薬局の学生はシンガポールで働くデータサイエンティストからのプログラミングの経験を持っていません。
著者|ベンジャミン・ラウ
翻訳|王ヤンニッケル、Zebian |火ミン
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
以下は翻訳です。
率直に言って、新しい言語を学ぶことは容易ではありません。この言語を、用語やコンピュータのプログラミング全体としてのpythonを学んでいない以前の経験のある人のために、それは不可能な作業のように見えるかもしれません。しかし、同じような状況では、限り、あなたはあなたができると思うと、何も不可能ではありません。今、私が最も一般的なプログラミング言語（パイソン）地区の2020での学習にそれらの先端の一部を共有したいと思います。
ハートターゲット
あなたは、最も深刻なエラーのいずれかが明確な目標なしの心であることがあります。あなたが前方に促すことが可能な目標がなければ、あなたは自分自身の言語を学ぶの初心を忘れることは非常に簡単になります。私は、JavaとCが前に成功していない学ぶことを試みるので、これは私は、経験から話します。私は、彼らが使用した後、すぐに学習の考えを放棄される場所がわからないので、これら二つの言語が、失敗に終わっている学びます。例を使用していない状況下で、私はその1を渡り、文法を学ぶことができていません。
しかし、私は、Pythonを学んだプロセスでは、状況が異なっています。私の目標は、私の計画のpythonの一部だけを学びながら、分析の分野を傾けるように、自分のスキルや自分のキャリア方向の科学的データを向上させることです。だから、私のpythonを学んだだけでなく、学び、学ぶこと。私たちは私のプロジェクトを開くには、一連のライブラリを理解する必要があり、データ解析を行うために、実践的な知識をPythonの必要が。だから私は、Pythonの心を学んでいる大きな青写真を保持しています。
すべてが良い最初のターゲットが完了半分に相当しながら、初めに難しいです。あなたが学習している言語のアプリケーションを検索し、あなたは歩近づいたから言語を習得します。
リソース
広大なオンラインリソース。私は一つだけの提案を持って、それが唯一のソースに依存することはありません。あなたの学習を深めるために、さまざまな配信方法を使用してリソースのものと異なる種類をフルに活用してください。以下は、私はPythonのを学ぶために使用するリソースの一部です。
1. Udemy
完全なPythonの合宿（https://www.udemy.com/course/complete-python-bootcamp/）和
データ・サイエンスのためのPython
（https://www.udemy.com/course/python-for-data-science-and-machine-learning-bootcamp/）は、Pythonプログラミングの基礎やデータベースに不可欠な科学的データをカバーしています。ビデオ講義の形で行われているこれらのコースは、割り当てがJupyterノートブック上で完了する必要があります。
2.インタラクティブなコーディング環境
学習プロセスにおける科学的データ、Datacampとデータクエストは、優れたソース・プラットフォームです。彼らは多くの概念の理解を深めするようなので、あなたが学習過程で練習できることをあなたのためのインタラクティブな環境を提供し、コードを書くプロセスに精通しになったことができます。幅広い学習Python用、learningpython.orgをご覧ください。プログラミング言語と自然言語を学ぶための同様の方法であることは多くの練習を練習することです。
3. EDX
毎週大型クラスと宿題があるので、あなたが本当のキャンパスで授業に出席できない場合は、教室でのPythonのコースを使用してMITX計算思考のスタイルティーチPythonは、これは一方で、あなたのための最良の方法ですだけでなく、中期および最終試験のために。そして、それらの間の差はよく考え抜かれている他の構成MOOCプログラミングの仕事である、彼らは論理的な思考のために良い運動です基本的なアルゴリズムを、書くことができるように学習する必要があります。
プロジェクト
如果不把所学知识付诸应用，你是不会知道自己有几斤几两的。项目是评估你所掌握知识的一种好方法，并且绝对是简历的重要加分项。找到一个感兴趣的项目去钻研，你学到的很有可能会比看网络课程更多。实践始终是学习一门技术的最佳方法。
举个例子，我本人做过把机器学习课程的材料从MatLab转换为python代码的工作。我曾经有整整一个月每天都在写代码，面向Google编程，试图掌握该语言。我坚信，在python的掌握上，这个过程比我学的任何课程都要更有用。详情请见：https://towardsdatascience.com/andrew-ngs-machine-learning-course-in-python-linear-regression-dd04fba8e137
GitHub
如果你打算进入技术领域，那么有一份GitHub个人介绍是必不可少的。对于你想构建的所有类型的应用程序，你都可以在上面找到能帮到你的示例/启动代码，你甚至可以为一些有趣的项目贡献代码。那么GitHub与学习python有什么关系呢？关系可大了去了。程序员们可以在复制代码中学习，而GitHub集大量的代码库于一身。你可以通过以下几种方法在GitHub上学习python：
copy其他人的代码并在你自己的应用程序中使用
为他人开发package并获得反馈
为现有的项目贡献代码
这就是我在六个月之内学会python的过程。你一定也能做到的，请在评论区与我交流你的学习进程吧。
学会另一种语言堪比拥有第二个灵魂——查理曼大帝
原文：https://towardsdatascience.com/how-i-learn-python-in-6-months-87fbef0eceae
本文为 CSDN 翻译，转载请注明来源出处。
【End】
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