【python 課程】| python 課程推薦 | Forest Academy 森‧學院
python 課程 | python 課程推薦
python 課程 | python 課程推薦
Forest Academy森 · 學院 python 課程推薦 面向那些想要使用 Python 開發應用程序的人。 Python 是一種用途廣泛且功能強大的編程語言，用於各個領域，例如數據科學、金融、GUI 和遊戲開發，並得到數以千計的第三方庫的支持。Python 課程在 Windows、Macintosh 和 Linux 上運行的附加值使其成為跨平台開發的理想工具。 Python 的流行也解釋了為什麼它通常在最受歡迎的編程語言排行榜中名列前茅。
python 課程目標對象
此課程適合有意投身IT行業發展之人士、有志成為專業：
-
UX設計師
-
業務分析師
-
業務設計師
-
項目管理員
-
Python 是一種高級的、面向對象的編程語言，具有內置的數據結構和動態語義。 它支持多種編程範式，例如結構、面向對象和函數式編程。
-
Python 支持不同的模塊和包，這允許程序模塊化和代碼重用。
-
Python 是由 Guido van Rossum 創建的。
python 課程推薦- 什麼是 Python 編程語言？
Python 課程混合模式學習
-
面授課堂：與講師及行內專業人士直接對話及互動
-
網上課程：可提供網上受課及問答環節
-
網上資源：修讀課程期間可隨時透過網上學習平台重溫課堂筆記
-
自修學習：完成課程後會提供筆記作永久保存，日後可重溫自行練習
python 課程學習目標
-
開始寫簡單的Python程式
-
看得懂別人所寫的Python程式
-
使用現成免費套件，運用在自己的程式當中
-
知道如何找到豐富的Python資源
為什麼學習 Python - 找出六大原因
1. Python 極其通用，用途廣泛
僅舉幾個最常見的用途，Python課程 用於數據挖掘、數據科學、人工智能、機器學習、Web 開發、Web 框架、嵌入式系統、圖形設計應用程序、遊戲、網絡開發、產品開發、快速應用程序開發 、測試、自動化腳本，不勝枚舉。
Python 被用作執行類似功能（如 C、R 和 Java）的語言的更簡單、編寫更高效的替代方案。 因此，Python 作為許多應用程序的主要語言越來越受歡迎。
Python——以及一般的編程——的需求量如此之大，因為它幾乎在每個行業都有用。 Python 被公司用於招聘、醫療保健、金融服務、營銷、教育等領域。
例如，“增長營銷人員”現在將他們的營銷決策基於在 Python 中完成的分析。 企業正在從 Excel 電子表格轉向 Python 驅動的分析。
Python.org 列出了來自使用 Python 的不同行業和應用程序的各種成功案例。 僅此列表的長度就向您展示了 Python 的用途有多廣泛。 一個有趣的故事是關於 BATS，它旨在為視障人士提供獲取地圖的途徑。 另一個故事是 NASA 的工作流自動化系統，該系統由一個人在不到一年的時間內用 Python 編寫。
2. Python 是增長最快的編程語言
鑑於 Python 在許多行業和應用程序中的使用——以及它最近在數據科學、機器學習和人工智能中的爆炸性使用，Python 正處於主要的增長軌道上。
Stackoverflow.com 通過分析訪問者數量與有關某個主題的問題，將 Python 展示為增長最快的主要編程語言。
3. Python 對工作的需求量很大
與閃電般的增長速度齊頭並進，Python 編程對工作的需求量很大。 根據最大的求職平台之一 LinkedIn.com 上的職位發布數量，Python 在 2020 年最受歡迎的編程語言中排名第二。
雖然這些統計數據僅反映美國市場，但 Python 在全球範圍內需求旺盛。 然而，只有 11% 的編碼訓練營教授 Python。 我們很自豪能成為教授這種壞蛋編程語言的少數無畏者之一！
還值得注意的是，該圖不包括 SQL，因為它是一種數據庫查詢語言，而不是一種編程語言。 SQL 在 Indeed.com 上擁有超過 60,000 個職位列表，這表明它是軟件開發人員最有用的技能之一。 我們的課程同時教授 Python 和 SQL，我們的目標是確保您具備在當今要求苛刻的就業市場中取得成功所需的技能。
4. Python 易讀、易寫、易學
Python 的構建目標是擺脫複雜，只保留必要的。因此，Python 比大多數其他主要編程語言更易於閱讀、編寫和學習。
對於新程序員來說，在執行他們的第一個簡單任務之前篩選其他語言的所有必要語法可能會令人沮喪。使用 Python，您的第一個“Hello World！”應用程序只有一行，不像其他編程語言需要 4 或 5 行。 Python 的高效語法允許程序員快速上手並運行，並將邏輯打包成緊湊的腳本。
Python 也是一種解釋型編程語言。這意味著與 C++ 或 Java 等編譯語言不同，您可以在編寫完成後立即運行每一行代碼並立即查看結果。這對新程序員來說尤其有用，因為您可以獲得即時反饋，而不是等待整個程序編譯並運行，然後才發現忘記了某個字符！
5. Python 開發者賺大錢
Python 開發人員是市場上薪酬最高的開發人員之一，尤其是在數據科學、機器學習和 Web 開發方面。
平均而言，Python 開發人員在美國的年收入為 119,082 美元。 此外，從 2017 年到 2020 年的平均工資顯示，Python 一直位居薪酬最高的前 3 大語言之列
6. Python 擁有令人難以置信的支持社區
雖然編程經常被誤解為一項單人運動，但程序員將擁有的最偉大的工具之一就是他們社區的支持。 多虧了在線論壇、本地聚會和開源社區，程序員們才能繼續向前輩的成功學習並在此基礎上再接再厲。
Stack Overflow 是一個編程問答平台，對所有開發人員遇到困難或想與社區分享智慧時至關重要。 在 Stack Overflow 上，Python 被標記了超過一百萬個問題，為當前和有抱負的 Python 開發人員展示了非常強大和活躍的社區。
python 課程推薦- 為什麼學習python很重要?
python 課程推薦: Python 是一種簡單明了的語法，但卻是一門強大的語言，擁有龐大的資源和社區，以及跨平台的特性。 從網絡編程、系統管理，到流行的數據科學，各個領域都適合用 Python 完成。 然而，面對凌亂的網絡數據和冗長的教學視頻，要么是半途而廢，要么充滿疑惑。 其實學習Python需要高手幫你精簡介紹。
本 python 課程不需要安裝太多軟件，也不需要懂編程。 我們針對各種Python入門，包括基礎語法介紹和初學者最簡單的入門，讓您輕鬆進入Python世界。
Python 是當今非常流行的編程語言，經常需要介紹。 它廣泛應用於各個業務領域，例如編程、Web 開發、機器學習和數據科學。 鑑於其廣泛使用，Python 超越 Java 成為頂級編程語言也就不足為奇了。
FOREST ACADEMY森 · 學院除了推廣 python 課程 、 python 課程推薦 外，還有提供企業培訓、企業培訓課程、Team Building 活動、團隊建立、說話技巧、說話技巧課程、說話技巧訓練、溝通技巧、溝通技巧課程、身心靈課程、身心靈健康課程、NLP課程、NLP技巧、銷售技巧、銷售技巧課程、CSR活動規劃、企業社會責任活動、減壓工作坊、減壓方法、放鬆工作坊、音叉治療、音叉治療課程、催眠課程、催眠治療、解夢、催眠治療課程、和諧粉彩課程、和諧粉彩、禪繞畫、禪繞畫課程、Zentangle課程、Art Jamming、藝術興趣班、企業瑜伽、瑜伽課程、靜觀瑜伽、靜觀Yoga、Party Games、派對遊戲、減壓遊戲、藤編、藤編工藝 、藤編班 、到校課程、到校興趣班課程、兒童心理學課程、兒童溝通技巧、司儀課程、司儀訓練課程、面試技巧、面試技巧課程、DJ課程、電台主持課程、生涯規劃、生涯規劃課程、Interview技巧、見工技巧、和諧粉彩畫、和諧粉彩工作坊、STEM教育、STEM到校課程、STEM教學課程、STEM課程是什麼 、STEM教材、STEM比賽、STEM課程、科學設計課程、STEM教學 、生態課程、生態教育、STEM興趣班、海洋生態教育課程 、STEM教育課程、STEM活動、VR課程 、AR VR課程、魚菜共生、魚菜共生課程、中學IT創新實驗室、 Micro:Bit 課程、STEM 證書課程、sen教育、stem sen學生支援 、data analysis 課程、數據分析課程、編程課程、編程、中學STEM、小學STEM、自然教育、戶外教育、海洋保育、海洋教育、生態遊、自然生態、線上學英文 、 zoom 英文班 、 網上教英文 、 dse英文補習 、 英文補習 、 英文補習班 、 網上補習平台 、 線上教英文 、 英文專科補習 、 英文作文班 、 英文作文補習 、 英文寫作班 、 英文寫作補習班 、 英文補底 、 英文補底班 、 如何學好英文 、 婚禮司儀、 司儀 、 司儀技巧、活動司儀 、小司儀訓練班 、 小司儀課程 、數學補習 、 補習數學、私補數學 、私人補習、私補 、Hiit運動 、 Hiit減肥Hiit好處、和諧粉彩、和諧粉彩治療、和諧粉彩技巧、和諧粉彩體驗班、和諧粉彩工具等服務。
python 課程 | python 課程推薦
如何學習Python？
1.)python 課程 | python 課程推薦- 找出是什麼促使你學習 Python
python 課程 | python 課程推薦- 在開始在線學習 Python 之前，值得問問自己為什麼要學習它。 這是因為這將是一段漫長且有時是痛苦的旅程。 沒有足夠的動力，你可能無法通過。 例如，當我必須記住語法並且沒有動力時，我在高中和大學編程課上睡覺。 另一方面，當我需要使用 Python 構建一個網站來自動給論文評分時，我會熬夜完成它。 弄清楚是什麼激發了你的動力將幫助你找出最終目標，以及一條讓你毫不無聊地到達那裡的道路。 在準備學習 Python 時，您不必弄清楚確切的項目，只需確定您感興趣的一般領域。選擇一個您感興趣的領域，例如：
-數據科學/機器學習
- 移動應用
-網站
-遊戲
-數據處理和分析
-硬件/傳感器/機器人
- 自動化您的工作的腳本
2.)python 課程 | python 課程推薦- 學習基本語法
python 課程 | python 課程推薦- 這一步不能跳過。在深入研究所選領域之前，您必須學習 Python 語法的基礎知識。你想在這上面花最少的時間，因為它不是很有動力。
以下是一些很好的資源，可幫助您學習基礎知識：
Learn Python the Hard Way——一本從基礎到更深入的程序教授 Python 概念的書。Dataquest——Python 數據科學基礎課程——我開始 Dataquest 是為了讓學習 Python 和數據科學變得更容易。 Dataquest 在學習數據科學的背景下教授 Python 語法。例如，您將在分析天氣數據時學習 for 循環。Python 教程 — Python 主站點上的教程。我怎麼強調都不過分，您應該只在基本語法上花費盡可能少的時間。您越快開始處理項目，您就會學得越快。當您以後遇到困難時，您可以隨時參考語法。理想情況下，您應該在這個階段只花幾週時間，絕對不要超過一個月。
另外，快速說明：學習 Python 3，而不是 Python 2。不幸的是，很多在線“學習 Python”資源仍然教授 Python 2，但您絕對應該學習 Python 3。不再支持 Python 2，因此會出現錯誤和安全漏洞不修！
3.)python 課程 | python 課程推薦- 製作結構化項目
python 課程 | python 課程推薦- 一旦你學會了基本語法，就可以開始自己製作項目了。 項目是一種很好的學習方式，因為它們可以讓你應用你的知識。 除非你運用你的知識，否則很難保留它。 項目將提升你的能力，幫助你學習新事物，並幫助你建立一個向潛在雇主展示的投資組合。
然而，此時非常自由的項目會很痛苦——你會卡住很多，需要參考文檔。 正因為如此，通常最好製作更結構化的項目，直到您感覺足夠舒適以完全自己製作項目為止。 許多學習資源提供結構化的項目，這些項目讓你在你關心的領域構建有趣的東西，同時還能防止你陷入困境。
4.)python 課程 | python 課程推薦- 自己處理 Python 項目
python 課程 | python 課程推薦- 一旦你完成了一些結構化的項目，就可以開始自己的項目來繼續更好地學習 Python。您仍將諮詢資源和學習概念，但您將從事自己想要從事的工作。在深入研究自己的項目之前，您應該能夠輕鬆地調試程序中的錯誤和問題。以下是您應該熟悉的一些資源：
-StackOverflow — 人們討論編程問題的社區問答網站。您可以在此處找到特定於 Python 的問題。
-谷歌——每個有經驗的程序員最常用的工具。在嘗試解決錯誤時非常有用。這是一個例子。
-Python 文檔 — 在 Python 上找到參考資料的好地方。
一旦你對調試問題有了一個可靠的處理，你就可以開始處理你自己的項目了。你應該做你感興趣的事情。例如，我在學習編程後很快就開發了自動交易股票的工具。
以下是一些尋找有趣項目的技巧：
- 擴展您之前處理的項目，並添加更多功能。
- 查看我們為初學者準備的 Python 項目列表。
- 參加您所在地區的 Python 聚會，並找到從事有趣項目的人。
- 尋找要貢獻的開源包。
- 看看是否有當地的非營利組織正在尋找志願者開發人員。
- 查找其他人製作的項目，看看您是否可以擴展或調整它們。 Github 是找到這些的好地方。
- 瀏覽其他人的博客文章，尋找有趣的項目創意。
- 想想可以讓您的日常生活更輕鬆的工具，然後構建它們。
記住要從很小的地方開始。從非常簡單的事情開始通常很有用，這樣您就可以獲得信心。最好開始一個小項目，然後完成一個永遠不會完成的大項目。在 Dataquest，我們提供了指導性項目，為您提供可以構建的小型數據科學相關任務。
5.) python 課程 | python 課程推薦- 繼續從事更難的項目
python 課程 | python 課程推薦- 不斷增加項目的難度和範圍。 如果您對正在構建的內容完全滿意，則意味著是時候嘗試更難的事情了。
您可以選擇一個新項目
當那個時候到來時，這裡有一些想法：
- 嘗試教新手如何構建您製作的項目。
- 你能擴大你的工具嗎？ 它可以處理更多數據，還是可以處理更多流量？
- 你能讓你的程序運行得更快嗎？
- 你能讓你的工具對更多人有用嗎？
- 你會如何將你所做的商業化？