Python ― один из самых популярных языков программирования в мире. Если вы хотите стать разработчиком и построить карьеру в IT, выбор в пользу Python ― отличное решение. Сейчас расскажем, с чего начать обучение.
Сочетание теории и практики
Для изучения программирования существует множество подходов. Но эксперт по Python международной образовательной платформы Udemy Зияд Йехиа предлагает сочетать теорию и практику: изучать новые концепции и немедленно применять их. Если остановиться только на теории, у вас будут знания, но без практики вы не сможете писать настоящий полезный код. С другой стороны, одна лишь практика тоже может не сработать. Без системных знаний вы будете совершать одни и те же ошибки, потому что не сможете разобраться в их причинах.
Из-за недостатков этих двух крайностей Зияд Йехиа считает, что лучший способ изучить Python — осваивать теорию и применять всё, что узнали, на практике. Он выработал пять шагов, которые помогут вам быстрее войти в профессию.
Шаг 1. Освойте синтаксис Python
Вы когда-нибудь слышали поговорку «путешествие в тысячу миль начинается с первого шага»? Это верно и для освоения Python. Многие хотят сразу стать супер-программистами, писать код и создавать приложения. Стремление — это круто, но сначала важно изучить основы. Имея прочный фундамент, вы будете чувствовать себя увереннее. Синтаксис — это набор правил, которым подчиняется язык программирования. Именно поэтому в нём нужно разобраться в первую очередь.
Чтобы вам было проще изучить синтаксис Python, держите основные темы:
- переменные;
- числа и арифметические операции;
- струны и манипуляции со струнами;
- логика и условный поток;
- структуры данных (списки, кортежи и словари);
- циклы for и while;
- функции;
- объектно-ориентированное программирование (классы и объекты).
Если освоите их, можете с уверенностью сказать, что умеете программировать на Python. В IT-сфере обучение не прекращается никогда, но эти темы — основа написания кода для большинства продуктов.
Не забывайте, что самое важное на первом этапе — не только усвоить теорию, но и применить её на практике.
Шаг 2. Выберите специальность
Из-за достаточно простого синтаксиса Python новичкам легко разобраться в его основах. Но они застревают на втором этапе и не знают, что делать дальше. Этот язык программирования — очень гибкий и мощный инструмент. Python используют в разных сферах.
Вот самые популярные в мире разработки программного обеспечения:
- разработка веб-приложений;
- наука о данных и аналитика;
- интернет вещей (робототехника и датчики);
- разработка мобильных приложений;
- машинное обучение и искусственный интеллект.
Но прежде чем выбрать специальность, ответьте себе на три основных вопроса:
- Что вам наиболее интересно?
- Какие у вас есть базовые навыки, которые могут пригодиться в каждой из этих областей?
- В какой сфере вы преуспеете с большей вероятностью?
Если вам трудно выбрать, вспомните, что вы выбираете направление не на всю жизнь. Вы всегда можете сменить его, если оно вам не подойдёт, и уйти в новую нишу.
В каждой отрасли есть плюсы и минусы. Но какую бы специальность вы ни выбрали, старайтесь изучить ее как можно подробнее.
Шаг 3. Освойте теорию выбранной специальности
Выбор специальности — лишь половина дела. Теперь вам нужно получить больше опыта и углубиться в изучение выбранного направления. Попробуем разобраться в этом на примере data science (науки о данных). Теория в таком случае будет делиться на две части:
- теория науки о данных;
- теория фреймворков и библиотек Python для науки о данных.
Несколько тем теории науки о данных, которые нужно изучить:
- основные теории и концепции;
- области применения науки о данных;
- история появления отрасли;
- основные проблемы отрасли.
Python — всего лишь инструмент, который поможет выполнить механические задачи, связанные со знанием теории. Но если вы не разбираетесь в выбранной специальности, вам будет сложно применить навыки Python.
Но хорошее знание науки о данных не означает, что вы умеете применять к ней Python. Для использования языка программирования в этой области нужно выяснить:
- Какие существуют фреймворки Python для науки о данных?
- Чем они отличаются друг от друга?
- Как их используют и какие проблемы с их помощью решают?
- Как создаются и работают эти фреймворки?
Шаг 4. Закрепите знания практикой
После глубокого изучения теории можно перейти к практике. На этом этапе вы начнёте применять библиотеки и фреймворки Python, чтобы решать разные задачи в науке о данных. Так вы лучше разберётесь в этом процессе.
Помните, что все эти этапы взаимосвязаны. В первый день вы будете изучать data science, во второй — узнаете о соответствующих фреймворках, а в третий — будете возиться с кодом. А может быть всё это будет происходить одновременно.
Шаг 5. Научитесь работать в команде
К этому этапу вы уже:
- освоите основные «строительные блоки» Python — синтаксис;
- выберите специализацию;
- получите практический опыт использования библиотек и фреймворков Python в подходящей для вас специальности.
Что дальше? Тут как в африканской пословице: «Если хочешь идти быстро ― иди один. Если хочешь идти далеко, то идите вместе». Хорошее программное обеспечение редко создаётся в одиночку. При «самостоятельной работе» может быть меньше административных задач, но для достижения результата вам нужна команда.
Идея «одинокого волка», сидящего в общежитии своего университета и изобретающего программное обеспечение, которое изменит мир, ― всего лишь миф в большинстве случаев. У Марка Цукерберга был отец-компьютерщик, у Стива Джобса ― Стив Возняк, а у Билла Гейтса ― Пол Аллен.
Никто не силен во всем, и никто не самодостаточен. Нам нужны другие люди, и мы все светимся ярче, когда работаем вместе.
Научиться работать с командой ― одно из важнейших достижений на пути к тому, чтобы стать разработчиком Python.
Работа в команде даст вам общение и возможности, необходимые для вашего становления как программиста. А отношения, которые у вас завяжутся, вдохновят и помогут сохранить мотивацию, когда будет трудно.
Как же найти команду? Есть много способов работать с единомышленниками, особенно в сообществе разработчиков ПО с открытым исходным кодом.
Попробуйте следующие методы:
- Поработайте на проекте в составе команды или на позиции стажёра в компании (даже если это будет просто написание документации). Так вы получите возможность попасть в профессиональное комьюнити.
- Обсудите с другом несколько идей, которые вы можете реализовать вместе. Возможно, кто-то из вашего окружения станет первым в будущей команде.
- Найдите или создайте интересное вам сообщество в соцсетях, заведите друзей и спросите их, хотят ли они работать с вами или оставить отзыв о проекте, который вы создаёте.
