如何在6个月内学会Python?
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如何在6个月内学会Python?

2020-3-11 15:24| 发布者: xtyly| 查看: 170| 评论: 0
摘要: 坦白说,学习一门新语言绝非易事。

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坦白说,学习一门新语言绝非易事。

特别对于没有编程或计算经验的人而言,完整地学习像python这样的语言似乎是一项不可能完成的任务。

但是,无论如何,只有想不到,没有做不成的事情。

在本文中,小芯将分享一些学习2020年最受欢迎的编程语言的技巧。

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制定目标

没有目标就开始学习是可能犯的大错之一。没有激励性的目标,很容易丢失学习语言的初心。这些都是笔者之前学习C语言和Java失败的经验之谈。因为不知道将语言应用在何处,不久便放弃了学习的想法,这两种语言的学习都以失败告终。因为不曾有任何的应用案例,笔者也没有学过那些语言的语法。

但是,在学习Python时,情况有所不同。笔者想提高数据科学技能并将职业规划转向数据分析领域,学习python就是该计划的一部分。因此,笔者不再是为了学习而学习,而是需要python的工作知识才能进行数据分析,同时需要理解一系列库才能开始着手项目。在学习python时,笔者制定了更远大的目标。

设定最初的目标,已经事半功倍了。为正在学习的语言找到一种应用程序,将更快掌握该语言。

资源

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网上不乏资源。唯一的建议是不要只依赖一种资源。要利用各种使用不同交付方式的可用资源,增强学习体验。笔者学习python用到的一些资源如下所示;

1. Udemy

Complete Python Bootcamp 和 Python for Data Science课程涵盖了Python编程的基础知识和数据科学必不可少的库。这些课程以视频讲座的形式呈现,在Jupyternotebooks上布置课后任务。

2. 交互式编码环境

在学习数据科学时,Datacamp和Dataquest是很棒的编码平台。它们提供了交互式的环境,用户可以随时随地进行练习,牢记概念并熟悉编码。就一般的python而言,可以访问learnpython.org进行类似的交付。编程语言类似于自然语言,学习的方法就是反复实践。

3. edX

MITx平台提供的Computation Thinking using Python课程采用课堂方式教授python。如果用户错过了校园课程,该资源是最佳选择。它每周都会安排一次讲座,布置一次任务,同时还要进行期中和期末考试。与其他慕课(MOOCs)的区别在于给出的编程任务,这些任务的设计往往经过深思熟虑,要求学习者编写基本算法,可以很好地训练逻辑思维。

项目

除非应用所学知识,否则你永远不知道自己学到了多少。参与项目是评估所学知识的好方法,并且于简历而言,绝对是锦上添花。执行一个感兴趣的项目,会学到比课程更多的知识。自始至终,实际应用都是学习专业技能的最佳方法。

举例来说,笔者致力于将机器学习课程的材料从MatLab转换为python代码。在一个月内,我每天都在写代码,使用谷歌搜索,逐渐掌握这门语言。笔者坚信,就掌握python而言,实际应用比修过的任何课程作用更显著。

GitHub

如果打算涉足技术领域,就必须开通 GitHub账户 。在这里可以为想构建的所有类型的应用程序找到有用的示例/启动代码,甚至助力有趣的项目。那么GitHub与学习python有何关联?实际上密切相关。程序员通过复制代码进行学习,而GitHub恰恰是一个大量代码存储库。可以通过以下几种方法从GitHub学习python:

  • 复制他人的代码,在自己的应用程序中使用
  • 为他人开发软件包并获得反馈
  • 助力已有项目

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掌握另一门语言就是拥有第二个灵魂——查理曼大帝

这就是笔者在6个月内学会python的方式。

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原文发布时间:2020-03-10
本文作者:读芯术
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