Pythonの学習を開始するにはどうすればよいですか？

ベストアンサー

はい、もちろんです。私は自己です-教えられたPythonプログラマー自身は、Pythonを自己学習することは非常に可能であり、実際、それほど面倒ではないと述べています。ただし、注意点があります。初心者として、この主題に対する学習者の関心の多くは、講師の手とコースの提供方法にあります。非効率的なコーチングは、学習者が主題への興味を失うことにすぐにつながる可能性があり、最悪の場合、プログラミング全体になります。正直なところ、私もこれらのレッスンを難しい方法で学びました。

しかし今、Pythonプログラミングを習得し、その後Airbnbで大学を卒業したばかりの高額なソフトウェア開発の仕事（90,400米ドル）を手に入れました。旅の途中で多くの課題に直面しているので、私の学習よりも面倒なを少なくするために、この質問に答える必要があると思います。

Pythonを生産的に自己学習するには、効果的な学習リソースを選択することが不可欠です。これは、学生がドメインに不慣れであると見なすものです。また、Pythonプログラミング環境、プログラムが実行方法で実行されている理由を説明する環境、学習曲線を直線化し、概念に関する十分な洞察と例を提供した後にのみ難しいトピックを進める環境に精通していません。

学習の過程で、大多数がPythonの学習に利用できるリソースの一覧-本、PDF資料、無料のビデオコースは学習者に優しいものではありません。著者/チューターはコースの終わりに急いでいて、これらのコードを記述してその仮定の背後にある理論的根拠を教育していないと感じました。 1つはPythonプログラミング環境に精通しています。ただし、初心者の場合はそうではありません。

学習の最初の頃は、Webで利用できる無料のビデオチュートリアルに頼りました。しかし、時間をかけて、彼らから学ぶことの大きな問題は、彼らが 無料ですべての人に開かれている コミュニティであり、検討している多くのクリエイターを引き付けることだと気づきました手っ取り早い金を稼ぐために。そのようなチュートリアルのコンテンツの品質には疑問があります。さらに、これらのプラットフォームで修了したコースの認定を取得する規定がないため、潜在的な雇用主に主題についての理解を証明することはできません。これは、特に雇用主が関連する学位/証明書を持つ候補者を選択する基準を設定している場合、自分のキャリアを妨げる可能性があります。

Pythonの学習の旅について話し合っている関連する回答。👇

回答

つまり、始めて正しい選択をしたと思います。 Pythonは、SDEだけでなく、数学者、データアナリスト、科学者、さらには子供たちの間でも世界で最も速く、最も人気のあるプログラミング言語であるため、Pythonを学ぶことができます。 Pythonは非常に初心者に優しいプログラミング言語であるため、理由は単純です。

Pythonには次のアプリケーションがあります。

• データ分析
• 人工知能
• 機械学習
• 自動化
• Webアプリの構築
• ソフトウェアテスト

次に、適切なロードマップとマスターPythonを見てみましょう。

始める前にこの言語でのあなたの旅は、なぜあなたがPythonを学びたいのかという明確な目標を心に留めておくべきですか？この言語で正確に何をしたいですか？退屈なタスクや退屈なタスクを自動化したいですか、それともWebアプリケーションを作成したいですか？

お勧めします最高の学習リソースのいくつかも。その前に、Pythonをマスターするのに通常10〜11週間かかることを明確にしておきます。

• 構文と基本を学ぶ：
• pythonシェル
• Anacondaパッケージ
• 制御構造
• 例外処理
• 関数。
• OOPSの概念、組み込みのデータ構造：
• PythonのOOPS
• リスト、タプル、辞書。
• 文字列のフォーマット
• Web開発のフレームワーク：

PythonにはWebアプリケーション用のフレームワークがたくさんあります。

• Django：主にスタートアップや企業でWeb開発に使用される高レベルのWebフレームワーク。これはMVCパターンに従い、PostgreSQL、MySQL、SQLite、Oracleなどの複数のデータベースを使用できます。
• フラスコ：フラスコはPythonで学ぶのが最も簡単なマイクロフレームワークの1つです。
• ボトル
• トマド
• ピラミッド
• データ分析：
• Numpy
• パンダ
• Seaborn、
• Bokeh
• SciPy
• Matplotlibこれらのライブラリはデータ分析に適しています。
• ML：

学習するには、以下について詳しく学ぶ必要があります。

• TensorFlow：開発された最も有名で人気のある深層学習ライブラリの1つです。 Googleによる
• Scikit-Learn：数値ライブラリで動作するように設計されたPython用の機械学習ライブラリです。
• PyTorch：動的計算グラフを処理できるライブラリです。
• プロジェクトのビルド：

これまでPythonでほぼすべてをカバーしてきましたが、最終段階はプロジェクトのビルドです。 Pythonでのすべての学習は、いくつかのプロジェクトを構築できる場合にのみ意味があります。

私の側からのプロジェクト提案のいくつか：

• 単純な関心/ EMI計算機
• 天気予報アプリケーション
• シンプルなクローラー
• Eコマースウェブサイト
• オンラインCVジェネレーター

オンラインリソース：

1. コーディング忍者：コーディング忍者次のとおりです。機能：

• コース一時停止機能：試験やクラスがある場合はコースを一時停止できるため、60日後に再び続行できます。これは非常にユニークです。
• GeeksforGeeksチュートリアル： Pythonプログラミング言語-GeeksforGeeks
• Youtubeビデオ： https://www.youtube.com/watch?v=WGJJIrtnfpk&t=2055s https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw&t=9286s
• 公式ドキュメント：ようこそPython.org

私の側からのヒントのいくつか：

• 忍耐強く、Pythonを学ぶ場合だけでなく、別の言語を学ぶ場合にも当てはまります。母国語を学ぶには常により多くの労力と時間が必要なので、すべてを沈めるには時間がかかることを理解してください。
• 一貫して学習しないと、より多くの時間と労力がかかります。

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• 構築プロジェクトは常に自信を構築するのに役立ちます。その重要性を無視しないでください。
• 複雑な用語、エラー、問題があるため、諦めたくなるでしょう。そうしないでください。プログラミングのすべての人に起こります。
• 今、良い引用で終わりましょう。欲求不満と痛みは学習プロセスの一部であり、回避するのではなく受け入れることです。

すべての疑問を解消できたと思います!!!

将来に向けて最善を尽くします!!