Pythontutor (Питон тьютор)

Инструкция по использованию сервиса

Чтобы воспользоваться услугой, вам необходимо найти кнопку входа для авторизованных пользователей и нажать на нее. Он находится в правом верхнем углу.

В общем, вы можете пользоваться сервисом без регистрации. Для этого нажмите кнопку «Продолжить», которая находится внизу в левой части ресурса. Если вам нужно войти или зарегистрироваться, вам нужно нажать кнопку в правом верхнем углу. После этого появится форма, принципы составления которой существенно не отличаются от других сайтов.

Тестирование

Автоматизация тестирования с помощью Selenium и Python (Stepik, 26 уроков) — научитесь писать самотестирование, использовать тестовые фреймворки и работать с git и GitHub.

Модульное тестирование на Python. Протестируйте код (YouTube, 354 лайка и 8 дизлайков) — протестируйте код от и до.

Pytest: введение в самотестирование (YouTube) — расскажет, как работать с библиотекой pytest.

Эффективное тестирование с помощью pytest (YouTube) — узнайте, как тестировать с помощью pytest.

Python Testing: An Easy Start (YouTube) — пошаговые инструкции с примерами: как тестировать, что тестировать, как тестировать.

Телеграм-каналы

Библиотека тестировщика (2000 участников) — полезные материалы обо всем, что может быть интересно тестировщику.

QA_PRO (3,5 тыс. Участников) — информация для профессиональных тестировщиков и QA-инженеров.

Серьезный тестировщик (26 тысяч участников) — канал для тестировщиков и QA. Чат для новичков здесь.

Testing and Life (1 тысяча участников) — канал о тестировании, работе, обучении и обо всем, что между ними.

Дополнительную полезную информацию вы можете получить на нашем телеграмм-канале Pythonist Library».***

Скорее всего, несколько курсов из нашей подборки уже добавлены в закладки в вашем браузере. Однако у них есть недостатки: все материалы заносятся в реестр, и если возникнет вопрос, придется гуглить и тратить время на поиски ответа; Кроме того, нет никакой помощи в поиске работы. И еще один факт: многие проходят бесплатные курсы, но не все устраиваются на работу. Можете взять количество: пройдите дюжину курсов и .. позвольте себе увлечься собеседованиями. GeekBrains, онлайн-платформа для обучения, принимает на работу после окончания учебы и сейчас набирает сотрудников в отдел разработки Python. Зачем платить, ведь знания везде дают более-менее одинаково? Чтобы получить гарантированное предложение.

Плюсы и минусы данной системы обучения

Начнем с недостатков, так как недостатков у системы меньше, чем достоинств:

• отсутствие живого общения с учителем;
• слабая активность сообщества в ВК.

На этом, пожалуй, все недостатки системы и заканчиваются. Переходим к плюсам:

• интерактивное руководство включает весь базовый синтаксис языка программирования Python;
• Репетитор Python содержит огромное количество задач и ответов на них, варианты решения;
• код можно запустить и протестировать в браузере; доступно пошаговое выполнение кода;
• информация представлена ​​просто и понятно, что крайне важно для новичков.

После успешного решения проблемы вы получите другие решения

Остальные преимущества тренировочной программы настолько очевидны, что описывать их нет смысла. Попробуйте, и вы сами убедитесь, что это один из самых интересных онлайн-уроков.

Этот сайт для тех, кто хочет изучить Python с нуля. Ввод и вывод кода, а также его результаты выполняются прямо в браузере. Это сделано для того, чтобы новички могли практиковаться в Интернете, не будучи привязанными к установленной среде разработки, компилятору и другим инструментам.

В контексте обучения это большое преимущество, потому что тогда студент может учиться с любого компьютера, на котором есть браузер и подключение к Интернету.

Машинное обучение

Введение в науку о данных и машинное обучение (Stepik, 30 уроков) — подробно рассказывает о теории и учит, как работать с библиотеками pandas и numpy.

Машинное обучение (Степик, Урок 71) — узнайте, как обрабатывать данные, и научитесь создавать модели машинного обучения.

Быстрый старт в искусственный интеллект (Степик, 23 урока) — четыре модуля разобраны: машинное обучение, компьютерное зрение, обработка естественного языка, математические идеи в анализе данных и искусственный интеллект.

Нейронные сети (Stepik, 24 урока) — объясняет алгоритмы, лежащие в основе нейронных сетей, и их практическое применение.

Нейронные сети и компьютерное зрение (Степик, 37 уроков) — первые шаги в компьютерном зрении с помощью методов машинного обучения. Этот курс получил премию Stepik Awards 2019».

Deep Learning: Basic Flow (Stepik, 39 уроков) — обеспечивает основу для высшей математики и Python.

Analysis with panda (Stepik, 10 уроков) — Анализ с помощью библиотеки panda на Python

Введение в искусственный интеллект (Coursera, 23 видео) — популярно по искусственному интеллекту.

Специализация в области машинного обучения и анализа данных (Coursera, 6 курсов) — ознакомьтесь с математическим анализом, научитесь комментировать и делать выводы из данных, а также приобретите другие необходимые математические знания.

Введение в машинное обучение (Coursera, 31 видео) — изучите основные типы задач, решаемых машинным обучением: классификация, регрессия и кластеризация.

OpenDataScience и Mail.ru Group Machine Learning Course (YouTube, 10 уроков) — рассказывают о классификации, регрессиях, временных рядах, увеличении градиента и т.д.

Машинное обучение НИУ ВШЭ (YouTube, 61 видео) — курс машинного обучения для выпускников НИУ ВШЭ.

Машинное обучение (YouTube, 22 видео) — курс от Школы анализа данных Яндекса.

Телеграм-каналы

Библиотека Data Scientist: полезные материалы по всему, что может заинтересовать специалиста по данным.

обзоры статей Gonzo ML — обзоры статей о машинном обучении.

Мир машинного обучения — последние новости от AI и ML.

Hey Machine Learning — новости, кейсы, разбор интересных проектов из мира AI.

NeuroHive — Neural Networks — канал о нейронных сетях и новейших методах машинного обучения.

addmeto — новости из мира искусственного интеллекта и машинного обучения.

Наука о данных и все, что между ними — простым языком об аналитике данных, машинном обучении и обо всем, что между ними.

OpenDataScience UR — Объявления о событиях в области науки о данных.

Машинное обучение: актуальная информация из мира машинного обучения, нейронных сетей.

Data Science Chat (4,5 тыс. Участников) — чат о Data Science.

Neural Networks (AI Community) (2,7 тыс. Участников) — чат о нейронных сетях.

AI / Big Data / Machine Learning (5 тыс. Участников) — чат о Data Science, Big Data, AI, ML.

Веб-разработка

Django (YouTube, 52 видео) — исчерпывающий курс по фреймворку Django. Также поставьте капчу.

Разработка сайта на Django (YouTube, 12 видео) — Гоша Дударь рассказывает, как создать свой первый сайт. Также есть курс в коротком полуторачасовом формате.

Учебное пособие по Django | Django Docker Nginx Gunicorn (YouTube, 30 мин.) — Узнайте, как обернуть проект Django в докере и настроить обработку запросов для nginx и gunicorn.

Бэкэнд Django (YouTube, 10 уроков) — хорошая презентация.

Протестируйте в Django (YouTube, 148 лайков и 2 дизлайка) — протестируйте свой проект django и узнайте макет модуля.

Learning Flask (YouTube, 3 видео) — Создайте веб-блог.

Flask: создайте простое веб-приложение на Python (YouTube, 15 мин.) — создайте простое веб-приложение с модулями ввода.

Телеграм-каналы

Python / django — размещайте ссылки на руководства.

Django ru (4,2 тыс. Участников) — Чат на русском на Django

Django (800 участников) — чат Django.

Python Flask (1,5 тыс. Участников) — чат Flask.

Преимущества и недостатки этого способа обучения

Хотя у этой системы есть много преимуществ, недостатки значительны. Итак, начнем с них.

1. Отсутствие живого общения с реальным человеком.
2. Сообщество приложения Вконтакте также недостаточно активно.

хорошо, что на этом недостатки системы заканчиваются. Плюсов еще много:

1. Интерактивность. Учебник охватывает все основные аспекты языка программирования.
2. Учебник предлагает множество проблем и ответов на них. Доступно более сотни заданий разного уровня сложности. Поэтому сайт подходит как для новичков, так и для тех, кто уже много узнал о Python.
3. Поддержка выполнения кода, чтобы учащийся мог определять значения переменных во время выполнения и так далее. Если при запуске кода возникнет ошибка, программа сообщит вам на русском языке и сообщит, что нужно сделать, чтобы ее исправить.
4. Простое представление информации.

Чтобы убедиться, что список положительных сторон онлайн-переводчика выходит за рамки этих преимуществ, попробуйте запустить это руководство онлайн.

Этот сайт подходит не только для тех, кто хочет изучить Python с нуля, но и для тех, кто уже является опытным разработчиком на этом языке. Причина в том, что это не просто учебник, а полноценный онлайн-интерпретатор, который можно использовать где угодно.

Например, вам нужно срочно внести изменения в код или протестировать идею. Для этого нужно просто записать нужный фрагмент и посмотреть, что получится в итоге.

Его огромным преимуществом также является то, что его можно запускать прямо в браузере. То есть позволяет тестировать свой код не только где угодно, но и на любом устройстве с любой операционной системой. У вас может быть компьютер с Windows, Mac или Linux. Все эти платформы поддерживаются онлайн-переводчиком. Все, что вам нужно, это подключение к Интернету.

Ответы на часто задаваемые вопросы

Поскольку PythonTutor — популярная платформа для обучения программированию, у тех, кто ее использует, возникает много вопросов. Давайте их рассмотрим.

Что необходимо знать, чтобы пройти курс?

В общем, ничего особенного. Вопреки распространенному заблуждению о том, что для программирования необходимо знать математику на высшем уровне, это совсем не так. Достаточно иметь базовые знания в этой области, а также уметь пользоваться компьютером на уровне «выйти в Интернет».

Все остальные навыки будут приобретены в процессе обучения.

Какие знания предоставляет курс?

Курс, представленный на сайте, не направлен на сверхглубокие знания. Тем не менее, все базовые навыки и ключевые компетенции будут на месте. И уже с этого «мостика» можно начинать углублять тему программирования.

То есть курс поможет не только освоить азы, но и определиться, куда идти дальше. По окончании обучения человек поймет следующие темы:

1. Что такое список, как им управлять, каковы элементы списка.
2. Какие типы данных существуют и как с ними работать.
3. Что такое ввод и вывод данных?
4. Выполняйте вычисления в программах, написанных на Python.
5. Условия и способы их проверки на истинность или ложь.
6. Циклы и их использование.
7. Использование строковых типов данных.
8. Понятие о наборах: что это такое и как с ними работать.
9. Какие бывают словари.

Поэтому список тем, освещаемых на этом сайте, довольно длинный. И самое главное, каждый из них содержит фрагменты кода, которые можно изменять, интегрировать и экспериментировать.

Есть отдельная кнопка запуска, программа начинает выполнение кода. Если после экспериментов обнаруживается ошибка, она выдается. А все полученные знания можно закрепить с помощью домашних заданий. По каждой теме (а их всего 11) представлено довольно большое количество разных заданий. Зарегистрированные пользователи также могут отправлять задачи на рассмотрение. Одним словом, функций действительно много.

Необходимо ли знание английского языка?

В частности, для использования этой услуги не требуется знание английского языка. Однако в программировании этот навык будет очень полезен. Например, если вы работаете в аутсорсинговой компании (которая зарабатывает больше всего), английский язык является основным требованием, если вы хотите быть менеджером проекта или руководителем группы.

Есть 10 причин, по которым вам нужно знать английский в IT:

1. Карьера. Необязательно искать аутсорсинговую компанию в вашей стране. Найти работу в иностранной IT-компании можно не выходя из дома. На самом деле в большинстве случаев он программируется удаленно, периодически обзванивая зарубежных партнеров по видеосвязи. И, конечно, зарплаты в зарубежных компьютерных компаниях еще выше, хотя бы потому, что для них эти деньги — копейки, а для нас — баснословные деньги, на которые можно действительно жить в роскоши.
   Английский язык делает человека более желанным для работодателей.
2. Командировки. Возможно, вам придется уехать за границу. Это не просто прекрасная возможность продвинуться по карьерной лестнице. Любая командировка — это возможность расширить свое мировоззрение, побывать в других странах за счет организации.
3. Английский — это язык Интернета. Англоязычное сообщество Python намного больше, чем русскоязычное. Кроме того, литература высочайшего качества на этом языке также написана на английском языке.
4. Умение идти в ногу со временем. ИТ очень быстро развиваются. Фактически, все языки программирования сделаны так, чтобы выглядеть как стандартный английский. Поэтому, если вы хотите легко выучить какой-либо язык, это будет очень легко сделать со знанием английского.
5. Английский язык является официальным языком в 53 странах. Вы можете наладить взаимодействие со всеми из них и получать прибыль. Дешевая рабочая сила может быть нанята в бедных странах. Вы можете принимать заказы от богатых. И маржа будет действительно огромной.
6. Доступ в лучшие университеты мира.
7. Тренировки мозга. Английский язык сам по себе является хорошей тренировкой для мозга. Это уже научно доказано. А интеллект для программиста — самая важная составляющая. Кроме того, у людей, знающих более одного языка, возрастные изменения мозга, связанные с нарушением памяти и интеллекта, происходят намного позже. Кстати, у программистов такая же история. В конце концов, даже язык программирования — это язык. Так что это полезно только для здоровья.
8. На изучение английского уходит всего полчаса в день.
9. Английский — это язык медиаиндустрии. Кто знает, может быть, вас пригласят в пищевую ИТ-компанию, которая производит товары для прослушивания музыки, просмотра фильмов и другого мультимедийного контента.
10. это просто весело.

Поэтому английский не нужен для начала. Но без него вы не сможете построить карьеру. Итак, знаете ли вы английский или нет, начать работу с Python с Pythontutor вполне реально. Ну тогда — учись.