Python – один из универсальных, динамичных и легких языков в мире программирования. Легко работает в разных приложениях. Он имеет огромную поддержку от сообщества, который делает его постоянно развивающимся языком в мире программирования. Теперь дело в том, что даже если язык легко, это требуется практика и преданное время, чтобы освоить его одновременно. После того, как вы узнали основы Python, важно убедиться, что ваша кривая обучения не сглаживает на этом языке. Для того, чтобы укрепить свою прочную базу знаний, давайте посмотрим на некоторые из великих мест, где вы можете полировать свой удержание на этом языке.
Руководство для начинающих Python для обучения
1. TakePython Обучение Это курс, который учит Python, давая вам практические задания на строительные проекты. Вы используете синтаксис Python, чтобы сделать ваши проекты в Python. Вы можете приобрести курс за 69 долларов за доступ с течением времени. Название курса – Python JumpStart, создание 10 приложений . Структура этого онлайн-тренировки является динамической. Есть подкасты – разговаривайте на Python для меня. Подкастые картирование новых вещей, которые регистрируются в мире Python, чтобы бесплатные часы офиса, где вы можете зайти на группу студентов и обсудить ваш курс и потребление со собратьями.
2. Программирование Этот лучший для начинающих, так как учебники легко понять и учиться. Он использует примеры для каждой концепции, чтобы узнать ваше понимание. Наряду с этим он предоставляет интерпретатор онлайн для работы с Python. Проверьте эту статью для Лучшие проекты Python для начинающих Модули этого курса разбиты на небольшие главы, которые объясняют концепции быстрым еще.
3. Выutomation Написано Al Sweigart, который учит программировать как детям, так и взрослым. Эта книга получила Rave Reviews, поскольку он учит скучно на питоне! Высокочисленные, это помогает вам понять концепции Python, используя практические примеры. Он легко доступен на Amazon.)
4. Списки и для практики петли При DataQuest Python отдается весело, когда вас попросят решать или записать коды, давая детские шаги, чтобы научить вас сначала для того, чтобы научить кодировать в Python, а затем, когда вы переходите на верхние уровни, он просит вас подумать и написать код все сам.
Списки – Список можно сравнить с массивами на других языках. В Python , это тип контейнера в структурах данных, которые хранят несколько данных одновременно. В Python списки заказываются и имеют определенный счет.
Петли – Есть три способа, через которые Python выполняет петли в коде. Тем не менее, они отличаются синтаксисом и проверочным временем. Хотя он имеет аналогичную базовую функциональность, принимая этот урок поможет вам, как они отличаются, и их встроенные тонкости.
5. Оценка и подготовка данных в Python В качестве ученого данных вы поймете, что все данные не являются чистыми, и вам часто требуют процесса для подготовки, который будет называться очисткой данных. Этот поможет вам выяснить, как это сделать.
Для расширенного обучения
6. Выбор Numpy Index Numpy входит в игру, когда вы должны выполнять операции на всех элементах двух списков напрямую. В противном случае появляется ошибка. Вы используете массив для индексации Numpy. Лучшая часть – их также можно проиндексировать с другими массивами.
7. Логическая индексация с Numpy Это тип индексации, который использует фактические значения данных в кадре данных. Вы можете отфильтровать его через четыре способа.
8. Методы NDARRAY Массив в Numpy представляет собой таблицу элементов, которые являются номерами того же типа, которые будут проиндексироваться кортежом положительных целых чисел. Класс массива в Numpy определяется как NDARRAY.
9. Выбор данных в рамке данных Рамка данных представляет собой двумерную структуру данных, где данные в табличной форме. Вы можете выполнять основные функции, такие как выбор, удаление, редактирование и переименование.
10. Линейные графики с matplotlib MATPLOTLIB – библиотека визуализации данных в Python. Поскольку стало важно анализировать данные в мире ученых данных, он приходит довольно полезным. Существует этот Pyplot- подсиблистика, в которой она имеет коллекцию функций, которые помогают в создании различных диаграмм.
11. Осуществляющие данные в Python Это делается с использованием библиотек Pandas и Numpy. Агрегация происходит, когда данные преобразуются в кадр данных.
Упаковка
Другие сайты также предоставляют подробное обсуждение того, какие темы для получения, когда вы находитесь на начальном этапе. Это просто требует терпения и настойчивости. Можно учиться Python в месяц и добраться, но мастерство – это навык, который востребован в отрасли. Принятие одного шага за раз поможет вам расширить эти навыки, и вы можете пойти на большие проекты, которые являются как полезными, так и сложными.
Оригинал: “https://dev.to/katholder/learning-path-how-to-expand-your-python-skills-2jj8”