Привет! Это команда курса «Python для анализа данных». Собрали для вас подборку бесплатных ресурсов для изучения Python с нуля. Здесь вы найдёте как интерактивные курсы с практическими заданиями, так и теоретические материалы с подробными объяснениями.
В нашей подборке оказалось много разных курсов — каждый со своим подходом и стилем подачи материала. Разумеется, вам не нужно проходить их все: попробуйте несколько из списка и остановитесь на том, который вам больше всего подходит. Главное — начать и довести обучение до конца.
Курс «Python для начинающих с нуля», Code Basics
В рамках курса вы разберётесь в базовом синтаксисе Python — это фундаментальный навык, который позволит понимать чужой код и писать собственные программы. После окончания сможете создавать простые скрипты, например калькулятор.
Курс подразумевает много практики, при этом устанавливать ничего не нужно — все задания выполняются прямо в браузере. Встроенный редактор кода, консоль и автоматические тесты делают обучение комфортным. Если что-то не получается, можно посмотреть решение учителя. Демо-урок доступен без регистрации.
Курс «Основы анализа данных и Python», Яндекс Практикум
Короткий курс для будущих аналитиков данных — не просто основы Python, но и основы профессии. Вы познакомитесь с базовыми понятиями и поймёте, чем занимаются аналитики данных и специалисты по Data Science. Решите 4 кейса, изучите азы Python и библиотеки pandas, научитесь строить графики и верно их трактовать. Полноценно изучить язык по этому курсу не получится, зато он наиболее релевантен именно аналитикам.
Если втянетесь, логичным продолжением станет наш курс «Python для анализа данных». У него есть бесплатная часть, в которой вы сможете узнать чуть больше о Python, попрактиковаться и познакомиться с программой обучения.
Курс для начинающих «Поколение Python», Stepik
Курс об основных типах данных, конструкциях и принципах структурного программирования языка Python. Содержит теорию в формате текстовых конспектов и более 500 задач с автоматизированной проверкой. В конце каждого модуля есть дополнительные материалы для самостоятельного изучения: литература, ссылки на полезные статьи и документацию языка Python, ссылки на исходный код и многое другое.
Курс «Руководство по языку программирования Python», Metanit
Подробное руководство для начинающих и тех, кто хочет систематизировать знания. Курс начинается с установки Python и настройки среды разработки, после чего пошагово вводит в основы языка. Затем курс переходит к более продвинутым темам. Материал подаётся с примерами кода и пояснениями, что делает его удобным для самостоятельного изучения и практики.
Онлайн-учебник «Основы Python», Яндекс Образование
Хендбук по Python поможет овладеть основным синтаксисом и принципами языка. Для этого не потребуется специальной подготовки — достаточно знаний по информатике, логике и математике на уровне школьной программы.
Кроме основных конструкций в учебнике рассмотрены разные подходы к программированию, реализованные на Python. А в последней главе вы прикоснётесь к главной суперсиле языка — большому количеству прикладных библиотек.
Видеокурс «Python Tutorials», Corey Schafer
Бесплатный курс на английском подойдёт начинающим и более опытным разработчикам. Новичкам лучше смотреть уроки по порядку, чтобы получить систематическое представление о языке и его возможностях. Более опытным курс поможет глубже разобраться в отдельных темах. Чтобы закрепить материал и развить практические навыки, во время просмотра следуйте инструкциям и пишите код самостоятельно.
Книга «Автоматизация рутинных задач с помощью Python», Эл Свейгарт
Книга научит использовать Python для написания программ, способных в считаные минуты сделать то, на что раньше уходили часы ручного труда. Подходит для читателей без опыта программирования.
Пошаговые инструкции помогут лучше понять, как работает та или иная программа, а учебные проекты — испытать свои силы в улучшении ранее рассмотренных программ и использовать приобретенные знания для автоматизации аналогичных задач.
Книга «Изучаем Python», Марк Лутц
Классическое введение в Python, охватывающее все основные аспекты языка. Книга знакомит читателя с интерактивным режимом — командной строкой Python. Вы узнаете о том, как выводить текст в стандартный поток вывода, о модулях и об их импорте, об особенностях использования Python в Windows.
Дальше идёт описание типов данных и особенностей работы с ними. Отдельными главами раскрывается работа со строками и словарями. Вы узнаете о ветвлении и циклах, итераторах, генераторах, функциях и их аргументах, о модулях и пакетах как способах организации кода. Затем следует введение в ООП: классы, наследование, перегрузка операторов, полиморфизм и метаклассы.
The Python Tutorial, python.org
Официальное руководство знакомит с основными концепциями и функциями языка и системы Python. Оно не претендует на полноту и охват каждой отдельной функции. Вместо этого знакомит с многими наиболее примечательными и даёт представление о специфике и стиле этого языка. Предполагается, что у читателя уже есть базовые знания о программировании в целом.
Статья «Какой уровень владения Python нужен для анализа данных», Блог Практикума
Статья поможет понять, какие навыки Python необходимы аналитику данных на разных этапах карьеры. Вы узнаете, что должен знать джуниор, мидл и синьор-специалист: от базового синтаксиса и работы с типами данных до глубокого понимания внутреннего устройства языка.
Статья «Топ-9 библиотек в Python для профессионального анализа данных», Блог Практикума
Обзор основных Python-библиотек для анализа данных: pandas для работы с данными, NumPy для вычислений, Matplotlib и seaborn для визуализации, SciPy для сложных математических операций и т.д. Статья объясняет особенности каждой библиотеки и показывает, какие задачи можно решать с их помощью.
Материал будет полезен тем, кто хочет понять, какие инструменты используют профессиональные аналитики данных, — для новичка материал скорее на вырост и для общего развития.