Сколько нужно времени чтобы выучить python
Перейти к содержимому

Сколько нужно времени чтобы выучить python

  • автор:

Нужно ли учить Python?

Программирование — это процесс разработки, изучения кода, тестирования и сопровождения компьютерных программ. Давайте разбираться, стоит ли начинать изучение Python сейчас.

Python и его актуальность

Python – это язык программирования, который используется для решения многих задач, от разработки веб-приложений до анализа данных и широко применяется в бизнесе и отрасли. Python пользуется популярностью у начинашек и более опытных программистов.

Знание языка Python в настоящее время востребовано на рынке труда. По итогам 2022 года Python занимает первое место в рейтинге TIOBE популярности языков программирования с показателем 15,74%. Учитывая популярность языка и количество разработчиков, знание Python может быть полезным в повышении конкурентоспособности на рынке т руда.

Python отличается лаконичностью и похож на английский язык. Это делает его быстро усваиваемым для новичков, которые только встали на путь изучения кода.

Где можно использовать Python?

Python — это универсальный язык программирования, который можно использовать во многих областях.

Как скоро я могу стать уверенным пользователем Python?

Сколько времени нужно потратить на изучение Python зависит от ваших целей и уровня опыта в программировании. Для новичков изучение основ кода может занять в среднем 3-4 месяца. Вам нужно будет понимать базовые концепции, такие как переменные, условные операторы, циклы и функции.

Если вы уже имеете опыт в программировании, вы можете изучить Python быстрее, так как многие концепции будут знакомы. В этом случае, вы можете изучить основы языка в течение нескольких дней или недель.

Однако, если вашей целью является глубокое понимание языка и его применения, то вам потребуется больше времени и усилий. Изучение кода может быть бесконечным процессом, так как есть множество библиотек и фреймворков, которые можно использовать для создания различных проектов. Важно не забывать постоянно практиковаться и применять знания в реальных проектах, чтобы лучше усвоить язык программирования и его возможности.

Онлайн-школы программирования

Skypro — это образовательная платформа, которая предлагает курсы по программированию, включая курсы по Python для начинающих и опытных программистов, которые стремятся расширить свои знания. Программа курсов по Python в Skypro начинается с основ, таких как переменные, условные операторы, циклы, функции, модули и т.д. Кроме того, курсы включают более продвинутые темы, такие как работа с базами данных, веб-разработка и анализ данных. По окончании курсов по Python в Skypro, студенты будут готовы создавать свои собственные проекты и решать реальные задачи.

Skillbox — это онлайн-образовательная платформа, предлагающая широкий выбор курсов по Python для студентов с разным уровнем подготовки. Для начинающих студентов доступны курсы, которые охватывают основы языка, такие как типы данных, функции и условные операторы. Курсы Python в Skillbox проводятся опытными преподавателями, которые не только обладают глубокими знаниями Python, но и имеют опыт работы в IT-индустрии. Это позволяет студентам получать реальные знания, которые могут быть применены в профессиональной деятельности.

На Яндекс.Практике студенты могут пройти курсы по Python, предназначенные как для начинающих, так и для опытных пользователей. В зависимости от уровня знаний студенты могут выбрать подходящий курс и обучаться онлайн. Курсы по Python в Яндекс Практикуме также предлагают дополнительные ресурсы для обучения, такие как дополнительные материалы, библиотеки и рекомендации для самостоятельного изучения языка.

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.

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.

Курс QA Manual.

Успішна кар’єра в IT-сфері без необхідності глибоких знань програмування. Очікуйте заробітню плату в розмірі 600$ після завершення навчання.

Этот материал написан для начинающих. В нем есть советы и стратегии, чтобы любой мог изучать Python самостоятельно и максимально эффективно. Но если у вас возникнут трудности при изучении, то хороший ментор поможет вам в изучении.

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.

Курс GameDev-тестувальник.
«Онлайн-курс з нуля про методології тестування та роботу з багами й фічами».

Все эти основы можно быстро изучить на различных сайтах: docs.python.org, RealPython.org, stavros.io, developers.google.com, pythonforbeginners.org. Или записаться на специальный курс от наших друзей Hillel и Powercode. Они качественно подают информацию и объясняют на примерах.

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:

С чего начать изучение Python?

С чего начать изучение Python? главное изображение

Python — высокоуровневый язык с динамической типизацией. Это значит, что код на нем прост для чтения и понимания, а разработка быстрая, так как Python сам классифицирует вводимые данные.

Посмотрите, как можно вывести на экран фразу «Hello, World!» в одну строчку с помощью одной понятной команды:

print('Hello, World!') 

И как это можно сделать с помощью языка Java:

class HelloWorld  public static void main(String[] args)  System.out.println("Hello World!"); > > 

Python также известен своей философией — правилами, которые разработчики стараются соблюдать при написании кода. Они сформулированы в списке из 19 пунктов под названием «The Zen of Python» . Вот несколько правил из этого списка:

  • Явное лучше, чем неявное
  • Простое лучше, чем сложное
  • Читаемость имеет значение.

У Python есть более сотни библиотек кода — наборов инструментов для решения программистских задач. Также есть много фреймворков: возможно, вы что-то слышали о Django, Pyramid или Flask. Каждый из этих инструментов можно освоить, чтобы выйти на новый уровень программирования на Python.

Python применяют для создания и поддержания своих продуктов такие компании, как Google, Yandex, Spotify, Microsoft, Pinterest, Quora, Intel и другие.

Где используется Python

Python — самый популярный язык программирования по данным индекса TIOBE на ноябрь 2023 года. Востребованность Python можно объяснить тем, что его применяют во многих сферах: веб-разработка (чаще всего серверная часть), машинное обучение и анализ больших данных.

Также на Python создают:

  • Видеоигры
  • Десктопные приложения
  • 3D-графику
  • Программ для обработки изображений, видео и аудио.

В сфере мобильной разработки язык Python используют очень редко.

Python в Data Science

Python — главный язык программирования для работы с анализом данных. Python любят в Big Data за счет гибкости и скорости освоения.

В анализе данных чаще работают математики, финансисты или даже маркетологи, а не «чистые» программисты. Им гораздо проще работать с Python, чем с более сложными Java или C.

За счет встроенного интерпретатора этот язык программирования позволяет быстро проверять гипотезы и моментально получать результаты.

Тем, кто хочет работать в Data Science, потребуется выучить основы Python и несколько профильных библиотек:

  • Pandas — нужна для сбора и структурирования данных. Библиотека умеет извлекать информацию из баз данных и таблиц, превращая разрозненные объекты в индексированные массивы. Содержит инструменты визуализации.
  • NumPy — используют для расчетов. Позволяет индексировать, умножать и добавлять массивы, разбивать их на секции и менять форму. Есть инструменты для вычисления по формулам линейной алгебры.
  • Matplotlib — для визуализации данных. Помогает создавать графики, диаграммы, 2D-фигуры и встраивать их в большинство популярных приложений и сервисов.
  • Statsmodels — для статистического анализа. Помогает использовать в Python формулы из языка R. С ее помощью проводят одномерный и двумерный анализ данных, решают сложные математические задачи и занимаются машинным обучением.

Познакомьтесь с Python бесплатно

Что нужно, чтобы начать программировать на Python

Расскажем об основных особенностях этого языка и о том минимуме, который нужно знать, чтобы написать свое первое приложение на Python.

Установить IDE

Программисты пишут код в интегрированной среде разработки — IDE, которая включает в себя редактор кода, инструменты для его выполнения и отладки, а также систему контроля версий.

Среда разработки помогает разработчику ориентироваться в коде и искать в нем ошибки. Самые популярные IDE для Python: Python IDLE, PyCharm, Spyder, Thonny.

Еще можно установить редактор кода — это более легковесная программа, аналог текстовых редакторов. Она сохраняет проекты в правильном расширении, автоматически проверяет отступы в коде и подсвечивает синтаксис. Самые популярные редакторы кода для Python: Visual Studio Code, Sublime Text, Vim.

Также существует онлайн-IDE, с помощью которой можно писать код на Python прямо в браузере. Replit подойдет для первого знакомства с Python и создания небольших проектов.

Изучить базовый синтаксис

Синтаксис — это набор правил, по которым разработчики пишут код на любом языке программирования. Основа, без которой невозможно программировать.

Многие хотят начинать изучение программирования с Python, потому что у этого языка достаточно простой синтаксис. Код на нем можно понять без особых знаний за счет лаконичности языковых конструкций.

Вот примерный список тем, которые нужно изучить и понять перед тем, как начать кодить на Python:

  • Строки — как их выводить, извлекать из них символы.
  • Переменные и типы — для чего они нужны, как облегчают разработку.
  • Операторы — какие они бывают в Python и как работают.
  • Условия — что такое условные конструкции и как их задавать.
  • Циклы — для чего нужны и как использовать.
  • Структуры данных — для чего используют, сколько всего структур и какие они бывают.
  • Функции — в чем особенность, как их вызывать и где искать документацию по ним.
  • Классы и объекты — что это такое и как они обозначаются.

Давайте разберем пару базовых тем.

Списки

Список — это структура данных, которая используется для хранения коллекции элементов в упорядоченной последовательности. Эти элементы могут быть разного типа: числа, строки, другие списки и так далее. Список создается с использованием квадратных скобок [] , а элементы внутри списка разделяются запятыми.

Когда мы создаем список, в памяти компьютера появляется область — контейнер, в котором хранятся только ссылки на различные элементы данных.

Содержимое списка не статично, его можно изменять. Этим он принципиально отличается от строки или числа. Элементы списка можно удалять, добавлять и заменять.

Вот пример списка:

a = ['dog', 16, True] 

Наш список содержит строку, число и булево значение.

Со списками можно проводить различные операции:

  • Элементы в списках можно заменять. Для этого нужно обратиться к нему по индексу.
  • Списки можно объединять. Для этого используют оператор + .
  • Элементы в Python можно перебирать при помощи циклов for и while .
  • Списки можно сравнить друг с другом, получив в ответ булево значение — False или True .

Строки

Строка — последовательность данных. В прошлом примере слово ‘dog’ — это строка. Класс такого объекта называется str . Строка — это любая упорядоченная последовательность символов. Ее используют, чтобы хранить или выводить текстовую информацию.

Для создания строк в Python используют одинарные или двойные кавычки. Начинающим разработчикам стоит запомнить правило последовательности. В одном проекте нужно выбрать либо одинарные, либо двойные кавычки, придерживаясь единообразного стиля. Это повышает читаемость кода.

Строки в Python можно объединять при помощи математического оператора + . Но лучше использовать вместо него .join() .

В первом случае это выглядит так:

a1 = 'Я учусь' a2 = 'писать код на Python' а1 + а2 >>> 'Я учусь писать код на Python' 
''.join([а1, а2]) >>> 'Я учусь писать код на Python' 

Кавычки тут нужны для обозначения строки-соединителя. В этом примере она пустая, но может содержать в себе пробел или другой символ.

Использование .join() вместо математического оператора делает код лаконичнее и производительнее. Это имеет смысл, когда строк много, а не всего две, как в нашем примере.

Для поиска по текстовой информации используют регулярные выражения — regex . Они позволяют «вытащить» из строк нужные данные. По этому принципу, например, работает поиск в Word по документу.

У регулярных выражений есть свой синтаксис:

  • . — заменяет любой символ;
  • \ — экранирует, превращая спецсимволы в обычные символы;
  • […] — любой символ, указанный в скобках, можно обозначить как перечислением, так и диапазоном;
  • | — обозначает «или», то есть позволяет искать или один или другой символ;
  • [^…] — ищет любой символ, кроме указанного в скобках;
  • $ — конец строки;
  • ^ — начало строки.

Объектно-ориентированное программирование

Объектно-ориентированное программирование (ООП) — это парадигма разработки, то есть набор правил и принципов, которые нужно соблюдать программисту.

Знакомство с ней необходимо для того, чтобы понимать основы. Без знания принципов ООП невозможно стать квалифицированным разработчиком.

Главный принцип ООП: все программы состоят из объектов. Объект — сущность, у которой есть набор действий и определенные данные. Перед написанием кода программисту нужно мысленно выделить основные объекты, потом наполнить их данными и прописать доступные действия.

Структура объектно-ориентированного программирования:

  • Объект — отдельный элемент с собственными функциями и характеристиками.
  • Класс — шаблон для объектов. Например, на сайте-картотеке фильмов и сериалов классом будет карточка фильма с пустыми полями, а объектами уже заполненные карточки с указанным названием, годом и жанром.****
  • Метод — функция, связанная с конкретным объектом и работающая с его данными. Например, метод в нашем примере позволит вывести имена актеров или вывести все фильмы этого же режиссера.
  • Атрибут — данные объекта. У класса описывают будущие атрибуты, а в объекте заполняют их конкретными данными. Например, в классе «фильм» есть атрибуты-поля «Режиссер» и «Год выхода». А в объекте, определенном фильме, будут конкретные фамилии и даты.

Что еще нужно знать

Программирование — творческая профессия, поэтому у разработчика есть определенная свобода действий. Написать код можно разными способами, и он будет работать.

Начинающие программисты предпочитают самые простые способы. А опытные разработчики стараются сделать свой код красивым и лаконичным.

Например, выше мы уже писали, почему стоит объединять строки при помощи .join(). И это не единственный способ оптимизации.

Что еще нужно знать:

  • Декораторы — функции, о которых обязательно спросят на собеседовании. При помощи декоратора можно добавить к уже существующей функции новые возможности, не меняя исходный код.
  • Случайные числа — числа из определенного диапазона с некоторой вероятностью выпадения. Их используют для того, чтобы имитировать закон распределения случайной величины. В Python для этого используют библиотеку random или модуль numpy.random .
  • Рекурсия — функция, вызывающая себя саму. Ее используют для выполнения последовательности одинаковых действий. Например, если нужно узнать сумму чисел от 1 до N, есть два способа. Первый — итерационный, в котором прописывают каждый шаг при помощи цикла. А второй — рекурсионный, он оптимальнее для решения сложных задач.
  • Рефакторинг кода — процесс редактирования и оптимизации. Он необходим для того, чтобы улучшить читабельность, сделать код понятнее и красивее. В процессе рефакторинга удаляют неиспользуемые переменные, ненужные и отладочные команды, избавляются от ошибок форматирования.

Сколько времени нужно, чтобы выучить Python

Судя по опыту многих разработчиков, базовые знания по Python можно получить чуть меньше, чем за месяц, если заниматься до пяти часов в неделю.

Если вы хотите стать Python-разработчиком, то готовьтесь уделять учебе от десяти часов в неделю. Занимаясь такое количество времени, вы сможете освоить Python на уровне джуна примерно в течение года.

Основы языка можно выучить самостоятельно с помощью книг, видеолекций и онлайн-курсов. Но на более поздних этапах обучения рекомендуем вам обращаться по всем вопросам к опытным разработчикам или менторам.

Попробуйте себя в Python

Полезные материалы для изучения Python

Первым делом стоит изучить документацию языка. Она дает представление о работе языка и показывает примеры его использования. Это как огромная библиотека или справочная, в которую разработчик может прийти за нужным документом или ответом в спорных ситуациях. Документацию Python можно посмотреть на официальном сайте .

Решайте задачи

Существует много разных сайтов, на которых питонисты выкладывают и решают задачи по Python. Это, например:

  • LeetCode
  • Codewars
  • Exercism
  • okpython.net
  • Проект Эйлера
  • CheckiO

Платформа Kaggle подойдет для тех, кто выбрал для дальнейшего развития сферу машинного обучения. На ней проходят групповые соревнования, где организаторы дают разные задачи по Data Science. Участники решают задачи с помощью языка Python. Лучшие решения можно будет положить в портфолио.

Участвуйте в играх

Изучать Python по играм не менее эффективно, чем штудировать теорию курсов и учебников. На игровых турнирах можно прокачиваться в написании кода и даже знакомиться с единомышленниками.

В какие игры можно поиграть:

  • Code Monkey — пожалуй, самая популярная игра по Python. В ней нужно помогать обезьянке собирать бананы с помощью цепочки команд.
  • CodeCombat — игра учит базовым навыкам программирования и написанию кода. В ней нужно захватывать земли и уничтожать врагов.
  • Codebattle — это платформа, на которой проходят игры и турниры для разработчиков. Они развивают алгоритмическое мышление и дают полезные связи с разработчиками. Хекслет проводит соревнования разработчиков разных уровней на Codebattle каждый месяц — участвуйте, чтобы приобрести новый опыт и разнообразить свое обучение.

Читайте книги

Есть много хороших книг по изучению Python. Будет здорово, если вы прочитаете некоторые из них:

  • Пол Бэрри «Изучаем программирование на Python»
  • Марк Лутц «Изучаем Python»
  • Эрик Мэтиз. Изучаем Python. Программирование игр, визуализация данных, веб-приложения».

Также у Хекслета есть свой список рекомендованной литературы. Ознакомьтесь с этими книгами — они полезны для программистов любых направлений.

На YouTube-канале Хекслета есть рубрика «Публичные собеседования» , в которой наши студенты проходят учебные интервью у специалистов разных компаний. Посмотрите видео из этой рубрики, чтобы иметь понимание о том, как проходят собеседования и какие знания нужны разработчикам, чтобы успешно их проходить.

Если в процессе обучения вы почувствуете, что вам не хватает поддержки единомышленников и более опытных разработчиков, присоединяйтесь к Хекслет Комьюнити. Там вы сможете обсуждать трудные моменты в учебе, получать помощь и поддержку.

Что дальше

Если хотите быстро и недорого попробовать работать с Python под руководством наставника — запишитесь на наши подготовительные курсы. Двухнедельный интенсив позволит получить крепкую базу знаний и написать свою первую программу на Python.

Сколько времени нужно, чтобы изучить Python?

Сколько времени требуетсяс, чтобы изучить Python? Вы можете проштудировать основы всего за пару недель. Твердого знания основ (переменных, функций, циклов, операторов) может хватить, чтобы помочь вам решить задачи на работе, или написать простые скрипты. Если вы планируете работать с этим языком на постоянной основе, то потребуется уделить обучению как минимум несколько месяцев.

питон

Это сложный вопрос, поэтому давайте углубимся и разберемся с ним детальнее!

Стоит ли изучать Python в 2021 году?

Да. Разработчики Python востребованы в самых разных отраслях, но рынок Python особенно популярен в мире науки о данных, где Python используется для всего, от базового анализа и визуализации данных до создания сложных алгоритмов машинного обучения.

Согласно исследованиям, спрос на навыки Python в области обработки данных вырос на 128% за последние пять лет и на 12% в течение 2019 года! С финансовой точки зрения инвестирование в изучение Python почти наверняка окупится. Курсы по python помогут вам систематизировать знания и освоить язык в самом оптимальном режиме.

код на питоне

Сколько времени нужно, чтобы изучить Python?

Ответ на этот вопрос зависит от ваших целей. Очень немногие люди действительно знают все о Python. Python — это инструмент, и вы узнаете, как использовать его в контексте проблем, которые вы пытаетесь решить.

Например, если вы маркетолог и хотите более тщательно анализировать данные Google Analytics, то можете изучить основной синтаксис Python и некоторые методы в течение нескольких недель. Это не сделает вас квалифицированным разработчиком Python или аналитиком данных, но этого будет достаточно для решения проблемы.

Если вы учитесь с нуля и ищете работу на полную ставку, то придется потратить как минимум несколько месяцев на обучение. Точное время будет зависеть от работы, которую вы ищете. Например, прохождение курса «Аналитик данных в Python» поможет вам подать заявку на вакансию по анализу данных. Большинству учащихся требуется не менее трех месяцев, чтобы успешно пройти этот путь.

Конечно, вы можете посвятить всю жизнь изучению Python. Существуют тысячи библиотек, многие из которых регулярно развиваются, и сам язык также меняется с течением времени. Не требуется много времени, чтобы научиться решать задачи с помощью Python, но стать мастером — это значит постоянно учиться и расти в течение всей карьеры.

Почему Python пользуется таким высоким спросом?

В сообществе Python есть шутка, что Python — второй лучший язык после того, на котором вы разговариваете. Это субъективно, но Python невероятно гибок. Это наиболее часто используемый язык для науки о данных, а также он часто используется в ряде других отраслей.

язык питон

Одна из причин его широкой популярности заключается в том, что это один из самых простых языков для изучения и использования при работе с данными. И, к счастью как для работодателей, так и для специалистов по обработке данных, для этого не требуются годы долгих учебных часов.

Можете ли вы выучить Python?

Да, выучить Python самостоятельно вполне возможно. В Интернете доступно множество учебных ресурсов, которые помогут вам изучить Python для всего, от разработки игр до робототехники.

Курсы питон от сетевой академии Ланит помогли тысячам студентов изучить язык программирования и устроиться на работу в области науки о данных, причем все по их собственному графику, не выходя из дома.

Однако самообучение Python требует времени. Вы также должны быть уверены, что пишете код и применяете полученные знания в реальных сценариях, а не просто смотрите видео лекций и отвечаете на вопросы с несколькими вариантами ответов.

Правильный подход к изучению Python также может быть разницей между успехом или неудачей, когда вы учитесь посредством самообучения.

Трудно ли выучить Питон?

Python считается одним из самых простых языков программирования для изучения. Однако это не значит, что это просто! Хотя любой может изучить программирование на Python — даже если вы никогда раньше не писали ни строчки кода — вы должны ожидать, что это займет время, и будут моменты разочарования.

Нужно ли хорошо разбираться в математике?

Нет! Долгое время считалось, что прирожденный талант к математике облегчает изучение программирования, однако недавнее исследование показало, что это не так. Фактически, если вы выучили иностранный язык, вам может быть легче выучить Python, чем «математику»!

Однако, как мы уже говорили, выучить Python может каждый.

15 июля 2021 | Категории: Другое

Оцените статью, поделившись с друзьями
Либо с помощью кнопки:
Понравилась Не понравилась Рейтинг:+1 Автор статьи: Ivan67 Просмотров:3856

Еще в разделе:

  • Фата Моргана - явление, породившее легенду о Летучем ГолландцеФата Моргана — явление, породившее легенду о Летучем Голландце
  • Выбираем хороший туристический рюкзак для путешествийВыбираем хороший туристический рюкзак для путешествий
  • Электрический велосипед для путешествий к дикой природеЭлектрический велосипед для путешествий к дикой природе
  •  Сравнение Redmi Note 9 Pro и Pro Max: Что выбрать?Сравнение Redmi Note 9 Pro и Pro Max: Что выбрать?
  • Польза от занятий в детской балетной студииПольза от занятий в детской балетной студии
  • OLED, Mini LED и MicroLED: особенности технологийOLED, Mini LED и MicroLED: особенности технологий
  • Секционное ограждение – ключ к надежной защитеСекционное ограждение – ключ к надежной защите
  • Сахарная вата - это съедобное стекло?Сахарная вата — это съедобное стекло?
  • Италия бесплатно раздает 100 замков, вилл и монастырейИталия бесплатно раздает 100 замков, вилл и монастырей
  • 3 основных преимущества одеяла с подогревом3 основных преимущества одеяла с подогревом

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *