우수 답변
예, 물론입니다. 저는 자아입니다. -Python 프로그래머가 직접 Python을 배우는 것이 매우 가능하고 실제로는 성가신 일이 아니라고 말했습니다. 그러나주의 사항이 있습니다. 초심자로서 과목에 대한 학습자의 관심의 대부분은 튜터의 손과 과정이 전달되는 방식에 있습니다. 비효율적 인 코칭은 최악의 경우 학습자가 전체 프로그래밍이라는 주제에 대한 관심을 잃게 만들 수 있습니다. 솔직히 말해서 저도이 교훈을 힘들게 배웠습니다.
그러나 이제 Python 프로그래밍을 마스터 한 후 고액 소프트웨어 개발 직업 (미화 90,400 달러)을 확보 한 후 Airbnb에서 대학을 졸업했습니다. 여정에서 많은 어려움에 직면 해 있으므로이 질문에 답을하여 저보다 덜 번거롭지 않게 학습해야한다고 생각합니다.
Python을 생산적으로 스스로 학습하려면 효과적인 학습 리소스를 선택하는 것이 중요합니다.이 리소스는 학생들이 도메인에 처음 인 것으로 간주합니다. 프로그램이 실행되는 방식을 설명하는 Python 프로그래밍 환경, 개념에 대한 충분한 통찰력과 예제를 제공 한 후에 만 학습 곡선을 선형으로 만들고 어려운 주제에 대해 진행하는 Python 프로그래밍 환경에 익숙하지 않습니다.
학습 과정에서 저는 대다수가 Python 학습에 사용할 수있는 리소스-책, PDF 자료, 무료 비디오 코스는 학습자에게 친숙하지 않습니다. 저자 / 교사가 강의를 마치기 위해 서두르고 있다고 느꼈고 이러한 코드를 작성하고 하나는 Python 프로그래밍 환경에 정통합니다. 그러나 초보자 인 사람에게는 그렇지 않습니다.
배우기 초기에는 웹에서 제공되는 무료 비디오 자습서에 의존했습니다. 그러나 시간이 지남에 따라 배우는 데있어 주요 문제는 모두를위한 자유롭고 개방적인 커뮤니티이며, 고려중인 많은 크리에이터를 끌어들이는 것입니다. 빠른 돈을 벌기 위해. 이러한 튜토리얼의 콘텐츠 품질이 의심 스럽습니다. 또한 잠재적 고용주의 주제에 대한 이해를 증명할 수 없습니다. 해당 플랫폼에서 이수한 과정에 대한 인증을 획득 할 수있는 조항이 없기 때문입니다. 이는 특히 고용주가 관련 학위 / 인증을 가진 후보자를 선택하는 기준을 설정 한 경우 경력에 지장을 줄 수 있습니다.
Python 학습 여정에 대한 관련 답변입니다 .👇
Answer
그러므로 시작하여 올바른 선택을하신 것 같습니다. Python은 SDE뿐만 아니라 수학자, 데이터 분석가, 과학자, 심지어 어린이들 사이에서도 세계에서 가장 빠르고 가장 인기있는 프로그래밍 언어이기 때문에 Python을 배우는 것입니다 !!! Python은 초보자에게 매우 친숙한 프로그래밍 언어이기 때문에 이유는 간단합니다.
Python에는 다음과 같은 애플리케이션이 있습니다.
- 데이터 분석
- 인공 지능
- 머신 러닝
- 자동화
- 웹 앱 빌드
- 소프트웨어 테스트
이제 적절한 로드맵과 Python 마스터를 살펴 보겠습니다.
시작하기 전에 이 언어에 대한 여정은 왜 파이썬을 배우고 싶어하는지에 대한 명확한 목표를 가지고 있어야합니다. 이 언어로 정확히 무엇을 하시겠습니까? 지루하거나 지루한 작업을 자동화하고 싶습니까? 아니면 웹 애플리케이션을 만들고 싶습니까?
추천합니다 최고의 학습 자료도 있습니다. 그 전에 확실히 Python을 마스터하는 데 일반적으로 10 ~ 11 주가 소요된다는 점을 분명히하겠습니다.
- 구문 및 기본 학습 :
- python 셸
- Anaconda 패키지
- 제어 구조
- 예외 처리
- 함수
- OOPS 개념, 내장 데이터 구조 :
- Python에서의 OPS
- List, Tuples , 사전.
- 문자열 형식
- 웹 개발 용 프레임 워크 :
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Python에는 웹 애플리케이션 용 프레임 워크가 너무 많습니다.
- Django : 웹 개발을 위해 신생 기업과 기업에서 주로 사용되는 고급 웹 프레임 워크입니다. MVC 패턴을 따르며 PostgreSQL, MySQL, SQLite 및 Oracle과 같은 여러 데이터베이스를 사용할 수 있습니다.
- Flask : Flask는 Python에서 배우기 가장 쉬운 마이크로 프레임 워크 중 하나입니다.
- Bottle
- Tomado
- Pyramid
- 데이터 분석 :
- Numpy
- Pandas
- Seaborn,
- Bokeh
- SciPy
- Matplotlib 이러한 라이브러리는 데이터 분석에 적합합니다.
- ML :
학습을 위해서는 다음에 대해 자세히 배워야합니다.
- TensorFlow : 개발 된 가장 유명하고 인기있는 딥 러닝 라이브러리 중 하나입니다. by Google
- Scikit-Learn : 수치 라이브러리와 함께 작동하도록 설계된 Python 용 머신 러닝 라이브러리입니다.
- PyTorch : 동적 계산 그래프를 처리 할 수있는 라이브러리입니다.
- 프로젝트 빌드 :
지금까지 Python에서 거의 모든 것을 다루었습니다. 이제 마지막 단계는 프로젝트 빌드입니다. . Python의 모든 학습은 일부 프로젝트를 빌드 할 수있는 경우에만 의미가 있습니다.
제측에서 제안한 프로젝트 중 일부 :
- 단순 관심 / EMI 계산기
- 날씨 애플리케이션
- 간단한 크롤러
- 전자 상거래 웹 사이트
- 온라인 CV 생성기
온라인 리소스 :
- 코딩 닌자 : 코딩 닌자 다음 항목이 있습니다. 기능 :
- 과정 일시 중지 기능 : 시험이나 수업이있는 경우 과정을 일시 중지 할 수 있으므로 매우 독특한 60 일 기간 후에 다시 계속할 수 있습니다.
- GeeksforGeeks 자습서 : Python 프로그래밍 언어-GeeksforGeeks
- YouTube 동영상 : https://www.youtube.com/watch?v=WGJJIrtnfpk&t=2055s https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw&t=9286s
- 공식 문서 : 환영합니다. Python.org
내측 팁 :
- 인내심을 가지십시오. Python을 배우는 경우뿐만 아니라 다른 언어를 배우는 경우에도 마찬가지입니다. 모국어를 배우는 데는 항상 더 많은 노력과 시간이 필요하므로 모든 것을 이해하는 데 시간이 걸릴 것임을 이해하십시오.
- 일관되게 학습하지 않으면 더 많은 시간과 노력이 소요됩니다.
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- 건축 프로젝트는 자신감을 구축하는 데 항상 도움이되므로 그 중요성을 무시하지 마십시오.
- 복잡한 용어, 오류 및 문제로 인해 포기하고 싶은 느낌이들 것입니다. 그렇게하지 마십시오. 프로그래밍에 참여하는 모든 사람에게 발생합니다.
- 이제 좋은 인용구로 끝내겠습니다. 좌절과 고통은 학습 과정의 일부입니다. 피하는 대신 받아들이십시오.
여러분의 의심을 모두 해결했으면 좋겠습니다 !!!
미래를 위해 최선을 다하겠습니다 !!