Werde Python Freelancer: Das Geheimnis für die Entwicklung einer starken freiberuflichen Karriere

1. Einführung: Hi. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Ihre freiberufliche Karriere als Python-Anfänger beginnen können . Wenn Sie keine Ahnung haben, was Kampf betrifft, als keine harte Mathematik zu haben, und Sie verwirrt sind, was lernen sollen, und von dort aus zu groß sind, Sie lernen sollen, und von dort aus zu groß sind, dann sind Sie am richtigen Ort gelandet. Denn in dieser Klasse erfährst du, warum du als Anfänger deine Karriere als Freelancer beginnen musst und warum du sie mit Python beginnen solltest. Ich vergesse die Antworten auf diese wichtigen Fragen. Sie werden in den praktischen Teil eintauchen, in dem Sie mehr über Ihre Python-Ziehungen erfahren werden, die im Detail getroffen wurden. In diesem Teil erhalten Sie Antworten auf Ihre Kreditvergabemuster. Schließlich erfährst du, welche Plattform du entsaften solltest. Und ich werde einige Tipps geben auf meinen persönlichen Erfahrungen basieren. Wenn Sie also interessiert sind, klicken Sie auf die nächste Vorlesung und wir sehen uns dort. Tschüss. 2. Lecture 2: In den letzten Jahren Lansing beliebter denn je geworden. Vorteile und die Freiheit , Ihr eigener Chef zu sein bestanden darauf, dass ein Drittel der Schüler dies verfolgte. Sie können Freelancing als Nebenbeschäftigung, Teilzeitbeschäftigung oder Vollzeitbeschäftigung betrachten . Viele, die erwägen, sich freiberuflich zu engagieren, sind unterschiedlich Wenn es eine kluge Wahl ist, kann es sowohl die als auch die Hardware erfordern , um loszulegen. Ein erfolgreicher Freelancer zu werden ist jedoch erreichbar und bringt viele Vorteile mit sich. Drei davon werden im Folgenden erörtert. Einer der größten Vorteile der selbständigen Arbeit als Freelancer ist die Wahlfreiheit. Und es liegt an Ihnen, welche neuen Kunden Sie ansprechen, wie hoch Ihr Stundensatz ist und was Ihre Arbeit ist. Freelancing ist ein Getter für Chancen. Da Sie mit verschiedenen Kunden an verschiedenen Projekten und Umgebungen arbeiten verschiedenen Kunden an verschiedenen Projekten können, können Sie neue Beziehungen und neue Freunde aufbauen. Und das öffnet die Türen. Ganz bestimmt. Lansing bedeutet, dass Sie sich verschiedenen Projekten mehrerer Kunden befassen. Jedes Projekt bringt seine eigenen Herausforderungen mit sich und bietet Ihnen die Möglichkeit, Ihre Fähigkeiten zu erweitern. Überraschenderweise können Sie wählen , wie Sie Ihre Fähigkeiten verbessern möchten. 3. Lecture 3: Es gibt mehrere Gründe, warum Sie Ihre Karriere bei Python beginnen sollten , aber wir werden drei davon besprechen. Anfänglich. Dann springen Sie in das Gebiet der Informatik. Sie haben nicht viel klareres Bild Ihrer Rolle, Ihrer Karriere, und Sie sind Spezialisierungsfächer. Zu dieser Zeit braucht man ein Schweizer Messer, das fast in jedes Feld passt. Und Python ist wirklich ein Schweizer Messer. Von der Web- und Softwareentwicklung bis zur Datenanalyse, von künstlicher Intelligenz bis Data Engineering, von der Automatisierung bis zur FBI-Entwicklung. Es passt in fast jedes Feld. Zweitens ist bis zehn eine anfängerfreundliche Sprache. Es wird dynamisch typisiert, was Entwicklern Zeit spart die Datentypen automatisch verstanden werden. Es hat eine riesige Community und ermöglicht es Anfängern, die Lösungen ihrer Probleme leicht zu finden. Schließlich wurde eine große Anzahl von Bibliotheken und Frameworks für Pattern entwickelt, was die Entwicklungszeit reduziert. Ja, Python wird von Technologiegiganten unterstützt, Netflix, Spotify, Google, YouTube, Facebook, Amazon und so viele andere Technologieunternehmen nutzen Fightin. Unter Berücksichtigung all der oben genannten Gründe sollte man eine IT-Karriere beginnen, die sie bekämpft. 4. Lecture 4: Haben Sie jemals vom Burrito-Prinzip gehört, dass etwa 80% der Ergebnisse auf 20% der Ursachen zurückzuführen sind? Jetzt hast du so viele Leute, dass du so viele Fahrzeuge ausgeben musst, um Python zu lernen. Aber das ist nicht wahr, denn zunächst müssen Sie alle Dos Dings kennen , die Sie zu 80% in der täglichen Entwicklung verwenden werden . Lassen Sie uns also eins nach dem anderen über sie sprechen. Wenn Sie auf dem Gebiet der Computerprogrammierung einsteigen, müssen Sie zunächst dem Gebiet der Computerprogrammierung einsteigen, verschiedene Arten von Sprachen kennen. Was ist eine interpretierte Sprache und was unterscheidet sie von einer kompilierten. Was dann unsere IDE oder integrierten Entwicklungsumgebungen nach diesen Grundvoraussetzungen direkt in die Codierung einsteigen. Erfahren Sie mehr über Variablen und wie Sie sie deklarieren können. Was sind Datentypen und was ist der Unterschied zwischen einem Integer-Bood-Datentyp, komplexen und einem booleschen Datentyp. Informieren Sie sich ausführlich über die Erfassungsdatentypen , einschließlich des veröffentlichten Drupal-Sets und -Strings, und lernen Sie deren Anwendungsfälle kennen. Typecasting ist eine einzigartige Funktion von Python und hilft in vielen Szenarien. Behalten Sie es also in Ihrer Liste, während Sie täglich Hunderte von Entscheidungen treffen . Ebenso ist die Entscheidungsfindung bei der Programmierung, die durch Bedingungen umgesetzt werden kann, sehr wichtig . Erfahren Sie, wann, ob, wenn sonst oder ob Alice zu verwenden ist. Erfahren Sie nach der bedingten Programmierung mehr über Loops und die nächste for-Schleife, von einer Rebe unterscheidet. Hervorragend“. Sie hatten Schritt Nummer eins abgeschlossen. Schritt Nummer zwei: Machen Sie sich mit der funktionalen Programmierung in Python die Hände schmutzig. Wie man einen Funktionsunterschied zwischen Methode und Funktion deklariert , indem Argumente oder Parameter an den Funktions- und Wirbelitätszweck oder für das Rückgabeschlüsselwort übergeben werden. Sie müssen auch ein klares Verständnis von Lambda-Funktion, Rekursion, Dekoratoren, lokalen und globalen Variablen haben. Sie in Schritt drei Tauchen Sie in Schritt drei in unsere objektorientierte Programmierung ein. Dort lernst du etwas über Klassen und Objekte. Warum die init-Funktion als Konstruktor bezeichnet wird. Unterschied zwischen Glanz - und Instanzvariablen. Was unterscheidet statische Instanz und Verlustmethode voneinander? Erfahren Sie mehr über Vererbung, Polymorphie, Verkapselung und den X-Sektor für die Im letzten Schritt erfahren Sie mehr über gängige Python-Bibliotheken, wie Sie sie installieren und importieren. Erfahren Sie mehr über die Fehlerbehandlung und Dateiverwaltung. Ich bevorzuge London. All diese Themen, die während 25 Rs erkannt werden , haben Sie ein starkes Bestes von Python. Jetzt ist es an der Zeit, Fragen zu üben. Es gibt eine Reihe von Websites , auf denen Sie Muster üben können, die im Übungsbereich ausgegeben oder vage sind. Und wir sehen uns in der nächsten Vorlesung. 5. Lecture 5: nach dem Erlernen von Python denken, Wenn Sie nach dem Erlernen von Python denken, dass Sie bereit sind , freiberuflich tätig zu werden, liegen Sie falsch. Niemand hat Interesse an deinen Python-Fähigkeiten. Jeder auf dem freiberuflichen Marktplatz ist Problemlöser. Jetzt ist es an der Zeit, dass Sie sich über spezifische Probleme informieren spezifische Probleme und versuchen, sie mit Python zu lösen. Hier finden Sie eine Liste der verschiedenen Bereiche, in denen Sie Patente zur Problemlösung verwenden können. Diese leugnen wichtige Bereiche. Da. Sie können Ihre Python-Fähigkeiten anwenden , um die Probleme nur mit Python zu lösen. Vielmehr müssen Sie einige spezifische Python-Bibliotheken und Frameworks für jedes Feld lernen , um Probleme zu lösen. In den nächsten Vorlesungen ausführlich darüber gesprochen. 6. Web-Technologien: Wenn Sie sich für Technologien interessieren und die Probleme lösen möchten, dann sind die Tasten am besten geeignet. Sie können Ihre Musterwaagen in dieser verschrotteten Laborautomatisierung und Back-End-Entwicklung testen . Lassen Sie uns eins nach dem anderen darüber sprechen. Das Verschrotten ist der Prozess, bei dem Daten mithilfe von Boards von verschiedenen Arten von Websites extrahiert werden. Wenn du diese Boards in Python entwickeln willst, musst du lernen. Python Requests Library, Beautiful Soup Bibliothek und scrappy Framework. Mal sehen, wie viel Zeit Sie jeden von ihnen aufwenden müssen. Zuallererst Anfragen, Bibliothek, sogar Deck, kaum zwei Stunden Lernen. Wunderschöne Suppe. Vier erfordert sechs bis acht Stunden Lernen. Schließlich ist Scrapie ein Framework und erforderte zehn bis 15 Stunden Lernen. Sie müssen zwei bis drei Tage verbringen, um ein Python-Web-Scraper zu werden. Der Prozess der Ausführung vordefinierter Aktionen, Aufgaben und Prozesse im Webbrowser Thru Bars wird als Automatisierung bezeichnet, die für die Automatisierung von Aufgaben bekannt ist , und Sie können automatisieren, was am besten funktioniert Selenium Framework zusammen mit Anfragen und BeautifulSoup für mindestens unsere, sind erforderlich, um Selen vollständig zu lernen. Wenn Sie ein wenig HTML-, CSS - und JavaScript-Kenntnisse haben, ist die Backend-Entwicklung genau das Richtige für Sie. Die Hilfe von Flask und Django Framework. Sie können das Backend dieser Site in Python entwickeln, aber am Anfang müssen Sie harte Arbeit leisten. Plus ist ein kleines Framework und Sie können es in 1,5 Wochen lernen. Während Django mindestens einen Monat Lernen erfordert. Führen Sie nach dem Erlernen 23 Projekte durch, um Ihr Skelett zu ernähren. 7. Entwicklung in Python: Python ist zwar eine interpretierte Sprache, ermöglicht es uns aber dennoch, leistungsstarke MPI-Anwendungen und sogar Spiele zu entwickeln . Lassen Sie uns nun diskutieren , welche Bibliotheken und Frameworks Sie in den einzelnen Kategorien lernen müssen. Die Anwendungsprogrammierschnittstelle oder API ist eine Kommunikation zwischen zwei Computerprogrammen. FBI-Entwicklung in Python, es ist möglich, dass sowohl Zahnseide als auch schnelle API, aber FastAPI ist vollständig für die API-Entwicklung in Python optimiert. Außerdem müssen Sie sich mit Datenbanken wie Postgres, SQLite vertraut machen. Zusammen mit einigen Erfahrungen in SQL kann schnelles FBI erlernt werden und zehn Stunden verlängern. Lot SQL erfordert zwei bis vier Rs und Postgres erfordert vier bis sechs Stunden Lernen. Ich empfehle Ihnen, nach dem Erlernen der API-Entwicklung Mac, eine oder zwei APIs, diese auf dem schnellen FBI bereitzustellen. Dort können Sie Ihre APIs in unsere Einnahmequelle umwandeln ist da dies aufgrund von GAVI, D-Konverter und phi q t auch eine gute Wahl für die App-Entwicklung . die App-Entwicklung ermöglicht es Ihnen, Anwendungen in Python zu entwickeln. Sie alle haben ihre eigenen Vorteile. Sie können problemlos in acht bis zehn Stunden Fernsehen lernen, während Teak wiederum vier bis fünf Stunden Lernen von Judy erfordert vier bis fünf Stunden Lernen von . Dies ist ein großer Rahmen und erfordert 15 bis 17 Stunden Lernen. Schließlich wurde die Spieleentwicklung in Python mit Hilfe von Pi-Spiele-Lernen ermöglicht, Design-Texte, Funktion und Methode von Pi-Gamma ist ziemlich einfach. Die größte Herausforderung bei der Spieleentwicklung ist jedoch die Erstellung von Logik. Du kannst Pi Get in 15 bis 17 Stunden lernen, nachdem du Mac gelernt hast, mindestens zwei Spiele und sie auf GitHub applaudieren. Und dann verlinken Sie, um Hilfe beim freiberuflichen Marktplatz zu erhalten , der als Ihr Portfolio fungiert. 8. Künstliche Intelligenz in Python: Beziehung zwischen Python und künstlicher Intelligenz ist dieselbe wie die von Wasser und Eis. Sie können künstliche Intelligenz nicht ohne Muster verfolgen , der Markt verzeichnet ein robustes Wachstum. Statusberichte oder globale Marktgröße von 32700000002021, die auf 190 erweitert werden wird. Warum 61 Milliarden bis 2025 nur in den USA. Wenn Sie Ihre Karriere als KI-Ingenieur fortsetzen möchten. Beginnen Sie mit Datenanalyse, maschinellem Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache. Bei der Datenanalyse Informationen und Erkenntnisse aus Daten gewonnen. In Python helfen Numpy und Matplotlib wirklich bei der Datenanalyse. Numpy ist eine numerische Bibliothek, die es uns ermöglicht, mit Arrays in Python zu spielen. Normalerweise ermöglicht uns Bond am siebten Dezember, um Stunden des Lernens hinzuzufügen , Daten aus verschiedenen Dateitypen wie CSV, Exit usw. zu beanspruchen , zu manipulieren und zu extrahieren . Es erfordert 15 bis 20 Stunden Lernen. Matplotlib ist eine Datenvisualisierungsbibliothek, mit der wir Daten in Form von Diagrammen und Diagrammen anzeigen können . Es gibt einige andere Alternativen, wie C-H Bond und Plotly, aber nicht viel übrig, ist eine bekannte und leicht zu erlernende Bibliothek, welches Deck? Auf sieben Stunden Lernen. Nachdem Sie diese Bibliotheken gelernt haben, müssen Sie einige grundlegende Mathematik und Statistik erlernen, die 20 bis 30 Stunden Studium erforderten. Es definiert maschinelles Lernen als die Fähigkeit einer Maschine, intelligentes menschliches Verhalten nachzuahmen. Systeme für maschinelles Lernen können beschreibend, prädiktiv und präskriptiv sein. Dies kann mit verschiedenen statistischen Techniken und Algorithmen erreicht werden verschiedenen statistischen Techniken , und Python, SciKit-Learn oder Escalade, TensorFlow und PyTorch sind häufig verwendete Bibliotheken für maschinelles Lernen. Aber was sollten Sie als Anfänger anhand einiger Statistiken wählen. Jeder Anfänger des maschinellen Lernens sollte mit SKLearn beginnen , einer allgemeineren und leicht zu erlernenden Bibliothek für maschinelles Tensorflow ist der Hals, was wiederum einfach ist um zu lernen, Google unterstützt ML-Bibliothek. Es wird jedoch häufig für Deep Learning und neuronale Netze verwendet. Beide benötigen ein bis zwei Monate Lernzeit. Dazu müssen Sie einige Mathematik und Statistik kennen . Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist die Fähigkeit des Computers, menschliche Sprachen zu verstehen. Python-, NLTK -, Bessie- und Phos-Decks. Ich habe es häufig für das Training Modellen zur Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet. Zerquetscht oder fallen, beginnen Sie mit der Kreditvergabe von Spezies, die auf NLTK gesprungen sind, und fördern Sie dann Alle von ihnen sind so einfach , dass man sie lernen kann. Sie haben nummeriert. 9. Beste Plattform: Gute Arbeit. Jetzt sind Sie bereit, in den freiberuflichen Markt einzusteigen. Aber sollten Sie mit der Fiverr-App oder einer anderen als Steinerfahrung beginnen ? Zunächst sollten Sie mit Glasfaser beginnen. Es gibt zwei Hauptgründe. Erstens ist es sowohl für Anfänger als auch für Profis konzipiert . So können Sie Ihre Musterfähigkeiten verbessern, indem Sie an kleinen Projekten arbeiten, wodurch Sie den sichtbaren Ruf verbessern können. Zweitens werden Käufer zu Ihnen kommen. Sie müssen nicht bieten, um Kunden zu gewinnen. Wir müssen nicht den ganzen Tag damit verbringen für potenzielle Projekte zu bieten. Lehnen Sie sich einfach zurück und diese E-Mail mit ausländischer Benachrichtigung wird angezeigt sobald Sie Erfahrung mit der Etikette haben , und Sie können zu einem anderen freiberuflichen Pellet wechseln. Tschüss. 10. Kursprojekt: Nach dem Besuch des Unterrichts. Jetzt besteht Ihre Aufgabe darin, eine Muster-Roadmap zu erstellen , die Ihren Interessen entspricht. Erwähnt auch die Zeitstempel und die Freigabe als Ihr Klassenprojekt, um anderen zu helfen. Ich hoffe, dir hat dieser Kurs gefallen und wir sehen uns später. Tschüss.