Цитата (wazzzup111 @ 12.11.2020)
привет начал пайтон учить. Советовался со знакомыми, сказали на курсы не иди, мол шляпа, учи сам. Прохожу курс stepik, но что-то сомневаюсь, что он мне прям поможет. Куча курсов в интернете, притом большая доля их них либо не полные либо очень своеобразные. Подскажи где лучше брать инфу (задачи и лекции)?
Случайно увидел этот пост, и не смог пройти мимо. Сам начал пайтон учить около года назад. Для начала вполне подойдут базовые бесплатные курсы на udacity, потом можно уже и потратить копеечку на udemy, если почувствовал, что прям заходит. Мой путь выглядел так: базовый бесплатный курс на udacity (ссылку уже не могу найти, но в поиске уверен можно что-нибудь хорошее найти), потом вот этот замечательный курс на udemy
https://www.udemy.com/course/the-complete-python-course/ реально сильно прокачал меня.
Важно также поначалу начать хоть что-то своё писать. Я начинал с покерного бота, лол (ща чую насобираю дизлайков тут), но дальше разработки покерного движка не зашёл - тупо не хватило экспертизы и мощностей, а потом появились более осязаемые задачи. Практиковаться в написании алгоритмов можно на много где, из моих любимых (и одновременно самых популярных ресурсов) - hackerrank, codewars, codesignal. Leetcode не зашёл, почему-то, хотя многие его любят за примеры реальных задач из собедедований в FAANG.
Также,
очень важно. И вообще, стоило бы об этом написать выше. Python, как язык - совсем не выбор профессии. Python используют как минимум три очень обширных направления: веб-разработка, Data Science и DevOps. Это вот прям надо на старте понимать, куда ты хочешь. Потому что наборы скиллов веб-разработчика и дата-саентиста почти не пересекаются между собой, несмотря на то, что они используют один язык.
Соответственно, выучив основы Python - начинаешь углубляться в основные библиотеки и фреймворки выбранного направления. Я, например, изначально понимал, что иду в Data Science / AI. Основными инструментами здесь являются pandas, numpy, SQL (кстати, да, без знаний SQL тоже никуда не попаться - так или иначе придётся его изучать), различные статистические / ML либы: tensorflow, PyTorch, scikit-learn, SciPy, визуализация данных с помощью matplotlib, plotly, и ещё много всего по мелочи. Если тянет в веб-разработку - то это обязательно Flask или (а лучше "и") Django. Чё там у девопсов конкретно не скажу, глубоко не нырял. Но зарабатывают они сейчас ооочень неплохо.
Ну, и, чтоб добавить хоть какой-то вес своим рекомендациям: Top Rated на Upwork (мой профиль:
https://www.upwork.com/freelancers/~01d7b55b60b781fec2?viewMode=1), текущий проект выполняю PM'у гугла, недавно получил оффер на позицию Junior AI Engineer в одном из киевских R&D оффисов американской компании.
Да, совсем забыл. Знание английского на нынешнем рынке ИТ - обязательное требование. Поэтому есть смысл сразу обучаться на английском языке. Таким образом двух зайцев сразу, хотя конечно и сложнее будет в два раза, если на забугорном не фурычишь совсем.
Спасибо за внимание