Можно ли заработать на пайтоне

Ключ указывает на значение. Чтобы получить доступ к какому-либо значению — нам нужно обратиться к его ключу. Делается это следующим образом:

dictionary_tk = «name»: «Leandro»,
«nickname»: «Tk»,
«nationality»: «Brazilian»
>

Нам просто нужно дописать значение для существующего ключа в словаре. Ничего сложного, не так ли?

Python: Data Science

Наверняка кто-то уже написал статью о причинах популярности Python среди дата-сайентистов. Эти причины нам, по правде сказать, не слишком важны, просто запомним, что на данный момент Python главный язык в науке о данных.

Если вы планируете карьеру в этом направлении, то в дополнение к основным вебинарам прочитайте статьи:

1. Карта развития дата-сайентиста: с чего начать и куда идти.
2. Как изучить Data Science по-настоящему (а не развлекаться трюками).
3. Семь базовых понятий из статистики для Data Science.

А также статью про математику для джунов.

Что делать новичку в Python?&Чем заняться? Интересные проекты для новичка в Python/Совет

Изображение: Public Domain

Первые модели

Одна из сильных сторон Python — это то, что настоящую модель машинного обучения можно закодить буквально в пару десятков строк, а то и меньше. И, разумеется, чтобы написать эти строки, глубокое знание Python не требуется. У дата-сайентистов его и нет.

• Галопом по питону: языковой минимум для начинающего дата-сайентиста.
• Первичное преобразование данных: использование библиотеки Pandas.
• Ваша первая модель машинного обучения.

Делаем умного чат-бота

Николай Герасименко, ведущий исследователь данных в «Сбере», научит вас делать умных чат-ботов.

• В первый день познакомимся с архитектурой будущего чат-бота, узнаем, что такое NLU, а также, как обычно, освежим в памяти основы Python.
• Во второй день научим чат-бота понимать текст. Для этого подготовим данные, превратим слова в числа, обучим модель и встроим её в чат-бота.
• На третий день создадим Telegram-бота и запустим наконец-то наше приложение. Восстание машин уже близко!

Интенсив «Чат-бот с искусственным интеллектом на Python»: первый день, второй день, третий день .

Пишем зрячую нейросеть

Уже знакомый нам Никита Левашов покажет, как сделать приложение с нейронкой внутри.

• Первый день: основы Python для работы с нейросетью, работа в Google Colab, что такое компьютерное зрение.
• Второй день: обучение модели распознаванию объектов.
• Третий день: написание приложения, подключение его к стриму.

Интенсив «Пишем нейросеть для распознавания предметов и слежки»: первый день, второй день, третий день.

Установка редактора кода

Для работы нам понадобится редактор кода (IDE). Самые популярные:

• PyCharm
• Atom
• Visual Studio Code
• Sublime Text

Для установки Atom в Ubuntu введем в терминале:

ЧТО Я ПОНЯЛ ЗА 2.5 ГОДА РАБОТЫ PYTHON-РАЗРАБОТЧИКОМ

wget -qO — https://packagecloud.io/AtomEditor/atom/gpgkey | sudo apt-key add —
sudo sh -c ‘echo «deb [arch=amd64] https://packagecloud.io/AtomEditor/atom/any/ any main» > /etc/apt/sources.list.d/atom.list’
sudo apt-get update
sudo apt-get install atomРис. 1. Страница установки Atom для Windows

Для Windows скачаем Atom с официального сайта. После установки редактора кода установим для него плагин run-python-simply (есть и другие) для запуска Python. Два способа установки:

• Перейдем на страничку плагина и нажмем кнопку Install.
• Откроем Atom, перейдем во вкладку File → Settings → Install , введем в поле поиска run-python-simply и установим его.

Проверенный способ освоить Python с нуля

Рецепт успеха состоит из конкретных этапов обучения, которые нельзя пропускать. Человек должен последовательно выполнить каждый шаг, чтобы чувстWowать себя комфортно при работе с «Питоном». Процесс обучения состоит из следующих стадий:

1. Изучение основ программирования.
2. Выбор редактора.
3. Чтение литературы.
4. Практика.
5. Изучение чужого кода.

1. Изучение основ программирования

Если человек ни разу не сталкивался с программированием, то имеет смысл начать с самых азов. Достаточно прочитать пару статей в интернете на тему «базовое программирование». Альтернативные варианты — бесплатные курсы на русском языке. Хорошие варианты курсов — CS50 или другие обучающие каналы на Youtube.

Подборка курсов по Python:
ТОП курсов по Python

2. Выбор редактора

Когда азы программирования уже «устаканились» в голове, стоит перейти к самому легкому этапу — выбору IDE.

IDE — интегрированная среда разработки, в которой пишется код

Грубо говоря, IDE это редактор, заточенный под написание программного кода. Программу на «Питоне» можно писать и в «блокноте». Однако IDE предоставит вам огромный функционал — это различные подсказки, автодополнения кода, автоформатирование и т.д. Весь этот функционал поможет начинающему Python-программисту писать код.

Среди редакторов отдельным особняком стоит PyCharm от компании JetBrains.

PyCharm — IDE для профессиональной разработки на Python.

Данный инструмент рекомендуется как новичкам, так и опытным программистам.

• бесплатный (версия Community);
• легко установить;
• множество «фишек», которые облегчают работу.

Конкретные возможности PyCharm:

• автозаполнение, которое ускоряет ввод инструкций в несколько раз;
• возможность редактировать написанный код буквально в два клика;
• графический отладчик;
• поддержка Django;
• автоматический рефакторинг.

PyCharm крайне быстр. Интерфейс редактора «user-friendly». Новичку будет трудно потеряться в удобном и комфортном функционале данного редактора.

Интересный факт — PyCharm используется в NASA

Существуют и другие IDE, на которые также стоит обратить внимание:

• Visual Studio Code (VS Code);
• Sublime text 3;
• Eclipse;
• Atom;
• Vim.

3. Чтение литературы

Чтение литературы — «сердцевина» всего обучения. От человека требуется только две вещи: умение читать и немного усердия. Все остальное придет в процессе чтения.

Интернет пестрит десятками различных книг, которые предлагают простое и удобное введение в Python. Но ни одно, даже самое блестящее пособие, не сравнится по успешности с книгой «Укус Питона». Она бесплатна и удобна — идеально подойдет для начинающих. Если читать данное пособие нет времени или желания, то есть альтернатива — курс по основам Python на ru.hexlet.io.

☝️ Важный момент касается методики чтения. «Горячим головам», которые могут читать книги взахлеб на одном лишь интересе имеет смысл немного «охладиться». Конечно, никто не запрещает читать пособия за один присест, но есть более эффективный способ обучения:

1. Читаем теорию до появления примера кода.
2. Закрываем книгу.
3. Пробуем набрать код.
4. Открываем книгу и читаем дальше.

Данный способ проверен тысячами начинающих разработчиков. Вполне вероятно, что кто-то из прошлых новичков уже стали сеньорами «Питона». Это самый эффективный подход к чтению литературы, который никогда не стоит сбрасывать со счетов.

Львиная доля новичков воспринимает только непосредственные строки родного языка, а примеры кода пропускаются на «черный день». Такая методика плохо работает по ряду причин:

• без кода не будет практики, что автоматически ударит на общем навыке программирования;
• пример кода неразрывно связан с повестWowанием книги.

Если пропустить код, то пропустится самое интересное и наглядное место в литературе.

Подборка книг по Python:
Топ книг по обучению языку Python

4. Практика

Следующий этап — практика. Python — это в первую очередь язык. Крайне важно знать основы синтаксиса и грамотно писать код. Для того чтобы отточить навык написания скриптов на Python, подойдут видео на YouTube, в которых люди последовательно пишут программу в реальном времени. Достаточно повторять за ними.

Вот пример одного из них.

В чем смысл повторять за Youtube блогером?

1. Это отличный способ систематизировать знания. Вы пройдете с нуля до работающего приложения, охватив все этапы создания программы.
2. Вы поймете, как грамотно писать код. Влогер комментирует его, объясняя, как и зачем он использует ту или иную конструкцию. По ходу написания вы будете узнавать новые конструкции, фишки, «best practices» и нюансы языка.
3. Писать код по маленьким порциям проще (в отличие от статей, где часто выкладываются сразу большие куски кода).

Отличный вариант для практики — написание с нуля собственного небольшого проекта (pet project). Выберите простую тему с которой справитесь, и доведите ее до минимально жизнеспособного продукта.

Списки: коллекция, массив, структура данных

Представьте что вы хотите сохранить значение 1 в переменной. или может теперь вы хотите сохранить 2. А ещё 3, 4, 5…

Есть ли иной способ хранить все числа, что нам нужны, не имея при этом, не создавая при этом миллионы переменных? Как оказывается, есть иной способ хранить их всех.

Список(массив) это коллекция, которая может быть использована для хранения нескольких значений(в нашем случае чисел). Используется он следующим образом:

my_integers = [1, 2, 3, 4, 5]

Это действительно просто. Мы создали список и сохранили его в my_integers.

Но затем мы спросим себя: «А как нам получить нужное значение из списка?».

Хороший вопрос. В списках есть концепция, которая зовётся номером (индексом). Номером первого элемента в списке является 0, следующий получает 1 и так далее.

Чтобы донести это проще, мы можем представить список, у которого каждый элемент подписан своим номером. Как на следующей картинке:

Используя синтаксис Python не сложно понять и следующее:

my_integers = [5, 7, 1, 3, 4] print(my_integers[0]) # 5
print(my_integers[1]) # 7
print(my_integers[4]) # 4

Представьте, что мы больше не хотим хранить числа. Вместо этого мы хотим составить список имён наших знакомых. Мой выглядел бы следующим образом:

relatives_names = [
«Toshiaki»,
«Juliana»,
«Yuji»,
«Bruno»,
«Kaio»
] print(relatives_names[4]) # Kaio

Это работает точно так же, как и с числами. Неплохо.

Только что мы выучили, как работают индексы в списках. Но мне всё ещё нужно показать вам, как добавить новый элемент в список.

Самая простая функция, которую можно использовать для этого — зовётся append. Работает она следующим образом:

bookshelf = [] bookshelf.append(«The Effective Engineer»)
bookshelf.append(«The 4 Hour Work Week»)
print(bookshelf[0]) # The Effective Engineer
print(bookshelf[1]) # The 4 Hour Work Week

Функция append донельзя проста. Вам всего лишь нужно использовать новый элемент(в примере выше это «The Effective Engineer») как значение это функции.

Ну что же, достаточно о списках. Перейдём к следующей структуре данных.

2. Hello, World

Создадим файл example.py, где example – имя файла, .py – расширение, которое означает, что программа написана на языке программирования Python.

Напишем в example.py следующую строчку:

print(‘Hello, World’) # Hello, World

У нас установлен плагин run-python-simply и запустить код мы можем двумя способами:

• перейти во вкладку Packages → Run Python Simply → Toggle F5;
• или нажать на клавишу F5.

После запуска кода появится окно терминала с результатом или ошибкой.

В нашем случае в терминале отобразится фразаHello, World.

print() – функция, выводящая на экран фразу Hello, World.

‘Hello, World’ – строка (заключена в кавычки).

Также можно использовать переменную word, которой присвоим значение ‘Hello, World’:

word = ‘Hello, World’
print(word) # Hello, World

Python – язык с динамической типизацией, то есть нам не нужно заранее объявлять тип переменной, является ли она строкой, числом и так далее.

О функциях поговорим в конце статьи, сейчас разберемся со строками и другими типами данных.

5. Условные инструкции

Рис. 5. Условный оператор if в Python

Оператор if выполняет код в зависимости от условия. Проверим, если число три меньше пяти, то выведем на экран слово true:

if 3 < 5:
print(‘true’) # true

Попробуем оператор if-else. else переводится как «в другом случае». Когда условие if не выполняется, то идет выполнение кода после else:

if 3 > 5:
print(‘true’)
else:
print(‘false’) # false

elif = else + if – код выполняется, если предыдущее условие ложно, а текущее истинно:

number = 15
if number < 3:
print(‘число меньше трех’)
elif 4 < number < 10:
print(‘число в промежутке от 4 до 10’)
elif number > 10:
print(‘число больше 10’) # число больше 10

Не-публичные экземпляры данных

Мы не используем термин «приватный», поскольку в Python нет действительно приватных атрибутов(если только не задаваться тяжёлой целью создать их). — PEP 8

Точно так же, как с публичными экземплярами переменных, мы можем объявить и не-публичные экземпляры. Оба внутри конструктор-метода или внутри класса. Синтаксис несколько отличается: не-публичные экземпляры переменных должны начинаться с нижнего подчёркивания(«_») перед именем переменной.

«‘Приватный’экземпляр данных, доступ к которому открыт только изнутри, не существует в Python. Тем не менее, есть условность, которая выполняется в большей части Python-кода: имена с префиксом «_»(например, «_spam») должны обрабатываться как не-публичные части API(будь то функция, метод или какие-то данные)» — Python Software Foundation

class Person:
def __init__(self, first_name, email):
self.first_name = first_name
self._email = email

Увидели переменную email? Вот так мы описываем не-публичную переменную:

Мы имеем доступ и может обновить это. Не-публичные переменные это условность, при которой эти переменные обрабатываются как не-публичная часть API.

Таким образом мы создаём метод, который позволяет нам вносить изменения внутри определения класса. Давайте реализуем два метода(email и update_email), чтобы понять это:

class Person:
def __init__(self, first_name, email):
self.first_name = first_name
self._email = email

def update_email(self, new_email):
self._email = new_email

def email(self):
return self._email

Теперь мы имеем доступ и можем обновить значения не-публичных переменных используя эти методы. Посмотрим:

Лучший способ изучить Python бесплатно

Итак, вы решили изучать Python. Теперь разберемся с тем, как сделать это быстро.

Учитывая количество разработчиков, использующих этот язык, недостатка в обучающих материалах нет. Однако ресурсы — это не главное. Вот что еще вам потребуется.

Шаг 1: определение мотивации

Прежде чем начать изучать программирование на Python, определитесь с мотивацией. Это может показаться не столь важным, однако стоит понимать, с какой целью вы учитесь.

Пусть Python и является относительно легким языком, сам процесс обучения требует времени и энергии. И наличие мотивации поможет оставаться сфокусированным.

Вы хотите начать карьеру разработчика? Или стремитесь разбираться в современных технологиях? Это — хорошие причины, чтобы начать.

Шаг 2: изучите основы Python

Вы можете быть искушены идеей сразу же приступить к разработке сайта, но такой подход не работает. Вы будите тратить часы на устранение ошибок, возможно, разочаруетесь в программировании. Решите — «это не мое».

Для начала лучше изучить основы. А время для собственных проектов всегда будет.

Давайте рассмотрим план изучения Python с нуля:

1. Синтаксис:
2. Как создаются программы Python.
3. Переменные.
4. Типы данных.
5. Вывод инструкций в консоль.
6. Арифметика (базовая математика).
7. Комментарии.
8. Условные конструкции.
   Они помогают управлять потоком программы. Именно с их помощью можно сказать программе, чтобы она выполнила ту или иную задачу при соответствии условию. Например, выполнить какое-то действие после авторизации пользователя.
9. Циклы.
   Разрабатывая программу, вам может потребоваться выполнить одну и ту же логику несколько раз. Например, при создании викторины вы хотите дать пользователю 5 попыток. Цикл — это структура Python, позволяющая запустить определенный код указанное количество раз.
10. Функции.
    Важная структура Python. С их помощью можно избежать повторений. Используя функции, программисты могут создавать код, который проще переиспользовать.
    Например, можно создать функцию, которая складывает два числа. И в следующий раз при необходимости выполнить операцию сложения достаточно будет просто ее вызвать.
    Вот что нужно знать касательно функций в Python:
11. Как они работают.
12. Формальные и реальные параметры.
13. Системные и пользовательские функции.
14. Импорт библиотек.
15. Основы объектно-ориентированного программирования.
16. Списки и словари. После изучения функций можно изучить типы данных для последовательностей.
    1. Списки хранят коллекции похожих данных в одной переменной. Например, список в Python может хранить перечень обуви, продаваемой в определенном магазине. В другом могут быть компании, доставляющие продукты в рестораны. С помощью списков можно хранить похожую информацию в одном месте. Это же позволяет потом проще управлять такими данными.
    2. Словари похожи на списки. С их помощью данные можно хранить в формате ключ-значение. Ключ выступает в качестве ярлыка для хранящегося значения.
    Вот что нужно знать о списках:
17. Основы списков.
18. Как они индексируются.
19. Основы словарей.
20. Сравнение списков и словарей.
21. Структуры данных в Python.
22. Как получить часть списка.
23. Как перебрать элементы списка.
24. Объекты и классы.
25. Python — это объектно-ориентированный язык. Классы — это «чертежи» объектов. Они определяют, как именно объекты будут структурированы, и что они смогут хранить. Разработчики используют классы, чтобы избежать повторений и увеличить эффективность кода.
26. Объекты — это экземпляры класса. Например, класс может определять структуру игрока. Объектом же будет выступать сам игрок. Этот объект будет хранить имя игрока и дату, когда тот зарегистрировался для участия.
27. Работа с файлами.
    Файлы повсеместно используются в Python-программах для хранения и получения информации.
28. Другие подтемы.
    Это лишь некоторые из тем Python, но, освоив их, вы уже будете развиваться как профессиональный разработчик. Дальше в процессе вам будут встречаться все более сложные и продвинутые темы.

Онлайн-курсы по Python

Сайты-справочники и ютуб

Книги по Python

Шаг 3: создание проектов

Лучший способ научиться программировать — разрабатывать собственные проекты. Это помогает применять полученные знания и учиться, пробуя новое.

Чем больше вы пишите на Python, тем больше учитесь. Вы ставите цель, следуете ей и одновременно получаете новые навыки.

И даже это еще не все. Это также помогает развивать свое портфолио. А с его помощью вы сможете предлагать свои услуги работодателям.

Но прежде чем вы начнете создавать что-то масштабное, попробуйте с чего-нибудь попроще. Главное — создавать что-то, что развивает ваши способности.

Советы по созданию первых проектов

Единственное, что ограничивает вас в отношении собственного проекта — это воображение. Вы можете создать что угодно: сайт, чтобы рассказывать о любимых фильмах, алгоритм для предсказывания цены на авокадо и что-либо еще. Если же придумать что-нибудь не получается, то вот некоторые советы:

• Посмотрите, что создают другие разработчики.
• Поищите открытый исходный код, в развитии которого можно было бы поучастWowать. У GitHub даже есть руководство на эту тему.
• Займитесь волонтерством и предоставьте свои навыки местной некоммерческой организации.
• Добавьте новые функции в уже существующее приложение.
• Присоединитесь к сообществу разработчиков в slack или телеграме, чтобы знать, чем они занимаются.

Главное — начинать с малого. Например, вы можете создать трекер привычек. Вот еще несколько идей для проекта:

• Инструмент, предсказывающий стоимость акций.
• Сайт для показа рейтинга фильмов.
• Приложение, чтобы делиться любимыми книгами с друзьями.
• Телеграм бота для списка дел.
• Приложение для отслеживания привычек.
• Игру гонки.
• Консольный покер или блэкджек.
• Сайт для сокращения ссылок.
• Инструмент, который агрегирует интересующий вас контент.

Операции со строками

Изучение проще начинать с простейших примеров базовых операций вроде операций со строками, числами, датой и временем, файловой системой. И только после освоения элементарных вещей приступать к более сложным решениям.

Примеры операций со строками:

str = «welcome » + «to python»

Объединение с преобразованием (с числом или логическим значением):

str = «Это тестовое число » + str(15)

Каждый из примеров рекомендуется внести в интерпретатор и посмотреть на результат. Понятно, что такие пробы ни к чему не приведут без теоретической основы. В ее качестве рекомендуется взять книги «Программируем на Python» Майкла Доусона и «Hello World. Занимательное программирование» Картера и Уоррен Сэнд. Также будут полезны «Изучаем Python» Марца Лутца и «Python – к вершинам мастерства» Лучано Рамальо.

Избыток информации на начальном этапе пойдет только на пользу, ведь новичок еще не определил для себя специализацию, поэтому стоит взяться за все доступные основы.

• https://PythonRu.com/baza-znanij/python-obuchenie-s-nulya
• https://www.kadrof.ru/articles/61058
• https://vc.ru/dev/177135-izuchenie-python-ot-nulya-do-mastera
• https://timeweb.com/ru/community/articles/rukovodstvo-po-izucheniyu-python-s-nulya-s-primerami
• https://proglib.io/p/bystryy-samouchitel-kak-osvoit-python-za-30-minut-2021-01-11
• https://skillbox.ru/media/code/kak-izuchit-python-samostoyatelno-i-besplatno/
• https://pythonchik.ru/osnovy/kak-vyuchit-python-s-nulya

Источник: evgenev.ru

Что можно делать с помощью пайтона

Удовольствие от написания Python-кода заключается в возможности создавать короткие, лаконичные и читаемые классы, которые выражают большой объем логики в небольшом объеме кода, а не в сотнях строк, утомляющих читателя.

Гвидо ван Россум

За последние несколько лет технологии вокруг нас поменялись почти во всех аспектах. Мы живем в мире, где во главе угла стоит программное обеспечение, а за почти любой службой стоит какая-нибудь строчка кода. Индустрия путешествий, банкинг, образование, исследования, военная сфера — лишь немногие из тех, кто полагается на ПО.

Любой софт написан на каком-то языке программирования. А число последних лишь растет.

Однако одним из самых популярных в мире на сегодня является Python. В этом материале рассмотрим примеры реальных приложений, работающих на этом языке.

Python сильно поменялся с момента создания в 1991 году Гвино ван Россумом. Это динамический, интерпретируемый, высокоуровневый язык программирования, с помощью которого можно создать массу разнообразных приложений. У него плавная кривая обучения и понятный синтаксис.

С помощью Python делают веб-приложения, видеоигры, занимаются Data Science и машинным обучения, разрабатывают софт, работающий в реальном мире, а также встроенные приложения и многое другое.

1. Веб-разработка

Наверняка все разработчики знают, что такое веб-разработка. Это квинтэссенция применимости Python. Также этот язык выделяет широкое разнообразие фреймворков и систем управления контентом (CMS), которые упрощают жизнь разработчика. Среди самых популярных решений — Django, Flask, Pyramid и Bottle. Среди CMS выделяются Django CMS, Plone CMS и Wagtail.

Веб-разработка на Python дает такие преимущества, как повышенная безопасность, масштабируемость и удобство в процессе работы. Также язык из коробки поддерживает такие протоколы, как HTML, XML, email-протоколы, FTP. У Python одна из крупнейших коллекций библиотек, упрощающих и улучшающих жизнь разработчика.

Посмотреть список сайтов, которые использую python можно на https://trends.builtwith.com/framework/Python.

2. Разработка игр

По аналогии с веб-разработкой в Python есть масса инструментов и библиотек для разработки игр. Кстати, а вы знали, что на этом языке программирования была написала популярная некогда Battlefield 2?

Для разработки игр используются такие библиотеки, как PyGame, Pycap, Construct, Panda3D, PySoy и PyOpenGL.

Также с помощью Python были разработаны такие проекты, как Sims 4, World of Tanks, Civilization IV и EVE Online. Можно вспомнить еще Mount

data science: машинное обучение, анализ данных и визуализация;

автоматизация процессов.

Каждое из них заслуживает отдельного рассмотрения.

Веб-разработка

Относительно недавно в веб-разработке стали очень популярны Python-фреймворки, такие как Django и Flask. Они облегчают процесс написания на языке Python кода серверной части приложений. Это тот код, который запускается на сервере, а не на устройствах и браузерах пользователей (frontend-код). Если вы не знакомы с отличиями backend- и frontend-разработки, вам будет интересна заметка в конце статьи.

Зачем нужен веб-фреймворк?

Фреймворки позволяют легко и быстро создать базовую логику бэкенда. Она включает в себя сопоставление разных URL-адресов с частями Python-кода, работу с базами данных, создание HTML-представлений для отображения на устройствах пользователя.

Какой Python-фреймворк выбрать?

Django и Flask – два самых популярных веб-фреймворка, созданных для языка Python. Новичку следует выбрать один из них.

В чем разница между Django и Flask?

Разницу отлично описывает цитата из великолепной статьи Flask vs. Django (Gareth Dwyer):

• Flask обеспечивает простоту, гибкость и полный контроль над проектом. Он позволяет пользователю самостоятельно решать, как реализовывать те или иные вещи.
• Django – это сервис типа «все включено». Из коробки в нем уже есть админ-панель, интерфейсы баз данных, ORM (объектно-реляционное отображение) и структура каталогов для ваших проектов.

• Выбирайте Flask, если хотите получить больше опыта и возможностей для обучения. Или в том случае, если вам нужен максимальный контроль над всеми используемыми компонентами, например, базами данных.
• Выбирайте Django, если вас интересует конечный продукт. Особенно, если вы работаете с простыми приложениями, такими как новостной сайт, магазин, блог, и хотите, чтобы каждая задача решалась одним предельно ясным способом.

Другими словами, Flask – это, возможно, лучший выбор для начинающего разработчика, так как он содержит меньше компонентов. Кроме того, его стоит выбрать, если необходима тонкая настройка проекта.

Flask из-за своей гибкости лучше подходит для создания REST API.

С другой стороны, если стоит задача сделать что-то просто и быстро, вероятно, стоит выбрать Django.

Data Science: машинное обучение, анализ данных и визуализация

Прежде всего, следует разобраться, что такое машинное обучение.

Предположим, что вы хотите разработать программу, которая будет автоматически определять, что изображено на картинке.

Например, предлагая ей это изображение, вы хотите, чтобы программа опознала собаку.

А здесь она должна увидеть стол.

Возможно, вы думаете, что для решения этой задачи можно просто написать код анализа изображения. Например, если на картинке много светло-коричневых пикселей, делаем вывод, что это собака.

Или вы можете научиться определять на изображении края и границы. Тогда картинка с большим количеством прямых границ, вероятно, окажется столом.

Однако это довольно сложный и непродуманный подход. Что делать, если на фотографии изображена белая собака без коричневых пятен? Или если на картинке круглый стол?

Здесь вступает в игру машинное обучение. Обычно оно реализует некоторый алгоритм, который позволяет автоматически обнаруживать знакомый шаблон среди входных данных.

Вы можете предложить алгоритму машинного обучения, скажем, 1000 изображений собаки и 1000 снимков столов. Он выучит разницу между этими объектами. Затем, когда вы дадите ему новую картинку со столом или собакой, он сможет определить, что именно на ней изображено.

Это очень похоже на то, как учатся маленькие дети. Каким именно образом они узнают, что одна вещь похожа на стол, а другая – на собаку? Из большого количества примеров.

Вы ведь не даете ребенку четкую инструкцию: «Если нечто пушистое и светло-каштановое, значит, это собака». Напротив, вы говорите: «Это собака. Это тоже собака. И это. А это стол.

И это тоже стол».

Алгоритмы машинного обучения в основном работают сходным образом.

Эта технология может применяться:

• в рекомендательных сервисах (вспомните, например, YouTube, Amazon и Netflix);
• в системах распознавания лиц и голосов.

Среди самых популярных алгоритмов машинного обучения, о которых вы, вероятно, слышали:

• нейронные сети;
• глубокое обучение;
• метод опорных векторов;
• random forest.

Любой из вышеперечисленных алгоритмов может быть использован для решения задачи с собаками и столами на изображениях.

Способы применения Python для машинного обучения

Существуют разные библиотеки и фреймворки для машинного обучения на Python. Две самые популярные – это scikit-learn и TensorFlow.

• scikit-learn из коробки имеет несколько встроенных популярных алгоритмов обучения;
• TensorFlow – это более низкоуровневая библиотека. Она позволяет создавать пользовательские алгоритмы.

Новичкам в машинном обучении лучше начать со scikit-learn. Более опытным разработчикам, которые столкнулись с проблемами эффективности, стоит присмотреться к TensorFlow.

Как изучать машинное обучение?

Для ознакомления с основами предмета прекрасно подойдут курсы Стэнфорда или Калтеха (Калифорнийский технический институт). Следует отметить, что для понимания материала требуются базовые знания в области математического анализа и линейной алгебры.

Затем можно переходить к практике на платформе Kaggle. Это сайт, на котором исследователи в области data science создают различные алгоритмы машинного обучения для решения реальных проблем. Победители получают солидные денежные призы. У них также есть отличные учебники для начинающих.

Анализ и визуализация данных

Чтобы понять, о чем идет речь, следует обратиться к простому примеру.

Предположим, вы работаете аналитиком данных в компании, которая продает товары через Интернет. Вы можете получить такую гистограмму:

Из этого графика можно понять, что в это воскресенье мужчины купили более 400 единиц продукта, а женщины – около 350. Ваша задача, как аналитика, придумать несколько возможных объяснений такой разницы.

Один из очевидных вариантов заключается в том, что этот продукт больше популярен у мужчин, чем у женщин. Другое объяснение может быть связано со слишком маленьким размером выборки, который привел к недостоверным результатам. Третий вариант – мужчины по какой-либо причине склонны покупать продукт по воскресеньям.

Чтобы разобраться, в чем дело, вы можете просмотреть данные за всю неделю и составить новый график.

Из схемы видно, что различие довольно устойчиво и проявляется не только по воскресеньям.

Можно сделать вывод, что наиболее убедительным объяснением является принципиально большая заинтересованность мужчин в этом продукте.

С другой стороны, график за неделю может выглядеть вот так.

Как здесь объяснить большую разницу в продажах в воскресенье?

Вы можете предположить, что мужчины в конце недели почему-то склонны покупать больше. Или это может оказаться простым совпадением.

Это упрощенный пример того, как выглядит реальный анализ данных.

Настоящие аналитики, например, в Google или Microsoft, делают то же самое, только их работа более сложная и комплексная.

Они используют язык запросов SQL, чтобы извлекать данные из баз. Затем для анализа и визуализации применяются специальные инструменты, например, Mathplotlib (для Python) или D3.js (для JavaScript).

Способы применения Python для анализа и визуализации данных

Одна из самых популярных библиотек для визуализации – Mathplotlib.

Новичкам следует начинать обучение с нее по двум причинам:

• низкий порог вхождения;
• освоение Mathplotlib позволит в будущем быстрее разобраться в более сложных библиотеках, основанных на ней, например, seaborn.

Как изучать анализ данных на Python?

Сначала следует изучить основы. Вот хорошее видео, посвященное данной теме:

Закрепить знания поможет курс по визуализации данных на Pluralsight. Получить его бесплатно можно, подписавшись на 10-дневную пробную версию.

Чтобы разобраться в основах статистики, пройдите курсы на Coursera и Khan Academy.

Автоматизация процессов

Одна из самых популярных сфер применения Python – это написание небольших скриптов для автоматизации различных рабочих операций и процессов.

В качестве примера можно привести систему обработки электронной почты. Для сбора статистики и анализа данных требуется подсчитывать количество входящих писем, содержащих определенные ключевые слова. Это можно делать вручную, или же написать простой скрипт, который все посчитает сам.

Есть несколько причин применения Python для задач автоматизации:

• простой синтаксис, позволяющий быстро писать сценарии;
• легкость отладки, связанная с тем, что код не компилируется перед запуском.

Встроенные приложения

Python является самым популярным языком программирования для Raspberry Pi.

Несмотря на то, что существует библиотека PyGame, популярность применения Python для создания игр невелика. Для серьезных проектов он не подходит.

Чтобы создавать хорошие мультиплатформенные игры, стоит присмотреться к одному из самых популярных движков Unity, работающем с языком C#.

Десктопные приложения

Вы можете создать парочку, используя Tkinter, но это не самое популярное решение.

Для этой задачи лучше использовать такие языки, как Java, C# и C++.

С недавних пор некоторые компании начали использовать для создания настольных приложений JavaScript. Например, десктопное приложение Slack было создано с помощью JavaScript-фреймворка Electron.

Преимущество написания настольных приложений на JavaScript заключается в том, что можно повторно использовать код веб-версии.

Python 3 или Python 2

Python 3 – это более современный и популярный выбор.

Пояснение о backend- и frontend-коде

Предположим, вы хотите сделать нечто, напоминающее Инстаграм.

Вам необходимо создать frontend-код для каждого типа устройств, который должен поддерживаться. Для этого могут использоваться разные языки программирования, например:

• Swift для iOS;
• Java для Android;
• JavaScript для веб-браузеров.

На каждом типе устройства будет запускаться свой набор кода. Он определит формат приложения, его внешний вид и т.д.

Однако вам требуется хранить личные данные и фотографии. Вы хотите использовать для этого свой сервер, а не устройства пользователей, чтобы подписчики могли просматривать фотографии друг друга.

Для решения этой задачи потребуется backend-код (server-side). Он будет выполнять следующие операции:

• Отслеживать добавления в друзья и подписки;
• Сжимать фотографии, чтобы они занимали меньше места при хранении;
• Анализировать запросы и выдавать рекомендации каждому пользователю.

В этом и заключается разница между frontend- и backend-кодом.
Python – это не единственный хороший выбор для написания серверного кода. Есть множество других популярных вариантов, среди которых Node.js, основанный на JavaScript.

Перевод статьи What exactly can you do with Python? Here are Python’s 3 main applications (автор YK Sugi).

У вас получилось: вы закончили курсы, или дочитали книгу, которая дает вам базу для программирования в Python. Вы освоили списки, словари, классы, может даже некоторые объектно-ориентированные концепции.

Есть вопросы по Python?

На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!

Telegram Чат 60 000 ₽ до вычета налога, то в течение двух лет мы берем фиксированные 12 500 ₽ в месяц от вашей зарплаты, но не больше 300 000 ₽.

Нашел работу в IT
с ЗП > 60 000 ₽
Нашел работу в IT
с ЗП < 60 000 ₽, получил повышение
Нашел работу в IT после
окончания договора
Все нюансы четко и понятно — в договоре. Без подводных камней и двусмысленных формулировок
Набор временно закрыт

Сейчас мы не набираем потоки по модели ISA, но это не навсегда. Объявим, когда начнем принимать заявки.

Следите за новостями!

Как работают онлайн-курсы с оплатой после трудоустройства

В мире уже больше 50 крупных компаний, которые работают по такой модели онлайн-курсов. Больше всего их в США. Там уже все привыкли, что школа отвечает долларом за качество образования. Американский стартап Lambda привлекает миллионы долларов инвестиций.

Остались вопросы?
Как будет проходить обучение (формат, график)?

Обучение будет проходить на специальной онлайн-платформе, где вы будете просматривать видеоролики по каждой из предложенных тем, а затем по итогу их изучения сдавать домашнюю работу.

График обучения будет следующим:
понедельник — пятница: 10:00 — 19:00;
суббота, воскресенье: выходные дни.

Нужен ли опыт в IT и знание языков программирования?
Нет, но желательно иметь техническое образование.
Трудоустройство предполагает переезд?
Переезжать не придется, IT — та сфера, которая позволяет работать удаленно.
Каковы технические требования, предъявляемые к компьютеру?

Как будут подписываться все документы?

Документы будут подписываться с помощью сервиса DocuSign, где генерируется ваша электронная/факсимильная подпись.

Как будут учитываться дни болезни в процессе обучения?

Вы можете приостановить процесс обучения на время болезни и довести свой темп обучения до установленного уже после выздоровления.

Работа какого типа будет учитываться при поиске (вдруг я в такси устроюсь)?

Мы обучаем Python-разработчиков и помогаем им найти соответствующую работу. То есть ваша цель — наоборот, уйти из такси и стать востребованным IT-специалистом со средней заработной платой от 80 тысяч рублей (по статистике hh.ru).

Можно ли работать после обучения неофициально / быть самозанятым?
Нет, так как вам необходимо будет подтверждать уровень вашего дохода справками по форме 2-НДФЛ.
В каких случаях со мной могут расторгнуть Соглашение в одностороннем порядке?

При неосвоении программы обучения, предлагаемой нашей школой (п 5.1). Но расторжение Соглашения — это крайние меры, мы всегда готовы идти навстречу. Если ученик старается и заинтересован в обучении, мы со своей стороны сделаем все, чтобы выполнить свои обязательства. Можем либо увеличить срок для выполнения заданий, либо предоставить дополнительные консультации от наставника.

В крайнем случае подключим экспертов школы для проведения вебинаров/воркшопов. Если коротко — от нас максимальные ресурсы для вашего прогресса, от вас — самоотдача и старательность в обучении.

Если я являюсь гражданином другой страны, могу ли пойти учиться?

Да, конечно. Однако мы ручаемся за трудоустройство преимущественно на рынке РФ. Если вам подходит работа на российского работодателя, то все отлично.

В чем подвох?

Подвоха нет, но вам придется учиться 4 месяца подряд по 8 часов ежедневно и потом нужно будет время на поиск работы.

Зачем работать в ущерб себе с такими рисками? Вы должны строить бизнес и зарабатывать на нас, а тут получается чистый альтруизм.

Построение бизнеса всегда сопряжено с рисками. Если наша попытка масштабировать проект и внедрить программу с пост-оплатой на российский рынок увенчается успехом, в дальнейшем на этом можно будет делать хорошие деньги.

Зачем нужна переуступка прав третьим лицам по Соглашению?
Чтобы покрыть финансовые риски школы в случае, если ученики окажутся недобросовестными.

Очень пугает нестабильность, неизвестность и новизна формата обучения, который не характерен для российского рынка.

«Неизвестность всегда пугает, но только смелым покоряются моря». Смелость — это главное качество, которое мы ищем в тех, кого готовы взять на обучение.

Мне не нравится подход образовательных платформ к обучению.

Обычно обучение новым профессиям на разных платформах растягивается на год и стоит около 100 000 рублей. Это долго, дорого и не всегда эффективно. По статистике, только 15% учеников доходят до конца курса. А еще платформы не заинтересованы в устройстве выпускников на работу, ведь деньги за обучение они берут сразу.
На нашем курсе мы проработали все минусы:
1. Вы учитесь 4 месяца, зато интенсивно и с обратной связью от наших наставников.
2. Мы берем риски с устройством на работу на себя, потому что оплату обучения от вас получим, только когда вы найдете работу с зарплатой выше 60 000 рублей до вычета налогов.

А что будет, если я не буду справляться с нагрузкой и захочу расторгнуть Соглашение? Нужно ли в таком случае что-то выплачивать?

Такое в принципе маловероятно, так как мы всегда готовы идти навстречу ученикам и оказывать всевозможную помощь в освоении программы. Можем либо увеличить срок для выполнения заданий, либо предоставить дополнительные консультации от наставника. В крайнем случае подключим экспертов школы для проведения вебинаров и мастер-классов
* По условиям Соглашения ученик обязан выплатить всю оставшуюся сумму финансирования (согласно п. 7.3)

Источник: sky.pro