Начало самостоятельного изучения Python – #12-03/24
Продолжаю плотно держать вас в курсе моего самостоятельного обучения с целью перекатывания с завода в информационные технологии, а конкретно, в аналитику данных. Недавно я подводил первые итоги проделанной работы, а сегодня отчитаюсь о переходе к следующему этапу обучения – языку программирования Python.
В самом-самом начале, пока еще не определился с IT-профессией, я прошел несколько бесплатных ознакомительных курсов на Skillbox и Яндекс.Практикуме, в том числе и по Питону. Если честно, много от них не ждал, но оказалось, что для самого первого знакомства с программированием и миром IT они очень хорошо подходят. Чуть позже расскажу, почему я вдруг вспомнил про онлайн-курсы😄
Итак, в качестве основы для учебной программы, я выбрал «Программируем на Python» Майкла Доусона.
По способу подачи материала новая книга сильно отличается от моего предыдущего учебника по SQL. Никаких вам тут сухих лекций и рекомендаций по распределению академических часов. Зато довольно много шуток и забавных аналогий. Например, автор удачно сравнивает выбор наряда для вечеринки с распределенными ссылками на значения переменных😅 Такими развлекухами книга мне напомнила начальные курсы Яндекс.Практикума – там мне даже казалось, что с развлекательным контентом они перебарщивают.
Как я и предполагал, после изучения первого учебника по SQL, процесс обучения пошел заметно быстрее. В теоретической части этих двух книг оказалось довольно много общего. Например, информацию о типах данных я совсем недавно изучал в рамках SQL. Оттуда же и логический оператор CASE-THEN – аналог питоновского IF-ELSE.
А еще, читая главу о кортежах и списках в Python, посмеялся сам над собой. В книге промелькнула фраза «В отличие от массивов, используемых в SQL…», и я такой с деловым видом – «Да-да, массивы! Действительно, есть такие, вы правы»😄 В общем, не скрою, очень приятно осознавать, что мой IT-кругозор расширяется.
В плане распределения времени придерживаюсь той же схемы, что и раньше: четыре-пять дней плотного изучения Python (книга и видео на YouTube) – день на повторение SQL (sql-ex.ru) – день или два выходных, чтобы уложить и систематизировать информацию в голове (и заняться домашними делами – бытовуху никто не отменял😩)
Единственное, я пока не подобрал сервис для практических упражнений по аналогии с sql-ex. Если знаете что-то похожее для Python, буду рад рекомендациям.
Как я уже говорил, новая книга идет бодро, поэтому в одной из ближайших статей ждите от меня более подробный отзыв на «Программируем на Python» Майкла Доусона😉
P.S. В заключение хотел бы добавить немного лирики. Несмотря на то, что во время обучения практически не остается времени и сил на раскручивание и продвижение блога, на него подписываются все новые и новые люди. Никогда не заявлял себя профессиональным блогером, но очень приятно, что мои статьи читают, комментируют и лайкают. Дорогие читатели, большое вам спасибо за обратную связь! Это действительно поддерживает мотивацию и придает мне сил. Ну а вы, надеюсь, находите здесь что-то полезное для себя.
И, как обычно, встретимся через пару недель в очередной моей отчетной статье😎
Успехов в обучении, но я бы рекомендовал конспектировать в цифровом виде, чтобы иметь более удобный доступ к информации, чем физические конспекты. Ты же за компьютером работаешь, в конце концов.
Изучение основ не даётся быстро, но когда освоишь язык и его базовые конструкции к цифровому конспекту будет проще и быстрее обратиться, чтобы что-то найти. Можешь попробовать markdown редакторы для этого, если собираешься прям вкатится в it то markdown тебе будет нужен и он совсем не сложный.
Не ищи тренажеры по питону, более-менее имеющие эффект тренажёры типа leetcode, codewars учат тебя решать задачи в вакууме, в отличие от тренажеров по sql, который создан для работы с базами данных. Т.к. ты уже изучил синтаксис sql можешь попробовать библиотеку psycopg и сделать приложение с уже подключенной бд. Лучший тренажёр - придумать себе задачу и решить эту задачу используя n-язык m-метод.
Например: хочешь сделать приложуху в браузере с кнопкой выводящей мемы - делай. Сделать приложение с уведомлениями в винду - делай. Тут только ты своей фантазией ограничен.
Спасибо за такой подробный отзыв)
Для электронных записей пользуюсь Evernote, сохраняю туда полезные куски кода и разные инструкции.
Но при чтении книги рука сама тянется сделать пометки на бумаге, чтобы потом в памяти освежить, что я вчера прочитал)
Немного подтяну теорию и есть одна мысль микропрограммки с api Кинопоиска. Надеюсь получится с помощью нее и знания закрепить и в портфолио что-то продемонстрировать
ПРочитал, потому что люблю читать. Пофиг на питон. Дерзай!
Спасибо! 😎
А вообще если хочешь в big data, то данные в pandas особо никто не вертит, все вычисления лучше производить внутри базы данных . Например если ты захочешь повертел лярды строк в pandas, вероятнее у тебя ничего не выйдет т.к огромный датасет грузить в память на Python не получится или будет не прилично медленно работать. А если ты начнешь вертеть например аналитику в clickhouse БД, то там все это в два счета.
Рекомендую вообщем посмотреть и изучить на первых парах даже clickhouse, а не только PG.
у clickhouse хорошая дока и он очень популярен особенно в РФ из за того что 1. как минимум быстрый 2. Поддерживается и развивается 3. Бесплатный ( санкции РФ)