基礎のない人が Python を使い始めるにはどうすればよいでしょうか?

Python はどちらかというとツール言語であり、ほとんどの人は、データ分析や人工知能のために Python を学ぶ前に、少なくとも 1 つのプログラミング言語をすでにマスターしています。

そして、単に Python を使って仕事を見つけたいと思っても、それは非常に難しいでしょう。この話を聞いて、私のところに質問に来る人は、たいてい仕事をしていて、どの程度まで学ぶことを強制するわけではなく、追加のスキルを身につけたいと思っている人たちです。最後に真剣に書いてからほぼ 1 年以上が経ちました。これまでに多くの Python の回答を書いてきました。その間、多くの人から断続的に Python の学習方法を尋ねられました。この答えは前の答えよりも実現可能ですが、もちろん、ほとんどの人にとってプログラミングは本質的に楽しいものではないため、より退屈です。
この記事は 5 つのパートに分かれており、順に難易度が高く、順に説得度が高くなります。

パート 1: プログラミング環境の準備

Python をゼロから始める場合は、IDE の使用はお勧めしません。IDE は統合開発環境と呼ばれます。これは一般にプロのプログラマーが実際の開発に使用するものです。デバッグ、構文のハイライト、プロジェクト管理、コードジャンプ、インテリジェンス、プロンプト、オートコンプリート、単体テスト、バージョン管理など。ただ一つだけデメリットがあって、初心者にとって一番致命的なのはボタンが多すぎて面倒で、この段階で諦めてしまいやすいことだと思います。

ここでおすすめするのは「jupyter Notebook」という長い名前ですが、使い方はとても簡単です。実行インターフェイスは非常にシンプルですが、上記の IDE よりもはるかにシンプルですか?

j upyter Notebook の利点を誇張する必要があります: IDE が必要なく、ブラウザーでインタラクティブな開発と直感的なデータ表示を処理できます。ナラティブテキスト機能により、さまざまなタイプの変更を加えて表示ドキュメントに直接変換でき、 Python に直接変換.

パート 2: はじめに

最初の部分を完了した後、まだ諦めていないのであれば、すでに戦いの半分は勝ったような気がします。なぜなら、私の経験によれば、非常に多くの人がプログラミング環境の構成に失敗しているからです（ハハハ）。上記のインターフェイスが表示されているはずです。この時点で、Python の基本を学習し始めることができます。このステップは省略できません。
興味のある分野に進む前に、Python 構文の基本を学習する必要があります。しかし、実戦で繰り返し練習できるので、それほど時間はかかりません。
基本を学習するための優れたリソースをいくつか紹介します。
W3C スクール: これらには、Python 構文の詳細な紹介と高度なチュートリアルが含まれています。
初心者向けプログラミング: 多くの人に選ばれており、基本が詳しく説明されているため、初心者が始めるのに最適です。たとえば、プログラミングの最初のステップは、「hello world!」を出力することです。

赤いボックス内にあるのは Python プログラムで、最も単純なものです。

print("Hello, World!")

このコードをコピー＆ペーストし、以下の手順で実行すると、成功すると以下が出力されます。

この手順を完了したら、再度手書きで入力する必要があります。自分で入力すると多くの問題が発生する可能性があるため、コピーアンドペーストはできなくなります。たとえば、このエラーは

似ていますよね? しかし実際には、正しい括弧は英語の括弧である必要があり、中国語の括弧内に入力するとエラーが報告されます。同じように、！そして！それも異なり、多くの学生はこれらの詳細に行き詰まっています。初心者には、初心者向けチュートリアルの基本的なチュートリアルを完了することをお勧めします。最初に高度なチュートリアルをスキップすることもできますが、完了の兆候は、コピー、貼り付け、実行の代わりにすべて手で入力することです。これは役に立ちません。

パート 3: 興味のあることを見つける

Python をさらに学ぶ前に、なぜそれを学びたいのかを自問してください。なぜなら、それは長くて苦痛を伴うプロセスになるからです。十分なモチベーションがなければ、最後までやり遂げることはできないかもしれません。
自分のモチベーションを理解することの利点は、最終目標と、たどりやすくて楽しいルートを見つけ出すのに役立つことです。Python を学習する準備をするときは、正確なプロジェクトを用意する必要はありません。興味のある分野だけで十分です。
例:
1. 機械学習
2. 人工知能
3. ウェブサイト制作
4. ゲーム
5. データ処理と分析
6. ハードウェア/センサー/ロボット
7. 自動化された作業スクリプト

実は私が多くの人にデータ分析を学ぶことを一つの方向性として勧めているのですが、まずPythonの利点はデータ処理分析と人工知能です。人工知能を実践する敷居は非常に高く、独学は基本的に遊びのためであり、価格性能比も高くありません。データの分析と処理は、将来あらゆる階層が直面する可能性のある問題だと思います。現在、自動化されたデータ処理ツールはたくさんありますが、共通のシナリオはあまりなく、特定の業界分野に精通している人 +データ処理能力を兼ね備えた人材は比較的人気が高い傾向にあります。このスキルを持った仕事を見つけるのは難しいことを覚えておいてください。それはおまけです。

パート 4: 構造化されたプロジェクト演習を実施する

基本的な文法を学び、自分の方向性を決めた後。独自のプロジェクトに取り組み始めることができます。具体的なプロジェクトは、自分の知識を適用して反復して基礎を習熟できるため、優れた学習方法です。プログラミングを使わなくなると、能力は急速に低下することを覚えておいてください。しかし、現時点ではインターネット上に多くのリソースがあり、選択するのが困難です。したがって、通常は、プロジェクト全体を段階的にガイドできる体系的で構造化されたプロジェクトを使用および作成することが最善です。オンラインのリソースの多くは、興味のあることから始めて学習に行き詰ることを避けることができる構造化されたプロジェクトを提供しています。
ここにいくつかの良いプロジェクトがあります:

データサイエンス/機械学習

Dataquest - Python ベースのデータサイエンスのインタラクティブな教育。CIA 文書から NBA プレーヤーのデータまで、幅広い興味深いデータセットを分析します。最終的には、ニューラルネットワークやデシジョンツリーなどを含む複雑なアルゴリズムを構築することになります。データ分析のための Python — Python データ分析のためのプレミアムプロジェクト。Scikit-learn ドキュメント — Scikit-learn は、主要な Python 機械学習ライブラリです。非常に詳細な優れたドキュメントとチュートリアルがいくつかあります。CS109 - これは、Python を使用してデータサイエンスを教えるハーバード大学のコースです。いくつかのプロジェクトと完全な資料がオンラインにあります。

モバイルアプリ

Kivy のガイド - Kivy は、自然なユーザーインターフェイスを備えたモバイルアプリやその他のマルチタッチアプリケーションを開発するためのオープンソース Python ライブラリです。Android、iOS、Linux、OS X、Windows 上で実行できます。MIT ライセンスの条項に基づき、Kivy は無料のオープンソースソフトウェアです。

ウェブサイト制作

Flask チュートリアル — Flask は、Python の人気のある Web フレームワークです。これは入門チュートリアルです。Bottle チュートリアル – Bottle は Python のもう 1 つの Web フレームワークであり、入門チュートリアルでもあります。 Web サイト開発に Django を使用する方法 – 複雑な Python Web フレームワークである Django を使用するためのガイドです。

パート 5: Python 開発ルートを自分で探索する

構造化されたプロジェクトをいくつか完了したら、自分でプロジェクトの開発に進み、Python の学習を続けることができます。この段階では多くの困難に直面することになりますが、ほとんどの質問は次のように答えることができます。

StackOverflow - プログラミングの問題について議論するコミュニティ Q&A サイト。
CSDN - 中国テクノロジーフォーラム
Google - 経験豊富なプログラマーの間で最も一般的に使用されるツール。エラーを解決するときに非常に役立ちます。Python ドキュメント - Python に関する参考資料を見つけるのに最適な場所です。

上記のスキルを習得したら、独自のプロジェクトの開発を開始できます。興味のあることから始めることができます。たとえば、プログラミングを学び始めてすぐに私がやったのは、簡単なデータ分析や傾向分析などでした。

興味深いプロジェクトを見つけるためのヒントをいくつか紹介します。
1. 以前に取り組んだプロジェクトを拡張し、さらに機能を追加します。

2. 貢献するオープンソースプロジェクトを見つけます。

3. 他の人が作成したプロジェクトを見つけて、拡張または適応できるかどうかを確認します。Github はこれらを見つけるのに最適な場所です。

4. 他の人のブログ投稿を参照して、興味深いプロジェクトのアイデアを見つけます。

5. 独自のクローラーガジェットを作成するなど、日常生活を楽にするツールを検討します。

小規模なプロジェクトを開始し、中規模または大規模なプロジェクトが完了するまで、ゆっくりと機能を追加するのが最善です。

本当にアイデアがない場合は、以下のプロジェクトを参照してください。

データサイエンス/機械学習プロジェクト

あなたが住んでいる場所の天気を予測できるアルゴリズム。

株式市場を予測するためのツール。

ニュース記事を自動的に集約するアルゴリズム。

モバイルアプリケーションプロジェクト

毎日歩いた距離を記録するアプリ。

天気予報を通知するアプリ。

位置ベースのライブチャット。

要約:

Python は非常に興味深くやりがいのある言語であり、適切な動機を見つければ誰でも上手になれると思います。ただし、覚えておく必要があるのは、Python を使った仕事を見つけたいだけの場合、それは不可能ではありませんが、難しいということです。Python は、すでに仕事をしていて、別のスキルを学びたい人に適した言語です。この時点まで続けることができたら、先に進んで、定義されていない Python を学習してください。