Python уже не один год уверенно занимает место среди самых популярных языков программирования. На нём можно писать любые программы, но основная сфера — искусственный интеллект и связанные области: data science, машинное обучение, анализ данных, нейронные сети. Язык — лидер в квантовых вычислениях и квантовом машинном обучении. а также популярен в веб-разработке.
Python — это интерпретируемый язык высокого уровня, в котором возможно применять как объектно-ориентированный, так и функциональный подход. Этот язык лёгок для изучения, в отличие от C++, хотя и является его наследником. В среднем, путь с нуля до джуниора занимает полгода-год в зависимости от бэкграунда. Мы подготовили 9 практических советов, чтобы ускорить изучение языка.
Подписывайтесь на канал, чтобы не пропустить новые материалы о программировании и разработке.
- На этапе изучения основ языка (или даже до этого) определитесь, чем конкретно хотите заниматься с помощью Python, например, искусственным интеллектом или веб-разработкой. Для каждой сферы нужен собственный набор библиотек, поэтому лучше сразу понять, какие именно понадобятся.
- В начале обязательно изучите синтаксис Python и порешайте простые алгоритмические задачи. Здесь поможет сайт Pythontutor.ru. Без задач выученный синтаксис быстро вылетит из головы, задачи помогут закрепить теорию.
- Обратите внимание на различные среды разработки. Универсальный IDE для любых задач в Python — это PyCharm. Дата-сайентисту ещё понадобится Jupyter Notebook и, возможно, Spyder.
- Хорошо изучите простейшие структуры данных Python: списки, словари, множества. Это пригодится, когда нужно будет решить, как лучше обрабатывать данные в разных случаях.
- Не пренебрегайте функциями. В Python создавать их очень легко. Если одинаковые части кода повторяются больше двух раз, лучше написать функцию. Это поможет не только сократить код, но и улучшить его восприятие.
- Чтобы быстро выйти на уровень профессионального кода, изучите объектно-ориентированное программирование. В Python применять его очень легко.
- Изучите продвинутые возможности Python: генераторы, декораторы, list comprehension, методы из itertools и других библиотек. Это поможет вам впоследствии не изобретать велосипед.
- Если вы работаете с искусственным интеллектом, изучите основные библиотеки для этого направления — Numpy, Pandas, SciKit-Learn, Matplotlib, Seaborn, Keras, TensorFlow, Pytorch.
Если понравилась статья, ставьте лайк и подписывайтесь на канал.
Почитайте другие интересные материалы:
