Làm cách nào tôi có thể học Python từ cơ bản đến nâng cao miễn phí?

Hơn một thập kỷ trước, tôi mới tốt nghiệp đại học với tấm bằng lịch sử và ít triển vọng. Sau đó, tôi trở thành một kỹ sư máy học thành công, nhà tư vấn khoa học dữ liệu và hiện là Giám đốc điều hành của Dataquest

Đây không phải là một câu chuyện thành công qua đêm, mặc dù. Hành trình học Python của tôi dài, không hiệu quả và thường xuyên khiến tôi nản lòng

Nếu tôi có thể làm lại, tôi sẽ làm theo các bước mà tôi sẽ chia sẻ với bạn trong bài viết này. Nó sẽ thúc đẩy sự nghiệp của tôi nhanh hơn, tiết kiệm hàng nghìn giờ lãng phí và ngăn ngừa rất nhiều căng thẳng

Hướng dẫn này sẽ chỉ cho bạn cách học Python đúng cách

Bước 1. Hiểu tại sao hầu hết thất bại

Học Python không khó. Trên thực tế, nếu bạn đang sử dụng đúng tài nguyên, nó thực sự có thể dễ dàng (và thú vị)

Vấn đề với hầu hết các tài nguyên học tập

Nhiều khóa học ngoài kia khiến việc học Python trở nên khó khăn hơn mức cần thiết. Để minh họa quan điểm của tôi, tôi sẽ cho bạn một ví dụ cá nhân

Khi tôi mới bắt đầu học Python, tôi muốn làm những điều khiến tôi hứng thú, chẳng hạn như tạo trang web. Thật không may, khóa học tôi đang tham gia buộc tôi phải dành nhiều tháng cho cú pháp. Đó là sự đau đớn

Trong suốt khóa học, mã Python tiếp tục trông xa lạ và khó hiểu. Nó giống như một ngôn ngữ xa lạ. Không có gì ngạc nhiên khi tôi nhanh chóng mất hứng thú

Thật không may, hầu hết các hướng dẫn Python đều rất giống với điều này. Họ cho rằng bạn cần học tất cả cú pháp Python trước khi có thể bắt đầu làm bất cứ điều gì thú vị. Có gì ngạc nhiên khi hầu hết mọi người bỏ cuộc?

Thay vì lãng phí thời gian cho những nhiệm vụ tầm thường này, bạn có thể trải nghiệm cảm giác hồi hộp thực sự với Python. Hãy suy nghĩ về việc phân tích dữ liệu, xây dựng trang web hoặc tạo máy bay không người lái tự trị bằng trí tuệ nhân tạo

Một cách dễ dàng hơn

Sau nhiều lần thất bại, tôi đã tìm thấy một quy trình phù hợp hơn với mình. Trên thực tế, tôi tin rằng đây là cách tốt nhất để học lập trình Python

Đầu tiên, tôi dành ít thời gian nhất có thể để ghi nhớ cú pháp Python. Sau đó, tôi áp dụng những gì đã học được và ngay lập tức lao đầu vào một dự án mà tôi thực sự thấy thú vị.

Làm theo các bước được nêu dưới đây không chỉ thú vị hơn mà còn cho phép bạn học với tốc độ đáng kinh ngạc

Trên thực tế, cách học tốt hơn này là lý do tại sao tôi xây dựng Dataquest. Các khóa học về khoa học dữ liệu của chúng tôi sẽ giúp bạn xây dựng các dự án ngay lập tức với thời gian tối thiểu để làm những công việc nhàm chán. Tham khảo các khóa học của chúng tôi tại đây. Đăng ký là miễn phí

Bước 2. Xác định những gì thúc đẩy bạn

Đây là tin tốt. Bất kỳ ai cũng có thể đạt đến trình độ cao về Python nếu có động lực đúng đắn

Là người mới bắt đầu, tôi phải cố gắng giữ cho mình tỉnh táo khi cố gắng ghi nhớ cú pháp. Tuy nhiên, khi tôi cần áp dụng các nguyên tắc cơ bản của Python để xây dựng một dự án thú vị, tôi đã vui vẻ thức cả đêm để hoàn thành nó

Bài học ở đây là gì? . Để bắt đầu, hãy tìm một hoặc hai lĩnh vực mà bạn quan tâm

• Khoa học dữ liệu / Học máy
• Ứng dụng di động
• trang web
• Khoa học máy tính
• Trò chơi
• Xử lý và phân tích dữ liệu
• Phần cứng / Cảm biến / Robot
• Tự động hóa nhiệm vụ công việc

Có, bạn có thể tạo robot bằng ngôn ngữ lập trình Python. Từ sách dạy nấu ăn Raspberry Pi

Bước 3. Tìm hiểu cú pháp cơ bản, nhanh chóng

Tôi biết rồi mà. Tôi đã nói rằng chúng ta sẽ dành ít thời gian nhất có thể cho cú pháp. Thật không may, bước này không thể bỏ qua hoàn toàn.  

Dưới đây là một số tài nguyên tốt để giúp bạn tìm hiểu những điều cơ bản về Python mà không giết chết động lực của bạn

• Dataquest – Khóa học cơ bản về Python cho khoa học dữ liệu – Tôi đã bắt đầu Dataquest để giúp việc học Python và khoa học dữ liệu dễ dàng hơn. Dataquest dạy cú pháp Python trong bối cảnh học khoa học dữ liệu. Ví dụ: bạn sẽ học các lệnh Python cơ bản trong khi phân tích dữ liệu thời tiết
• Learn Python the Hard Way — Một cuốn sách dạy các khái niệm Python từ cơ bản đến các chương trình chuyên sâu hơn
• Hướng dẫn Python - Hướng dẫn trên trang Python chính

Tôi không thể nhấn mạnh điều này đủ. Tìm hiểu cú pháp nào bạn có thể và tiếp tục. Lý tưởng nhất là bạn sẽ dành vài tuần cho giai đoạn này, nhưng không quá một tháng.

Bạn có thể bắt tay vào dự án càng sớm, bạn sẽ học càng nhanh. Bạn luôn có thể tham khảo lại cú pháp sau, nếu cần

Sổ tay. Học Python 3, không phải Python 2. Thật không may, rất nhiều tài nguyên "học Python" trực tuyến vẫn dạy Python 2. Nhưng Python 2 không còn được hỗ trợ nên các lỗi và lỗ hổng bảo mật sẽ không được sửa

Bước 4. Thực hiện các dự án có cấu trúc

Khi bạn đã học cú pháp Python cơ bản, hãy bắt đầu thực hiện các dự án. Áp dụng kiến ​​thức của bạn ngay lập tức sẽ giúp bạn ghi nhớ mọi thứ bạn đã học

Tốt hơn là bắt đầu với các dự án có cấu trúc cho đến khi bạn cảm thấy đủ thoải mái để tự mình thực hiện các dự án. Tại Dataquest, chúng tôi đã đưa các dự án có cấu trúc một cách chiến lược vào hầu như tất cả các khóa học Python của chúng tôi. Bằng cách đó, bạn có thể ngay lập tức áp dụng những gì bạn đã học.  

Dưới đây là một số ví dụ về các dự án Dataquest thực tế. Cái nào đốt cháy sự tò mò của bạn?

• Vượt ngục. Hầu hết các vụ vượt ngục bằng trực thăng xảy ra ở đâu và khi nào? .  
• Khảo sát nhân viên thoát. Được thiết kế cho người dùng Python có kỹ năng trung cấp, dự án có cấu trúc này giúp bạn dọn dẹp bộ dữ liệu để tìm câu trả lời cho các bên liên quan tại Bộ Giáo dục ở Queensland, Úc.  
• Dọn dẹp và trực quan hóa dữ liệu theo phong cách Chiến tranh giữa các vì sao. Người hâm mộ Chiến tranh giữa các vì sao sẽ không muốn bỏ lỡ dự án có cấu trúc này bằng cách sử dụng dữ liệu thực từ bộ phim.  

Cảm hứng cho các dự án có cấu trúc

Khi nói đến các dự án có cấu trúc, không có nơi nào phù hợp để bắt đầu. Các tài nguyên tốt nhất dành cho bạn sẽ phụ thuộc vào động cơ thúc đẩy bạn cũng như mục tiêu lập trình Python của bạn là gì.  

Bạn có quan tâm đến khoa học dữ liệu nói chung hoặc học máy không?

Khoa học dữ liệu / Học máy

• Dataquest — Dạy bạn Python và khoa học dữ liệu một cách tương tác. Bạn phân tích một loạt bộ dữ liệu thú vị, từ tài liệu CIA đến số liệu thống kê về cầu thủ NBA. Cuối cùng, bạn xây dựng các thuật toán phức tạp, bao gồm mạng thần kinh và cây quyết định
• Tài liệu về Scikit-learn — Scikit-learn là thư viện máy học chính của Python. Nó có một số tài liệu và hướng dẫn tuyệt vời
• CS109 — Đây là lớp Harvard dạy Python cho khoa học dữ liệu. Họ có một số dự án của họ và các tài liệu khác trực tuyến

Ứng dụng di động

• Hướng dẫn về Kivy — Kivy là một công cụ cho phép bạn tạo các ứng dụng dành cho thiết bị di động bằng Python. Họ có một hướng dẫn để bắt đầu

trang web

• Hướng dẫn về chai - Chai là một khung web khác dành cho Python. Đây là hướng dẫn để bắt đầu với nó
• How To Tango With Django — Hướng dẫn sử dụng Django, một web framework Python phức tạp

Trò chơi

• Hướng dẫn về Pygame —  Đây là danh sách các hướng dẫn dành cho Pygame, một thư viện Python phổ biến để tạo trò chơi
• Làm trò chơi với Pygame — Cuốn sách dạy cách tạo trò chơi bằng Python

Phát minh trò chơi máy tính của riêng bạn bằng Python — Một cuốn sách hướng dẫn bạn cách tạo một số trò chơi bằng Python

Một ví dụ về trò chơi bạn có thể tạo bằng Pygame. Đây là Barbie Seahorse Adventures 1. 0, bởi Phil Hassey.

Phần cứng/Cảm biến/Robot

• Sử dụng Python với Arduino — Tìm hiểu cách sử dụng Python để điều khiển các cảm biến được kết nối với Arduino
• Học Python với Raspberry Pi — Xây dựng các dự án phần cứng bằng Python và Raspberry Pi
• Học Robotics bằng Python — Tìm hiểu cách chế tạo rô-bốt bằng Python
• Raspberry Pi Cookbook — Tìm hiểu cách chế tạo robot bằng Raspberry Pi và Python

Tập lệnh để tự động hóa công việc của bạn

• Tự động hóa những thứ nhàm chán với Python — Tìm hiểu cách tự động hóa các tác vụ hàng ngày bằng Python

Các dự án là rất quan trọng. Chúng mở rộng khả năng của bạn, giúp bạn tìm hiểu các khái niệm Python mới và cho phép bạn thể hiện khả năng của mình với các nhà tuyển dụng tiềm năng. Khi bạn đã hoàn thành một vài dự án có cấu trúc, bạn có thể chuyển sang làm việc với các dự án của riêng mình

Bước 5. Làm việc trên các dự án Python của riêng bạn

Sau khi bạn đã hoàn thành một vài dự án có cấu trúc, đã đến lúc bắt đầu mọi thứ. Bạn có thể tăng tốc độ học tập của mình bằng cách làm việc trên các dự án Python độc lập

Đây là chìa khóa. Bắt đầu với một dự án nhỏ. Tốt hơn là hoàn thành một dự án nhỏ hơn là bắt tay vào một dự án lớn mà không bao giờ hoàn thành

8 mẹo để khám phá các dự án Python hấp dẫn

Tôi biết có thể cảm thấy khó khăn khi tìm một dự án Python tốt để thực hiện. Dưới đây là một số mẹo để tìm các dự án thú vị

• Mở rộng các dự án bạn đang thực hiện trước đây và thêm nhiều chức năng hơn
• Kiểm tra danh sách các dự án Python cho người mới bắt đầu của chúng tôi
• Đến các buổi gặp mặt Python trong khu vực của bạn và tìm những người đang làm việc trong các dự án thú vị
• Tìm các gói mã nguồn mở để đóng góp
• Xem liệu có bất kỳ tổ chức phi lợi nhuận địa phương nào đang tìm kiếm các nhà phát triển tình nguyện hay không
• Tìm các dự án mà người khác đã thực hiện và xem liệu bạn có thể mở rộng hoặc điều chỉnh chúng không. Github là một nơi tốt để bắt đầu
• Duyệt qua các bài đăng trên blog của người khác để tìm ý tưởng dự án thú vị
• Nghĩ về những công cụ giúp cuộc sống hàng ngày của bạn dễ dàng hơn. Sau đó, xây dựng chúng

17 ý tưởng dự án Python

Cần thêm cảm hứng?

Khoa học dữ liệu/Ý tưởng dự án học máy

• Một bản đồ trực quan hóa việc bỏ phiếu bầu cử theo tiểu bang
• Một thuật toán dự đoán thời tiết địa phương
• Một công cụ dự đoán thị trường chứng khoán
• Một thuật toán tự động tóm tắt các bài báo

Thử tạo một phiên bản tương tác hơn cho bản đồ này từ RealClearPolitics.

Ý tưởng dự án ứng dụng dành cho thiết bị di động

• Một ứng dụng để theo dõi khoảng cách bạn đi bộ mỗi ngày
• Một ứng dụng gửi cho bạn thông báo thời tiết
• Trò chuyện theo thời gian thực, dựa trên vị trí

Ý tưởng dự án trang web

• Trang web giúp bạn lên kế hoạch cho bữa ăn hàng tuần
• Một trang web cho phép người dùng đánh giá các trò chơi điện tử
• Một nền tảng ghi chú

Ý tưởng dự án trò chơi Python

• Một trò chơi di động dựa trên vị trí, trong đó bạn nắm bắt lãnh thổ
• Một trò chơi trong đó bạn giải các câu đố thông qua lập trình

Phần cứng/Cảm biến/Robot Ý tưởng dự án

• Cảm biến giám sát ngôi nhà của bạn từ xa
• Đồng hồ báo thức thông minh hơn
• Robot tự lái phát hiện chướng ngại vật

Ý tưởng dự án tự động hóa công việc

• Một kịch bản để tự động nhập dữ liệu
• Một công cụ để cạo dữ liệu từ web

Điều quan trọng là chọn một cái gì đó và làm nó. Nếu bạn quá nôn nóng trong việc tìm kiếm một dự án hoàn hảo, bạn sẽ có nguy cơ không bao giờ bắt đầu một dự án nào.

Dự án độc lập đầu tiên của tôi bao gồm việc điều chỉnh thuật toán chấm điểm bài luận tự động của tôi từ R sang Python. Nó trông không đẹp đẽ gì, nhưng nó mang lại cho tôi cảm giác hoàn thành và giúp tôi bắt đầu con đường xây dựng các kỹ năng của mình

Nhớ. trở ngại là không thể tránh khỏi. Khi bạn xây dựng dự án của mình, bạn sẽ gặp phải các sự cố và lỗi với mã của mình. Dưới đây là một số tài nguyên để giúp bạn

3 trong số các tài nguyên Python tốt nhất để thoát khỏi bế tắc

Đừng để thất bại làm bạn nản lòng. Thay vào đó, hãy xem các tài nguyên này có thể trợ giúp

• StackOverflow — Trang web hỏi đáp cộng đồng nơi mọi người thảo luận về các vấn đề lập trình. Bạn có thể tìm thấy các câu hỏi dành riêng cho Python tại đây
• Google — Công cụ được sử dụng phổ biến nhất của bất kỳ lập trình viên có kinh nghiệm nào. Rất hữu ích khi cố gắng giải quyết lỗi. Đây là một ví dụ
• Tài liệu Python — Một nơi tốt để tìm tài liệu tham khảo về Python

Bước 6. Tiếp tục làm việc trên các dự án khó hơn (và khó hơn)

Khi bạn đạt được thành công với các dự án độc lập, hãy tiếp tục tăng độ khó và phạm vi dự án của bạn. Học Python là một quá trình và bạn sẽ cần động lực để vượt qua nó.  

Khi bạn hoàn toàn thoải mái với những gì mình đang xây dựng, đã đến lúc thử sức với thứ gì đó khó hơn. Tiếp tục tìm các dự án mới thử thách kỹ năng của bạn và thúc đẩy bạn phát triển

5 lời nhắc để thành thạo Python

Dưới đây là một số ý tưởng khi thời điểm đó đến

• Hãy thử dạy một người mới làm thế nào để xây dựng một trong những dự án của bạn
• Tự hỏi bản thân minh. Bạn có thể mở rộng quy mô công cụ của mình không?
• Hãy thử làm cho chương trình của bạn chạy nhanh hơn
• Hãy tưởng tượng bạn có thể làm cho công cụ của mình hữu ích như thế nào đối với nhiều người hơn
• Hãy tưởng tượng làm thế nào để thương mại hóa những gì bạn đã thực hiện

Tiến về phía trước với Python

Hãy nhớ rằng, Python liên tục phát triển. Chỉ có một vài người trên thế giới có thể tuyên bố hoàn toàn hiểu Python. Và đây là những người đã tạo ra nó

Điều đó để lại cho bạn ở đâu? .  

Sáu tháng kể từ bây giờ, bạn sẽ thấy mình đang nhìn lại mã của mình và nghĩ xem nó tệ đến mức nào. Đừng tuyệt vọng. Khi bạn đạt đến điểm này, bạn sẽ biết mình đang đi đúng hướng

Nếu bạn là kiểu người phát triển với cấu trúc tối thiểu, thì bạn có tất cả những gì bạn cần để bắt đầu hành trình của mình. Tuy nhiên, nếu bạn cần thêm một chút hướng dẫn, thì các khóa học của chúng tôi có thể giúp ích cho bạn

Tôi thành lập Dataquest để giúp mọi người học hỏi nhanh chóng và tránh những điều thường khiến mọi người bỏ cuộc. Bạn sẽ viết mã thực trong vòng vài phút và hoàn thành các dự án thực trong vài giờ

Nếu bạn muốn học Python để trở thành nhà phân tích kinh doanh, nhà phân tích dữ liệu, kỹ sư dữ liệu hoặc nhà khoa học dữ liệu, chúng tôi có các lộ trình nghề nghiệp được thiết kế để đưa bạn từ người mới bắt đầu hoàn chỉnh đến sẵn sàng cho công việc trong vài tháng. Hoặc, bạn có thể nhúng ngón chân vào nước trước và lái thử khóa học Python cơ bản của chúng tôi tại đây

Các câu hỏi thường gặp về Python

Học Python có khó không?

Học Python chắc chắn có thể là một thách thức. Tuy nhiên, nếu bạn thực hiện phương pháp tiếp cận từng bước mà tôi đã vạch ra ở đây, bạn sẽ thấy rằng nó dễ dàng hơn nhiều so với bạn nghĩ

Bạn có thể học Python miễn phí không?

Có rất nhiều tài nguyên học Python miễn phí trên mạng. Ví dụ: tại Dataquest, chúng tôi có hàng tá hướng dẫn Python miễn phí. Bạn có thể đăng ký miễn phí nền tảng học tập khoa học dữ liệu tương tác của chúng tôi

Có một nhược điểm để học miễn phí. Để học hiệu quả, bạn sẽ cần ghép nhiều tài nguyên miễn phí lại với nhau. Điều này có nghĩa là bạn sẽ dành thêm thời gian để nghiên cứu xem mình cần học gì tiếp theo và học như thế nào.  

Các nền tảng cao cấp có thể cung cấp các phương pháp giảng dạy tốt hơn (chẳng hạn như các ưu đãi Dataquest mã hóa trong trình duyệt, tương tác). Họ cũng giúp bạn tiết kiệm thời gian phải tìm và xây dựng chương trình giảng dạy của riêng mình

Bạn có thể học Python từ đầu (không có kinh nghiệm viết mã) không?

Đúng. Python là một ngôn ngữ tuyệt vời cho người mới bắt đầu lập trình vì bạn không cần có kinh nghiệm viết mã trước đó để sử dụng nó. Dataquest giúp sinh viên không có kinh nghiệm mã hóa tiếp tục có được công việc với tư cách là nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư dữ liệu.  

Mất bao lâu để học Python?

Học một ngôn ngữ lập trình cũng giống như học một ngôn ngữ nói - bạn chưa bao giờ thực sự hoàn thành. Đó là bởi vì ngôn ngữ phát triển, vì vậy luôn có nhiều thứ để học. Tuy nhiên, bạn có thể thành thạo việc viết mã Python đơn giản nhưng đầy đủ chức năng một cách nhanh chóng

Sẽ mất bao lâu để sẵn sàng cho công việc? .  

Những người học Dataquest mà chúng tôi đã khảo sát vào năm 2020 đã báo cáo rằng họ đã đạt được mục tiêu học tập trong vòng chưa đầy một năm. Nhiều người đã làm điều đó trong vòng chưa đầy sáu tháng. Và đó là với không quá mười giờ học mỗi tuần

Làm cách nào tôi có thể học Python nhanh hơn?

Tìm một nền tảng dạy Python (hoặc xây dựng chương trình giảng dạy cho chính bạn) dành riêng cho kỹ năng bạn muốn học (e. g. , Python cho nhà phát triển trò chơi hoặc Python cho khoa học dữ liệu)

Bằng cách đó, bạn sẽ không lãng phí thời gian để học những thứ không liên quan đến công việc Python hàng ngày của mình

Bạn có cần chứng chỉ Python để tìm việc không?

Chắc là không. Trong khoa học dữ liệu, chứng chỉ không có nhiều trọng lượng. Nhà tuyển dụng quan tâm đến kỹ năng chứ không phải bằng cấp giấy tờ.  

Dịch?

Bạn nên học Python 2 hay 3?

Python 3, thực hành. Vài năm trước, đây vẫn là một chủ đề tranh luận. Một số phần tử cực đoan thậm chí còn tuyên bố rằng Python 3 sẽ “giết chết Python. ” Điều đó đã không xảy ra. Ngày nay, Python 3 ở khắp mọi nơi

Python có liên quan bên ngoài khoa học dữ liệu/học máy không?

Đúng. Python là một ngôn ngữ phổ biến và linh hoạt được sử dụng chuyên nghiệp trong nhiều ngữ cảnh khác nhau

Chúng tôi dạy Python cho khoa học dữ liệu và máy học. Tuy nhiên, bạn có thể áp dụng các kỹ năng Python của mình trong một lĩnh vực khác. Bạn sẽ thấy rằng nó được sử dụng trong tài chính, phát triển web, công nghệ phần mềm, phát triển trò chơi, v.v.

Có một số kỹ năng phân tích dữ liệu với Python cũng có thể hữu ích cho nhiều công việc khác. Ví dụ: nếu bạn làm việc với bảng tính, rất có thể có những thứ bạn có thể làm nhanh hơn và tốt hơn với Python.  

Phạm vi tiếp cận của Python thực sự không có giới hạn. Hãy là một phần của cuộc cách mạng. Sẵn sàng để bắt đầu?

Làm thế nào để học Python từ cơ bản đến nâng cao?

Tôi có thể tự học Python miễn phí không?

Tôi có thể tự học Python không?

40 tuổi có học được Python không?