C'est l'une des questions les plus fréquemment posées par les personnes qui envisagent de se lancer dans la programmation. Je vais commencer par fournir une réponse courte qui comprend un peu d'histoire de Python. Ensuite, j'irai plus en profondeur et vous montrerai comment apprendre Python en un mois.
Python a été créé par Guido van Rossum en 1991. Bien qu'il existe depuis longtemps, Python a récemment connu une énorme augmentation de sa popularité. Dans le même temps, la science des données a connu une augmentation similaire de sa popularité. Il semble y avoir une corrélation positive entre ces deux sujets.
La science des données est un domaine interdisciplinaire et la programmation en est un ingrédient important. La science des données crée de la valeur en utilisant les données. La valeur peut prendre la forme d'un processus de production amélioré, de prévisions de ventes plus précises, d'une maintenance prédictive, etc.
En science des données, la programmation est utilisée pour transformer des idées en produits. Quelle que soit l'idée brillante d'un data scientist, elle est inutile si elle n'est pas mise en œuvre. Pour mettre ces idées en action, la première et principale exigence est le logiciel. Ainsi, les compétences en programmation sont cruciales pour tout data scientist.
La science des données a un grand nombre d'applications et couvre un large éventail d'industries. Ainsi, les data scientists viennent d’horizons divers. Ils ont souvent en commun un manque d'expérience en matière de développement de logiciels et de compétences en programmation.
Cependant, les scientifiques des données doivent avoir au moins un certain niveau de compétences en programmation. Ainsi, les scientifiques des données en herbe se tournent généralement vers un langage de programmation moins difficile à apprendre.
C'est là que Python entre en jeu. C'est un langage facile à apprendre et intuitif, c'est pourquoi la plupart des gens choisissent Python comme premier langage de programmation.
Il semble donc que ce soit la raison de la corrélation positive entre Python et la science des données. Les scientifiques des données doivent apprendre la programmation et veulent l'option la plus efficace pour acquérir cette compétence. Par conséquent, la plupart des data scientists préfèrent Python.
Pour en revenir à la question posée dans le titre de cet article, la réponse est oui. Vous pouvez apprendre Python en un mois. Dans cet article, je vais développer ma réponse et fournir une feuille de route pour apprendre Python en un mois.
Qu'y a-t-il de si génial avec Python ?
Revenons en 1991. Lorsque Guido van Rossum a créé Python, il avait les objectifs suivants en tête :
- Un langage simple et intuitif tout aussi puissant que les principaux concurrents
- Open source, afin que chacun puisse contribuer à son développement
- Code aussi compréhensible qu'un langage simple
- Adaptation aux tâches quotidiennes, permettant des temps de développement courts
Ce que ces objectifs ont en commun, c'est qu'ils visent à rendre Python facile à apprendre. Son public cible est constitué de programmeurs débutants. Quelle que soit votre profession, Python vous offre un chemin pour apprendre la programmation sans trop d'obstacles.
Si vous regardez de plus près ces objectifs, vous verrez clairement ce que Guido van Rossum voulait accomplir. Si un langage est simple et intuitif, vous n'aurez pas de mal à comprendre ce qui se passe dans le code. La structure du code ne sera pas compliquée.
La programmation implique plus de lecture de code que d'écriture. Lorsque le code est aussi compréhensible que l'anglais simple, il accélère le processus de programmation. Compte tenu de la popularité de Python, nous pouvons conclure que Guido a réussi à atteindre son objectif.
La première étape pour apprendre quelque chose est de décider si vous voulez l'apprendre. Il existe une grande variété de langages de programmation. Alors, devriez-vous choisir Python ? Être facile à apprendre est une fonctionnalité intéressante, mais ce n'est pas la seule raison pour laquelle Python est le choix populaire. Voici une liste claire et concise de cinq raisons d'apprendre Python en 2021.
Comment apprendre Python en un mois
Si vous avez décidé d'apprendre Python, il est maintenant temps de parler de comment l'apprendre en un mois. C'est un objectif réalisable, mais vous avez besoin d'un plan. Si vous parcourez au hasard le grand nombre de ressources disponibles, cela prendra certainement plus d'un mois.
Bien que Python soit bien connu pour effectuer des tâches liées à la science des données, il s'agit d'un langage à usage général. Ainsi, Python a un large éventail d'applications. Vous pouvez également faire des applications Web, du développement de jeux mobiles, du grattage Web, de l'Internet des objets (IoT) et de la programmation intégrée avec Python.
L'un des avantages de l'apprentissage d'une langue à usage général est que vous n'êtes pas limité à travailler dans un domaine particulier. Cependant, une portée aussi large signifie qu'il y a une tonne de matériel à apprendre. Ainsi, sans un plan approprié, il vous faudra peut-être beaucoup de temps pour acquérir les compétences Python que vous désirez.
Vous pouvez faire votre propre plan pour apprendre Python. Mais, cela peut ne pas être très efficace, surtout si vous êtes un nouveau venu. Ainsi, la meilleure façon de commencer est de trouver un plan soigneusement structuré créé par des experts. LearnPython.com est une excellente plateforme pour cela.
LearnPython.com offre une excellente expérience d'apprentissage efficace et efficiente. Sa piste Apprendre la programmation avec Python offre un parcours bien conçu pour les débutants qui souhaitent apprendre Python.
Cette piste commence par une introduction aux principes fondamentaux de la programmation. Il est important d'avoir une bonne idée de ce qu'est la programmation et de ce qu'elle vise à accomplir avant de vous lancer dans le développement de vos compétences Python.
Ensuite, vous découvrirez les instructions if, les boucles for et les boucles while. Ces blocs de construction sont essentiels pour prendre des décisions et effectuer des tâches répétitives dans un programme.
Ensuite, vous découvrirez les structures de données en Python :listes, dictionnaires, ensembles et tuples. En ce qui concerne les structures de données, il est important de savoir ce qu'elles représentent et comment interagir avec elles.
La piste se termine par une section sur les algorithmes intégrés dans Python.
L'un des avantages de la piste Learn Programming with Python est qu'elle augmente progressivement en complexité. Vous ne serez pas confronté à des blocs de code complexes avant d'avoir appris les bases. Au fur et à mesure que vous progressez dans la piste, vous ferez de petits pas vers des tâches plus difficiles. Ainsi, votre motivation sera toujours suffisamment élevée pour continuer à bouger.
La piste se compose de cinq cours interactifs. Il fournit une console en ligne pour tester tout ce que vous apprenez. La mise en œuvre de vos solutions à l'aide de la console en ligne vous aide à améliorer vos capacités d'analyse et à penser comme un programmeur.
La pratique est essentielle pour obtenir une compréhension complète des concepts Python. Ainsi, apprendre à partir de cours interactifs est bien plus efficace que de regarder des conférences ou des présentations vidéo.
Ainsi, nous avons dit que LearnPython.com permet d'apprendre Python en un mois. Appuyons cela avec des chiffres.
Il faut environ 65 heures pour terminer tous les cours de la piste Apprendre à programmer avec Python. Si vous pouvez épargner trois heures par jour, vous terminerez la piste entière en 22 jours. Ainsi, vous pouvez le terminer en un mois.
Encore mieux, tous les week-ends sont à vous. Mais si vous souhaitez également étudier le week-end, vous pouvez raccourcir un peu les séances quotidiennes. Dans tous les cas, on peut dire sans se tromper qu'apprendre Python en un mois est un objectif réalisable.
Cohérence et motivation
La cohérence est essentielle pour apprendre Python. N'essayez pas de terminer l'intégralité de la piste en quelques jours. Vous ne gagnerez pas grand-chose avec cette approche. Je recommande de faire un plan qui implique des séances quotidiennes d'au plus trois heures.
Si jamais vous ressentez un manque de motivation dans votre parcours d'apprentissage, pensez aux emplois que vous pouvez obtenir lorsque vous apprenez Python. Le data scientist était autrefois décrit comme le travail le plus sexy du 21e siècle, et Python est l'une des principales compétences requises pour les data scientists.
Vous pouvez également choisir de devenir développeur Python, qui est également un travail très populaire. Étant donné que Python est un langage à usage général, il offre un nombre important d'options d'emploi. Par conséquent, avoir Python dans votre arsenal vous ouvrira de nombreuses portes.
Le voyage continue
Vous pouvez apprendre les bases et commencer à écrire des programmes simples en un mois. Cependant, l'aventure de l'apprentissage de Python ne s'arrête pas là. Si vous continuez à pratiquer, vous augmenterez progressivement votre niveau de connaissance de Python.
Après avoir terminé le premier mois, cela devient plus amusant et excitant. Vous vous sentirez de plus en plus motivé à mesure que vous écrivez des programmes et que vous les voyez s'exécuter avec succès.
Vous pouvez commencer par écrire de petits programmes simples, puis augmenter la complexité étape par étape. À chaque étape, vous découvrirez de nouvelles astuces et techniques, et vos compétences s'amélioreront. Vous écrirez également du code plus efficace au fur et à mesure de votre apprentissage.
Veuillez garder à l'esprit que la programmation est une compétence dynamique. Par conséquent, si vous arrêtez de l'utiliser, il ne vous faudra pas beaucoup de temps pour oublier ce que vous avez appris.
La meilleure façon de rester frais est la pratique. Après avoir acquis une compréhension complète des bases, recherchez de nouveaux défis qui impliquent des opérations plus complexes. La meilleure façon de pratiquer Python consiste à résoudre des problèmes avec du code.
Une autre ressource précieuse pour la pratique est la préparation des questions d'entrevue. Maîtriser les questions d'entretien courantes pour les développeurs Python juniors améliorera non seulement vos compétences, mais vous aidera également à vous préparer pour les entretiens.
Si vous envisagez de travailler en tant que développeur Python, vous aurez probablement au moins quelques entretiens techniques impliquant des sessions de codage. Compte tenu de la nervosité que vous pourriez ressentir lors des entretiens, vous devrez être très bon en Python pour pouvoir répondre aux questions sans hésitation.
Après avoir travaillé sur des tâches autonomes pendant un certain temps, vous pouvez commencer à travailler sur des projets qui nécessitent de concevoir et de mettre en œuvre une solution. Un projet se compose généralement de plusieurs parties individuelles. En plus de trouver une solution pour chaque pièce, vous devez également combiner les pièces de manière transparente et efficace.
C'est un autre type de compétence qui est très précieux pour votre carrière professionnelle. Les produits logiciels sont presque toujours modulaires. L'harmonie entre chaque pièce est cruciale pour le succès global du produit.
Réflexions finales
De l'extérieur, la programmation peut sembler être une compétence difficile à acquérir. Ce qui défie le plus les nouveaux arrivants, c'est la syntaxe souvent complexe des langages de programmation. Cela peut être un obstacle majeur pour les personnes qui souhaitent apprendre la programmation.
Cependant, Python a été développé pour supprimer cet obstacle. Il fournit une syntaxe facile à comprendre et intuitive. Vous pouvez lire le code Python comme du bon anglais. Par conséquent, Python est un excellent langage de programmation pour commencer.
Vous pouvez apprendre les bases de Python en un mois avec un plan bien conçu et structuré. LearnPython.com fournit ce plan. Grâce au parcours Apprendre à programmer avec Python, vous pouvez atteindre votre objectif en ne ménageant que quelques heures par jour.
