Курс полный курс python для начинающих

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

Прогнозирование данных

Прежде чем что-либо прогнозировать необходимо выбрать алгоритм для прогнозирования. По результатам оценки моделей предыдущего раздела мы выбрали модель SVM как наиболее точную. Мы будем использовать эту модель в качестве нашей конечной модели.

Теперь мы хотим получить представление о точности модели на нашей контрольной выборке данных.

Это даст нам независимую окончательную проверку точности лучшей модели. Полезно сохранить контрольную выборку для случаев когда была допущена ошибки в процессе обучения, такая как переобучение или утечка данных. Обе эти проблемы могут привести к чрезмерно оптимистичному результату.

6.2 Оцениваем прогноз

Мы можем оценить прогноз, сравнив его с ожидаемым результатом контрольной выборки, а затем вычислить точность классификации, а также матрицу ошибок и отчет о классификации.

Мы видим, что точность 0,966 или около 96% на контрольной выборке.

Матрица ошибок дает представление об одной допущенной ошибке (сумма недиагональных значений).

Наконец, отчет о классификации предусматривает разбивку каждого класса по точности (precision), полнота (recall), f1-оценка, показывающим отличные результаты (при этом контрольная выборка была небольшая, всего 30 значений).

Как начать использовать машинное обучение в Python?

Лучший способ научиться машинному обучению — проектировать и завершать небольшие проекты.

Python может быть пугающим при начале работы

Python является популярным и мощным интерпретируемым языком. В отличие от R, Python является и полным языком и платформой, которые можно использовать как для исследований, численных расчетов, так и для разработки производственных систем.

В Python есть также много модулей и библиотек на выбор, обеспечивая несколько способов выполнения каждой задачи.

Лучший способ начать использовать Python для машинного обучения — это разобрать готовый проект по машинному обучению и затем его сделать самому с нуля:

• Это заставит вас установить и запустить Python интерпретатор.
• Это даст вам понимание с высоты птичьего полета о том, как выглядит небольшой проект.
• Это даст вам уверенность, чтобы перейти к собственным задача и проектам.

Новичкам нужен небольшой сквозной проект

Книги и курсы порой часто расстраивают. Они дают вам много теоретических конструкций и фрагментов, но вы никогда не увидите, как все они сочетаются друг с другом.

Когда вы применяете машинное обучение к собственному датасету, вы работаете над проектом. Проект по машинному обучению может быть не всегда последовательным, но обычно он имеет несколько выраженных этапов:

• Постановка задачи
• Подготовка данных
• Оценка качества алгоритмов
• Оптимизация результата
• Презентация результата.

Лучший способ по-настоящему примириться с новой платформой или инструментом – это работать над проектом машинного обучения и покрыть эти ключевые этапы.

Если вы можете сделать это, у вас будет шаблон, который можно будет использовать в будущем на другой выборке данных или задаче. Вы сможете заполнить пробелы, такие как дальнейшая подготовка данных и улучшение алгоритмов.

Высшая школа бизнес-информатики (ЦАО)

Python — один из самых популярных на сегодняшний день языков программирования. Это обусловлено его универсальностью, простотой синтаксиса и удобной структурой, а также наличием большого количества встроенных библиотек, что позволяет использовать его при решении самых разнообразных задач, связанных с написанием прикладных программ и web-разработкой.

Обучиться программированию на языке Python с нуля все желающие смогут, пройдя курс профессиональной переподготовки по программе «Инструментальные средства бизнес-аналитики», которую проводит ВШБИ НИУ ВШЭ. Записаться на обучение по данному курсу можно на сайте.

Hexlet

Hexlet  — это курсы для программистов, как платные, так и бесплатные. Для обучения языку Python предусмотрено 17 курсов.

Курс «Python: основы» длится всего 13 часов. Этот курс базируется на материале Code Basics и расширяет его необходимыми понятиями, такими, как работа с ошибками, отладка, включение файлов и использование пространств имён.

Вы узнаете основные конструкции языка, познакомитесь с модулями, научитесь работать с пакетами. После прохождения курса вас ждут несколько практических занятий. После этого курса можно приступать к другим, более полным программам обучения, где требуется базовый навык работы с Python.

Лучшие онлайн-курсы Python

Если хотите получить профессию программиста на Python или тесно связанную с этим языком — сейчас лучшее время. Вот 7 курсов программирования для начинающих, которые помогут вам быстрее получить первую работу или зарабатывать на фрилансе:

1. Профессия Python-разработчик

Годовая программа для изучения python с нуля. Вы начнете с основ: складывать числа, выводить текст на экран. Научитесь создавать простые и сложные модульные программы: от консольных скриптов до чат-ботов.

В конце курса соберете портфолио своих работ, а Центр карьеры поможет в составлении конкурентного резюме и подготовит к собеседованиям.

Краткая программа:

• Python
• Python Advanced
• Веб-верстка
• Python-фреймворк Django
• Универсальные знания программиста
• Английский для IT-специалистов
• Система контроля версий Git

+ 2 месяца английского языка в подарок!

Подробнее

2. Профессия Data Scientist

На этом курсе вы получите базовые навыки по программированию, аналитике, статистике и математике, которые примените для анализа данных и машинного обучения. Например, при написании дипломных проектов:

• Рекомендательная система для онлайн-гипермаркета Instacart
• Система по распознаванию эмоций

После обучения вы сможете претендовать на позицию Junior Data Scientist. Школа Skillbox поможет в подборе вакансий, составлении резюме и прохождении собеседования.

Краткая программа:

• Введение в анализ данных и машинное обучение
  • Аналитика. Начальный уровень
  • Статистика и теория вероятностей
  • Основы математики для Data Science
  • Машинное обучение. Начальный уровень
• Специализация 
  • Аналитика. Средний уровень
  • Машинное обучение. Средний уровень
• Бонусные курсы
  • Универсальные знания программиста
  • Английский для IT-специалистов 

+ 2 месяца английского языка в подарок!

Подробнее

3. Профессия Fullstack-разработчик на Python

Этот курс для тех, кто хочет заниматься веб-разработкой на python. Изучив html, css, javascript, вы сможете создавать лендинги, интернет магазины, сервисы, самостоятельно писать backend- и frontend-часть.

По окончанию курса у вас будет 4 проекта в портфолио. Эти будут проверять преподаватели курса — практикующие разработчики.

Краткая программа:

• Основные курсы
  • Веб-вёрстка
  • JavaScript
  • Python-разработчик с нуля
  • Python Advanced 
• Курс на выбор
  • Курс на выбор. Фреймворк Vue
  • Курс на выбор. Фреймворк React
  • Курс на выбор. Фреймворк Angular
• Бонусные курсы
  • Курс по слепому методу печати
  • Основы Photoshop
  • Figma
  • Универсальные знания программиста
  • Работа в командной строке Bash
  • Система контроля версий Git
  • Английский для IT-специалистов
  • Карьера и развитие программиста
  • Soft skills для программиста
  • Алгоритмы и структуры данных

+ 2 месяца английского языка в подарок!

Подробнее

4. Python-фреймворк Django

Django — популярный фреймворк для создания веб-приложений и API. Если вы уже освоили python и видите себя в разработке сайтов, это курс подойдет для старта. За 6 месяцев вы научитесь верстать веб-страницы, писать и оптимизировать веб-приложения на Django.

Краткая программа:

• Веб-вёрстка для начинающих
• Python-фреймворк Django

Подробнее

5. Курс Python-разработчик

Это альтернатива первому курсу «Профессия Python-разработчик». Программа рассчитана на 6 месяцев, учит основам python и продвинутому использованию. В курс входит практический проект, который буде преимуществом при трудоустройстве.

Краткая программа:

• Настройка окружения
• Базовые структуры данных
• Основные операторы
• Функции подробнее
• Модули и пакеты
• Пространства имён и области видимости
• Классы и объекты
• Наследование классов
• Работа с файлами и форматированный вывод
• Исключения
• Инструменты функционального программирования
• Мультипоточность
• Стандартные и сторонние библиотеки Python
• Поддержание цикла разработки
• Библиотеки для работы с данными
• Библиотеки для работы с ресурсами
• Бонусный модуль Python Advanced. Flask: начало
• Бонусный модуль Python Advanced. Основы работы в Linux
• Бонусный модуль Python Advanced. Основы культуры CI

Подробнее

Программы обучения профессии «Python-разработчик»

Полноценное обучение с нуля до уровня junior-программиста. На многих программах обучения имеется вступительное тестирование на умение пользоваться ПК.

Программа Разработчик Python от otus:

• Если вы писали личные проекты на Python, но нет опыта промышленной разработки
• Дадутся объяснения следующих вопросов:
  • Как писать простой и идиоматичный код, за который не будет мучительно стыдно?
  • Как тестировать и поддерживать код на Python?
  • Как написать приложение, которое не умрёт под нагрузкой?

После прохождения курса у вас останется:

• 1 мини веб-проект
• богатый список литературы для ознакомления и углубления знаний программистов
• код и материалы занятий, соединенные вместе в виде jupyter-ноутбуков
• видеозаписи всех вебинаров занятий
• проектная работа на интересную вам тему

Цена 56000₽ для новых клиентов otus (скидка 4000₽ в течение 7 дней после регистрации).

Программа Профессия Python-разработчик от skillbox:

• Научитесь с нуля программировать на Python
• Изучите основы вёрстки сайтов и web-приложений
• Освойте популярный фреймворк Django
• Изучите асинхронное программирование для написания высокопроизводительных приложений
• Реальный опыт разработки — Реализация искусственного интеллекта роботов для оптимального сбора ресурсов — Вёрстка landing page

Цена 93600₽

Программа Факультет Python-разработки от GeekUniversity:

• Проектно-ориентированное обучение
• Совместная разработка
• Год опыта Python-разработки
• Множество необходимых для работы навыков
  • Умение создавать клиент-серверные приложения для Desktop
  • Навыки прототипирования мобильных приложений
  • Навыки верстки сайтов на HTML, CSS, Bootstrap
  • Навыки frontend-разработки на Javascript и JQuery
  • Умение создавать сайты на Django Framework
  • Знание алгоритмов и структур данных
  • Умение работать в команде, знание методологий разработки: Agile, Scrum
  • Умение работать с GIT
  • Навыки успешного прохождения собеседований и общения с заказчиками
  • Навыки проектирования архитектуры, использования шаблонов проектирования
  • Умение писать «чистый» код
• Имеются бесплатные подготовительные курсы для тех, кто не сможет пройти тестирование на знания базовых понятий программирования

Начинайте учиться программировать сейчас

На большинстве современных ПК, Python предустановлен. Желательно обновиться до последней версии, чтобы использовать преимущества асинхронности и нового синтаксиса. На момент написания статьи, стабильной версией считается Python 3.8.

Сейчас лучшее время начать изучать основы . В современном мире для этого существует множество эффективных способов.

Используйте видео, электронные книги, презентации. Есть полезные сайты и YouTube-каналы с огромным количеством полезной информации. Читайте и следите за блогами о разработке на Python, как этот.

Можно записаться на курс «Python с нуля», где программировать учат практикующие разработчики. Они дают практические задания, проверяют их и разбирают ошибки. На онлайн-курсе GeekBrains гарантировано трудоустройство, после успешного окончания обучения.

Вариантов достаточно много, остается выбрать подходящий.

Подготовительный курс «Python для начинающих программистов» от OTUS

Длительность	24 академических часа
Уровень	с нуля
Для кого подходит	● Новичкам в разработке ● Начинающим программистам
Формат	3 модуля с видеолекциями
Итоги	Навык программирования на Java + проекты в портфолио
Цена	1 рубль
Ссылка на курс

В обучение входит:

Эксперт:

Сурен Хоренян — app-developer в AdCombo.

По итогу студенты могут:

• Разбираться в TCP/IP и разных файловых форматах;
• Вести собственную разработку;
• Использовать FBV для работы с обращениями юзеров;
• Разработать элементарного клиента или аппаратное/программное обеспечение;
• Овладеть HTTP;
• Взаимодействовать с различными видами информации;
• Создавать отчеты и сегментировать информацию;
• Выводить нужную информацию из файла в специальную структуру данных;
• Модифицировать шаблоны HTML.

Наши впечатления: Курс идеально подходит для тех, кто только начинает свой путь разработчика. Он состоит всего из 24 академических часов, практически бесплатный (1 рубль), но даёт прекрасную базу для введения в специальность. При желании можно брать первые заказы сразу после окончания обучения. Но они будут низко оплачиваться, потому что опыт студента минимальный. Можно пройти сразу после этого — предыдущий курс из моей подборки и претендовать на высокий гонорар и место в компании-партнёра.

Получить скидку →

CrushPro (ЦАО)

Формирование базовых навыков программирования на Python. Обучение происходит через работу над проектами, ребята учатся работать в команде. В результате курса, студенты напишут свой первый̆ чат-бот для мессенджера на языке Python.

Развивается:

• Системное мышление
• Умение решать логические задачи
• Способность автоматизировать рутинные процессы
• Умение создавать собственные программы

Развитие робототехники, искусственного интеллекта и глубокого машинного обучения приведет к тому, что коммуникации человек-машина и машина-человек станут настолько же повседневными, как человек-человек. Те, кто не умеет программировать, окажутся в таком же положении, как не умевшие читать и писать 200 лет назад.

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.

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:

• Переменные, их типы и операции над ними.
• Работа с числами, строками и другими типами.
• Условия.
• Циклы.
• Структуры данных (списки, кортежи, словари).
• Стандартные инструменты языка (ввод и вывод, округление).

На этом этапе практика заключается в написании небольших программ в несколько десятков строк кода.

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

• Назначение функций.
• Синтаксис функций.
• Аргументы.
• Возврат значений из функции.
• Вложенные функции.
• Рекурсию.

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

• Узнать, что такое модули и пакеты.
• Научиться использовать несколько модулей в одном проекте.
• Разобраться с областями видимости модулей.
• Понять синтаксис работы с файлами (открытие, закрытие, ввод и вывод информации).

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

• Класс и его экземпляры.
• Объекты.
• Конструктор.
• Методы и поля класса.
• Инкапсуляция, наследование и полиморфизм.

Определитесь для чего изучать python

Каждый, кто хочет изучать Python, еще до начала обучения должен решить, зачем это нужно. Это поможет точнее определиться со специализацией, и ускорит процесс обучения. Также поможет понять, нужны ли дополнительные знания из других языков программирования.

Например, если хотите стать веб-разработчиком, помимо Python изучите HTML, CSS и основы JavaScript. Это три разных языка, но они помогут вам стать Full-stack разработчиком.

Тем кто планирует заниматься анализом данных, могут потребоваться знания SQL, R и другие инструменты: например, Tableau или Elastic Search.

Путь в мир программирования — это полноценное путешествие, но понимание того, куда вы хотите двигаться, поможет спланировать первые шаги.

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.

Skillbox

В онлайн-университете Skillbox есть
разделение на «профессии» и «курсы».
Профессии более объемны, они позволяют
освоить с нуля новую специальность,
создать портфолио и побыстрее найти
работу (предоставляется помощь в
составлении резюме, даются консультации
по вопросам карьеры).

Курсы гораздо короче. Они позволяют
быстро приобрести нужный навык или
освоить новый инструмент.

Профессии в Skillbox

И среди профессий, и среди курсов
Skillbox есть много связанных с Python в той
или иной степени. Мы упомянем только
те, где связь самая непосредственная.

Профессии:

— Python-разработчик.

Обучение программированию на Python с
нуля. Вы научитесь создавать простые и
сложные программы, оптимизировать
приложения, тестировать свой код,
работать с базами данных. Кроме самого
языка изучаются инструменты, необходимые
в разработке (Git, PyCharm).

— Fullstack-разработчик на Python.

Опять же, обучение профессии с нуля.
Вы научитесь верстать сайты на HTML и CSS,
работать с API, создавать современные
веб-приложения, работать с базами данных.
Само собой, научитесь программировать
на Python.

Обучение и первой, и второй профессии
длится год. Студентам оказывается помощь
в трудоустройстве (советы по составлению
портфолио и резюме, подготовка к
собеседованиям).

Курсы:

— Python-разработчик.

В рамках курса изучается синтаксис
Python, работа с базами данных, тестирование,
работа с сетью и использование Git. В
качестве «бонусных» тем идут основы
работы в Linux и знакомство с фреймворком
Flask.

— Python-фреймворк Django.

На этом курсе вы научитесь создавать
и оптимизировать веб-приложения на
Django, верстать адаптивные сайты,
пользоваться инструментами (pip, virtualenv,
Git, PyCharm), тестировать свой код. Также вы
изучите основы JavaScript.

Занятия проходят онлайн. Есть видеоуроки
и домашние задания, которые будет
проверять преподаватель. Общение — в
Telegram-чате.

Оба курса рассчитаны на полгода. По
окончании курсов выдается диплом.

Платить можно помесячно.

Чему вы научитесь

• Установка Python, работа с редактором кода Anaconda для Python-программирования
• Все основные конструкции языка Python — переменные, операторы, типы данных, работа со строками, условия, циклы, работа с файлами, работа с функциями, модулями и пакетами, применение классов и др.
• Писать простые программы на Python 3
• Как писать простые игры типа крестиков-ноликов или виселицы
• Логика с условиями и циклами
• Обработка ошибок и исключений, юнит-тестирование
• Объектно-ориентированное программирование на Python
• Использование Jupyter Notebook
• Использование коллекций в Python: списки, словари и так далее
• Декораторы
• Неизменяемые объекты
• Лучшие практики по написанию «чистого» кода на Python

• Отладка, реализуем stack, namedtuple, декораторы, datetime, enum, интроспекция, управление памятью
• Встроенные модули: json, itertools, requests
• Инфраструктура и новые фичи: линтеры, виртуальные окружения, data classes, type hints
• PyCharm: установка, создание проекта, отладка, рефакторинг, quick fixes
• И многое другое из области изучения и применения Python на практике!

Для кого этот курс

• Новички, которые никогда не пробовали программировать. В курсе обучение Python проходит с нуля
• Программисты, которые хотят вникнуть в новый для себя язык программирования

Основы программирования на Python — 12-17 лет

Стоимость: 19950₽ (1650₽ за полуторачасовое занятие). Ссылка на курс.

Продолжительность: 3 месяца, доступны записи.

Занятия проходят по вечерам раз в неделю, урок длится полтора часа. За это время на «живом» вебинаре с преподавателем ученики разберут новую тему, зададут вопросы и получат ответы на них. После каждого урока доступна его запись.

После урока преподаватель дает практическое задание — разработать часть будущего сайта

Задание важно выполнять вовремя: так преподаватель успеет проверить его к следующему уроку и дать обратную связь

Преподаватель всегда готов ответить на вопросы учащихся. Также ученик сможет найти поддержку у одногруппников, сверить результат или выполнить задание вместе.