Как зарабатывать на пайтоне

Если вы хороший программист на Python, вы можете получить работу разработчика в компании, даже если у вас нет ученой степени или сертификата. Есть много компаний, которые нанимают программистов на основе степени в области компьютерных наук, а есть и другие, которые не оценивают ваши навыки на основе степеней и сертификатов.

Однако изучения синтаксиса языка программирования недостаточно, чтобы получить работу разработчика. По своему опыту могу сказать, что если вы сделаете несколько качественных проектов на Python, то сможете легко получить работу.

У вас должно быть портфолио со всеми реализованными проектами. Вы можете загрузить свой код онлайн, используя такие платформы, как GitHub или GitLab. Обычно я загружаю свой код в свой профиль на GitHub.

Например, вы можете писать статьи, учебные пособия или создать канал на YouTube для продвижения своего имени. Эти вещи могут увеличить ваши возможности найма.

Разработчики Python зарабатывают 116,379 XNUMX долларов в год., что делает их самыми высокооплачиваемыми инженерами-программистами в США.

Python ищем заказы на фриланс и выполняем их. Python requests, lxml, csv

4 СПОСОБА РЕАЛЬНО ЗАРАБОТАТЬ ПРОГРАММИСТУ

Python широко используется правительствами, особенно военными сетевыми командами и другими крупными организациями, и очень хорошо оплачивается.

По мере расцвета искусственного интеллекта и машинного обучения появилось больше вакансий для опытных программистов Python.

2. Создайте стартап

Если вы очень опытный программист на Python, вы можете создать свой собственный стартап. Чтобы создать стартап, вам нужно найти неотложную проблему, которая может принести деньги, и использовать свои навыки Python для решения этой проблемы.

Например, вы можете создать веб-приложение или мобильное приложение, которое классифицирует изображения глаз человека, чтобы проверить, есть ли у этого человека заболевание, связанное с глазами.

Опять же, вы можете придумать много идей. Однако идея дешевая. Важна реализация этих идей.

Однако просто создать стартап не так уж и просто. Вам нужны отличные навыки программирования и маркетинга, чтобы создать успешный стартап.

Будет легко, если вы сможете начать стартап с компаниями ваших друзей или если вы попытаетесь присоединиться к уже существующему стартапу.

3. Фрилансеры

Фрилансер» это термин, обычно используемый для самозанятых людей. Вы можете стать фрилансером Python и зарабатывать на этом.

Вы можете получать проекты и выступать в качестве консультантов от местных клиентов или использовать онлайн-платформу в качестве фрилансера. Для внештатной работы доступно несколько платформ, таких как Upwork и Freelancer.

Вы можете посещать эти веб-сайты и создавать привлекательные профили. Вы можете найти множество клиентов и проектов на этих платформах. Люди с отличным профилем или портфолио могут легко найти работу.

Вы можете искать работу в социальных сетях, таких как группы Facebook, Linked In, подразделы Reddit и т. д.

Программисты-фрилансеры Python обычно зарабатывают 106,905 51 долларов в год (согласно недавним опросам), что составляет около XNUMX доллара в час.

Если вы хотите стать фрилансером Python, я настоятельно рекомендую посетить веб-сайт ClearProgrammer и его канал на YouTube, который принадлежит Рафе Кази. Он классный парень, который обучает фрилансеров Python в веселой и увлекательной форме.

Freelance Freedom от Брэда Хасси также поможет вам в вашем фрилансерском путешествии.

4. Обучайте программированию онлайн

Если вы не являетесь опытным разработчиком Python и вам сложно найти своего первого внештатного клиента, вы можете попробовать преподавать Python онлайн.

В этом случае вы не хотите быть экспертом, или вам не нужно большое портфолио проектов. Вы можете научить тому, что знаете, того, кто не понимает тему.

Во многих случаях вам не нужно быть опытным программистом, чтобы стать опытным учителем. Иногда человек, только что изучивший синтаксис Python, учит новичков гораздо большему, чем экспертов. Поскольку первый может понять менталитет новичка, он может лучше ладить с этим человеком.

Есть много людей, которые хотят даже изучить минимальные основы языка. Вы можете найти этих людей и научить их с помощью видеоконференций или встретиться с ними лично, если хотите.

Вы можете найти обучающих клиентов на популярных платформах, таких как Wyzant и TakeLessons. Вы можете пойти туда и зарегистрироваться в качестве наставника. Вы можете брать почасовую оплату, как фрилансер.

Всегда есть учебные лагеря и другие тренерские должности, особенно в старших классах и наставниках. Сегодня большинство университетов выбирают Python в качестве вводного языка программирования для обучения своих студентов.

Обучая кодированию других, вы в конечном итоге многому научитесь и многое улучшите. Вы можете добавить свой опыт работы с клиентами в свое портфолио, и ваше портфолио постепенно станет богаче. Это также приведет к тому, что вы получите больше внештатных клиентов.

5. Создайте канал на YouTube

Вы можете создать канал на YouTube и создать несколько полезных видеоуроков по Python. Постоянное создание видео для вашего канала улучшит качество видео, ваши знания и количество зрителей.

Большинство людей, пересекающих этот путь, уходят преждевременно, не достигнув кривой экспоненциального роста. Поэтому ключевым моментом является постоянное добавление качественного полезного контента, который поможет вашей аудитории.

Как только у вас будет определенное количество подписчиков, вы сможете монетизировать свои видео с помощью рекламы или партнерских продуктов. Вы также можете создать продукт для обмена цифровыми сообщениями и продавать его своей аудитории.

Python Programmer и CleverProgrammer — мои любимые каналы YouTube для контента, связанного с Python.

Вы также можете создать аналогичный канал на YouTube, чтобы заработать деньги. Это также сделает вас более популярным, и у вас будет больше возможностей найти работу.

6. Создайте блог.

Так же, как каналы YouTube, вы также можете создавать блоги. Разница в том, что контент больше основан на тексте. Pythonista Planet — пример блога на Python.

Чтобы создать блог или веб-сайт, вам не нужно кодировать весь веб-сайт. Вы можете использовать популярные платформы, такие как WordPress, для создания своего блога. В WordPress доступно множество тем и плагинов, которые могут сделать вашу жизнь очень легкой.

Вы должны создать много полезных статей и руководств, чтобы собрать большую аудиторию. Однако для формирования аудитории требуется много времени (обычно больше года).

Как только вы соберете большую аудиторию, вы сможете монетизировать свой сайт с помощью рекламы и партнерского маркетинга. Кроме того, вы можете создавать цифровые продукты, такие как электронные книги или видеокурсы, и продавать их на своем веб-сайте.

7. Участвуйте в соревнованиях по программированию

Вы можете зарабатывать деньги, участвуя в гонках по программированию или хакатонах и побеждая в них. Вы можете найти многие из этих соревнований в университетах вашего региона или найти их в Интернете.

Если эта статья оказалась полезной, пожалуйста, поделитесь ею с друзьями, чтобы помочь им.

Как научиться аналитике данных на Питон и сколько на этом зарабатывают

В статье мы расскажем, для чего аналитику знать язык программирования Питон и сколько можно зарабатывать на анализе данных. Разберемся, как обучиться аналитике на Python, какие есть плюсы и минусы у профессии.

Почему аналитики выбирают Python?

Язык Python является одним из самых используемых среди аналитиков.

• Легкий для изучения — подходит в качестве первого для новичков, далеких от IT-сферы.
• Простой синтаксис. На написание кодов уходит гораздо меньше времени, они легко читаются.
• Интерактивность. Гипотезы можно проверять в интерактивном режиме за счет встроенного интерпретатора.
• Обновление Python происходит активнее других языков программирования, делая его более удобным и понятным для пользователей.

Python прост, но в то же время функционален в использовании. Это делает его популярным среди специалистов по аналитике данных.

Чем они занимаются

Обязанности аналитиков напрямую зависят от особенностей бизнеса. Банки заказывают оценку кредитоспособности заемщика, а магазины просят спрогнозировать количество новых клиентов за счет проводимой акции. Общей чертой является именно работа с полученными данными, оценка и их анализ.

Аналитик данных на Python занимается следующим:

• Собирает данные и готовит их к последующей работе.
• Ищет закономерности.
• Визуализирует полученные показатели.
• Производит необходимые вычисления.
• На основе анализа данных формулирует гипотезы.
• Создает понятные отчеты.
• Прогнозирует бизнес-процессы
• На основе анализа помогает принимать решения.

Как заработать в гта рп

Подборка курсов Все онлайн-курсы по аналитике на Python в 2023 году
Посмотреть подборку

Что должны знать

В целом, для аналитика на Питоне данных важно знать:

• Основы программирования.
• Библиотеку Pandas.
• Язык запросов SQL для анализа данных.
• Основы математической статистики.

Как стать аналитиком на Python

Для того, чтобы стать аналитиком данных на Питон, можно пройти онлайн-курсы. Это удобный формат обучения без отрыва от работы, вы сможете смотреть видеоуроки в любое время — по расписанию или в записи через личный кабинет.

На нашем сайте собраны курсы по аналитике на Python от лучших онлайн-школ. С помощью удобного фильтра вы сможете подобрать обучающую программу по длительности, формату занятий и стоимости. А также у нас можно почитать отзывы учеников.

Лекции ведут практикующие специалисты, которые поделятся собственными лайфхаками и дадут персональные рекомендации. У вас будет не только теория, но и практика на реальных проектах. Все выполненные задания останутся в вашем портфолио.

ТОП-5 книг, которые стоит прочитать тем, кто планирует развиваться в аналитике данных:

1. «Python и анализ данных» Уэса Маккинни.
2. «Автоматизация рутинных задач при помощи Python» Эла Свейгарта.
3. «Машинное обучение — книга рецептов Python» Криса Албона.
4. «Голая статистика» Чарльза Уилана.
5. «Как правильно подать данные» Коула Нуссбаумера.

Сколько можно зарабатывать

На основе вакансий с ХедХантера мы узнали, сколько может зарабатывать Python Analyst в 2023 году. Например, в Москве платят от 170 до 210 тысяч, Санкт-Петербурге — от 110 тысяч, а в Екатеринбурге — от 120 тысяч рублей в месяц.

Плюсы и минусы профессии

Мы проанализировали профессию аналитика данных на Питоне и сделали сводную таблицу с преимуществами и недостатками.

Плюсы	Минусы
Перспективная и востребованная профессия	Обязанности меняются в зависимости от заказчика, что делает круг задач неопределенным
Возможность карьерного роста	Высокая загруженность, ненормированный график
Можно обучиться на онлайн-курсах	Необходимость постоянного повышения квалификации
Высокая заработная плата	Сидячая работа за компьютером
Возможность работать удаленно	Требуется высокий уровень самодисциплины

Fullstack-разработчик: кто это, чем занимается и как создавать собственные приложения на Python

Почему стоит обратить внимание на Python, что и где изучить в первую очередь и сколько могут зарабатывать фулстек-разработчики.

Статья размещена на сайте Мили Котляровой — фрилансера с 10-летним стажем, монтажера, контент-маркетолога и сценаристки. Если хотите каждый день читать о фрилансе, работе с заказчиками и освоении новой профессии, подписывайтесь на канал Digital Broccoli в Телеграме.

Упоминающиеся в тексте Instagram и Facebook признаны на территории РФ экстремистскими.

Мы много писали про выбор направления в разработке, чтобы всегда быть востребованным специалистом и не тратить время на технологии, уходящие в прошлое. По последним исследованиям самый взрывной рост показывают Data Science и fullstack-разработка — спрос на них вырос на 226% и 199% соответственно. Про дата сайентистов мы уже говорили, поэтому сегодня охватим другую профессию — fullstack-разработчик на Python.

Вместе с онлайн-школой Skillfactory расскажем, почему стоит обратить внимание на Python, что и где изучить в первую очередь и сколько могут зарабатывать фулстек-разработчики.

Почему именно Python?

Во-первых, это хороший язык для старта. Даже если вы раньше никогда не занимались программированием, сможете быстро освоить его. У Python простой синтаксис, кодить на нем – практически как писать предложения на английском языке.

Во-вторых, Python не даст вам заскучать. Это универсальный язык, на котором можно написать не только сайт — лендинг с анимацией, например, или многостраничник со сложной структурой, – но и десктопное или мобильное приложение. Хорошо потренировавшись в вебе, вы сможете расширить пул проектов, брать более сложные задачи и больше зарабатывать.

Кстати, средняя зарплата Python-разработчика – 112 тысяч рублей, а в США это самые высокооплачиваемые специалисты с доходом до 119 тысяч долларов в год. Так как Python – это язык машинного обучения, в будущем зарплаты станут еще выше.

Если сравнивать Python с популярным PHP, то вот еще несколько отличий:

• улучшенная структура: фреймворк Django, с которым работает Python, проще и быстрее в настройке, чем фреймворки PHP;
• на Python можно создавать более надежный и читабельный код;
• Python используют не только в разработке, но и в аналитике, науке больших данных, NLP — направления, интерес к которым растет с каждым годом.

К тому же, спрос на PHP-разработчиков с 2016 года упал на 21%, а на Python-разработчиков — вырос на столько же процентов. Есть о чем подумать.

Еще аргумент: Python использовался в разработке веб-сервисов YouTube, Instagram, Quora, Facebook, Pinterest, Reddit, Google, Netflix и Spotify — внушительный список и приятная компания.

Что нужно знать, чтобы стать Python-разработчиком?

Учиться нужно постепенно: сначала освоить базу любого программиста — HTML, CSS и Javascript. HTML и CSS отвечают за расположение элементов на веб-странице и информацию о стиле: шрифты, начертание текста, отступы, Javascript добавляет интерактива: на этом языке можно вписать в страницу анимированные элементы. Это уровень верстальщика — первая ступень разработки.

Следующая ступень — фронтенд, создание внешней оболочки сайта и разработка взаимодействия пользователя и сайта. Можно остаться на ней, но если хочется большего — например, создать собственное приложение, развернуть сервер, написать свою CMS, — здесь подключается бэкенд, то есть серверная часть. Чем дальше, тем чаще для написания бэкенда используют именно Python, а не привычный PHP.

Что нужно знать будущему фулстек-разработчику:

1. Основы Python: как писать код, как подключать библиотеки и работать с разными видами файлов.
2. Как работают фреймворки. Это программы, которые облегчают создание бэкенда и его базовой логики. Они связывают в одну систему URL-адреса, части кода на Python, базы данных и HTML-страницы. Самые популярные фреймворки для работы с интерактивными сайтами сегодня – это Bootstrap и Django.
3. Как подключить базу данных при помощи SQL. Чтобы сервис отвечал требованиям бизнеса, он должен собирать данные о клиентах. Для этого нужно знать, как именно их собирать, хранить и передавать. Это задачи для языка SQL.
4. Работа с docker-контейнерами и ОС Linux. Контейнеры помогают упаковать приложение вместе со средой запуска в файл, который без проблем откроется на другом компьютере. Так вы сможете передавать приложение заказчику безопасно и просто. А разворачивать сервер, на котором будет работать ваше приложение, будете на Linux — для этого нужно понимать, как работает эта система.

Перечисленные навыки можно получить за 9-12 месяцев на комплексном курсе и чуть дольше – собирая материалы самостоятельно. Набрав базу для уровня junior, за два года практики вы сможете стать уверенным миддлом.

Где учиться fullstack-разработке на Python?

Вот несколько книг, которые помогут вам погрузиться в разработку и понять, подходит ли вам эта сфера и в каком именно направлении вы хотите развиваться.

Картер и Уоррен Сэнд. «Hello World! Занимательное программирование (Python)»

Да, это книжка для детей — ее написали программист и его сын. Она подойдет для тех, у кого нет технического образования и нужны объяснения на пальцах – просто для понимания, как все устроено в мире разработки.

Книга не напугает вас кирпичной версткой, мелким шрифтом и кучами формул. Учебник хорош для тех, кому нужно лишнее подтверждение: программирование – это навык, который легко освоить при желании и достаточном уровне упорства.

Майкл Доусон. «Программируем на Python»

Хорошая базовая книга для начинающих, знакомит с принципами программирования на примере Python. Ее автор – не только опытный практик, но и преподаватель, поэтому знает, как донести информацию. В книге описаны все необходимые навыки, много примеров программного кода и практических заданий.

Марк Лутц. «Изучаем Python» и «Программирование на Python»

Книга основана на учебном курсе, подойдет для новичков, которые уже что-то понимают в программировании. Ее автор – один из первопроходцев в сообществе Python, начал работать с языком в 1992-м году. Два тома для погружения с головой: подробная теория со всеми инструментами, типами объектов, контрольными вопросами, упражнениями и иллюстрациями. Здесь есть не только базовый синтаксис, но и сложные инструменты Python: декораторы, дескрипторы, метаклассы.

Обучение профессии Python-разработчика с нуля

Если хотите сэкономить время и сразу учить то, что действительно пригодится в работе, вам нужен интенсивный и полноценный курс обучения fullstack-разработке на Python.

У Skillfactory есть такой: это курс «Python для веб-разработки». За 9 месяцев при поддержке опытных профессионалов вы разберете все нужные языки и фреймворки, освоите 30 инструментов и решите несколько стандартных кейсов, которые будет не стыдно положить в портфолио. За время курса вы напишете собственный веб-сервис с интерактивными элементами, веб-игру и сайт-визитку, сами развернете сервер, научитесь разбираться в чужом коде и составлять документацию к своему.

Помогать вам будет персональный ментор: в течение всего обучения он отвечает на возникающие по ходу выполнения заданий вопросы, разбирает с вами сложные моменты и помогает с финальными проектами.

А если планируете стать независимым разработчиком, в курсе предусмотрен бонусный блок о фрилансе: как общаться с заказчиками и работать с удаленной командой, где искать самые дорогие заказы – вы узнаете все, что нужно, и сможете сразу после завершения обучения (а иногда и в процессе) пойти работать по специальности.

Источник: pro-investing.ru

Моя история в IT: из юриста в Python-разработчики в 45 лет

В школе я учился в математическом классе и изучал программирование. Это было давно: мы работали на Basic, а компьютеры были старые — на них даже Windows ещё не было. Когда пришла пора выбирать высшее образование, я предпочел юриспруденцию — в 1993 году профессия программиста в Твери не казалась очень перспективной. Времена были непростые, и зарплата была для меня приоритетом.

Я смотрел, какие профессии наиболее востребованные и чем мне было бы интересно заниматься. На тот момент «юрист» звучало неплохо.

Параллельно с учебой в университете я искал варианты подработки — так, в 1996 году я в первый раз стал программистом в Тверском государственном архиве. Им нужно было вести базу данных по награждённым в период Великой Отечественной войны. Я по факту занимался обработкой информации, но в трудовой книжке написано гордое «программист». То есть можно считать, что мой путь в IT начался 25 лет назад. Там тоже ещё не было Windows — работали в MS-DOS на монохромных дисплеях с зелеными буквами, как в «Матрице».

Я выпустился, переехал в Москву и начал работать юристом. Сменил много компаний, в том числе Яндекс, где трудился восемь лет. Тогда там работало всего 300 человек, а в юридическом отделе — трое. Когда же уходил из Яндекса, я уже был начальником одного из отделов юридического департамента, а в самой компании работало несколько тысяч человек.

Потом я попал в Яндекс.Деньги, затем открыл собственную юридическую практику, успел посотрудничать с издательством «Просвещение». Но, где бы я ни работал, я всегда был так или иначе связан с IT. Всё время сталкивался с разработчиками, пытаясь понять суть их проблем, не абстрагируясь от технической части, а, наоборот, как можно глубже погружаясь в их мир. Мне было важно понять, как всё устроено, да и вообще всегда было интересно возиться с компьютерами.

Когда решил всё изменить

Я проработал юристом чуть больше 20 лет. В последние годы начал понимать, что перестал получать удовольствие от работы — мне надоело. Всё чаще хотелось передать новый проект коллегам, несмотря на риск остаться без дохода. Осознал это не сразу: какое-то время ощущал внутреннее недовольство, продолжал работать по инерции. Тем более всегда можно было взять отпуск, немного отдохнуть, а потом снова продолжить.

И в очередном отпуске я встретился со знакомым, который рассказал, что проходит бесплатные курсы по Python. Мы немного поговорили, и мне тоже стало интересно. Я довольно быстро прошёл те же самые курсы и понял: мне нравится. Решать задачки, изучать учебные материалы, искать дополнительную информацию — всё это приносит удовольствие.

В работе программиста меня привлекает то, что у тебя всегда есть видимый понятный результат — программа либо работает так, как ты от неё ожидаешь, либо нет. Если нет, то можно изолировать проблему, разбить её на составляющие, проверить каждый этап и разобраться, где ошибка.

В работе юриста такой связи зачастую нет. У тебя нет возможности запустить тесты и увидеть правильный результат или сообщение об ошибке. Ты можешь реализовать большой проект, сдать его, получить зарплату, а то и премию, но сам не будешь уверен, что сделал всё правильно. И можешь никогда не узнать, если кто-то не подаст в суд, и ты либо отстоишь свой проект, либо нет. А может, это будет уже другой юрист, потому что ты больше не работаешь в этой компании и вообще стал программистом.

Так я стал смотреть другие онлайн-курсы — как раз полтора года назад появилось много хороших. Я интересовался всем: и маленькими короткими курсами, и большими, как в Яндекс.Практикум. В конце концов я понял, что хочу заниматься этим серьёзно, и решил кардинально менять жизнь.

Тогда мне было 44 года, и казалось, чем дольше я тяну, тем меньше шансов, что что-то получится. Поэтому я подошел основательно: отказался от юридических клиентов и посвятил высвободившееся время учёбе. Конечно, мне было страшно, но страх не был парализующим. Я просто понимал, что может не получиться.

Держал в уме, что я не лучший вариант для нанимателя, ведь он хочет вкладываться в развитие специалиста: от 25-летнего можно ожидать большего, чем от 45-летнего. Я понимал, что возраст не играет на руку и осложнит поиск работы. Но я был готов.

Как выбрал бэкенд

Я ещё не понимал, к чему лежит душа, и начал учиться на нескольких курсах одновременно. В Практикуме выбрал изучение бэкенда: Python и Django. Параллельно изучал фронтенд в HTML-академии. На полное погружение в учёбу у меня ушло больше года, и я твердо решил не искать работу, пока не доучусь.

Возможно, я немного погорячился, изучая фронтенд и бэкенд одновременно. В начале вводные курсы казались легкими, но в процессе основного я несколько раз себя ругал — с трудом справлялся. В Практикуме даже пришлось брать академический отпуск, потому что на параллельном курсе было жёстче со временем, и я решил сначала разобраться с ним.

Но потом я всё же выбрал бэкенд. Мне понравился Python — понятный, логичный и красивый язык, который чем-то похож на человеческий, если можно так сказать. Как юрист, я питаю слабость к правильным, корректным, структурированным и лаконичным формулировкам.

Я отношусь к языку как к инструменту — с его помощью можно сказать то, что хочешь, ни больше ни меньше. Python близок к этой концепции и в целом к юридическому языку. Профессия юриста не так сильно отличается от разработчика: важна логика, алгоритмы, набор последовательных действий. При этом всё связано, и в зависимости от ответа «да» или «нет» предлагаются различные варианты.

После того как я понял, что хочу работать с Python, было несколько путей. Бэкенд — одно из мейнстримовых направлений, аналитика данных мне не очень нравилась, я не понимал, чем они занимаются. А для машинного интеллекта у меня не было достаточной математической базы.

Я выбрал Практикум потому, что сам работал в Яндексе и доверяю бренду и людям, которые делают этот продукт. К тому же их программа показалась мне хорошо сформированной, понятной, с логичными этапами.

Как проходило обучение

От курса я ждал знаний и интересных задач, и эти ожидания оправдались. В то же время было много моментов, когда что-то не получалось — я намертво втыкался в ошибку, которую не мог поправить.

Например, наставник говорит: «Всё здорово, осталось только поправить несколько небольших ошибок». И я вроде рад, а потом смотрю и вообще не понимаю, как это сделать. И сижу ночью, ковыряю проект вплоть до утра. Даже не потому, что надо, а просто потому, что появляется азарт.

Были и более фрустрирующие моменты. Я спрашивал себя, зачем ввязался, ведь у меня ничего не получается, это вообще не моё. Кроме того, почему-то таких ошибок, как у меня, не было ни у кого из одногруппников. Я злился на себя, но потом давал время успокоиться и начинал решать заново.

Очень помогло общение с одногруппниками. Я привык решать все проблемы сам и до последнего пытался ответить на свои вопросы самостоятельно. Мне потребовалось время, чтобы переломить себя и начать задавать вопросы, общаться. Я так привык, что потом уже активно включался в переписку и не только спрашивал, но и старался помогать другим.

Это такая дополнительная мотивация — не один возишься с заданием, а вместе с другими. Им тоже сложно, но они идут дальше, развиваются, перебарывают себя и становятся лучше. Не терять мотивацию также помогала поддержка близких и друзей, которые говорили, что у меня всё получится, и радовались успехам.

Когда я вернулся из академа, меня включили в новую когорту и сразу же дали задание сделать групповой проект. Это был очень крутой опыт — общение с новыми людьми, обмен знаниями, да и само движение к общей цели, коллективная ответственность. При этом ребята были из других городов, а то и часовых поясов. Мы, кстати, до сих пор общаемся и делимся успехами.

Самым интересным проектом стал диплом. Он базировался на курсе, но в то же время нам подкинули достаточно много составляющих, которые не вытекают напрямую из пройденной теории и предыдущих проектов. Пришлось поломать голову, самому искать дополнительные инструменты. В какой-то момент мне даже показалось, что мы совсем не тому учились. Но, разложив задачи по полочкам, я понял, что всё связано, хоть и требует дополнительных материалов.

Так выглядел первый заход на дипломный проект в Практикуме

Как искал работу

В конце мая 2021 года я защитил дипломный проект и начал искать работу. У меня не было радужных иллюзий: понимал, что человек, прошедший курсы, не самый желанный кандидат. Поэтому я начал этот путь, как все, — смотрел вакансии на hh.ru, сделал резюме. Ребята из Практикума помогли его допилить, исправить несколько моментов, переставить акценты. Второй важный этап — заставил себя писать сопроводительные письма, не шаблонные, а акцентированные — для конкретной вакансии.

В отличие от многих других соискателей у меня долгое время не было вообще никакой реакции работодателей. Либо ничего не отвечали, либо присылали шаблонный отказ. Я это связываю с возрастом — есть ощущение, что многие отметали не глядя.

Так выглядел мой журнал поисков работы

Но трудоустройство всё-таки произошло, и довольно неожиданно. Это была первая компания, которая провела со мной собеседование — первое и единственное собеседование после 30–40 откликов на вакансии. Состоялась всего одна онлайн-встреча, но сразу с тремя людьми, включая руководителя разработки и HR.

Собеседование прошло хорошо: спокойная дружественная атмосфера, они рассказали о себе, я — о себе. Задавали вопросы, давали задачки на логику, алгоритмы и на знание Python. Мне кажется, что одним из положительных факторов, повлиявших на решение работодателя, было то, что после собеседования я не забыл про эти вопросы и спустя день или несколько отправил другие ответы, позволяющие оптимальнее решить некоторые из поставленных задач. Возможно, это сыграло свою роль — я показал свою заинтересованность.

Мой совет всем, кто начинает этап собеседований: не надо стесняться, если вы чего-то не знаете. Когда меня хотели поспрашивать про SQL, я сразу ответил, что это бессмысленно — я им занимался шесть месяцев назад и практически не помню синтаксис, поскольку на курсах мы работали с базами данных в основном через Django, использующий свой язык запросов. Я готов был подтянуть знания и пообщаться снова, но в тот момент я не мог говорить на эту тему. Человек не может знать всего, и не надо этого стесняться.

Но при этом то, что входит в твои компетенции, ты должен знать хорошо и показать, что действительно разбираешься. Не лишним будет проявить настойчивость и заинтересованность и понимать хотя бы примерно, чем занимается работодатель, какие технологии использует.

В чём состоит работа Python-разработчика

Я — Junior Python Developer в компании CDNvideo. Она занимается технологиями CDN — раздачей контента при высокой нагрузке. В основном это контент для веб-сайтов с большой аудиторией — картинки, аудио- или видеофайлы, которые потребляют много трафика, онлайн-трансляции. Эти технологии помогают распределять контент по серверам в разных точках мира и отдают его пользователю с наиболее близкого и менее загруженного сервера. Благодаря этому у людей ничего не тормозит, сайты загружаются быстрее, а владелец сайта снижает расходы на поддержание сайта, повышает его доступность и защищенность, а значит, лояльность пользователей.

Стек технологий немного отличается от того, чему я учился, но компания тоже использует Python, SQL и имеет дело с сетями и протоколами передачи информации, которым нас обучали. Но первое ощущение — многое сильно отличается от того, что было на учёбе. Первое время я лез в интернет каждые десять минут, чтобы посмотреть, что это такое или как работает команда в Linux. Хорошо, что коллеги относятся с пониманием, поддерживают и делятся знаниями.

В мои задачи пока не входит самостоятельная реализация какого-то большого проекта — я работаю всего чуть больше месяца. Мне дают небольшие задачи, до которых руки не доходят у серьезных программистов. Всё это — в рамках одного проекта, так что как раз можно изучить сам проект, переходя от задачи к задаче. Часть моей работы уже внедрена — приятно понимать, что делаешь что-то полезное, пусть и небольшое.

Пока я на испытательном сроке, поэтому каких-то далеко идущих планов не строю. Конечно, я ещё многого не знаю, отстаю от коллег, но это нормально для начальной стадии. Я знаю это по предыдущему опыту — у юристов то же самое. Даже после МГУ или МГЮА несколько месяцев уходит на адаптацию теоретических знаний к реальной жизни. Важно не расслабляться, списывая это на свою неопытность.

Так что я планирую расти, развиваться, узнавать новое. Моя цель — стать лучшим Python-разработчиком, чем сейчас.

Книги, которые я сейчас читаю

Советы тем, кто в начале пути

Важно всё время быть в процессе обучения: гуглить, искать литературу, пробовать найденные идеи на практике. Когда мне сказали, что надо работать на Linux, я сразу полез его изучать. Нашел в интернете сайты, купил книжки, установил Ubuntu через VirtualBox на домашний компьютер.

Помните, что окончание курсов — это только начало обучения. Если выбрал работу в IT, придётся учиться всю жизнь. Стоять на месте не получится.

Список полезных сайтов и книг для Python-разработчик

• Уильям Шоттс. «Командная строка Linux»;
• Losst;
• Tecmint.

• Билл Любанович. «Простой Python. Современный стиль программирования»;
• Лучано Рамальо. «Python. К вершинам мастерства»;
• PythonRu;
• Блог на Medium TechToFreedom;
• Канал в Telegram Python Lounge7

Для общего развития:

• Адитья Бхаргава. «Грокаем алгоритмы»;
• Роберт Мартин. «Чистый код. Создание, анализ и рефакторинг»;
• Журнал «Код»;
• Задачки на LeetCode.

Источник: tproger.ru

План-карта по быстрому обучению Python c нуля до профессионала

Выучить Python можно быстро. Насколько быстро — зависит от того, чего конкретно вы хотите достичь с его помощью и сколько времени можете выделить на регулярное изучение и практику. Профессионал с десятилетним стажем, который обучает языку последние пять лет, составил roadmap из восьми последовательных этапов обучения для всех начинающих программистов.

Помогаем бойцам на Луганском направлении – собираем средства на автомобиль

Эта статья — пересказ оригинальной статьи с нашими дополнениями.

Сначала хочу сделать некоторые предположения о вас и причинах, которые побудили прочитать эту статью. Вот на что мы рассчитываем на старте:

У вас практически нет опыта изучения Python.

Приборкайте Power BI і прогнозуйте майбутнє своєї компанії.

Этот материал написан для начинающих. В нем есть советы и стратегии, чтобы любой мог изучать Python самостоятельно и максимально эффективно.

Насколько быстро можно выучить Python

Если вас интересуют базовые основы программирования на Python, то обучение может занять не более трех-четырех недель при регулярной практике. Если же вы заинтересованы в освоении Python для выполнения сложных задач или реальных проектов для смены профессии, то это займет уже гораздо больше времени.

У кого-то на это уходит пару месяцев, но обычно гуманитарий овладевает языком программирования (при должном старании) примерно в течение года. В этой статье приведены советы и лучшие ресурсы, которые помогут получить знания по программированию на Python в максимально короткие сроки.

Если вы задаетесь вопросом, сколько будет стоить изучение Python, то ответ будет: «зависит от ситуации». В интернете есть большой выбор бесплатных ресурсов, не говоря уже о различных книгах, курсах и платформах, которые опубликованы в электронном виде специально для начинающих. Но в целом, можно сказать, изучение языка программирования — это довольно бюджетное увлечение.

Изучайте «Питон» играючи

Другой вопрос, который может возникнуть: насколько сложно выучить Python? Это тоже зависит от ситуации. Если на старте у вас есть опыт программирования на другом языке, например, R, Java или C++, то вам, скорее всего, будет легче быстро выучить Python, чем тому, кто раньше не программировал вообще.

Изучение такого языка программирования, как Python, похоже на изучение естественного языка. Сначала вы запоминаете базовую лексику и изучаете правила синтаксиса . Со временем добавляете в свой репертуар новые слова и пробуете новые способы их использования. С изучением Python все то же самое.

Сейчас вы уже думаете: «Здорово! Можно выучить Python быстро, дешево и легко. Просто скажите, что читать, и направьте меня по нужному пути». Не так быстро! Есть еще четвертая вещь, которую нужно учесть, и это то, как именно учить Python.

Исследования в области обучения показали, что не все люди учатся одинаково. Одни лучше всего учатся, когда читают что-то самостоятельно, другие — когда видят и слышат (иногда — лучше в группе из единомышленников). Некоторым нравится учиться в игре, а не на курсах или лекциях. Изучая приведенный ниже список ресурсов, учитывайте свои предпочтения в обучении.

А теперь приступим к работе. Ниже приведены восемь базовых советов, которые помогут быстро выучить Python. Это общая пошаговая стратегия, которую можно дополнять

ИЗУЧИТЕ ОСНОВЫ PYTHON

Для начала надо изучить основы. Без их понимания вам будет трудно работать над сложными проблемами, проектами или сценариями использования. Примеры основ Python включают такие направления:

• Переменные и типы.
• Списки, словари и множества.
• Основные операторы.
• Форматирование строк.
• Основные операции со строками.

Все эти основы можно быстро изучить на различных сайтах: docs.python.org, RealPython.org, stavros.io, developers.google.com, pythonforbeginners.org.

Подробнее см. раздел «Веб-сайты» ниже.

ОПРЕДЕЛИТЕ ЦЕЛЬ ОБУЧЕНИЯ

Прежде чем начать изучать Python, определите цель своего обучения. Трудности, с которыми вы столкнетесь в начале, будет легче преодолеть, если вы будете четко помнить о цели. Кроме того, вы будете знать, на каком учебном материале сосредоточиться, а какой можно пропустить.

Например, если хотите изучить Python для анализа данных, то надо будет выполнять упражнения, писать функции и изучать библиотеки Python, которые облегчают анализ данных. Ниже приведены типичные примеры целей изучения Python, которые могут быть для вас актуальны:

• Анализ данных.
• Наука о данных и машинное обучение.
• Мобильные приложения.
• Разработка веб-сайтов.
• Автоматизация работы.

ВЫБЕРИТЕ РЕСУРС ДЛЯ БЫСТРОГО ИЗУЧЕНИЯ PYTHON

Ресурсы по изучению Python можно разделить на три основные категории:

• интерактивные ресурсы;
• неинтерактивные ресурсы;
• видеоресурсы.

Очные или удаленные платные курсы тоже один из вариантов, но мы их не будем рассматривать в этом посте (мы же обещали бюджетное и доступное всем обучение).

Интерактивные ресурсы широко распространились е в последние годы благодаря популяризации интерактивных онлайн-курсов, которые предоставляют практические задачи по кодингу и объяснения. А если вам кажется, что вы кодите, то это потому, что вы действительно кодите. Интерактивные ресурсы обычно доступны бесплатно или за символическую плату — или есть бесплатная пробная версия перед покупкой.

Неинтерактивные ресурсы — самые традиционные и проверенные временем, например, книги (цифровые и бумажные) и веб-сайты («онлайн-учебники»). Многие начинающие изучать Python предпочитают их из-за привычного и удобного вида. Есть множество таких неинтерактивных ресурсов, и большинство из них полностью бесплатны.

Видеоресурсы стали популярны в последние десять лет благодаря МООКам (массовым открытым онлайн-курсам) и напоминают университетские лекции, записанные на видео. Более того, они часто поддерживаются или продвигаются ведущими университетами.

Сейчас, например, на YouTube есть огромное количество видеоресурсов по различным предметам, включая программирование на Python. Некоторые из этих видеоресурсов представляют собой предварительно записанные курсы, а другие транслируются в прямом эфире. Например, компания General Assembly выпускает такой курс по Python, который охватывает основы языка за одну неделю.

Ниже собран список ресурсов, которые помогут быстро освоить Python. Они относятся к категориям, указанным выше, и охватывают как минимум основы Python. В списке отмечены звездочкой (*) бесплатные ресурсы.

И сразу замечание: привыкайте к английскому языку, это значительно поможет, когда вы перейдете к этапу поиска работы, ведь в процессе учебы вы прекрасно схватите всю терминологию на английском. Без английского языка зарабатывать на программировании довольно сложно, поэтому сразу начните учиться на английском. Это значительно улучшит ваши шансы на крутую работу.

Интерактивные ресурсы: инструменты и уроки

• CodeAcademy: одна из самых популярных интерактивных онлайн-платформ для быстрого изучения Python. Курс CodeAcademy по основам Python отлично подходит для абсолютного новичка, пройти его можно за неделю. Он поможет вам увлечься программированием на Python.
• DataCamp: короткие видеоролики от экспертов с практическими упражнениями на клавиатуре. Не уступает курсам CodeAcademy.
• *PythonTutor.com: инструмент, который помогает шаг за шагом писать и визуализировать код. Его можно использовать в паре с другим учебным ресурсом. Этот инструмент значительно облегчает изучение основ Python, поскольку вы можете визуализировать, что делает ваш код.
• * stepik.org: обалденный адаптивный тренажер. Заходите на « Степик » и находите все курсы на тему Python, это очень эффективно тренирует ваши практические навыки. Соваться туда есть смысл только после освоения базовой теории, ИМХО для контроля своих знаний нет ничего лучше.

Неинтерактивные ресурсы

Неинтерактивные ресурсы делятся на две подкатегории: книги и веб-сайты.

Книги

Большинство книг предназначены для программистов, которые заинтересованы в глубоком изучении Python, или для мастеров Python, которые ищут надежные справочные материалы («поваренные книги») или специализированную литературу. Ниже я перечислил только те книги, которые РЕАЛЬНО полезны для начинающих.

• Введение в Python, 2-е издание: єта книга сочетает в себе учебники и рецепты кода в стиле поваренной книги для объяснения фундаментальных концепций Python.
• Learn Python 3 The Hard Way: 52 хорошо разработанных упражнения для начинающих изучать Python.
• Основы Python: A Practical Introduction to Python 3: на сайте книги все сказано — она предназначена для того, чтобы вы прошли путь от новичка до среднего уровня.
• Python Crash Course, 2nd Edition: эта книга дает основы общих концепций программирования, основ Python и решения проблем с помощью реальных проектов.

Сайты

Я решил включить только те, которые имеют явное преимущество в плане удобства или учебной программы. Все эти ресурсы бесплатны.

Видеоресурсы

Видеоресурсы становятся все более популярными, и на то есть веские причины: они удобны. Зачем читать учебник или учебное пособие, если можно комфортно изучить тот же материал в видеоформате на компьютере или мобильном устройстве? Видеокурсы делятся на две подкатегории: предварительно записанные и живые.

Предварительно записанные курсы

• Coursera: Большой каталог популярных курсов по Python для всех уровней. Большинство курсов можно пройти бесплатно, а платные курсы сопровождаются сертификацией. Также можно просматривать курсы в мобильном приложении.
• EdX: проводит университетские курсы, посвященные конкретным областям применения Python (наука о данных, разработка игр, искусственный интеллект), а также основам программирования. У EdX также есть мобильное приложение.
• Pluralsight: Каталог видеоматериалов, посвященных основам Python, а также специализированным темам, таким как машинное обучение на Python.
• RealyPython.com: Коллекция предварительно записанных видео по основам Python для начинающих.
• *TreeHouse: Библиотека видеоматериалов по основам Python и промежуточным материалам.
• EvantoTutsPlus: восемь часов предварительно записанных видео по основам Python, а также некоторые промежуточные материалы.
• *Udacity: Предоставляет пятинедельный курс по основам Python. Также рассматриваются популярные модули стандартной библиотеки Python и другие сторонние библиотеки.
• Udemy: Библиотека популярных курсов по Python для учеников всех уровней. Сложно выделить какой-то конкретный курс. Рекомендую предварительно просмотреть несколько курсов по Python для начинающих, пока не найдете тот, который вам больше всего понравится. Также можете просматривать курсы в их мобильном приложении.

Живые курсы

General Assembly: Этот известный живой онлайн-курс от General Assembly избавляет от всех догадок или неточностей при изучении Python. В General Assembly у вас есть подготовленная и всеобъемлющая программа изучения Python, живой преподаватель, помощник, а также сеть коллег и выпускников, с которыми можно общаться во время и после курса.

РАССМОТРИТЕ ВОЗМОЖНОСТЬ ИЗУЧИТЬ БИБЛИОТЕКУ PYTHON

В дополнение к изучению языка Python полезно изучить одну или две библиотеки Python. Библиотеки — это наборы специализированных функций, которые служат «ускорителями» для стандартных задач разработки. Без них вам пришлось бы писать собственный код с нуля для выполнения специализированных задач. Например, Pandas — очень популярная библиотека для работы с табличными данными. Numpy помогает выполнять математические и логические операции над массивами.

Для описания популярных библиотек потребуется отдельный пост, а пока ознакомьтесь с этой страницей Python.org о стандартных библиотеках Python и этой страницей GitHub о дополнительных библиотеках Python.

УСКОРЬТЕ ПРОЦЕСС УСТАНОВКИ PYTHON С ПОМОЩЬЮ ANACONDA

Вы можете загрузить программу установки Python с сайта Python Software Foundation, а затем искать и загружать дополнительные библиотеки; или можно загрузить программу установки Anaconda, которая уже поставляется со многими пакетами, которые вы будете регулярно использовать, особенно если планируете использовать Python для анализа данных или науки о данных.

ВЫБЕРИТЕ И УСТАНОВИТЕ IDE

Вам необходимо установить интегрированную среду разработки (IDE), которая представляет собой приложение, позволяющее создавать сценарии, тестировать и выполнять код на Python.

Когда речь идет об IDE, правильной будет та, которой вам больше всего нравится пользоваться. Согласно различным источникам, наиболее популярными IDE/текстовыми редакторами Python являются PyCharm, Spyder, Jupyter Notebook, Visual Studio, Atom и Sublime. Сначала хорошие новости: почти все они бесплатны, так что попробуйте несколько, прежде чем остановиться на одном.

Далее «плохие» новости: каждая IDE/текстовый редактор имеет немного отличающийся пользовательский интерфейс и набор функций, поэтому потребуется некоторое время, чтобы научиться пользоваться каждой из них, чтобы наконец осознанно выбрать что-то свое.

Для новичков в Python я рекомендую кодировать в Jupyter Notebook. У него простой дизайн и упорядоченный набор возможностей, которые не будут отвлекать и облегчат практику и создание прототипов на Python. Он также поставляется со специальным дисплеем для отображения кадров данных и графиков. Если вы загрузите Anaconda, Jupyter Notebook будет предустановлен. Со временем я советую вам попробовать другие IDE, которые лучше подходят для разработки (Pycharm) или науки о данных (Rodeo) и позволяют интегрироваться (Sublime).

Кроме того, подумайте об установке обработчика ошибок или автокомплитера в дополнение к вашей IDE, особенно если вы работаете над длительными проектами. Он укажет на ошибки и поможет вам писать код быстрее. Хорошим вариантом является Kite, к тому же он бесплатный и интегрируется с большинством IDE.

ЕСЛИ СОМНЕВАЕТЕСЬ, ИСПОЛЬЗУЙТЕ GOOGLE ДЛЯ ПОИСКА И УСТРАНЕНИЯ НЕПОЛАДОК В КОДЕ

Когда вы, будучи новичком, работаете над упражнениями, примерами и проектами на Python, одним из самых простых способов устранения ошибок будет изучение опыта других разработчиков Python. Просто запустите быстрый поиск в интернете и укажите ключевые слова, касающиеся вашей ошибки.

Например, «how to combine two lists in Python» или «Python how to convert to datetime» — вполне приемлемые поисковые запросы, которые приведут вас на несколько популярных форумов, таких как StackOverFlow, Stack Exchange, Quora, Programiz и GeeksforGeeks.

СОСТАВЬТЕ ГРАФИК ИЗУЧЕНИЯ PYTHON И ПРИДЕРЖИВАЙТЕСЬ ЕГО

Это та часть, которую большинство людей пропускают, что приводит к неудачам или задержкам. Теперь все, что вам осталось, это составить расписание. Я рекомендую вам составить расписание минимум на две недели, чтобы распределить время между занятиями и обеспечить себе достаточно времени для адекватного изучения основ Python, практики кодирования в IDE и устранения неполадок в коде. Можно двигаться вперед такими двухнедельными спринтами, при этом очень важна систематичность занятий.

Часть сложности (и удовольствия) изучения Python или любого другого языка программирования заключается в устранении ошибок. После первых двух недель вы будете поражены тем, как далеко вы продвинулись, и у вас будет достаточно практики, чтобы продолжить изучение более продвинутого материала, предоставляемого выбранным вами ресурсом. По мере накопления опыта и систематичности занятий вы будете обретать все большую уверенность в том, что делаете. Пока это самообучение постепенно не станет самоподдерживающимся процессом, превратившись в еще одну (хочется верить, что полезную) привычку.

ЗАКЛЮЧИТЕЛЬНЫЕ МЫСЛИ

Мы определили минимальные сроки обучения, вы знаете, как выбрать цель обучения, у вас есть список учебных ресурсов и методов обучения, из которых реально можно выбирать, и вы знаете, какие еще соображения нужно будет учесть в процессе обучения.

Я надеюсь, что вы воспользуетесь этими советами, чтобы ускорить и упорядочить свое обучение Python!

Источник: highload.today