Hướng dẫn how long does it take to learn python after c++ - mất bao lâu để học python sau c ++

Ngày 4 tháng 8 năm 2022

Câu trả lời sáo rỗng bực bội cho câu hỏi này là. . . nó phụ thuộc.

Mọi người đều có những mục tiêu khác nhau và mọi người đều làm việc trong một kịch bản khác nhau, vì vậy câu trả lời thực sự có thể khác nhau nhiều đối với mỗi người. Xem xét những điều sau:

Bạn đang học Python để làm gì? Đối với một lớp học đại học, cho một vai trò tiếp thị, hoặc bạn đang theo đuổi một sự nghiệp khoa học dữ liệu hoàn toàn mới? For a university class, for a marketing role, or are you pursuing an entirely new data science career?

Điểm khởi đầu của bạn ở đâu? Bạn có biết các nguyên tắc cơ bản của Python hay bạn có kinh nghiệm lập trình bằng không? Do you know Python fundamentals or do you have zero programming experience?

Bạn có thể dành bao nhiêu thời gian để thực hành? Một giờ mỗi ngày? 40 giờ mỗi tuần? One hour per day? 40 hours per week?

Nếu bạn đang tìm kiếm một câu trả lời chung, thì đây là:

Nếu bạn chỉ muốn tìm hiểu những điều cơ bản của Python, nó chỉ có thể mất vài tuần. Tuy nhiên, nếu bạn theo đuổi sự nghiệp khoa học dữ liệu ngay từ đầu, bạn có thể hy vọng sẽ mất bốn đến mười hai tháng để tìm hiểu đủ Python tiên tiến để sẵn sàng cho công việc.

Các ước tính ở trên đến từ các sinh viên của chúng tôi, những người đã tham gia khóa học về Nguyên tắc cơ bản Python của chúng tôi và những người đã hoàn thành con đường sự nghiệp Python của chúng tôi, đưa ai đó có kinh nghiệm lập trình bằng không để sẵn sàng cho công việc càng nhanh càng tốt bằng cách sử dụng mã trong thế giới thực.

Bài viết này sẽ trả lời một số câu hỏi phổ biến nhất Người mới bắt đầu hỏi về việc học Python, như sau:

• Python có khó học không?
• Bạn có thể dạy mình Python?
• Bạn có nên học Python 2 hoặc 3 không?
• Tại sao một người nên học Python?
• Làm thế nào bạn có thể học Python nhanh hơn?

Và nhiều, nhiều hơn nữa

Học Python có đáng giá vào năm 2022 không?

Đúng. Từ một triển vọng nghề nghiệp, lợi nhuận tài chính và quan điểm linh hoạt, việc học Python chắc chắn là xứng đáng.

Nhu cầu cao

Các nhà phát triển Python đang có nhu cầu trong nhiều ngành công nghiệp.

Tuy nhiên, Python đặc biệt nóng trong ngành khoa học dữ liệu, nơi Python được sử dụng cho tất cả mọi thứ, từ phân tích và trực quan hóa dữ liệu cơ bản đến tạo ra các thuật toán học máy tiên tiến.

Thật vậy, HiresLab đã điều tra xu hướng kỹ năng công nghệ vào năm 2020 và tìm thấy nhu cầu về các kỹ năng Python trong khoa học dữ liệu đã tăng 128% trong năm năm qua và nó đã tăng 12% trong suốt năm 2019!

Lương sinh lợi

Nghề nghiệp đòi hỏi các kỹ năng Python có thể kiếm được mức lương hơn 100.000 đô la mỗi năm tại Hoa Kỳ.

Tại đây, một danh sách các công việc yêu cầu kiến ​​thức lập trình Python - và mức lương của Hoa Kỳ vào tháng 8 năm 2022:

• Nhà phân tích dữ liệu: $ 96,323 (trở thành một ở đây)
• Kỹ sư dữ liệu: $ 117,917 (trở thành một ở đây)
• Nhà khoa học dữ liệu: $ 120,610 (trở thành một ở đây)
• Nhà phát triển Python: $ 113,938
• Kỹ sư học máy: $ 124,545
• Kỹ sư phần mềm: $ 117,996

Tính linh hoạt đáng kinh ngạc

Có một trò đùa bên trong trong cộng đồng Python rằng Python là ngôn ngữ tốt thứ hai cho mọi thứ. Tất nhiên, những gì tốt nhất là chủ quan, nhưng Python cực kỳ linh hoạt. Nó là ngôn ngữ được sử dụng phổ biến nhất cho khoa học dữ liệu (R là thứ hai gần) và nó cũng thường được sử dụng trong một số ngành công nghiệp khác.

Một lý do cho sự phổ biến rộng rãi của nó là nó là một trong những ngôn ngữ dễ học và sử dụng khi làm việc với dữ liệu. Và, may mắn thay cho các nhà tuyển dụng và các nhà khoa học dữ liệu, nó không cần nhiều năm học để thành thạo.

Mất bao lâu để học Python?

Như chúng tôi đã đề cập trước đây, câu trả lời cho câu hỏi này phụ thuộc vào mục tiêu của bạn. Python không chỉ là một ngôn ngữ lập trình - nó là một công cụ và bạn học cách sử dụng nó trong bối cảnh các vấn đề mà bạn đang cố gắng giải quyết.

Dưới đây là một số kịch bản. . .

Một nhà tiếp thị muốn có một lợi thế nhỏ

Ví dụ: nếu bạn là một nhà tiếp thị, người thích phân tích dữ liệu của Google Analytics nghiêm ngặt hơn, bạn có thể học cú pháp Python cơ bản và các kỹ thuật PANDAS cần thiết trong vài tuần. Điều này sẽ làm cho bạn trở thành một nhà phát triển Python hoặc nhà phân tích dữ liệu đủ điều kiện công việc, nhưng nó sẽ đủ để giải quyết vấn đề của bạn.

Tìm kiếm một nghề nghiệp khoa học dữ liệu mới

Nếu bạn học ngay từ đầu và đang tìm kiếm công việc toàn thời gian bằng cách sử dụng Python, bạn có thể mong đợi dành ít nhất một vài tháng để học bán thời gian. Bao nhiêu tháng sẽ phụ thuộc vào công việc mà bạn đang tìm kiếm. Ví dụ, làm việc thông qua nhà phân tích dữ liệu của chúng tôi trong Python Course Path Path sẽ giúp bạn sẵn sàng nộp đơn xin việc như một nhà phân tích dữ liệu. Hầu hết người học mất ít nhất ba tháng để hoàn thành con đường này.

Mặc dù vậy, để rõ ràng, bạn có thể dành cả đời để học Python. Có hàng trăm thư viện, nhiều trong số chúng thường xuyên cải thiện và phát triển, và chính ngôn ngữ cũng thay đổi theo thời gian.

Nó không mất quá nhiều thời gian để trở nên có khả năng giải quyết vấn đề với Python, nhưng để làm chủ Python có nghĩa là liên tục học hỏi và phát triển trong suốt sự nghiệp của bạn.

Bạn có thể dạy mình Python?

Vâng, nó rất có thể tự học Python. Có nhiều tài nguyên học tập có sẵn trên web để giúp bạn học Python cho mọi thứ, từ phát triển web đến trí tuệ nhân tạo.

Tại DataQuest, chúng tôi đã giúp hàng ngàn sinh viên học Python và nhận công việc trong khoa học dữ liệu, tất cả đều theo lịch trình của họ và từ sự thoải mái của chính ngôi nhà của họ.

Dạy cho mình Python không mất thời gian. Bạn cũng phải chắc chắn rằng bạn đang viết mã và áp dụng những gì bạn học trong các kịch bản trong thế giới thực, thay vì chỉ xem các video bài giảng và trả lời các câu hỏi trắc nghiệm.

Thực hiện cách tiếp cận đúng đắn để học Python cũng có thể là sự khác biệt giữa thành công hoặc thất bại khi bạn học thông qua tự học.

Có khó để học Python không?

Không, Python rất khó để học cho hầu hết mọi người. Trên thực tế, Python được coi là một trong những ngôn ngữ lập trình dễ học nhất. Mặc dù bất cứ ai cũng có thể học lập trình Python - ngay cả khi bạn chưa bao giờ viết một dòng mã Python trước đây - bạn nên mong đợi rằng nó sẽ mất thời gian, và bạn nên mong đợi những khoảnh khắc thất vọng.

Tôi có cần phải giỏi toán để học Python không?

Không, bạn không cần phải giỏi toán để học Python. Trong khi sự khôn ngoan thông thường từ lâu là việc có tài năng tự nhiên cho toán học giúp lập trình học tập dễ dàng hơn, một nghiên cứu gần đây cho thấy rằng không phải như vậy.

Trên thực tế, nếu bạn đã học một ngôn ngữ nước ngoài, bạn thực sự có thể thấy việc học Python dễ dàng hơn là một người toán học của người Hồi giáo.

Chúng tôi đã thấy những người học từ nhiều nền tảng hoạt động thông qua các khóa học của chúng tôi và thành công, vì vậy, hãy để cho nền tảng của riêng bạn ngăn bạn cho Python thử!

Tôi nên học Python 2 hay Python 3?

Bạn nên học Python 3 thay vì Python 2. Trong khi một số tài nguyên học tập lỗi thời vẫn dạy Python 2, phiên bản ngôn ngữ này không còn được hỗ trợ và các lỗ hổng bảo mật đã giành được.

Bạn nên tìm hiểu phiên bản cập nhật nhất của Python, đó là Python 3.

Tại sao bạn nên học Python

Dưới đây là ba lý do bạn nên bắt đầu học Python cho cuộc sống công việc, cuộc sống cá nhân hoặc cả hai. . .

1. Bạn có thể tự động hóa các tác vụ

Python là một ngôn ngữ lập trình đa năng, có nghĩa là có một thứ gì đó trong đó cho tất cả mọi người. Khi bạn học Python, bạn sẽ có thể làm như sau:

• Làm việc với bộ dữ liệu lớn dễ dàng.
• Cạo dữ liệu từ web và API truy cập
• Sử dụng nó để tăng sức mạnh cho công việc của bạn trong Excel
• Tự động hóa tất cả các loại nhiệm vụ.

Học cách tự động hóa các nhiệm vụ có thể vô cùng mạnh mẽ vì thời gian của bạn có giá trị. Hãy để các robot gửi email của bạn và tìm nạp dữ liệu từ Internet. Và nếu bạn cảm thấy đầy tham vọng hơn, bạn thậm chí có thể tạo ứng dụng phân phối cà phê tiếp theo để bạn có thể dễ dàng sửa chữa caffeine của mình mỗi sáng.

(Mặc dù vậy, điều đó có thể mất thêm một chút công việc.)

Nhiều khả năng, bạn sẽ có thể bắt đầu tìm giải pháp sáng tạo cho những người và công ty bạn làm việc. Khi bạn học Python, bạn thực sự học một ngôn ngữ mới được xây dựng để xác định và dự đoán các mẫu. Khi bạn tìm thấy các mẫu, bạn sẽ có thể truyền đạt những phát hiện đó theo cách tạo ra tác động lớn trong ngành công nghiệp của bạn và thế giới.

2. Bạn có thể gây ấn tượng với ông chủ của mình

Học Python cũng là một cách tuyệt vời để gây ấn tượng trong công việc (hoặc nhận được chương trình khuyến mãi mà bạn đã ganh đua).

Đối với những người có thể mã hóa, khả năng lập trình đôi khi có vẻ như là một siêu cường. Lập trình cung cấp cho bạn khả năng tận dụng kiến ​​thức của bạn và nhân đầu ra của bạn. Với nó, bạn có thể có được mười lần công việc được thực hiện trong cùng một khoảng thời gian.

Như chúng tôi đã đề cập ở trên, khi bạn học Python, bạn sẽ có thể thu thập dữ liệu nhanh chóng và dịch dịch các số thành các giải pháp trong thế giới thực.

Ví dụ: trong môi trường kinh doanh, bạn có thể thêm giá trị bằng cách thực hiện những việc như quét web, gửi email tự động hoặc thậm chí phân tích sản xuất chuỗi cung ứng để tìm cơ hội bị bỏ lỡ để tiết kiệm chi phí hoặc kiểm soát chất lượng.

Nếu sếp của bạn đã đề cập rằng việc hiểu khoa học dữ liệu có thể giúp bạn tiến tới mục tiêu nghề nghiệp của mình, một khóa học Python tự nhịp độ giúp bạn học Python Online có thể là cách hoàn hảo để cân bằng sự nghiệp và phát triển cá nhân dữ liệu.

3. Nó tạo ra các cơ hội nghề nghiệp mới thú vị

Nếu bạn đang tìm kiếm một sự nghiệp hoàn toàn mới hoặc có thể cảm thấy hoàn thành trong công việc hiện tại của mình, bạn đã đến đúng nơi.

Nhu cầu cho các nhà phát triển Python, đặc biệt là trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, chưa bao giờ cao hơn. Khoa học dữ liệu là bổ ích, và nó trả tiền đặc biệt tốt.

Những cơ hội này đôi khi có sẵn từ xa, vì vậy bạn có thể làm việc từ bất cứ đâu cho một công ty Hoa Kỳ mà không bị ràng buộc với một địa điểm của Hoa Kỳ. Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực tương đối mới, và với sự mới mẻ đó là thực hành tuyển dụng hiện đại. Một sự nhấn mạnh vào việc hiểu về nghề của bạn và có thể thúc đẩy kết quả đang dần bắt đầu vượt qua nhu cầu cấp bằng bốn năm và một văn phòng xuống hành lang.

Chúng tôi đã thấy nhiều cựu sinh viên của chúng tôi tìm thấy sự nghiệp bổ ích (trong một văn phòng hoặc từ xa) sau khi hoàn thành các con đường khoa học dữ liệu của chúng tôi. Trên thực tế, chúng tôi đã cấu trúc các khóa học của chúng tôi để giúp bạn rời đi với một chân trong việc săn việc. Bạn có kinh nghiệm làm việc với dữ liệu trong thế giới thực và danh mục đầu tư đầy đủ các dự án khoa học dữ liệu hoàn chỉnh.

Đối với các văn phòng nhân sự đánh giá sơ yếu lý lịch của bạn, điều này có thể quan trọng hơn nhiều so với bằng cấp của bạn.

Làm thế nào tôi có thể học Python nhanh hơn?

Nếu bạn tự học Python, thói quen quản lý thời gian sáng tạo sẽ rất hữu ích-đặc biệt nếu bạn muốn học Python sớm hơn là muộn hơn. Mặc dù năm giờ có vẻ như rất nhiều để phù hợp với lịch trình hàng tuần đã bận rộn của bạn, nhưng nó rất có thể đạt được cho một người làm việc toàn thời gian-hoặc với một lịch các cam kết của trường.

Dưới đây là một vài cách bạn có thể tìm thấy giờ rảnh rỗi. . .

1. Đặt đồng hồ báo thức của bạn trong 30 phút sớm hơn

Thời gian tốt nhất bạn có thể dành riêng để học Python mỗi ngày là vào buổi sáng.

Về mặt sinh học, thời gian tốt nhất, hiệu quả nhất của bạn là vào khoảng hai giờ đầu mỗi ngày. Bạn không muốn hy sinh bất kỳ giấc ngủ nào, nhưng bạn có thể muốn đi ngủ sớm hơn để bạn có thể tập một chút trước khi làm việc.

Đó là một cam kết, chắc chắn. Nhưng, nếu bạn dành quần áo của bạn vào đêm hôm trước, hãy sẵn sàng cà phê của bạn, và đã biết những khía cạnh nào của Python bạn sẽ làm việc, nó sẽ dễ dàng hơn một chút. Nói với bản thân rằng bạn có thể nhìn vào điện thoại hoặc email của bạn cho đến khi bạn dành 30 phút để học Python và biến nó thành thói quen!

Thời gian nó tiết kiệm và sự tiến bộ trong sự nghiệp của bạn sẽ đáng để nỗ lực thêm. Như một lợi ích bổ sung, bạn sẽ cảm thấy khỏe mạnh hơn khi bạn có một khởi đầu hiệu quả vào ngày của bạn.

2. Đăng xuất thói quen Netflix buổi tối của bạn

Nếu bạn đã thức dậy lúc 5 giờ sáng để đi làm mỗi ngày, hãy thức dậy sớm hơn có thể không phải là lựa chọn tốt nhất cho bạn.

Trong trường hợp đó, bạn có thể mất hai giờ đầu tiên khi bạn đi làm về mỗi ngày để học Python. Nếu bạn bị choáng ngợp bởi ý tưởng tìm kiếm hai giờ giữa việc đi làm, phòng tập thể dục, thời gian và thời gian chết, hãy dành một tuần thực sự nhìn vào cách bạn dành buổi tối.

Viết ra chính xác những gì bạn đã làm mỗi ngày trong tuần này:

• Bạn đã dành bao nhiêu thời gian cho Netflix?
• Bạn đã lãng phí một vài giờ trên phương tiện truyền thông xã hội?
• Bạn đã bị lạc cuộn qua Amazon?
• Bạn có thể chuẩn bị bữa ăn vào Chủ nhật để cắt giảm trong tuần nấu ăn không?

Để lại chiếc xe buýt Fortnite Battle trong một đêm, và nhớ những lý do bạn muốn học Python để bắt đầu.

Hoặc, bạn có thể bán hàng ngày của bạn với khoa học dữ liệu. Sau khi dành giờ buổi sáng cho các dự án quan trọng nhất của bạn, bạn có thể xem xét công việc của mình hoặc tham gia các diễn đàn trước khi đi ngủ để giúp việc làm chủ của bạn.

3. Tận dụng các buổi sáng thứ bảy yên tĩnh

Chúng tôi đã thấy rằng thực hành mỗi ngày là cách tốt nhất để làm chủ Python càng nhanh càng tốt.

Nó rất quan trọng để được nhất quán, nhưng đôi khi cuộc sống cản trở. Đó là những gì cuối tuần dành cho. Nếu bạn đã đặt hoàn toàn từ 5 giờ sáng đến 6 giờ chiều mỗi ngày, bạn có thể theo dõi mình bằng cách đưa thêm giờ vào cuối tuần.

Thêm vào đó, đây là một cách tuyệt vời để tìm thấy thời gian không bị gián đoạn trong một không gian mà bạn đã dành riêng cho việc học Python.

Một điều cần lưu ý: học hai giờ một ngày tốt hơn nhiều so với mười giờ trong một ngày vào cuối tuần. Nếu bạn có các cam kết khác trong tuần, thậm chí mười phút mỗi sáng sẽ tạo ra sự khác biệt so với chỉ nhìn vào các vật liệu Python mỗi tuần một lần.

4. Tham gia một cộng đồng các lập trình viên Python

Tham gia một cộng đồng các nhà phát triển Python sẽ giúp bạn theo dõi mục tiêu của bạn để học Python.

Các cuộc gặp gỡ của Python khá phổ biến trên Meetup.com và bạn sẽ nhận được đề xuất từ ​​các thành viên khác trong các nhóm này. Ngoài ra, sinh viên DataQuest, sử dụng cộng đồng thành viên của chúng tôi để kết nối và thảo luận về các vấn đề về Python, khắc phục sự cố và các dự án danh mục đầu tư khoa học dữ liệu.

Nếu bạn tạo ra một vài phút mỗi ngày để kết nối mạng, bạn sẽ hoàn thành khóa học của mình với một kỹ năng mới và một mạng mới khi bạn tham gia vào thị trường việc làm!

5. cạnh tranh trên Kaggle

Kaggle tổ chức các cuộc thi khoa học dữ liệu. Đăng ký là miễn phí và các thành viên gửi tập lệnh Python để tìm mô hình tốt nhất cho một bộ dữ liệu nhất định. Bạn sẽ tìm thấy rất nhiều cuộc thi với các mục tiêu tương tự như các dự án được hướng dẫn trong danh mục DataQuest của bạn.

Nếu bạn là một trong những người hâm mộ Fortnite mà chúng tôi đã đề cập ở trên, hãy hợp tác với các sinh viên DataQuest khác trong các cuộc thi Kaggle có thể giúp thay thế một số thời gian trò chơi của bạn theo cách giúp bạn học Python mà không mất cách sửa chữa cạnh tranh đó!

6. Đọc sách Python

Có nhiều hướng dẫn được viết cho cả các ứng dụng chung và cụ thể của Python và chúng tôi đã nhấn mạnh một số ứng dụng mà bạn có thể đọc mà không phải trả tiền xu, miễn là bạn không thể cuộn tâm trí qua các bản sao kỹ thuật số.

Bạn có thể sử dụng những cuốn sách này để bổ sung các khóa học DataQuest của mình, nơi bạn sẽ học thông tin này và hơn thế nữa, được điều chỉnh cụ thể để phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu. Điều này là hoàn hảo cho những sinh viên muốn bối cảnh trong thế giới thực cho các kỹ năng họ học được trong các con đường khoa học dữ liệu của chúng tôi.

Sẵn sàng để học Python với tốc độ của riêng bạn?

Tất cả các nhà khoa học dữ liệu có các mẹo và thủ thuật giúp họ trên đường đi. Một số người có thể tự hào rằng họ đã học được Python chỉ trong một tháng, trong khi những người khác mất vài năm để đạt đến mức độ thành thạo mà họ đang tìm kiếm.

Hãy nhẹ nhàng với chính mình, và cho phép bản thân thời gian học Python với tốc độ phù hợp nhất với bạn. Nó tốt hơn để mất thêm một chút thời gian hơn là vượt qua mọi thứ mà không cần xây dựng một nền tảng vững chắc trong các nguyên tắc cơ bản!

Có hướng dẫn tuyệt vời về những điều cơ bản của Python sẽ giúp bạn tự động hóa cuộc sống và công việc, vượt trội trong công việc hiện tại của bạn hoặc thậm chí cho phép bạn bắt đầu một công việc mới. Các khóa học tương tác của DataQuest, cung cấp học tập ngay lập tức, thực hành và một cộng đồng các sinh viên, những người sẽ giúp bạn trên hành trình của bạn.

Nếu mục tiêu của bạn là không chỉ học Python cho khoa học dữ liệu mà còn thực sự làm chủ nó, DataQuest là nơi dành cho bạn.

Vào thời điểm bạn kết thúc với các bài học miễn phí của chúng tôi, bạn sẽ tốt trên con đường học Python. Bắt đầu ngay hôm nay trên con đường khoa học dữ liệu của chúng tôi hoàn toàn miễn phí và bạn sẽ hoàn thành các dòng mã đầu tiên trong vài phút!