Для чего используется питон? Процесс написания программ. Как изучать машинное обучение

Разработка прикладного ПО, в том числе игр

Научные исследования

1. SciPy - это открытая библиотека высококачественных научных инструментов для языка программирования Python. SciPy содержит модули для оптимизации, интегрирования, специальных функций , обработки сигналов , обработки изображений , генетических алгоритмов , решения обыкновенных дифференциальных уравнений и других задач, обычно решаемых в науке и при инженерной разработке.
2. Matplotlib - библиотека на языке программирования Python для визуализации данных двумерной (2D) графикой (3D графика также поддерживается). Получаемые изображения могут быть использованы в качестве иллюстраций в публикациях.
3. NumPy - это расширение языка Python, добавляющее поддержку больших многомерных массивов и матриц, вместе с большой библиотекой высокоуровневых математических функций для операций с этими массивами.

Обучение

Критика языка Python

Python один из самых медленных языков программирования

GIL мешает одновременному выполнению нескольких потоков

Нет хороших инструментов для дистрибуции

Дополнительная информация

Существует множество областей применения Python, но в некоторых он особенно хорош. Разбираемся, что же можно делать на этом ЯП.

Основные отличия:

• 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.

Что выбрать?

• 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 .

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 , 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.

• 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?

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?

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.

Студенты Skillbox, преподаватель и разработчик рассказывают об особенностях языка и требованиях рынка.

В закладки

Материал подготовлен при поддержке

В серии публикаций студенты образовательной онлайн-платформы рассказывают о том, что подтолкнуло их к освоению новой специальности, преподаватели защищают методики, а эксперты объясняют, зачем такие специалисты вообще нужны.

Это высокоуровневый язык программирования общего назначения. Синтаксис языка минималистичен: это нужно, чтобы увеличить производительность разработчика и читаемость кода.

Python - один из самых популярных и адаптивных языков, который очень быстро развивается. Разработчики на Python всегда востребованы на рынке.

Никита Соболев - разработчик, основатель студии Wemake.services

Если владеешь любым другим языком программирования, то научиться Python будет очень просто. Это моя история - я программировал на Java, но мне внезапно понадобилось изучить Python. Проблем не было: язык простой, входной порог низкий.

У меня были собственные проекты на Java, но Python мне понравился больше. В частности, с этим языком я успеваю написать больше кода. Производительность программиста, который работает на Python, в разы выше. Поэтому наша команда полностью перешла на этот язык.

Спустя год работы с Python можно стать намного эффективнее. Для сравнения - я три года мучаюсь с языками Erlang и Elixir и всё равно многого не знаю, потому что у них есть своя специфика. С Python меньше трудностей.

Программисты со знанием Python очень сильно востребованы. Если указать в своем профиле на Github проекты с Python, у которых есть хотя бы 10–15 звездочек, то автоматически попадаешь в алгоритмы HR-специалистов, которые начинают заваливать письмами каждые два дня: сиди, выбирай и соглашайся на всё, что нравится.

Никита Соболев

Разработчик и основатель студии Wemake.services

Компаниям нужно много людей, но их просто нет в таком количестве. На рынке есть несколько подразделов Python-разработки, которые сейчас наиболее популярны - работодатели берут даже новичков. Первый - Data Science. Это направление практически полностью основано на Python. Специалистам нужна хорошая математическая подготовка и базовые знания языка.

Второй подраздел - это Scrapping. Разработчики пишут «пауков», которые ходят и собирают информацию на сайтах и используют для тех или иных целей полученные сведения. Таким специалистам нужны базовые знания программирования на Python.

Через эти два вида деятельности легко войти в сферу программирования на Python: учишь базовые понятия, находишь работу, начинаешь получать реальные деньги, подтягиваешь уровень и постепенно становишься серьезным специалистом.

Однако, естественно, есть веб-разработка, в которую достаточно сложно войти, обладая только начальными знаниями. В этой сфере установлены самые высокие требования. Но заняться веб-разработкой на Python, обладая базовыми навыками, тоже реально. Есть два варианта входа - это опенсорс и фриланс.

По моим субъективным оценкам, большая часть вакансий по-прежнему предусмотрена для программистов на Java и JavaScript. Но Python входит в тройку лидеров. Перед Python-программистом открывается много перспектив, потому что платформа достаточно разнообразная и используется для разных технологий. Карьерный рост тоже быстрый - из-за простоты языка.

Но несмотря на востребованность Python-разработчиков, серьезных специалистов достаточно мало, и их тяжело найти. Они все скрыты, потому что компании их охраняют, берегут и молятся на них: найти замену такому специалисту крайне тяжело.

Вадим Шандринов - преподаватель курса

Я программирую 30 лет. Впервые начал в восьмом классе, продолжил в институте. Именно Python-разработкой я занимаюсь с 2000 года.

Плюс этого языка программирования в том, что у него низкий порог входа для обучения. Чтобы написать примитивный небольшой код, хватит нескольких дней. Но на изучение более тонких вещей - библиотек, принципов и подходов - предстоит потратить гораздо больше времени.

Python - открытый язык, есть исходники. Программист может посмотреть, что и как делают другие разработчики. Так как язык старый, то для него написано много библиотек - на все случаи жизни.

Сейчас, как мне кажется, Python стал чересчур популярен - его начали использовать многие организации: NASA, Google, Dropbox, Instagram и другие. Подобная ситуация была с Java, который сейчас используют большие компании. Например, вся Android-разработка проходит на этом языке.

Я изучаю вакансии, которые публикуются на hh.ru: ежедневно соискателям доступно около 200 различных предложений. Рынок очень большой, специалисты сильно востребованы. Но есть провал - компаниям, как правило, нужен программист с уровнем Middle или Senior. Практически во всех вакансиях указывается опыт работы от двух–трех лет. Очень редко требуются Junior-программисты - позволить себе нанимать молодых специалистов обычно могут только большие компании вроде «Яндекса».

Поэтому Junior-программисты мучаются с поиском работы - они знают язык, у них есть проекты, но не могут трудоустроиться, несмотря на востребованность.

Я думаю, что наш курс поможет устранить этот разрыв: мы готовим специалистов со знанием не просто языка, но и того, какие есть библиотеки и фреймворки. Также собираемся организовать стажировки: приглашаем компании стать партнёрами, чтобы потом брать к себе на практику лучших.

Особенность курса в том, что обучение начинается с самых основ. Мы включили много элементов геймификации - некоторые моменты я объясняю, что называется, на пальцах. Например, с помощью мультфильмов или инсценировок.

В курсе большая визуальная составляющая - с помощью кода выводятся падающие снежинки, космические корабли и другие элементы. Это гораздо интереснее, чем просто строки в консоли.

Мы погружаем студентов в профессиональную среду с помощью использования системы контроля версий. У всех программистов это основной инструмент работы. Я взаимодействую со студентами через Git (распределённая система управления версиями): они пишут код, коммитят его, загружают на сервер, а я проверяю и оставляю комментарии.

Коммит - это комментарий разработчика, в котором описаны изменения, произошедшие в коде.

Можно сказать, что мы эмулируем профессиональную жизнь программиста. Это нужно, потому что компании при приеме на работу спрашивают не про знания систем контроля версий, а про опыт работы с ними.

Курс разбит на две части. Первая посвящена самому Python, навыкам программированиям на нем. После прохождения первой части студент понимает, подходит ему это или нет. Вторая часть курса - веб-разработка с использованием фреймворка Django. После окончания обучения студент может себя позиционировать как крепкого Junior-программиста.

Игорь, 25 лет - студент с небольшим опытом программирования на C++

Я работаю преподавателем в клубах робототехники - рассказываю детям про электронику и программирование. У меня есть высшее техническое образование, но его качество я могу назвать «никаким». Также я обладаю базовыми навыками программирования на C++.

Я регулярно читаю журналы - «Популярную механику», «Машины и механизмы» и РБК. В этих изданиях говорится о развитии ИТ-индустрии, о машинном обучении, интернете вещей, блокчейне, квантовых компьютерах и других. В этих областях часто встречается использование Python: он популярен, а область его применения широка. Можно сказать, что язык поможет залезть в большое количество разных сфер.

Мне захотелось более плотно заняться программированием, и я решил попробовать изучить Python. Искал курсы в интернете, пересмотрел разные варианты и остановился на Skillbox.

После каждого модуля есть домашнее задание - без его выполнения не получится перейти к следующей теме. Задания бывают разные. Например, один раз надо было запрограммировать текстовый симулятор жизни, в котором есть человек и коты - надо было понять, сколько животных он смог бы прокормить.

Работы преподаватели проверяют с профессиональной точки зрения, как в реальной компании: код должен не просто работать, но и быть чистым. Сначала кажется, что преподаватель придирается к мелочам, но на самом деле он досконально изучает код - это хорошо.

Игорь Сенский

Если есть какие-то вопросы и проблемные моменты, то задания отправляются на доработку. У меня получилось сдать с первого раза только начальную домашнюю работу. В конце обучения должен быть выпускной проект.

Курс дает базовые знания - он на это и рассчитан, исходя из его содержания и цены. Для людей, у которых нет навыков программирования, он, наверное, подойдет, но в какой-то момент может показаться сложным. В начале даются базовые понятия, с которыми всё просто, но для более сложных нужен определенный склад ума и опыт.

Моя основная цель - проверить, насколько мне подходит подобный формат обучения, так как я впервые в жизни записался на онлайн-курс. Если всё будет хорошо, то планирую потом найти уроки по Python-разработке с более глубоким погружением.

На мой взгляд, базовые знания, которые даёт курс, равняются опыту Junior-разработчика. Значит, можно устроиться на стажировку в ту или иную компанию.

Александра, 29 лет - студентка с опытом программирования на C++

Я занимаюсь программированием пять лет. Один из языков, который я знаю - C++. Но моя работа связана с наукой, и написание кода не стоит на первом месте в списке моих обязанностей.

В какой-то момент я заметила, что растеряла навыки программирования, так как последние годы уделяла ему очень мало времени. Решив, что забыла, как писать код, я решила поучиться чему-то новому.

Я уже долгое время была подписана на Skillbox и увидела информацию о курсе по Python-разработке. Раньше я никогда не работала с этим языком и не интересовалась им, хоть и знала о его существовании. Зря: оказалось, что это клевый и интересный язык программирования.

Александра Олейникова

Студентка

Я только недавно записалась на курс и нахожусь на начальном этапе обучения. Нам даются видеоуроки, но если есть вопросы, можно написать преподавателю. После каждой темы предусмотрены домашние задания - их преподаватель проверяет вручную и затем говорит, что исправить. Когда результат его удовлетворяет, можно перейти к следующему уроку.

В начале задания казались мне скучными, потому что курс начинается с самых основ и ориентирован на людей, которые ничего не знают о программировании. Первые домашние работы очень простые – нужно вывести какие-то значения или что-то посчитать. Но с каждым уроком задания усложняются и появляются такие, в которых можно проявить фантазию.

Мне кажется, что студентам без знаний программирования легко освоить такие темы, как переменные, циклы и условия. Но может стать тяжело, когда начнётся объектно-ориентированное программирование.

Но преподаватели заинтересованы в том, чтобы студенты всё понимали. На уроках иногда даже показывают мультфильмы, чтобы объяснять сложные моменты. Мне это, конечно, кажется смешным, но если студентам непонятно и тяжело, то такой подход может помочь.

У меня пока нет планов на использование Python на практике, потому что я не собираюсь уходить со своей работы. Я рассматривала этот курс в качестве встряски для мозга, чтобы вспомнить программирование: какой бы язык ни был, основы одинаковые, и есть, что вспомнить. Но, конечно, не хотелось бы закончить курс и совсем забыть про Python: это правда крутой язык.

Python - второй по популярности язык программирования в мире. Практический 4-х месячный курс программирования на Python с индивидуальным наставником подойдёт тем, кто хочет научиться основам программирования на универсальном, понятном и лаконичном языке.

• Более 80 видеоуроков в 16 модулях.
• Проверка каждого домашнего задания преподавателем.
• Сертификат о прохождении курса.