Python - самый популярный язык для науки о данных и машинного обучения.
Как самый популярный язык для экспериментов по науке о данных и алгоритмов машинного обучения, Python является важным инструментом для любого специалиста по информатике, ориентированного на данные. Независимо от того, начинаете ли вы программировать или продвигаетесь дальше, есть множество отличных источников для изучения Python в Интернете.
Три лучших курса Python:
- Python для всех Мичиганского университета
- Программирование Python3 Мичиганского университета
- Python для науки о данных и искусственного интеллекта от IBM
Давайте рассмотрим их по очереди.
Python для всех Мичиганского университета
Python для всех, предлагаемый Мичиганским университетом, является самым популярным курсом Python на Coursera с более чем 1,2 млн студентов по состоянию на апрель 2020 года. И тому есть причина: он отличный и начинается с нуля (без опыта). Вся специализация - всего 5 курсов - начинается с курса, цель которого - научить всех азам программирования компьютеров с использованием Python.
Он охватывает основы построения программы из серии простых инструкций на Python. Курс не имеет предварительных условий и избегает всего, кроме простейшей математики. Любой, у кого есть средний опыт работы с компьютером, должен быть в состоянии усвоить материалы этого курса. Этот курс будет охватывать главы 1–5 учебника «Python для всех». После того, как студент завершит этот курс, он будет готов к изучению более продвинутых курсов программирования. Этот курс охватывает Python 3.
Если вы просто хотите начать, вам не обязательно проходить всю специализацию, просто попробуйте первый курс и посмотрите, как он вам понравится.
Программирование Python3 Мичиганского университета
Программирование на Python3, предлагаемый Мичиганским университетом, - еще один отличный курс, чтобы начать свое путешествие по программированию с помощью Python.
Эта специализация обучает основам программирования на Python 3. Мы начнем с самого начала, с переменных, условных выражений и циклов, и перейдем к некоторым промежуточным материалам, таким как параметры ключевых слов, понимание списков, лямбда-выражения и наследование классов.
У вас будет много возможностей попрактиковаться. Вы также узнаете, как рассуждать о выполнении программы, чтобы это больше не было загадкой, и вы могли отлаживать программы, когда они не работают.
К концу специализации вы будете писать программы, которые запрашивают данные в Интернет-API и извлекают из них полезную информацию. И вы сможете научиться использовать новые модули и API самостоятельно, прочитав документацию. Это даст вам отличный шанс стать независимым программистом на Python.
Эта специализация - хороший следующий шаг для вас, если вы закончили Python для всех, но хотите более углубленно изучить основы Python и больше практики, чтобы вы могли с уверенностью переходить к таким специализациям, как Прикладная наука о данных с Python .
Python для науки о данных и искусственного интеллекта от IBM
Python для науки о данных и искусственного интеллекта, предлагаемый IBM, - это мягкое введение в Python с учетом науки о данных. Это введение в Python даст толчок вашему изучению Python для науки о данных, а также программирования в целом. Этот удобный для новичков курс Python перенесет вас с нуля на программирование на Python за считанные часы.
Это отличный выбор, если вы хотите пройти другие курсы от IBM - есть множество курсов, связанных с наукой о данных, и самым популярным из них является IBM Data Science (более 1 миллиона студентов!).
Какой курс Python выбрать?
Любой из трех вышеперечисленных курсов отлично подходит для начала вашей карьеры в области программирования, поэтому просто решите, в каком направлении вы хотите двигаться - это больше ориентировано на науку о данных или на разработку программного обеспечения?
Вы также можете подумать о получении сертификата Python от Edureka, который проводит более углубленный учебный курс по вопросам карьеры, связанный с Python.
Если вам нужны дополнительные материалы для изучения, обратите внимание на:
Наконец, вы можете захотеть прочитать мою книгу о том, чем занимаются специалисты по данным и о том, как подойти к карьере в области науки о данных.
* отказ от ответственности: приведенные выше ссылки являются партнерскими, спасибо за вашу поддержку! *
