Transcrições
1. Apresentação: Oi. Neste curso, você
aprenderá como começar sua carreira como desenvolvedor Python
iniciante. Se você não tem ideia
sobre luta do que
não ter matemática difícil e está
confuso sobre o que aprender, como aprender e a
partir daí muito grande, então você pousou
no lugar certo. Porque nesta aula, você aprenderá por que
, como iniciante, precisa começar sua carreira como freelancer e por que
deve iniciá-la com Python. Esquecendo as respostas a
essas perguntas cruciais, você mergulhará na parte
prática em que aprenderá sobre seus desenhos em
Python encontrados em detalhes. Nessa parte, você receberá respostas sobre seus padrões
de empréstimo. Finalmente, você aprenderá em qual
plataforma você deve usar. E vou compartilhar algumas dicas com base em minhas
experiências pessoais. Então, se você estiver interessado, clique na próxima palestra e eu o verei lá. Adeus tchau.
2. Palestra 2: Nos últimos anos, Lansing se tornou mais
popular do que nunca. Os benefícios e a liberdade
de ser seu próprio patrão insistiram em 1 terço do
aluno para persegui-lo. Você pode considerar o freelancer
como um trabalho paralelo,
um trabalho de meio período ou
um trabalho de tempo integral. Muitos dos que consideram
se aventurar no freelancer variam. Se for uma escolha
inteligente, pode ser necessário tanto o molde quanto
o hardware para começar. Mas se tornar um freelancer de
sucesso é possível e
traz muitos benefícios, e eles discutirão
três deles abaixo. Uma das maiores
vantagens de trabalhar de forma independente como freelancer é ganhar a
liberdade de escolha. E depende de você quais
novos clientes você escolhe, qual é a sua taxa horária
e qual é o seu trabalho. Freelancing é uma forma
de ganhar oportunidades. Como você pode trabalhar com diferentes clientes em
diferentes projetos, ambientes
diferentes,
isso pode ajudá-lo a estabelecer novos
relacionamentos, novos amigos. E isso abre as
portas. Com certeza. Lansing significa que você se dedica vários projetos de
vários clientes. Cada projeto traz
seus próprios desafios para
a mesa e oferece a você a
oportunidade de
expandir seu conjunto de habilidades. Surpreendentemente, você pode escolher como deseja aprimorar
seu conjunto de habilidades.
3. Palestra 3: Existem alguns
motivos pelos quais você deve começar sua carreira com Python, mas discutiremos
três deles. Inicialmente. Então você entra no campo
da ciência da computação. Você não tem uma imagem
muito mais clara em relação à sua parte, sua carreira e são disciplinas de
especialização. Naquela época, você
precisa de um canivete suíço, que se encaixa
em quase todos os campos. E o Python é realmente
um canivete suíço. Do
desenvolvimento web e de software à análise de dados, da inteligência artificial
à engenharia de dados, da automação ao desenvolvimento
do FBI. Ele se encaixa em quase todos os campos. Em segundo lugar, às dez é uma linguagem amigável para
iniciantes. Ele é digitado dinamicamente, o que economiza o tempo dos desenvolvedores ao entender
automaticamente os tipos de dados. Tem uma comunidade enorme e permite que iniciantes encontrem as soluções
de seus problemas facilmente. Finalmente, um grande número
de bibliotecas e estruturas foram
desenvolvidas para o padrão, o
que reduz o tempo de desenvolvimento. Sim, o Python é apoiado por
gigantes da tecnologia, Netflix, Spotify ,
Google, YouTube,
Facebook, Amazon e muitas outras
empresas de tecnologia usam o Fightin. Tendo em mente todos os motivos
acima, deve-se iniciar
uma
carreira de TI que os combata.
4. Palestra 4: Você já ouviu falar sobre o princípio do
burrito afirma que cerca de 80% dos resultados
de 20% das causas. Agora você tem
tantas pessoas difíceis que precisa
gastar tantos veículos
no aprendizado de Python. Mas isso não é verdade porque
inicialmente você precisa saber todas as coisas
que você usará 80% no desenvolvimento diário. Então, vamos falar sobre
eles um por um. Em primeiro lugar, quando você entra
no campo da
programação de computadores, precisa conhecer
diferentes tipos de linguagens. O que é uma linguagem interpretada e o que a torna
diferente dela, de uma compilada. Então, o que nosso IDE, ou
ambientes de desenvolvimento integrados, após esses pré-requisitos básicos, saltam direto para a codificação. Saiba mais sobre variáveis
e como declará-las. O que são tipos de dados e qual é a diferença entre
um tipo de dados inteiro, complexo e booleano. Aprenda profundamente sobre os tipos de dados de
coleta, que incluem conjunto e string do
Drupal lançados, e aprenda seus casos de uso. conversão de tipos é um recurso muito
exclusivo do Python e ajuda
em muitos cenários. Portanto, mantenha-o na sua
lista enquanto centenas de decisões todos
os dias. Da mesma forma,
a tomada de decisões é muito crucial na programação, que pode ser implementada
através de condições. Saiba quando usar, if, if else ou if Alice. Após a
programação condicional, aprenda sobre loops e
o que vem por aí para loop, diferente de uma videira. Excelente. Você completou
a etapa número um. Etapa número dois:
suje as mãos com a
programação funcional em Python. Como declarar uma diferença de
função entre método e função, passando argumentos
ou parâmetros para
a função e
finalidade de vorticidade ou para a palavra-chave return. Você também precisa ter uma compreensão
clara da função lambda, recursão, decoradores, variáveis
locais e globais. Na etapa deles, mas três, mergulhe em nossa programação
orientada a objetos. Lá você aprende sobre
classes e objetos. Por que a função init é
chamada de construtor. Diferença entre variáveis de brilho
e de instância. O que torna a instância estática e o método de perda diferentes um
do outro? Aprenda sobre herança,
polimorfismo, encapsulamento, setor X de
tipagem de pato. A etapa final, aprenda sobre bibliotecas Python
comuns, como instalá-las e importá-las. Saiba mais sobre o tratamento de erros e o tratamento de arquivos.
Eu prefiro Londres. Tudo isso sobre
tópicos que serão detectados durante 25 Rs, você tem um forte
melhor do Python. Agora, é hora de
praticar as perguntas. Existem vários sites
por aí para praticar o padrão gasto ou
vago na seção de prática. E te vejo
na próxima palestra.
5. Palestra 5: Depois de aprender Python, agora, se você está pensando que está pronto para começar a trabalhar como freelancer, então você está errado. Ninguém tem interesse nas suas habilidades
em Python. Todos no
mercado freelance são solucionadores de problemas. Agora, é hora de
você aprender sobre problemas específicos
e tentar
resolvê-los com Python. Aqui está a lista de
diferentes campos em que você pode usar patentes para resolver
problemas. Eles estão negando campos importantes. Lá. Você pode aplicar suas habilidades
em Python resolver os
problemas apenas com Python. Em vez disso, você precisa aprender algumas bibliotecas
e estruturas Python
específicas para cada
campo para resolver problemas. Nas próximas palestras, falaremos sobre eles em detalhes.
6. Tecnologias da Web: Se você está interessado em tecnologias e quer
resolver os problemas,
os botões são os melhores para você. Você pode testar suas escalas de
padrão nesse laboratório de automação de
sucateamento, desenvolvimento de
back-end. Vamos discuti-los um por um. Isso é sucateamento é o
processo de extrair dados de diferentes tipos
de sites usando placas. Se você quiser desenvolver
essas placas em Python, você precisa aprender. Biblioteca de solicitações Python, biblioteca
Beautiful Soup
e estrutura scrappy. Vamos ver quanto tempo você precisa gastar em cada um deles. Em primeiro lugar, pedidos, biblioteca, até mesmo deck, quase duas
horas de aprendizado. Sopa linda. Quatro exigem de seis a
oito horas de aprendizado. Finalmente, o tremor epizoótico
é uma estrutura e exigiu de dez a 15
horas de aprendizado. Você precisa passar de
dois a três dias para se tornar um raspador da web
Python. O processo de executar ações, tarefas
e processos
predefinidos no
navegador da Web Thru Bars é chamado de que a automação
é bem conhecida por automatizar tarefas e você pode automatizar o que melhor faz usando Estrutura de selênio,
juntamente com solicitações e BeautifulSoup pelo
menos que a nossa, são necessários para aprender
selênio completamente. Se você tem um
pouco de conhecimento de HTML, CSS e JavaScript desenvolvimento de
back-end
combina com você. A ajuda do framework Flask e
Django. Você pode desenvolver o backend
desse site em Python, mas precisa
trabalhar duro no começo. Plus é uma
estrutura pequena e você pode aprendê-la em 1,5 semana. Enquanto o Django requer pelo
menos um mês de aprendizado. Depois de aprendê-los, faça 23 projetos para
nutrir seu esqueleto.
7. Desenvolvimento no Python: Embora python seja uma linguagem
interpretada, ainda nos
permite desenvolver aplicativos MPI
poderosos
e até jogos. Agora, vamos discutir
quais bibliotecas e estruturas você precisa
aprender em cada categoria. interface de programação de aplicativos, ou API, é uma comunicação entre
dois programas de computador. Desenvolvimento Fbi em Python, é possível que tanto o
fio dental quanto a API rápida, mas o FastAPI é completamente otimizado para o
desenvolvimento de API em Python. Junto com isso, você
precisa aprender sobre bancos de dados como Postgres, SQLite. Juntamente com alguma
experiência em SQL, o FBI
rápido pode ser aprendido
e adicionar dez horas. Lot SQL requer de
dois a quatro Rs e Postgres requer de quatro a
seis horas de aprendizado. Eu recomendo a você que depois de
aprender o desenvolvimento de API, Mac, uma ou duas APIs, implante-as no FBI rápido. Lá, você pode transformar suas APIs
em nosso fluxo de receita
, pois também é uma boa opção para o desenvolvimento de aplicativos por causa do GAVI, Conversor de
D e phi q t. Essas são as três estruturas
separadas que permite que você desenvolva
aplicativos em Python. Todos eles têm
suas próprias vantagens. Você pode aprender TV facilmente
em oito a dez horas, enquanto a teca, por sua vez, requer quatro a cinco horas
de aprendizado por Judy é uma grande
estrutura e requer 15 a 17 horas de aprendizado. Finalmente, o desenvolvimento de jogos
em Python
foi possível com a
ajuda do aprendizado de jogos Pi, textos de
design, função e método de pi gama
é bastante fácil. Mas a parte mais desafiadora no desenvolvimento de
jogos é
a criação da lógica. Você pode aprender pi em 15 a 17 horas
depois de aprender Mac, pelo
menos dois jogos e
aplaudi-los no GitHub. E, em seguida, crie um link para obter ajuda com o mercado freelance que funcionará como seu portfólio.
8. Inteligência artificial no Python: relação entre Python e inteligência
artificial é a
mesma da água e do gelo. Você não pode buscar inteligência
artificial
sem padrão, o mercado está experimentando um crescimento
robusto. Relatórios de status ou tamanho do
mercado global de 32700000002021, que se expandirá para 190. Por que 61 bilhões
até 2025 somente nos EUA. Se você quiser seguir sua
carreira como engenheiro de IA. Comece com análise de dados, aprendizado
de máquina e processamento de linguagem
natural. análise de dados é o processo de extrair informações
e insights dos dados. Em Python, NumPy e Matplotlib realmente ajudam
na análise de dados. Numpy é uma biblioteca numérica que nos
permite jogar com
matrizes em Python. Normalmente, em 7 de dezembro, para
adicionar horas de aprendizado, o
bond nos permite reivindicar, manipular e
extrair dados de diferentes tipos de arquivos, como CSV, exit, etc. Isso requer de 15 a 20
horas de aprendizado. Matplotlib é uma
biblioteca de visualização de dados que
nos permite exibir dados na forma
de gráficos e tabelas. Existem algumas
outras alternativas, como C-H bond e Plotly, mas não sobrou muito, é uma biblioteca bem conhecida e fácil de
aprender, qual deck? A sete horas de aprendizado. Depois de aprender essas bibliotecas, você precisa aprender algumas
matemáticas e estatísticas básicas, o que exigiu de 20 a
30 horas de estudo. Mit define o
aprendizado de máquina como a capacidade de uma máquina imitar o comportamento humano
inteligente. Os sistemas de aprendizado de máquina podem ser descritivos, preditivos
e prescritivos. Isso pode ser alcançado usando diferentes técnicas
e algoritmos estatísticos e Python, Scikit-learn ou
Escalade, TensorFlow e PyTorch são bibliotecas comumente usadas para aprendizado
de máquina. Mas, como iniciante, o que você deve escolher
com base em algumas estatísticas. Todo iniciante em aprendizado de máquina deve começar com o SKLearn, que é de
propósito mais geral e fácil de
aprender ,
biblioteca de aprendizado de máquina depois disso, tensorflow é o
pescoço, o que é novamente fácil para aprender, biblioteca de ML
com tecnologia do Google. Mas é comumente usado para aprendizado
profundo e redes
neurais. Ambos exigem de um
a dois meses de aprendizado. Junto com isso, você precisa conhecer um pouco de matemática e estatística. processamento de linguagem natural, ou PNL, é a capacidade do computador de
entender as linguagens humanas. Decks Python, NLTK, Bessie
e phos. Eu tenho usado normalmente para treinar modelos de
processamento de linguagem
natural. Esmagado ou cair, comece a
emprestar de speci que saltou para o NLTK e
depois para promover o texto. Todos eles são tão fáceis que você pode
aprendê-los. Eles fizeram o número.
9. Melhor plataforma: Ótimo trabalho. Agora você está pronto para
entrar no mercado freelance. Mas você deve começar a
partir do aplicativo Fiverr para ou qualquer outra experiência que não seja
pedra? Inicialmente, você deve
começar com fibra. Há dois motivos principais. Em primeiro lugar, ele foi projetado para iniciantes
e profissionais. Assim, você pode aprimorar suas habilidades de padrões
trabalhando em pequenos projetos, o que permitirá que você distorça a reputação
visível. Em segundo lugar, os compradores
virão até você. Você não precisa dar lances
para conseguir clientes. Não precisamos gastar o dia todo dando lances em projetos em potencial. Basta sentar e receber o
e-mail de notificação
estrangeira
assim que e-mail de notificação
estrangeira
assim que você tiver experiência
em
etiqueta então você pode mudar para
outro pellet freelance. Tchau tchau.
10. Projeto de classe: Depois de assistir à aula. Agora, sua tarefa é criar um roteiro
padrão de
acordo com seu interesse. Também mencionei os
carimbos de data/hora e compartilhe como seu projeto de classe
para ajudar outras pessoas. Espero que você tenha gostado desta aula e eu te vejo mais tarde. Tchau tchau.
Umair Ahmed, Computer Enthusiast
