آیا به زبان برنامه نویسی پایتون علاقه دارید یا چون فکر میکنید با یادگیری پایتون آینده روشنی در انتظارتان است به فکر شروع یادگیری افتادهاید؟ دلیلتان هر چه که باشد، در وهله اول بتوانید به این سوال پاسخ دهید که باید برای یادگیری پایتون از کجا شروع کنم و کم کم با چم و خم مسیر آشنا شوید.
به ویژه اگر از افرادی هستید که از ترس دشوار بودن مسیر، اصلاً قدم بر نمیدارید در حالی که عمیقاً دوست دارید وارد این حوزه شوید. در این مقاله به تمام سوالاتی که ممکن است در زمینه پایتون برایتان پیش بیاید، از مسیر شغلی گرفته تا منابع و چگونگی شروع یادگیری، پاسخ خواهیم داد.
پایتون یکی از صدها زبان برنامه نویسی دنیاست که اغلب برای ساخت وبسایتها و نرمافزارها، خودکارسازی وظایف و تجزیه و تحلیل دادهها از آن استفاده میشود. محبوبیت پایتون به دلیل همهمنظوره بودن آن است؛ به این معنی که میتوان از آن برای توسعه برنامههای مختلف استفاده کرد و کاربرد آن صرفاً در یک زمینه خاص خلاصه نمیشود. این تطبیق پذیری در کنار مبتدیپسند بودن، آن را به یکی از پرکاربردترین زبانهای برنامه نویسی دنیا تبدیل کرده است.
هر کس که یکبار به یادگیری پایتون فکر کرده باشد، قطعاً این سوال را از خود پرسیده که برای یادگیری پایتون از کجا شروع کنم؟ چگونه با پایتون کار کنیم؟ بعد از یادگیری پایتون چکار کنیم؟ و سوالاتی از این دست که هر کدام به تنهایی میتوانند مانع شروع یادگیری پایتون شوند. مسیری که در ادامه مرور خواهیم کرد، به شما کمک میکند برای تمام سوالاتی که ذهنتان را شلوغ کردهاند، پاسخهای درستی بیابید یا حداقل یافتن پاسخها برایتان سادهتر از قبل شود.
یادگیری پایتون سخت و غیر ممکن نیست. در واقع اگر مسیر درستی را در پیش بگیرید و از منابع خوبی استفاده کنید، میتواند حتی آسان، شیرین و سرگرمکننده باشد. بسیاری از دورههای آموزشی موجود، یادگیری پایتون را بسیار دشوارتر از آنچه که باید باشد، میکنند و بر این اساس پیش میروند که قبل از شروع یک پروژه، باید پایتون را تمام و کمال یاد گرفت. بنابراین، جای تعجب نیست که بسیاری از افراد تسلیم میشوند و نمیدانند که برای یادگیری پایتون از کجا شروع کنند.
سادهترین راه این است که زمان کمتری را صرف به خاطر سپردن سینتکس یا قواعد زبان پایتون کنید. قطعاً یادگیری این موارد واجب است و باید حتماً انجام شود، ولی اگر تمام وقتتان را به این کار اختصاص دهید، پس از مدتی دلزده خواهید شد. توصیه این است که زمان معقولی را به یادگیری این قواعد اختصاص دهید و سپس با استفاده از آنچه که یاد گرفتهاید، پروژه سادهای که از نظرتان هیجانانگیز به نظر میرسد را شروع کنید.
اگر انگیزه لازم و کافی برای یادگیری پایتون را دارید، مطمئن باشید که با تلاش و پشتکار، میتوانید به سطح بالایی از مهارت در پایتون برسید. برای این کار هم باید حوزههای مختلف پایتون را بشناسید و حوزه مورد علاقهتان را انتخاب کنید. پس باید همان چیزی را پیدا کنید که به شما انگیزه میدهد و میدانید که در مورد آن هیجانزده خواهید شد. به این فکر کنید که پس از انجام یک پروژه، چه احساسی خواهید داشت؟
همانطور که اشاره شد، پایتون یک زبان برنامه نویسی همهمنظوره است و حوزههای متنوعی را در بر میگیرد. از علم داده، یادگیری ماشین و علوم کامپیوتر گرفته تا برنامههای موبایل و وبسایتها و بازیها؛ ببینید به کدام یک بیشتر علاقه دارید؟ دوست دارید در نهایت بتوانید یک بازی هیجانانگیز بسازید یا به ساخت رباتی هوشمند فکر میکنید؟
در ابتدای مقاله گفتیم که تا حد امکان، زمان محدودی را به یادگیری قواعد زبان اختصاص دهید. یعنی چندین ماه را صرف انجام این کار نکنید تا پایتون برایتان خسته کننده به نظر نرسد. اما به این معنی نیست که به طور کامل این مرحله را نادیده بگیرید. طبعاً به یادگیری اصول اولیه نیاز خواهید داشت.
در حالت ایدهآل باید حداقل یک ماه را به این مرحله اختصاص دهید. زیرا هر چه زودتر بتوانید روی پروژهها کار کنید، سریعتر یاد خواهید گرفت. در مراحل بعد هر وقت لازم شد همیشه میتوانید به بخشهای لازم مراجعه و موارد مورد نیاز را مجدداً مرور کنید. حتی اگر همه قواعد را همزمان یاد بگیرید، باز هم ممکن است حین انجام پروژه مواردی را فراموش کنید و نیاز باشد دوباره به عقب برگردید.
نکته مهمی که باید در نظر داشته باشید این است که Python 3 را یاد بگیرید نه Python 2. متاسفانه، بسیاری از منابع یادگیری پایتون به صورت آنلاین هنوز پایتون ۲ را آموزش میدهند در حالی که این نسخه دیگر پشتیبانی نمیشود. بنابراین باگها و حفرههای امنیتی آن برطرف نخواهند شد. همچنین در پاسخ به این سوال که چگونه پایتون را نصب کنیم؟ باید گفت وبسایتهای بسیاری نرم افزار Python 3 را برای دانلود به صورت رایگان ارائه میدهند ولی سعی کنید دانلود پایتون را از وبسایت معتبری انجام دهید.
وقتی قواعد اولیه پایتون را یاد گرفتید، پروژه سادهای مثل ساخت یک بازی حدس کلمات، ساخت اپلیکیشن سفارش غذا یا پیشبینی وضعیت آب و هوا با استفاده از یادگیری ماشینی را شروع کنید. به کارگیری دانش فعلیتان به شما کمک میکند تا همه چیزهایی را که یاد گرفتهاید با سرعت بیشتری به خاطر بسپارید. در ابتدا بهتر است با پروژههای ساختاریافته شروع کنید تا زمانی که احساس راحتی کنید و به تنهایی از پس پروژهها برآیید. دورههای آموزش پایتون معمولاً چنین پروژههایی را برای افراد ارائه میکنند ولی در این زمینه از هوش مصنوعی نیز میتوانید کمک بگیرید.
وقتی صحبت از پروژههای ساده و ساختاریافته میشود، هیچ مکان مناسبی برای شروع وجود ندارد. بهترین منابع به انگیزه و همچنین اهدافتان برای برنامه نویسی پایتون بستگی دارد. آیا به علم داده یا یادگیری ماشین علاقه دارید یا میخواهید چیزی خاص مثل یک برنامه یا وبسایت بسازید؟ بنابراین بهتر است پروژه را بر اساس سلیقه و انگیزه خودتان پیدا کنید.
بعد از اینکه چند پروژه ساختاریافته را انجام دادید، وقت آن رسیده است که در مرحلهای جدید و دشوارتر قدم بردارید. البته تا این مرحله، قطعاً با موارد زیادی آشنا شدهاید و تا حد قابل قبولی در این زمینه تجربه دارید. پس میتوانید با کار روی پروژههای مستقل پایتون سرعت یادگیری خود را افزایش دهید و به مرحله جدیدی بروید.
شما فعلاً برای پروژههای بزرگ آماده نیستید و بهتر است با پروژهای کوچک کار خود آغاز کنید. شروع با پروژه کوچک و به پایان رساندن آن، قطعاً باعث میشود احساس بهتری نسبت به خودتان و پیشرفتتان داشته باشید تا اینکه وارد یک پروژه بزرگ شوید که هرگز کامل نمیشود و ناچار بشوید در عین ناامیدی رهایش کنید.
البته پیدا کردن یک پروژه پایتون خوب برای کار کردن ممکن است دلهرهآور باشد.
با این حال در اینجا به چند نکته مهم برای یافتن پروژههای خوب اشاره میکنیم: یک راه حل این است که پروژههایی را که قبلاً روی آنها کار میکردید، گسترش دهید و قابلیتهای بیشتری را به آنها اضافه کنید. همچنین میتوانید پروژههایی را که دیگران ساختهاند پیدا کرده و ببینید که آیا میتوانید آنها را گسترش دهید یا خیر. اما چون این اولین پروژه مستقل خودتان است، شاید بهتر باشد لیست پروژههای پایتون در سایتهای مختلف را بررسی کنید. سایتهای بسیاری پروژههای پایتون را به صورت رایگان ارائه میدهند تا روی آنها کار کنید. وقتی حرفهایتر شدید، صفر تا صد کار را خودتان بر عهده بگیرید. مثلاً به ابزارهایی فکر کنید که باعث میشوند زندگی روزمرهتان سادهتر شود و سپس برای ساخت یکی از آنها دست به کار شوید.
زمانی که موفق شدید روی پروژههای مستقل کار کنید، وقت آن است که با پروژههای دشوارتر خود را بسنجید. به پروژههایی فکر کنید که مهارتهایتان را به چالش کشیده و شما را به سوی رشد سوق میدهند. برای اینکه بدانید با خودتان چند چند هستید، ایدههای مختلفی وجود دارد. مثلاً میتوانید به شخصی تازهکار آموزش دهید که چگونه یکی از پروژههای خود را بسازد یا از خود بپرسید: آیا میتوانم با دادههای بیشتری کار کنم یا پروژههای دشوارتری را مدیریت کنم؟
به خاطر داشته باشید که پایتون به طور مداوم در حال پیشرفت است. تنها چند نفر در جهان حضور دارند که میتوانند ادعای تسلط کامل بر پایتون را داشته باشد و این اشخاص کسانی هستند که پایتون را خلق کردهاند. پس دست از تلاش برندارید و علاقهتان را نادیده نگیرید چون یادگیری پایتون ارزش امتحان کردن را دارد.
پایتون به عنوان یکی از سادهترین زبانهای برنامه نویسی برای افراد مبتدی در نظر گرفته میشود اما تسلط بر آن میتواند دشوار باشد. هر کسی میتواند پایتون را یاد بگیرد، اگر به اندازه کافی تلاش کند ولی تبدیل شدن به یک توسعهدهنده پایتون نیاز به تمرین و صبر زیادی دارد.
وقتی صحبت از یادگیری برنامه نویسی میشود، پایتون به دلیل ماهیت کاربر پسندش بهترین زبان برای شروع است. زیرا سبک کدنویسی بصریتری دارد و مزیتهای بسیاری در اختیار توسعهدهندگان و کاربران نهایی قرار میدهد. پس از گذراندن یک دوره پایتون و مسلطشدن بر این زبان میتوانید وارد بازار کار شوید. بنابراین در پاسخ به این سوال که آیا برای یادگیری پایتون باید حتماً برنامهنویس باشیم؟ باید گفت خیر. برای یادگیری پایتون نیازی نیست حتماً برنامهنویس باشید و فقط به علاقه، انگیزه، اراده و پشتکار نیاز دارید.
یادگیری اصول برنامه نویسی پایتون، از جمله برنامه نویسی شیگرا، نحو پایه پایتون، انواع دادهها، حلقهها، متغیرها و توابع به طور متوسط بین ۵ تا ۱۰ هفته طول میکشد. در نهایت، مدت زمان لازم برای یادگیری، بستگی به میزان تجربه شما در زبانهای برنامه نویسی، توسعه وب، علم داده و سایر زمینههای مرتبط دارد.
در یک دوره آموزشی پایتون مانند BrainStation، مفاهیم اصلی مانند کتابخانهها، فرهنگ لغتها و فهرستها را یاد خواهید گرفت که دانش مورد نیاز برای یک نقش متمرکز بر داده است. آموزش صحیح به شما درک اساسی از Python میدهد که به نوبه خود شما را قادر میسازد تا مفاهیم پیچیدهتری از یادگیری ماشین و علم داده را بیاموزید. با این حال، یادگیری پایتون نسبتا آسان است.
پایتون در انواع مختلف پروژهها و بسیاری از سازمانهای بزرگ از جمله فیسبوک، نتفلیکس، گوگل و آمازون استفاده میشود. همه شرکتهای بزرگ قدرت و تطبیق پذیری آن را دوست دارند؛ بنابراین میتوان انتظار داشت که زبان پایتون همچنان محبوبیت خود را در سراسر جهان افزایش دهد. این روزها، به سختی میتوان شغلی فنی را پیدا کرد که نتوانید پایتون را در آن اعمال کنید و این امر شما را برای هر کارفرما یا مشتری ارزشمندتر از قبل میکند.
بنابراین، اگر به برنامه نویسی پایتون علاقه دارید، هر چه زودتر یادگیری این زبان را شروع کنید، به نفعتان است. پس از فراگیری پایتون، میتوانید در شرکتهای زیادی مشغول به کار شوید و اگر به مهاجرت فکر میکنید، شانس خود را در این زمینه نیز افزایش دهید.
همانطور که پیشتر گفتیم، یادگیری پایتون نسبتاً ساده است و میتوان به تنهایی شروع به یادگیری آن کرد. به علاوه نصب برنامه و اجرای آن روی کامپیوتر یا لپ تاپ نیز دشوار نیست. اگر با مشکل مواجه شدید، یک پایگاه کاربری بزرگ و بسیار پویا برای پایتون وجود دارد که یافتن جامعهای را که مایل به پاسخگویی به سؤالات است، آسان میکند.
برای تسریع در فرآیند یادگیری، تعداد زیادی از توسعهدهندگان مشتاق در دورههای پایتون ثبتنام میکنند که به شما امکان میدهند اصول این زبان را از کارشناسان با تجربه صنعت بیاموزید و تجربهای عملی در نوشتن خطوط کد کسب کنید. اسناد فراوانی هم در Python.org موجود است یا میتوان از وبسایتهایی مانند praktikpython.org یا codingbag.com استفاده کرد که به شما کمک میکنند پایتون را تمرین کنید و بهروز باشید. مشارکت در یک منبع باز مشترک مانند GitHub یا Bootstrap نیز میتواند به شما تا حدود زیادی کمک کند.
با همه این تفاسیر، اگر فکر میکنید به تنهایی از پس یادگیری پایتون بر نمیآیید یا ممکن است اواسط راه کلاً منصرف شوید، توصیه میکنم با دورههای آموزشی پایتون شروع کنید. دورههای بسیاری وجود دارند که با خریداری آنها میتوانید به صورت حرفهای پایتون را یاد بگیرید.
از آنجایی که پایتون به یک زبان برنامه نویسی بسیار محبوب تبدیل شده است، منابع زیادی برای یادگیری آن در دسترس قرار دارد که البته انتخاب بهترین گزینه به انگیزه و رویکرد شما بستگی دارد. طبعاً برنامهریزی نامناسب و انتخاب مسیر اشتباه، باعث میشود یا به طور ناکارآمد یاد بگیرید یا اواسط راه پشیمان شوید که در هر دو صورت، وقت و انرژیتان را هدر دادهاید.
در ادامه به معرفی چند منبع برتر برای یادگیری پایتون میپردازیم. همانطور که گفتیم، اینکه کدام گزینه را انتخاب کنید پیش از هر چیز به نحوه یادگیری شما بستگی دارد. برخی از افراد دوست دارند با مطالعه یاد بگیرند، بنابراین کتاب و مستندات انتخابهای بهتری برای آنها خواهند بود و برخی دیگر ممکن است محتوای مبتنی بر ویدیو را ترجیح دهند. در این میان افرادی هم هستند که ترجیح میدهند با آموزشهای آنلاین شروع کنند و به این شیوه، از دشواری مسیر بکاهند.
یوتیوب بزرگترین پلتفرم ویدیوی آنلاین است که آموزشهای موجود در آن تقریباً تمام موضوعات ممکن را در بر میگیرد. پس جای تعجب نیست که محتوای ویدیویی بسیاری در زمینه آموزش پایتون در آن وجود دارد که همه افراد میتوانند از آنها برای یادگیری استفاده کنند. در این پلتفرم میتوانید ویدیوهای کاملی را پیدا کنید که مفهوم خاصی را به طور کامل توضیح میدهد یا به سراغ فهرستهای پخش متشکل از چندین ویدیو در مورد موضوعات عمومیتر بروید.
ولی اگر به دنبال محتوای ساختارمندتر و سازماندهی شده هستید، بهتر است کانالهای آموزش پایتون را دنبال کنید. TechTFQ یکی از همین کانالها است که ویدیوهای مختلفی از پایتون را به اشتراک گذاشته است. برنامه نویسی با Mosh نیز یکی دیگر از کانالهایی است که آموزشهای پایتون زیادی دارد.
به غیر از این موارد، با کمی گشت و گذار در فضای یوتیوب و جستجوی آموزشهای مختلف، قطعاً میتوانید محتوای باب میلتان را پیدا کنید. اگر مبتدی هستید، به دنبال ویدیوهایی باشید که صفر تا صد پایتون را آموزش میدهند و ویدیوهایشان تمام جزئیات یادگیری این زبان از مبتدی تا پیشرفته را شامل میشوند.
همانطور که میدانید، محتواهای یوتیوب توسط افرادی مثل من و شما ایجاد میشوند و هیچ مرجعی وجود ندارد که محتوای فنی را در این پلتفرم تأیید کند، پس در یافتن ویدیوها دقت زیادی به خرج دهید و مواردی را انتخاب کنید که توسط جامعه یا شرکتهای فناوری معروفی مثل IBM و Google توصیه شدهاند. هر ویدیویی ارزش وقت شما را ندارد.
برای کسانی که ترجیح میدهند پایتون را با مطالعه و کتابخوانی یاد بگیرند، کتابهای زیادی در دسترس هستند. یکی از کتابهای محبوب برای یادگیری پایتون، Python Crash Course اثر اریک متیس است که در آن مفاهیم اولیه برنامه نویسی را یاد خواهید گرفت و این شانس را دارید که پروژههای تحت پوشش کتاب را مرور کنید.
اگر به پایتون برای علم داده علاقه دارید، Python for Data Science for Dummies یک شروع عالی خواهد بود. کتابی در سطح مقدماتی که به شما کمک میکند تا سفر علم داده پایتون خود را شروع کنید.
پایتون به لطف جامعه منبع باز فعالی که دارد، دارای اسناد گستردهای برای یادگیری است. اسناد رسمی معمولاً دارای بهروزترین ویژگیها هستند و مقدار قابلتوجهی از جزئیات را پوشش میدهند. البته ممکن است خواندن آنها کمی دشوارتر باشد ولی اطلاعاتی که در اسناد پوشش داده شده است قطعاً ارزش وقت گذاشتن دارند.
علاوه بر این، لازم نیست تمام اسناد را بخوانید. در واقع، این روش کارآمدی برای یادگیری برنامه نویسی پایتون نیست و ممکن است وقت زیادی از شما بگیرد. با این حال، میتوانید از آن به عنوان مرجع استفاده کنید تا بتوانید به راحتی به آنچه که دنبالش هستید دست یابید.
شاید دورههای آنلاین، بیش از گزینههای دیگر برای یادگیری پایتون مفید باشد. به خصوص برای افرادی که تجربهای در زمینه برنامهنویسی ندارند و قرار است از صفر شروع کنند یا آنهایی که انگیزه لازم برای یادگیری خودکار با استفاده از منابع آنلاین و رایگان را در خود نمیبینند و به بیان سادهتر نیاز دارند با دورههای آنلاین پیش بروند.
کلام آخر اینکه، هر منبعی را که برای یادگیری پایتون انتخاب کنید، قرار نیست طی چند روز آن را انجام دهید یا به سرعت در زمینه پایتون حرفهای شوید. لازمه یادگیری برنامه نویسی، تمرین و مرور مداوم است. پس حتی اگر فقط نیم ساعت میتوانید برای تمرین وقت بگذارید، این کار را هر روز انجام دهید. تمرین عملی یعنی نوشتن کد نیز برای یادگیری هر زبان برنامه نویسی ضروری است. حرفهای شدن در هر مبحثی، خواه برنامه نویسی باشد یا موارد دیگر، فقط و فقط با تمرین به دست میآید.
قبلتر هم اشاره کردیم که پایتون در صنعت فناوری بسیار پذیرفته شده است و به جرات میتوان گفت این زبان در همه جا وجود دارد. بنابراین، اطمینان داشته باشید که پس از یادگیری پایتون، حرفهای درخشان انتظارتان را میکشد. شما مهارتی دارید که به واسطه آن میتوانید فرصتهای شغلی زیادی به دست آورید.
اگر تصمیمتان در مورد یادگیری جدی است و به دنبال بهترین آموزش پایتون هستید، آکادمی همراه اول با دوره برنامه نویسی پایتون زمینهای را فراهم کرده است تا افرادی که فکر شروع یادگیری پایتون را در سر دارند، در مدتزمانی ایدهآل بتوانند به این مهم دست پیدا کنند.
این روزها مرز بین نقشهای مختلف در دنیای تکنولوژی آنقدر باریک شده که حتی افراد حرفهای هم گاهی نمیدانند دقیقاً مدیر محصول کیست و چه کسی مدیر محصول نیست. با اینکه مقالات بسیار زیادی درباره وظایف مدیر محصول، مسیر شغلی، درآمد و مهارتهای مورد نیاز مدیر محصول منتشر شده اما هنوز برای خیلیها این سؤال […]
در سالهای اخیر، هوش مصنوعی پیشرفتهای زیادی داشته است، اما جدیدترین پروژه ایلان ماسک به نام هوش مصنوعی گروک یا همان Grok AI وعدهای برای تغییر چشمانداز این حوزه است. هوش مصنوعی گروک grok یک دستیار هوش مصنوعی است که توسط xAI (شرکت ایلان ماسک) توسعه یافته و بهطور عمیق با پلتفرم X (که قبلاً […]
در بازار جذب و استخدام مدرن، داشتن مدارک تحصیلی معتبر و تخصصهای فنی فقط بخش کوچکی از داستان موفقیت و جلب توجه کارفرماست. کارفرمایان به دنبال افراد هستند که علاوه بر دانش تخصصی، تواناییهای نرم و ویژگیهای شخصی برجستهای داشته باشند که آنها را از دیگر متقاضیان متمایز کند. پس بنابراین اگر میخواهید در مصاحبههای […]
در دنیای امروز، ظهور دستیارهای همهکارهی جدید مبتنی بر هوش مصنوعی مثل دیپسیک ( DeepSeek ) یا چتجیپیتی ( ChatGPT ) به یکی از داغترین موضوعات روز تبدیل شده. طوری که شاید به نظر برسد پیشرفت و دگرگونیهای انقلابی این فناوری به دنیای فیلمهای علمیتخیلی تعلق دارد، اما واقعیت این است که هوش مصنوعی در حال حاضر […]
در دنیای رقابتی امروز، آگاهی و درک چرخه عمر محصول (Product Life Cycle) نهتنها یک مزیت، بلکه ضرورتی انکارناپذیر برای هر کسبوکاری محسوب میشود که به دنبال ماندگاری و رشد در بازار است. چرخه عمر محصول، نقشهای از سفر یک محصول را ترسیم میکند؛ از لحظه تولد و معرفی به بازار تا اوجگیری، بلوغ و […]
کارآموزی یکی از مهمترین گامها برای ورود به دنیای حرفهای کار است. چرا که این دورهها برای افرادی طراحی شدهاند که میخواهند مهارتهای عملی خود را تقویت کرده و تجربه کاری واقعی به دست آورند. اما با اینکه تجربه کارآموزی یک فرصت طلایی به شمار میرود، در بسیاری از موارد با مشکلاتی نیز همراه است […]
آکادمی همراه اول با هدف تربیت، توسعه و توانمندسازی نیروی انسانی در اکوسیستم دیجیتال در تابستان ۹۹ آغاز به کار کرده است. آکادمی به پشتوانهی تجربهی آموزش و توسعهی نیروی انسانی همراهاول میکوشد نیازهای آموزشی عمومی، تخصصی و شکاف میان تحصیلات آکادمیک و فضای کار بابرگزاری مسیرهای شغلی از جمله هوش مصنوعی، تحلیل گر داده ، کارشناس محصول و … پوشش دهد.