я простудился. А потому две недели провалялся на диване в обнимку с книжкой «Создаем динамические веб-сайты с помощью PHP, MySQL, JavaScript, CSS и HTML5»

Не могу сказать, что это идеальный учебник (мне не с чем сравнить). Но основы он дает хорошо. А главное — в начале объяснения идут буквально на пальцах и с картинками. Это очень важно, потому что помогает разглядеть за закорючками в текстовом файле их смысл, понять суть программирования интуитивно. Помню, для меня поворотным моментом стало сравнение переменных и спичечных коробков. В переменную, как и в коробок, можно положить разное содержание, но сам коробок останется прежним.

Практика: мелкие скрипты just for fun и для облегчения работы

Когда самочувствие позволило переползти с дивана в компьютерное кресло, я взялся проверить на практике, чему научился. Оказалось, что в теории знаю довольно много, но практических навыков ноль. Приходит идея, вроде бы знаешь как ее реализовать (в памяти всплывают названия функций и конструкций языка), но вот как связать это все вместе?

Проблем, впрочем, не возникло.  Свой первый простенький калькулятор на php я писал около 3 часов (сейчас справился бы за 15 минут). Потом пошло куда легче. Мне скучно было искать новые учебники и выполнять задания по порядку, я с первых дней работал над интересными задачами.

Так появились:

Чуть позже стал писать скрипты для SEO, использующие API различных сервисов  (Яндекс.Метрика, Search Console). Тогда я на потоке делал SEO-аудиты на заказ, так что экономия времени благодаря автоматизации оказалась очень существенной.

Еще один приятный бонус от новых навыков — стало гораздо легче общаться с программистами (этого SEO-шнику не избежать).

Еще больше практики: публичный платный сервис

Постепенно скриптов для анализа сайта накопилось около 30 штук. Некоторые существовали в пяти и более версиях, так что папка на сервере, где они лежали, напоминала неоднократно утрамбованное мусорное ведро. Жалею, что не сделал скриншот этого безобразия, прежде чем его удалить. Был бы настоящий памятник лени и криворукой организации кода.

В один прекрасный момент мне надоело копаться в этом хламе. Я решил упорядочить код и объединить разные инструменты в виде онлайн-сервиса. В июле прошлого года выпустил первую версию.

Не до конца верил в коммерческий успех проекта. Хотя львиная доля возможностей не только полезна, но и уникальна на рынке, опыта продвижения сервисов у меня не было. «В крайнем случае, буду с удобством пользоваться сам, уже польза», — подумал тогда я и c чистой совестью выделил на разработоку три месяца своего времени.

Сейчас я очень доволен, что начал этот проект. В сервисе зарегистрировано почти 3000 пользователей, есть ряд постоянных клиентов — при том что на рекламу за все время было потрачено ровно 500 рублей (стал спонсором SEO-календаря на 2017 год).

Еще пару лет назад я бы не поверил, что смогу своими руками соорудить что-то подобное, но факт остается фактом — 90% работы над https://bez-bubna.com/ выполнил сам, отдав на сторону только несколько частных задач. По ходу дела изучил много нового, но к текущему моменту перестал придавать этому особое значение. Главное — это удается ли тебе решать поставленную задачу, а сколько всего знаешь — неважно.

Я до сих пор не считаю себя настоящим PHP-разработчиком. Но знаю, что изучить недостающее не составит проблем, если вдруг возникнет такая необходимость.

Python за три недели

В начале 2017 вдруг оказалось, что стоит бешеная мода на машинное обучение. И SEO-шнику, по хорошему, надо бы в нем разбираться не на уровне желтой прессы («нейросети снова учудили»).

А в машинном обучении используется что? Много чего, но в первую очередь Python и R. Недолго думая, я выбрал Python — он как-то больше на слуху в моей среде общения. Первым делом я пошел учиться на онлайн-платформу Shultais Education. Ее основатель — мой хороший знакомый. Несколько дней позанимался и понял, что курс отличный, но не совсем подходит мне по уровню. Он предназначен для новичков и в Питоне и в программировании вообще. А во втором я уже не совсем новичок.

Стал искать учебное пособие с более сжато изложенным материалом и набрел на сайт Питонтьютор. Читая уроки и выполняя задания, получил хорошее представление о синтаксисе языка. Но — не появилось ощущения, что владею им по-настоящему. Все время хотелось сбиться на родной PHP, хотя с первых уроков было видно, что Питон гораздо изящнее и проще.

В конце концов, я решил зайти с другой стороны и занялся непосредственно машинным обучением с помощью курса «Машинное обучение и анализ данных» на Сoursera. Над первым серьезным заданием по программированию пришлось повозиться. Но оно было похоже на реальную задачу из практики, так что оказалось не только сложным, но и интересным. А главное — когда я добился-таки правильной работы кода, наконец появилось чувство интуитивного понимания языка.

Дальше пошло как по маслу. Сейчас я постоянно использую Phyton в работе, парочка новых инструментов в сервисе написана именно на нем (а именно — инструмент для поиска LSI с помощью word2vec и лемматизатор).

Напоследок: зачем и как учиться программированию

Как ни странно, программирование — в первую очередь свобода. Свобода обращения с данными. Ты можешь как угодно их комбинировать, сравнивать, обрабатывать сложными алгоритмами, класть в основу моделей машинного обучения… При этом тебя не отвлекают мелочи вроде разных форматов и источников (API? просто сайт? куча файлов? — без разницы! под все давно есть готовые решения). Исключительно ценное умение для SEO-специалиста и интернет-маркетолога.

В ходе обучения главное — как можно быстрее добиться этого ощущения свободы, родства с языком. Оно появляется, когда ты делаешь первый самостоятельный шаг, решаешь настоящую задачу. Очень похоже на прыжок с парашютом.

Сначала долгий период страха и сомнений. Суетливая, не слишком осмысленная подготовка (копание в статьях и мануале без системы). И вдруг — полет наедине с небом. Все становится простым и понятным (чувство, когда написал свой первый настоящий скрипт).

Потом, конечно, тебя не очень дружелюбно встретит земля. Практика быстро покажет, что ты еще не самый выдающийся программист. Но память о небе вокруг останется навсегда. Незнакомые функции и библиотеки больше не пугают. Ты чувствуешь, что всегда с ними справишься, стоит только захотеть.

https://alexeytrudov.com

Руководство для начинающих по машинному обучению на Python

Машинное обучение — важная тема в области искусственного интеллекта, находится в центре внимания уже довольно давно. Эта область может предложить привлекательную возможность, и начать карьеру в ней не так сложно, как может показаться на первый взгляд. Даже если у вас нет опыта в математике или программировании , это не проблема. Самый важный элемент вашего успеха — это ваш личный интерес и мотивация изучать все эти вещи.

Если вы новичок, вы не знаете, с чего начать обучение и зачем вам машинное обучение, и почему оно приобретает все большую популярность в последнее время, вы попали в нужное место! Я собрал всю необходимую информацию и полезные ресурсы, чтобы помочь вам получить новые знания и выполнить ваши первые проекты.

Зачем начинать с Python?

Если ваша цель превращается в успешного программиста, вам нужно знать много вещей. Но для машинного обучения и науки о данных вполне достаточно освоить хотя бы один язык программирования и уверенно использовать его. Итак, успокойся, тебе не нужно быть гением программирования.

Для успешного обучения машинному обучению необходимо выбрать подходящий язык кодирования с самого начала, так как ваш выбор определит ваше будущее. На этом этапе вы должны продумать стратегически и правильно расставить приоритеты и не тратить время на ненужные вещи.

Мое мнение — Python является идеальным выбором для начинающих, чтобы сосредоточиться на том, чтобы перейти в области машинного обучения и науки о данных. Это минималистичный и интуитивно понятный язык с полнофункциональной библиотечной линией (также называемой фреймворками), которая значительно сокращает время, необходимое для получения первых результатов.

Шаг 0. Краткий обзор процесса ML, который вы должны знать

Машинное обучение — это обучение, основанное на опыте. Например, это похоже на человека, который учится играть в шахматы через наблюдение, как играют другие. Таким образом, компьютеры могут быть запрограммированы путем предоставления информации, которую они обучают, приобретая способность идентифицировать элементы или их характеристики с высокой вероятностью.

Прежде всего, вам необходимо знать, что существуют различные этапы машинного обучения :

Для поиска шаблонов используются различные алгоритмы, которые делятся на две группы :

При неконтролируемом обучении ваша машина получает только набор входных данных. После этого аппарат включается, чтобы определить взаимосвязь между введенными данными и любыми другими гипотетическими данными. В отличие от контролируемого обучения, когда машина снабжена некоторыми проверочными данными для обучения, независимое неконтролируемое обучение подразумевает, что сам компьютер найдет шаблоны и взаимосвязи между различными наборами данных. Самостоятельное обучение можно разделить на кластеризацию и ассоциацию.

Некоторые контролируемые алгоритмы обучения включают в себя:

Шаг 1. Уточните свои математические навыки, необходимые для математических библиотек Python

Человек, работающий в области ИИ и МЛ, который не знает математику, похож на политика, который не умеет убеждать. У обоих есть неизбежная область для работы!

Так что да, вы не можете иметь дело с проектами ML и Data Science без минимальной математической базы знаний. Тем не менее, вам не нужно иметь степень по математике, чтобы преуспеть. По моему личному опыту, посвящение по крайней мере 30–45 минут каждый день принесет много пользы, и вы быстрее поймете и изучите продвинутые темы Python для математики и статистики.

Вам необходимо прочитать или обновить основную теорию. Не нужно читать весь учебник, просто сосредоточьтесь на ключевых понятиях .

Вот 3 шага для изучения математики, необходимой для анализа и машинного обучения:

1 — Линейная алгебра для анализа данных: скаляры, векторы, матрицы и тензоры

Например, для метода главных компонентов вам нужно знать собственные векторы, а регрессия требует умножения матриц. Кроме того, машинное обучение часто работает с многомерными данными (данными со многими переменными). Этот тип данных лучше всего представлен матрицами.

2 — Математический анализ: производные и градиенты

Математический анализ лежит в основе многих алгоритмов машинного обучения. Производные и градиенты будут необходимы для задач оптимизации. Например, одним из наиболее распространенных методов оптимизации является градиентный спуск.

Для быстрого изучения линейной алгебры и математического анализа я бы порекомендовал следующие курсы:

3 — градиентный спуск: построение простой нейронной сети с нуля

Одним из лучших способов изучения математики в области анализа и машинного обучения является создание простой нейронной сети с нуля. Вы будете использовать линейную алгебру для представления сети и математический анализ для ее оптимизации. В частности, вы создадите градиентный спуск с нуля. Не стоит слишком беспокоиться о нюансах нейронных сетей. Это хорошо, если вы просто следуете инструкциям и пишете код.

Нейронная сеть на Python — это отличный учебник, в котором вы можете создать простую нейронную сеть с самого начала. Вы найдете полезные иллюстрации и узнаете, как работает градиентный спуск.

Шаг 2. Изучите основы синтаксиса Python

Хорошие новости: вам не нужен полный курс обучения, так как Python и анализ данных не являются синонимами. Прежде чем начать углубляться в синтаксис, я хочу поделиться одним проницательным советом, который может свести к минимуму ваши возможные сбои. Научиться плавать, читая книги по технике плавания, невозможно, но чтение их параллельно с тренировками в бассейне приводит к более эффективному приобретению навыков.

Аналогичное действие происходит при изучении программирования. Не стоит фокусироваться исключительно на синтаксисе. Просто так вы рискуете потерять интерес. Вам не нужно запоминать все. Делайте маленькие шаги и не бойтесь совмещать теоретические знания с практикой. Сосредоточьтесь на интуитивном понимании, например, какая функция подходит в конкретном случае и как работают условные операторы. Вы будете постепенно запоминать синтаксис, читая документацию и в процессе написания кода. Вскоре вам больше не придется гуглить такие вещи.

Если у вас нет понимания программирования, я рекомендую прочитать статью «Автоматизировать скучные вещи с помощью Python» . Книга предлагает объяснить практическое программирование для начинающих и учить с нуля. Прочитайте главу 6 «Манипулирование строками» и завершите практические задания для этого урока. Этого будет достаточно.

Вот еще несколько полезных ресурсов для изучения:

И помните: чем раньше вы начнете работать над реальными проектами, тем раньше вы это освоите. В любом случае, вы всегда можете вернуться к синтаксису, если вам это нужно.

Шаг 3. Откройте для себя основные библиотеки анализа данных

Дальнейшим этапом является пересмотр и добавление части Python, которая применима к науке о данных. И да, пора изучать библиотеки или фреймворки. Как указывалось ранее, Python обладает огромным количеством библиотек. Библиотеки — это просто набор готовых функций и объектов, которые вы можете импортировать в свой скрипт, чтобы тратить меньше времени.

Как использовать библиотеки? Вот мои рекомендации:

Я не рекомендую немедленно погружаться в изучение библиотек, потому что вы, вероятно, забудете большую часть того, что узнали, когда начнете использовать их в проектах. Вместо этого попытайтесь выяснить, на что способна каждая библиотека.

#Jupyter Notebook
Jupyter Notebook — это облегченная среда разработки, которая пользуется популярностью среди аналитиков. В большинстве случаев установочный пакет для Python уже включает в себя Jupyter Notebook. Вы можете открыть новый проект через Anaconda Navigator, который входит в пакет Anaconda.

Библиотеки Python, которые вам понадобятся

NumPy

NumPy сокращен от Numeric Python, это самая универсальная и универсальная библиотека как для профессионалов, так и для начинающих. Используя этот инструмент, вы сможете легко и комфортно работать с многомерными массивами и матрицами. Такие функции, как операции линейной алгебры и числовые преобразования также доступны.

Pandas

Pandas — это хорошо известный и высокопроизводительный инструмент для представления кадров данных. С его помощью вы можете загружать данные практически из любого источника, вычислять различные функции и создавать новые параметры, создавать запросы к данным с использованием агрегатных функций, похожих на SQL. Более того, существуют различные функции преобразования матриц, метод скользящего окна и другие методы получения информации из данных. Так что это совершенно незаменимая вещь в арсенале хорошего специалиста.

Matplotlib

Matplotlib — это гибкая библиотека для создания графиков и визуализации. Это мощный, но несколько тяжелый вес. На этом этапе вы можете пропустить Matplotlib и использовать Seaborn для начала работы (см. Seaborn ниже).

Scikit-Learn

Я могу сказать, что это самый хорошо разработанный пакет ML, который я когда-либо наблюдал. Он реализует широкий спектр алгоритмов машинного обучения и позволяет использовать их в реальных приложениях. Здесь вы можете использовать целый ряд функций, таких как регрессия, кластеризация, выбор модели, предварительная обработка, классификация и многое другое. Так что это абсолютно стоит изучить и использовать. Большим преимуществом здесь является высокая скорость работы. Поэтому неудивительно, что такие ведущие платформы, как Spotify, Booking.com, JPMorgan, используют scikit-learn.

Шаг 4. Разработка структурированных проектов

Как только вы освоите базовый синтаксис и изучите основы библиотек, вы уже можете начать создавать проекты самостоятельно. Благодаря этим проектам вы сможете узнавать о новых вещах, а также создавать портфолио для дальнейшего поиска работы. Есть достаточно ресурсов, которые предлагают темы для структурированных проектов.

Dataquest — Интерактивно обучает Python и науке о данных. Вы анализируете серию интересных наборов данных, начиная с документов Центрального разведывательного управления и заканчивая статистикой игр Национальной баскетбольной ассоциации. Вы будете разрабатывать тактические алгоритмы, которые включают нейронные сети и деревья решений.

Шаг 5. Работа над собственными проектами

Вы можете найти много нового, но важно найти те проекты, которые пробудят в вас свет. Однако прямо перед этим счастливым моментом поиска работы своей мечты вы должны научиться превосходно обрабатывать ошибки в своих программах. Среди наиболее популярных полезных ресурсов для этой цели можно выделить следующие:

StackOverflow — многофункциональный сайт с кучей вопросов и ответов, где люди обсуждают все возможные проблемы. Кроме того, это самое популярное место, поэтому вы можете спросить о своих ошибках и получить ответ от огромной аудитории

Документация Python — еще одно хорошее место для поиска справочного материала

Само собой разумеется, вы также не должны пренебрегать любой возможностью или сотрудничеством, о котором вас просят. Участвуйте во всех возможных мероприятиях, связанных с Python, и находите людей, которые работают над интересными проектами. Изучите новые проекты, которые были сделаны другими людьми, кстати, Github — отличное место для этой цели. Узнайте о новых и следите за обновлениями в теме — все это определенно будет способствовать повышению уровня вашей игры!

Последнее слово и немного мотивации

Вы, возможно, спросите: «Почему я должен погрузиться в сферу машинного обучения? возможно, уже есть много других хороших специалистов. Знаешь что? Я тоже попал в эту ловушку и теперь смело могу сказать — такое мышление не принесет вам ничего хорошего. Это огромный барьер для вашего успеха.

Согласно закону Мура число транзисторов в интегральной схеме удваивается каждые 24 месяца. Это означает, что с каждым годом производительность наших компьютеров растет, а это означает, что ранее недоступные границы знаний снова «сдвигаются вправо» — есть место для изучения больших данных и алгоритмов машинного обучения!

Кто знает, что нас ждет в будущем. Возможно, эти цифры увеличатся еще больше, и машинное обучение станет более важным? И, скорее всего, да! Чувак, самое ужасное, что ты можешь сделать, это предположить, что твое место уже занято другим специалистом.

https://python.ivan-shamaev.ru

12 книг для изучения языка программирования Python

Предлагаем вам ознакомиться с новым списком книг по программированию. На этот раз мы рассмотрим учебники по Python. Возглавляет список литература для новичков, а завершает перечень пособия для опытных программистов.

Основы программирования на языке Python

Книга знакомит с языком, но не привычным путем а-ля «особенности, возможности и прочее», а показывая способы решения отдельных задач. Рассматриваются часто встречающиеся ошибки среди начинающих, даются рекомендации по некоторым спорным местам. Весь представленный код примеров идёт вкупе с комментариями. Учебник советуем почитать не только начинающим, но и преподавателям школ, колледжей и вузов.

Изучаем программирование на Python

Учебное пособие от гиганта самоучителей O’Really. Книга написана живо, интересно, с большим количеством картинок и шуточек. Повествование привычное: знакомство с языком, синтаксис, способности и особенности Python. Попутно идёт разбор примеров и даются задания на самостоятельное решение. Потом в ход идут более сложные инструменты типа контекстного менеджера, генератора, декоратора и прочих, которые вы научитесь использовать в своих программных продуктах.

#Сам себе программист. Как научиться программировать и устроиться в Ebay

Автор хочет поделиться с вами своим опытом изучения языка с последующим трудоустройством в крупную компанию. Перед вами самоучитель, который с ходу учит вас писать работоспособный код в виде небольшой программки. К завершению прочтения книги автор уверяет, что вы будете уверенно кодить. Также автор затрагивает вопросы успешного прохождения собеседования.

Учим Python, делая крутые игры

Подойдёт для абсолютных новичков. Книга предлагает вам создавать свои игры, попутно изучая Python и его особенности. Начнёте вы с простеньких игр и плавно подберетесь к более сложным и интересным проектам.

Программируем на Python

Пособие для начинающих программистов, написанное разработчиком и преподавателем в одном лице. Вы пройдетесь по азам языка, а закреплять полученные знания будете путем написания небольших игр. В книге много фрагментов рабочего кода для разных ситуаций с подробными комментариями. По завершению главы будут выделены главные моменты и тестовое задание на закрепление.

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

Перед вами ускоренный курс молодого бойца по программированию на Python. Книга поделена условно на две части: теоретическую и практическую.

Автор решил сократить объем теории до минимума, чтобы сразу приступить к созданию своих программ и приложений. А там есть на что посмотреть. Автор даёт вам сразу 3 больших проекта: шутер с нарастающей сложностью, обработка большого объёма данных с их визуализацией и приложение на Django с высоким уровнем конфиденциальности информации пользователей.

Python. Экспресс-курс

Если вы знаете один или несколько языков программирования, то эта книга поможет вам быстро переучиться на Python. При помощи учебника вы пройдёте путь от основ до управления и структур данных, научитесь делать весь цикл работ по созданию полностью работающего приложения.

Автор расскажет вам особенности Python. Последние главы поведают вам тонкости работы с большими данными.

Простой Python. Современный стиль программирования

Переходная книга от O’Really, которая подходит как новичкам, так и более опытным программистам. Тут рассмотрены популярные и свежие пакеты и библиотеки. Это скорее руководство с вставками кода с комментариями, чтобы понять концепции Python 3. В книге затронуто достаточно много узких тем, что на руку новичкам.

Чистый Python. Тонкости программирования для профи

Книга фокусирует внимание на навыках, которые нужны для работы и решения многих практических задач. Помимо этого, писатель поведает вам нестандартные решения и оригинальные мысли при создании своего продукта. Также автор обучит вас писать чистый код, что является обязательным, если вы планируете стать настоящим профессионалом.

Книга будет ценна и для программистов других языков, так как теории здесь почти нет, а упор на опытных разработчиков.

Глубокое обучение на Python

Перед вами книга машинного обучения по Python. Здесь моделируются абстракции данных высокого уровня с использованием архитектур, которые состоят из множества нелинейных преобразований. Звучит пугающе, но все не так страшно. Франсуа Шолле, автор книги, достаточно просто проведёт вас под руку по этим темам. Он же является создателем одной из самых мощных библиотек по работе с нейронными сетями.

Книга поделена на 2 части: теорию и решение практических задач. В любом случае, учебник будет полезен для тех, кто хочет развиваться и углубляться свои знания по Python.

Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение

Здесь описаны вычислительные и статические методы, которые вовсю используются при обработке больших и сложных массивов данных в любых отраслях. Книгу стоит брать в руки только после очень плотного знакомства с Python и выполнения парочки крупных проектов, поскольку теории здесь немного и упор сделан на работу с Data Science.

Python. Разработка на основе тестирования

Перед вами книга, которая научит вас создавать веб-приложения методом тестирования (TTD) от начала до конца. Смысл заключается в том, что вы ещё до того, как писать код программы, напишите и выполните тесты для фрагментов приложения. А по результатам тестирования у вас будет получаться лаконичный и понятный код самой программы. Также здесь рассмотрены основы Django, Selenium, Git, jQuery и Mock. Естественно, учебник не для новичков.

https://www.kv.by/

Профессия Python разработчик

Python – один из языков программирования, который советуют осваивать новичкам. Выучить его относительно просто, даже если вы никогда не работали программистом. Команды на Питоне интуитивно понятны, особенно людям, знающим английский язык.

При этом разработчики на Python востребованы, поскольку популярность языка растет. Есть мнение, что в области веб-разработки он даже теснит язык PHP. Помимо описания профессии, ее плюсов и минусов, в статье вы найдете бесплатные уроки для изучения Питона и полезные материалы для новичков.

Кто такой Python программист и чем он занимается?

Питон считается универсальным языком, который имеет широкое применение. Однако чаще всего он используется в следующих сферах:

Помимо перечисленных областей, Python разработчики востребованы:

Python-разработчик может заниматься созданием программ, сайтов, приложений в указанных областях, а также доработкой уже созданных программных продуктов, их развитием и поддержкой.

Плюсы и минусы профессии

Плюсы профессии:

Минусы профессии:

Сколько зарабатывают Python-программисты?

Средняя зарплата начинающего программиста (Junior) – от 60 тыс. рублей в месяц. Разработчик с опытом работы 2-3 года (Middle) получает от 120 тыс. рублей в месяц. Зарплата специалиста уровня Senior достигает 200 тыс. рублей в месяц и выше.

На фрилансе заработки тоже хорошие, особенно если работать на иностранных биржах. Ставки разработчиков на Питоне на англоязычных сайтах могут доходить до 50-80 долларов за час работы. За 6-ти часовой день специалист может заработать порядка 30 тыс. рублей. Российские заказчики платят меньше, но получить 1000-1500 руб. в час тоже можно.

Как стать Python разработчиком, что нужно знать и уметь?

Поскольку язык программирования востребован в разных областях, то необходимый стек технологий зависит от сферы, где вы планируете работать, и даже конкретного заказчика. Если говорить о новичках, то в первую очередь необходимо знать:

Где учиться программировать на Python? Бесплатные уроки

Есть несколько вариантов, как можно научиться данной профессии:

Как найти работу начинающему специалисту?

Освоив азы языка, можно устроиться стажером в небольшую компанию и попробовать себя в области веб-разработки или машинного обучения. Как правило, стажерам очень мало платят, зато обучают и подтягивают до уровня Junior-программиста. Проработав стажером 4-6 мес., вы уже сможете претендовать на обычную зарплату для ИТ-специалиста.

Если у вас уже есть опыт работы, то добавьте свое резюме на сайты для программистов. Вас будут звать на собеседования и предлагать выполнять различные задачи. Смотрите, с чем вы не справляетесь и подтягивайте знания, затем снова идите на собеседования. Рано или поздно вас возьмут на работу. Некоторые начинающие программисты ищут первую работу по 3-4 месяца и даже больше, но затем получают необходимый опыт и процесс поиска нового работодателя идет быстрее.

Когда вы станете уверенным разработчиком, то сможете брать заказы на фрилансе и зарабатывать как частный специалист. Это даст хорошую прибавку к зарплате в офисе. Искать заказы на фрилансе можно на биржах.

Где найти Python-разработчика на проект?

https://www.kadrof.ru/