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Python para todos: dominar Python de la manera correcta

¿Cuál es la mejor manera de aprender Python? Se utilizan varias técnicas de aprendizaje y enseñanza. Algunas de las técnicas pueden incluir la lectura de documentos y libros relacionados con el tema de estudio, la visualización de tutoriales, la enseñanza física por parte de un maestro y la puesta en práctica de todo lo que aprende.
Una técnica determinada podría funcionar bien para la persona A en lugar de para la persona B, por lo tanto, preferiría usar la técnica que mejor se adapte a usted.
En este artículo, discutiré «Dominar python de la mejor manera», donde también resaltaré métodos/técnicas que funcionaron para la mayoría de los desarrolladores.

¿Qué deberías aprender?

Al comenzar con python, uno debería;

  • Tenga una descripción general de python o un poco de historia de python.
  • Obtenga información sobre cómo configurar el entorno de Python.
  • Aprenda los conceptos básicos de Python, es decir, los fundamentos de Python.

Estos se capturan en el artículo anterior Python 101: Introducción a Python moderno , donde aprenderá cómo instalar y configurar su python, así como los fundamentos de python, es decir, aprenderá cómo imprimir en la consola, recibir información del usuario, realizar operaciones aritméticas entre otras. Encuentra tiempo para visitar Python 101: Introducción a Python moderno si te lo perdiste.

  • Estructuras de datos y algoritmo en Python
  • Flujo de control y toma de decisiones en python (uso de ifelif)
  • funciones en python
  • clases en python

Estos son los conceptos básicos que casi todos los desarrolladores de python deben conocer y comprender, independientemente de su campo.

  • Inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático
  • Ciencia de los datos
  • Desarrollo web
  • desarrollo de juegos
  • Desarrollo de GUI de escritorio
  • Automatización
  • Aplicaciones de audio y visuales

Estas aplicaciones pueden considerarse como un «curso para aprender» y cada una puede tener diferentes rutas de aprendizaje, documentos y sitios que ofrecen los cursos. Si usa Linked In para aprender, puede considerar los cursos y las rutas a continuación. Pero también puede usar varias plataformas de su elección, como Udemy , Cousera , IBM , W3Schools , Javatpoint , entre otras .

IA y aprendizaje automático

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son la parte de la informática que se correlacionan entre sí. Estas dos tecnologías son las tecnologías más populares que se utilizan para crear sistemas inteligentes.
La inteligencia artificial es un campo de la informática que crea un sistema informático que puede imitar la inteligencia humana. Se compone de dos palabras «Artificial» e «inteligencia», que significa «un poder de pensamiento creado por el hombre».
El aprendizaje automático consiste en extraer conocimiento de los datos. Se puede definir como, el
aprendizaje automático es un subcampo de la inteligencia artificial, que permite que las máquinas aprendan de datos o experiencias pasadas sin ser programadas explícitamente.

Cursos de IA y Machine learning

Rutas de aprendizaje para IA y aprendizaje automático

También puede buscar los libros a continuación y siéntase libre de aprender también a través de los tutoriales de YouTube.

IA en Python
guía avanzada para inteligencia artificial
Aprendizaje automático usando python
introducción al aprendizaje automático en python

Ciencia de los datos

La ciencia de datos es un estudio profundo de la cantidad masiva de datos, lo que implica extraer información significativa de datos sin procesar, estructurados y no estructurados que se procesan utilizando el método científico, diferentes tecnologías y algoritmos
Es un campo multidisciplinario que utiliza herramientas y técnicas para manipule los datos para que pueda encontrar algo nuevo y significativo.

¿Cuál es la diferencia entre ciencia de datos y aprendizaje automático?

Data Science es el estudio de la limpieza, preparación y análisis de datos, mientras que el aprendizaje automático es una rama de la IA y un subcampo de la ciencia de datos.

Cursos de ciencia de datos

Rutas de aprendizaje para la ciencia de datos

También puede buscar los libros a continuación y siéntase libre de aprender también a través de los tutoriales de YouTube.

Python para ciencia de datos
Python para ciencia de datos

Desarrollo web

Python ofrece muchos marcos entre los que elegir , incluidos FlaskCherryPy, y . Estos marcos se han utilizado para impulsar algunos de los sitios más populares del mundo, como Spotify, Mozilla, Reddit, etc. Hablé sobre Django en mi artículo anterior Primeros pasos con Django , donde mostré cómo descargar, configurar un entorno virtual, crear un proyecto, una aplicación, entre muchos más. Puede considerar consultarlo para obtener más información. El desarrollo web se puede aprender en muchas plataformas, como las que se enumeran al principio de los artículos, como LinkedIn Learning, Udemy, Cousera, etc. El aprendizaje a través de la documentación de los diversos marcos también es excelente, además de que hay tutoriales sobrePyramidDjangoweb2py

YouTube y documentos que pueden ayudar mucho.
Algunos de los libros que recomendaría son:
Django 3 por ejemplo , donde aprenderá y creará sitios operativos
Django para principiantes
Django para profesionales
Flask Framework Creación de aplicaciones web con Flask por ejemplo

Matraz
Construir en matraz
Frasco por ejemplos

Python también se usa para la GUI de escritorio y el desarrollo de juegos y más, que se discutirán en el próximo artículo.