Обучение — кто разберается в python помогите плиз)


Стоит ли учить Python?

Меня порой посещают различные идеи по саморазвитию. Это бывают совершенно разные мысли по поводу того, что мне стоило бы освоить, чему научиться, что понять. И вот в один из таких моментов, я задумался о изучении программирования. Я начинал с языка Pascal, актуального в то время, а сейчас, уже изучив порядка 3-х языков, задумался, а стоит ли изучать Python?

Из этой статьи вы узнаете:

Я, Гридин Семён, приветствую всех читателей моего блога kip-world. Вы давно думаете о том, чтобы начать изучать программирование? Может быть вы размышляете на тему того, как же язык программирования выбрать для начала?

Или, возможно, вы просто боитесь начать? Или же вы просто человек случайно наткнувшийся на мою статью? В любом случае, тут вы найдете ответы на некоторые свои вопросы!

В любом из вышеперечисленных случаев я хочу задать вам самый важный вопрос: Какие задачи вы будете решать с помощью того или иного языка?

Я составил для вас небольшую «микростатью-рассуждение» для размышлений.

Стоит ли учить Python?

Думаю, ни для кого не секрет, что буквально еще 5-6 лет назад, первым языком для изучения программирования в любой школе был Pascal. Pascal замечательный язык своей эпохи, но, к сожалению или к счастью, он своё отжил и теперь Python как первый язык программирования это разумный выбор для каждого начинающего программиста!

Вы возможно сейчас зададитесь вопросом: «А почему стоит изучать Python как первый язык программирования?» В этом нет никакой тайны, как и нет загадки.

Преимущества языка программирования Python

Во-первых, важно знать, что данный язык программирования сейчас востребован во многих предприятиях, особенно это выражено в Москве и Санкт-Петербурге. Так что если вам повезло жить в этих городах, то с этим языком можно поискать очень интересную и высокооплачиваемую работу.

Во-вторых, это развивающийся язык программирования, различные изменения в нём происходят раз в два-три года, а это очень хороший показатель для языка программирования.

В-третьих, это относительно простой язык. Как такое может быть? А вот не поверите, бывает! По факту, для овладения этим языком достаточно уметь понимать текст на английском языке. Если вы это умеете, то большинство функций языка будут вам понятны. К тому же, если почитать отзывы программистов о языке Python, то можно заметить, что этот язык – любимчик почти каждого!

В-четвёртых, многие одноплатные компьютеры поддерживают скриптовый язык программирования. Вы можете общаться с внешним миром через внешние входы-выходы.

Программисты просто обожают этот язык за краткость и простоту кода. Там где в языке JavaScript или C++ вам потребуется написать две-три страницы, в Pythone вы уложитесь всего в одну!

А ещё очень важной особенностью языка Python является то, что он применяется для Web-разработок. Причем он используется не как обычный язык, а выполняет одну из интересных функций. Python для web-разработок применяется в тех случаях, когда другие языки не справляются! Это ведь очень интересный и любопытный факт. В данной сфере у языка своя собственная, личная ниша!

Давайте подведем небольшой итог:

  • Python – это полноценный и многофункциональный язык программирования
  • Этот язык применяется в самых различных сферах, в том числе в web-программировании
  • Это идеальный язык для того, чтоб начать своё становление как программиста, потому что он понятен и прост в использовании
  • Является любимым языком множества профессиональных программистов

И если у кого-то все ещё остались вопросы: «Стоит ли изучать Python?», «Подходит ли этот язык для начинающих?», «Смогу ли я, выучив этот язык устроиться на хорошую работу?» Мой ответ: «Определенно да! Учите данный язык, независимо от того, начинающий вы программист или уже бывалый. Он вам точно пригодится и поможет в вашей деятельности!»

На данной ноте я вынужден с вами попрощаться. Подписывайтесь на мой блог, рассказывайте о нём друзьям – тут будет ещё очень много интересной и важной информации!

Цукерберг рекомендует:  11 качеств хорошего тестировщика

Python’истом становись! Зарплата и профессиональные возможности программиста на Python

Маргарита Хрипунова

Разбираем «на пальцах» все плюсы этого языка программирования для новичков и профи: от зарплат до выбора инструментов разработки мировыми мейджорами. Заодно напоминаем, где и как можно Python’у научиться.

Маргарита Хрипунова
Получайте новые статьи на e‑mail

Пишем о будущем, технологиях и стартапах

Ещё по теме

Это наша добыча: как программисты на Python помогают друг другу

Не будь немым: обзор востребованных языков программирования

Нам часто задают вопросы, а зачем вообще учиться разработке на Python. С тем, что это один из самых удобных языков для новичков, мы разобрались в статье «Python или нет». Рассказываем, какие профессиональные и карьерные возможности даёт изучение этого языка программирования.

Сколько может зарабатывать Python’ист

Будущую специальность зачастую выбирают, исходя из спроса и уровня зарплат. Python-разработчик с опытом от года может рассчитывать уже со старта на новом месте на зарплату от 80-120 тыс. рублей в месяц. Естественно, верхняя планка гораздо выше: доход пайтониста зависит от его способностей, специфики бизнеса и от города, в котором он ищет работу. Максимальный оклад для позиции «Python-разработчик», который указали работодатели на портале hh.ru, составляет 280 тыс. рублей в месяц. Соискателям без опыта работы достаточно иметь законченное или неполное высшее образование, иметь базовые навыки работы с CSS, HTML и, конечно, Python. Новички могут рассчитывать на доход не менее 40 тыс. рублей в месяц в Санкт-Петербурге и от 50 тыс. в Москве.

Опыт работы повышает стоимость специалиста на рынке. Чем он больше, тем выше будет зарплата. Среди других востребованных плюсов:

  • знание технического английского;
  • наличие портфолио выполненных проектов;
  • опыт работы с MySQL;
  • знание дополнительного языка программирования (PHP, Java, С);
  • разработка под Unix/Linux;
  • навыки разработки web-сервисов с применением Django, Tornado и/или Twisted;
  • разработка высоконагруженных информационных систем;
  • оптимизация производительности информационных систем.

Почему программисты выбирают Python

Python — мощный многоуровневый язык, используемый в разработке крупнейших платформ, сайтов и приложений. В частности, он обеспечивает ключевые возможности поисковой системы Google и ряда приложений этой корпорации. На Python написаны YouTube и Dropbox, крупнейший в мире сервис онлайн-опросов SurveyMonkey, Reddit, Quora и другие. На фреймворке Django построена архитектура сайтов Instagram, Pinterest, Prezi, Spotify, NASA, The Onion и других.

В то же время Python довольно легко освоить. Это подтверждают и сами программисты.

Екатерина Нижникова, разработчик в «Купишуз» (Lamoda Group):

«В сети есть много литературы и курсов по разработке на Python, доступных даже для новичков. Для разных целей в Python существует огромное количество библиотек — это существенное преимущество перед другими языками. К тому же тот, кто выбирает программирование на Python, никогда не останется один на один с трудностями. Сообщество python-разработчиков не только многочисленное, но и очень открытое, поэтому вы легко найдёте ответы на возникающие вопросы».

Поначалу код, написанный новоиспеченным программистом на Python, будет шаблонным и избыточным. По мере приобретения квалификации тот же код разработчик сможет сократить вдвое или даже втрое, используя трюки и изящные модули, с которыми удалось познакомиться самостоятельно или на курсах.

Виталий Адучиев, инженер по обеспечению качества в «ИнПлат»:

«На Python я пишу около 3 лет. Люблю его за гибкость, простоту в циклах, маленькое количество типов данных, команды без лишних строк и букв, а ещё за точность указания ошибок в консоли.

После получения некоторых «шишек» по пути, важно научиться представлять алгоритм решения задач. Без этого вы рискуете потерять много времени. Обязательно учитесь работать с форматами данных в API: JSON, XML, SQL. Желательно уже во время обучения попасть на работу, связанную с программированием на Python, или самому практиковать полученные навыки. Так вы яснее увидите перспективы и возможности, быстрее освоите нюансы разработки».

Как и где учиться разработке на Python

Человеку, который решил связать свою жизнь (или её часть) с Python, повезло: есть множество способов обучения этому языку программирования.

Университет. Как правило, этот способ выбирают выпускники школ. Многие молодые люди хотят учиться программированию, потому что сейчас это модно. При выборе вуза они не вникают в его учебные программы. И зря: зачастую в вузах можно получить лишь базовые знания о нескольких основных языках программирования, и после защиты диплома все равно придётся дополнительно изучать интересующее направление. К тому же учиться в университете долго — минимум 4 года.

Цукерберг рекомендует:  Base64 и SVG

Самообразование. Пожалуй, самый популярный способ изучения Python. Можно начать с литературы, например, книг с систематической программой. Разработчики советуют присмотреться к «Автоматизации рутинных задач с помощью Python» Эла Свейгарта, «Скрапингу веб-сайтов с помощью Python» Райана Митчелла и «Python в системном администрировании UNIX и Linux» Ноа Гифта.

В сети доступно множество онлайн-курсов по Python: Codecademy, DataCamp, Coursera, edX и другие. Англоязычные онлайн-курсы ценятся разработчиками выше отечественных.

Екатерина Нижникова:

«Python используется в разных сферах — от разработки web-приложений до data science. Требования, соответственно, разнятся. Но знание базовых типов данных, нескольких библиотек и регулярных выражений необходимо везде. Для web-разработки нужно знать любой из фреймворков, основные сетевые протоколы и принцип работы клиент-серверных приложений. На собеседовании про них непременно спросят. Важен и опыт работы с unix-подобными системами, но тонкости операционных систем можно постигать уже в процессе».


Наставник/ментор.
Найти опытного пайтониста в сети или оффлайн несложно. Такой человек подскажет, с чего лучше начинать работу, проанализирует код и расскажет о частых ошибках и способах их исправить. Нужно только учитывать «человеческий фактор»: у наставника могут появиться неотложные дела, да и оценивать код он будет субъективно. Есть специализированные ресурсы, где можно найти ментора — например, Codementor.

Курсы. Образовательные программы по разработке на Python объединяют в себе возможности всех вышеперечисленных ресурсов обучения. При этом длятся они 2-3 месяца, а ведут их опытные преподаватели-практики. Каждый студент может получить индивидуальную помощь в выборе решений и разъяснение сложных моментов.

Ещё один плюс оффлайновых курсов — нетворкинг. В среде увлечённых программированием людей вы освоите новые навыки в разы быстрее, чем самостоятельно. Здесь вполне реально обрасти полезными для будущей работы связями и узнать, какие скиллы требуются для трудоустройства в той или иной компании.

Создание машинно-обучаемого классификатора с помощью Scikit-learn в Python

Машинное обучение – это исследования в области информатики, искусственного интеллекта и статистики. В центре внимания машинного обучения – подготовка алгоритмов для изучения закономерностей и прогнозирования данных. Машинное обучение особенно ценно, потому что оно позволяет использовать компьютеры для автоматизации процессов принятия решений.

Сейчас существует очень много приложений для машинного обучения. Netflix и Amazon используют машинное обучение для отображения новых рекомендаций. Банки используют его для обнаружения мошеннической деятельности в транзакциях с кредитными картами, а медицинские компании начинают использовать машинное обучение для мониторинга, оценки и диагностики пациентов.

Данный мануал поможет реализовать простой алгоритм машинного обучения в Python с помощью инструмента Scikit-learn. Для этого мы будем использовать базу данных о раке молочной железы и классификатор Naive Bayes (NB), который предсказывает, является ли опухоль злокачественной или доброкачественной.

Требования

Для работы вам понадобится локальная среда разработки Python 3 и предварительно установленное приложение Jupyter Notebook. Это приложение очень полезно при запуске экспериментов по машинному обучению: оно позволяет запускать короткие блоки кода и быстро просматривать результаты, легко тестировать и отлаживать код.

Настроить такую среду вам помогут следующие мануалы:

1: Импорт Scikit-learn

Для начала нужно установить модуль Scikit-learn. Это одна из лучших и наиболее документированных библиотек Python для машинного обучения.

Чтобы начать работу над проектом, разверните среду разработки Python 3. Убедитесь, что вы находитесь в каталоге, в котором хранится эта среда, и выполните следующую команду:

После этого проверьте, не был ли модуль Sckikit-learn установлен ранее.

python -c «import sklearn»

Если модуль sklearn установлен, команда выполнится без ошибок. Если модуль не установлен, вы увидите ошибку:

Traceback (most recent call last): File » «, line 1, in ImportError: No module named ‘sklearn’

Чтобы загрузить библиотеку, используйте pip:

pip install scikit-learn[alldeps]

После завершения установки запустите Jupyter Notebook:

В Jupyter создайте документ ML Tutorial. В первую ячейку документа импортируйте модуль sklearn.

Теперь можно начать работу с набором данных для модели машинного обучения.

2: Импорт наборов данных

В этом руководстве используется база данных диагностики рака молочной железы в Висконсине. Набор данных включает в себя различную информацию о раке молочной железы, а также классификационные метки (злокачественные или доброкачественные опухоли). Набор данных состоит из 569 экземпляров и 30 атрибутов (радиус опухоли, текстура, гладкость, площадь и т. д.).

На основе этих данных можно построить модель машинного обучения, которая сможет предсказать, является ли опухоль злокачественной или доброкачественной.

Цукерберг рекомендует:  Web development - Переход в другую сферу (Java web => Android dev)

Scikit-learn поставляется с несколькими наборами данных, включая этот. Импортируйте и загрузите набор данных. Для этого добавьте в документ:

.
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
# Load dataset
data = load_breast_cancer()

Переменная data содержит словарь, важными ключами которого являются названия классификационных меток (target_names), метки (target), названия атрибутов (feature_names) и атрибуты (data).

Читайте также:

Атрибуты являются важной частью любого классификатора. Они фиксируют важные характеристики данных. Учитывая то, какую метку должен предсказать алгоритм (злокачественность/доброкачественность опухоли), в нем возможны такие атрибуты, как размер, радиус и структура опухоли.

Создайте новые переменные для каждого важного набора данных и присвойте значения:

.
# Organize our data
label_names = data[‘target_names’]
labels = data[‘target’]
feature_names = data[‘feature_names’]
features = data[‘data’]

Теперь в алгоритме есть списки для каждого набора информации. Чтобы лучше понять набор данных, выведите метки классов, метку первого экземпляра данных, имена и значения атрибутов для первого экземпляра данных:

.
# Look at our data
print(label_names)
print(labels[0])
print(feature_names[0])
print(features[0])

Запустите код, чтобы увидеть результат.

Как видно в выводе, имена классов — malignant и benign, которые затем отображаются как двоичные значения 0 и 1, где 0 представляет собой злокачественные, а 1 – доброкачественные опухоли. Согласно выводу, первый экземпляр данных представляет собой злокачественную опухоль, средний радиус которой равен 1.79900000e+01.

Загрузив данные, можно начать работу над классификатором.

3: Систематизация данных в наборы

Чтобы оценить, насколько хорошо работает классификатор, всегда нужно тестировать модель на разных данных. Поэтому прежде чем начать строить модель, разделите свои данные на две части: тренировочный набор и тестовый набор.

Тренировочный набор можно использовать для обучения и оценки модели на этапе разработки. Готовую обучаемую модель затем можно применить к тестовому набору данных. Такой подход дает вам представление о производительности и надежности модели.

Модуль sklearn предоставляет функцию train_test_split(), которая автоматически разделит данные на два набора.

.
from sklearn.model_selection import train_test_split
# Split our data
train, test, train_labels, test_labels = train_test_split(features,
labels,
test_size=0.33,
random_state=42)

Функция случайным образом разбивает данные с помощью параметра test_size. Теперь у вас есть тестовый набор (test), который представляет 33% от исходного набора данных. Оставшиеся данные (train) составляют тренировочный набор. Также теперь есть соответствующие метки как для переменных train_labels и test_labels

4: Сборка и оценка модели

Существует много моделей для машинного обучения, и каждая модель имеет свои преимущества и недостатки. В этом мануале мы рассмотрим простой алгоритм, который обычно хорошо выполняется в задачах бинарной классификации, а именно в Naive Bayes (NB).

Импортируйте модуль GaussianNB. Инициализируйте модель с помощью функции GaussianNB(), а затем потренируйте модель, применив ее к данным с помощью gnb.fit():

.
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
# Initialize our classifier
gnb = GaussianNB()
# Train our classifier
model = gnb.fit(train, train_labels)

После этого можно применить подготовленную модель, чтобы сделать прогнозы на тестовом наборе данных, который используется с помощью функции predict(). Функция predict() возвращает массив предполагаемых результатов для каждого экземпляра данных в тестовом наборе. Затем можно вывести все прогнозы.

Используйте функцию predict() в наборе test и отобразите результат:

.
# Make predictions
preds = gnb.predict(test)
print(preds)

В выводе Jupyter Notebook вы увидите, что функция predict() возвращает массив из 0 и 1, которые представляют предсказанные программой результаты.

5: Оценка точности модели

С помощью массива меток класса можно оценить точность прогнозируемых значений модели, сравнив два массива (test_labels и preds). Чтобы определить точность классификатора машинного обучения, можно использовать функцию accuracy_score().

.
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Evaluate accuracy
print(accuracy_score(test_labels, preds))

Судя по результатам, данный классификатор NB имеет точность 94,15%. Это означает, что 94,15% ситуаций он оценивает правильно и может предсказать результат.

Вы создали свой первый классификатор машинного обучения. Теперь нужно реорганизовать код, переместив все выражения import в начало документа. В результате код должен выглядеть так:

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Load dataset
data = load_breast_cancer()
# Organize our data
label_names = data[‘target_names’]
labels = data[‘target’]
feature_names = data[‘feature_names’]
features = data[‘data’]
# Look at our data
print(label_names)
print(‘ > print(feature_names)
print(features[0])
# Split our data
train, test, train_labels, test_labels = train_test_split(features,
labels,
test_size=0.33,
random_state=42)
# Initialize our classifier
gnb = GaussianNB()
# Train our classifier
model = gnb.fit(train, train_labels)
# Make predictions
preds = gnb.predict(test)
print(preds)
# Evaluate accuracy
print(accuracy_score(test_labels, preds))

Теперь вы можете продолжить работу с этим кодом и усложнить свой классификатор. Вы можете экспериментировать с различными подмножествами функций или попробовать другие алгоритмы. Больше идей машинного обучения можно найти на сайте Scikit-learn.

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Все языки программирования для начинающих