How to learn Python FAST with ChatGPT and Bard?
Cesta, jak se rychle naučit Python (FAST), může vypadat následovně:
Základní porozumění programování: Než začnete s Pythonem, je důležité mít základní povědomí o programování a jeho konceptech. Měli byste se seznámit s pojmy jako proměnné, podmínky, smyčky a funkce.
Instalace Pythonu: Stáhněte si nejnovější verzi Pythonu z oficiální webové stránky Pythonu (python.org) a nainstalujte ji na svém počítači.
Vývojové prostředí (IDE): Zvolte si vhodné vývojové prostředí pro psaní Python kódu. Doporučuje se používat IDE jako PyCharm, Visual Studio Code nebo Jupyter Notebook.
Základní syntaxe: Začněte se seznamovat s syntaxí Pythonu. To zahrnuje práci s proměnnými, datovými typy, podmínkami a smyčkami. Online kurzy nebo knihy o Pythonu mohou být užitečné.
Projekty pro praxi: Nejlepším způsobem, jak se rychle naučit Python, je praxe. Začněte jednoduchými projekty, jako je kalkulačka, základní webová stránka nebo automatizace úkolů na vašem počítači.
Online zdroje: Internet je plný užitečných zdrojů, jako jsou videa na YouTube, online kurzy na platformách jako Coursera, Udemy nebo Codecademy, a také Python komunita, kde můžete hledat rady a řešení problémů.
Čtení kódu: Pro lepší porozumění Pythonu čtěte kód napsaný zkušenými programátory. To vám pomůže získat dojem o tom, jaký kód je "pythonic," tedy psaný v souladu s Pythonovými konvencemi.
Praxe a projekty: Pokračujte v tvorbě vlastních projektů a aplikací. Můžete se pokusit o vytvoření her, webových aplikací, automatizaci úkol nebo analyzování dat.
Debugování a testování: Naučte se debugovat kód a psát testy pro své aplikace. To vám pomůže vytvořit spolehlivý a efektivní kód.
Učení se neustále: Programovací jazyky se neustále vyvíjejí, takže je důležité zůstat v obraze. Čtěte novinky, sledujte vývoj Pythonu a učte se nové knihovny a technologie.
Důležité je mít trpělivost a nevzdávat se. Naučení se programovat vyžaduje čas a úsilí, ale Python je výborným jazykem pro začátečníky a umožňuje rychlý pokrok.
8 -10 týdenní plán pro učení se základů Pythonu, rozdělený na 5 dní v týdnu:
Týden 1: Úvod do Pythonu
Den 1-2: Stažení a instalace Pythonu, základní příkazy a výstupy.
Den 3-4: Práce s proměnnými, datové typy (čísla, řetězce, seznamy) a operace s nimi.
Den 5-6: Základní podmínky (if, else, elif).
Týden 2: Smyčky a funkce
Den 1-2: Smyčky (for, while) a jak používat je k opakování činností.
Den 3-4: Funkce, definice a volání funkcí.
Den 5-6: Praktické cvičení s funkcemi a smyčkami.
Týden 3: Seznamy a řetězce
Den 1-2: Práce s seznamy (vytvoření, indexování, změna, mazání prvků).
Den 3-4: Práce s řetězci (indexování, rež, spojování).
Den 5-6: Projekt: jednoduchý úkolový seznam.
Týden 4: Soubory a výjimky
Den 1-2: Práce se soubory (čtení, psaní, uzavírání souborů).
Den 3-4: Základní práce s výjimkami a ošetřováním chyb.
Den 5-6: Projekt: jednoduchá aplikace pro čtení a zápis do souborů.
Týden 5: Funkce a moduly
Den 1-2: Pokročilá práce s funkcemi, argumenty a návratové hodnoty.
Den 3-4: Vytváření vlastních modulů a importování modulů.
Den 5-6: Projekt: Vytvoření jednoduchého vlastního modulu pro zpracování dat.
Týden 6: Objektově orientované programování (OOP)
Den 1-2: Úvod do OOP, třídy a objekty.
Den 3-4: Metody a vlastnosti tříd, dědičnost.
Den 5-6: Projekt: Vytvoření jednoduché aplikace s použitím OOP.
Týden 7: Práce s databázemi a API
Den 1-2: Práce s SQLite databází v Pythonu.
Den 3-4: Základy práce s API a HTTP požadavky.
Den 5-6: Projekt: Vytvoření aplikace, která čte a zapisuje do databáze a komunikuje s externím API.
Týden 8-10: Závěr a další kroky
Den 1-3 (Týden 8): Závěrečné projekty a cvičení na zdokonalení dovedností.
Den 4-5 (Týden 9): Přehled pokročilých konceptů Pythonu (generátory, dekorátory, komprehenze).
Den 6-7 (Týden 10): Pokračujte ve studiu pokročilejších tématických oblastí, které vás zajímají (web development, data science, automatizace, atd.).
Tímto plánem byste měli získat silný základ Pythonu a můžete pokračovat ve studiu pokročilých konceptů nebo se soustředit na konkrétní oblasti, které vás zajímají. Nezapomeňte cvičit a experimentovat s programováním, protože praxe je klíčem k úspěchu.
https://www.youtube.com/@Indently/videos
How I would learn Machine Learning (if I could start over)
Patrick v tomto videu doporučuje následující cestu pro učení strojového učení:
Základy matematiky: Patrick zdůrazňuje důležitost základního porozumění matematice, i když moderní nástroje pro strojové učení abstrahují matematiku. Doporučuje zdarma dostupné kurzy na Khan Academy pro základy matematiky.
Naučte se Python: Python je klíčovým programovacím jazykem pro strojové učení, a proto doporučuje získat solidní dovednosti v Pythonu. Doporučuje dva bezplatné kurzy na YouTube pro začátečníky a mírně pokročilé.
Naučte se klíčové knihovny: Patrick doporučuje získat základní znalosti klíčových knihoven pro strojové učení, datovou vědu a vizualizaci dat v Pythonu, jako jsou NumPy, Pandas a Matplotlib. Doporučuje kurz k těmto knihovnám.
Absolvujte specializaci v oboru strojového učení: Doporučuje absolvovat specializaci od Andrew Nga na Coursera, která zahrnuje tři kurzy a poskytuje zkušenosti s použitím knihoven jako NumPy, scikit-learn a TensorFlow.
Implementujte algoritmy od základu: Patrick navrhuje implementovat několik algoritmů strojového učení od základu v Pythonu s využitím pouze čistého Pythonu a knihovny NumPy. Toto je volitelné, ale může pomoci k lepšímu porozumění konceptům strojového učení.
Učte se o přípravě dat: Patrick doporučuje absolvovat kurzy na Kaggle, které se zabývají přípravou dat, což je důležitý aspekt strojového učení.
Praxe na Kaggle: Nakonec doporučuje praktikovat na platformě Kaggle, kde můžete řešit reálné problémy strojového učení a budovat si tak portfolio. Kaggle také umožňuje soutěžit s dalšími a zdokonalovat své dovednosti.
GitHub Copilot Just Changed the Game
15 Python Libraries You Should Know About in 2023
OpenAI’s ChatGPT Makes A Game For $1!
I Tried All 757 ChatGPT Plugins, These are the 6 You Need To Know
GetAClass - Physics
Žádné komentáře:
Okomentovat