Rivalry2

HTML Diff

0 added 0 removed

Original 2026-01-01

Modified 2026-02-21

1 <a>#статьи</a>

2 <ul><li>21 май 2025</li>

3 <li>0</li>

4 </ul>Отдел продаж проклял нас за эту статью! От вас - пара часов в день, от нас - список бесплатных материалов для входа и прокачки в Python.

5 Иллюстрация: Альберто Блинчиков для Skillbox Media

6 Кандидат философских наук, специалист по математическому моделированию. Пишет про Data Science, AI и программирование на Python.

7 <a>Python</a> - основной язык в data science и один из трёх главных языков в веб-разработке - наряду с PHP и JavaScript. Кроме того, он широко используется для администрирования сетей, автоматического тестирования, создания приложений и даже 3D-анимации.

8 <ul><li><a>Для каких задач подходит Python</a></li>

9 <li><a>5 проектов на Python</a></li>

10 <li><a>Для чего нужен Python</a></li>

11 <li><a>Сколько зарабатывают Python-разработчики</a></li>

12 </ul>Ко всему прочему, Python считается лёгким в изучении: у него<a>десятки тысяч</a>подключаемых библиотек на все случаи жизни, глобальное сообщество разработчиков и нереальное количество учебных материалов.

13 Так что если вы решаете, с какого языка вам вкатиться в программирование с нуля, то Python - ваш кандидат! А в этом самоучителе расскажем, как освоить Python самостоятельно и бесплатно:

14 <ul><li><a>С чего начать обучение</a></li>

15 <li><a>Основы языка программирования</a></li>

16 <li><a>Пишем первое приложение</a></li>

17 <li><a>Python для data science</a></li>

18 <li><a>Что в итоге</a></li>

19 </ul>Изображение: SacroHelgo / Wikimedia CommonsМы собрали для вас ссылки на обучающие материалы, которые накопились за годы работы Skillbox Media. Они бесплатны и разбиты по трём направлениям:основы, приложения, data science. Внутри каждого направления статьи отсортированы по возрастанию сложности: от простых до заковыристых.

20 Как вам выучить Python по нашим материалам:

21 <ul><li>Читаете статьи.</li>

22 <li>Смотрите видео.</li>

23 <li>Повторяете за преподавателем или автором.</li>

24 <li>Гуглите, если что-то совсем не получается.</li>

25 <li>Вбиваете в Telegram слово "Python" и присоединяетесь к лучшим чатам, где опытные питонисты смогут ответить на любой ваш вопрос - если захотят, конечно.</li>

26 </ul>Настало время добрых советов - часть из них могут показаться банальными, но они и правда работают!

27 Выделите на занятия 1-2 часа ежедневно, чтобы знания не успевали выветриваться (согласно<a>кривой забывания</a>), и постарайтесь продержаться в таком темпе три недели - говорят, за этот срок<a>вырабатывается привычка</a>.

28 Не бойтесь ошибок. Их будет много - и в процессе обучения, и когда вы станете настоящим программистом. Воспринимайте ошибки как повод впасть в депрессию узнать что-то новое. Цикл вашего обучения должен выглядеть приблизительно так:

29 <ul><li>Проба.</li>

30 <li>Ошибка.</li>

31 <li>Google, чат или помощь друга.</li>

32 <li>Исправление ошибки.</li>

33 <li>GO TO п. 1.</li>

34 <li>???</li>

35 <li>Воскресенье PROFIT!</li>

36 </ul>Только учтите: статьи и вебинары могут не отражать самые новые фишки языка. Что-то могло измениться: исчезли команды, обновились библиотеки, сервисы стали другими. Это не помешает учиться, но в каких-то мелочах придётся разобраться самостоятельно - и да, это часть ежедневной работы программиста.

37 С помощью нашего самоучителя Python вы изучите язык на базовом уровне: установка интерпретатора, синтаксис языка, импорт библиотек, основные типы данных и операции над ними. Кстати, этого вполне достаточно, чтобы создавать довольно сложные и полезные программы - и стать начинающим разработчиком.

38 Программировать на Python можно на своём компьютере, скачав и установив дистрибутив (рекомендуем пакет<a>Anaconda</a>или среду разработки<a>PyCharm</a>), либо в браузере с помощью специальных сервисов (например,<a>Google Colab</a>).

39 <ul><li><a>Как запустить Python на Linux, Windows, macOS</a></li>

40 <li><a>Как использовать сервис Google Colab</a></li>

41 <li><a>PyCharm: как её установить и использовать</a></li>

42 </ul>Путь питониста начинается с основных операторов, базового синтаксиса языка и установки библиотек. Чтобы изучить Python с нуля, советуем начать с этих материалов:

43 <ul><li><a>График курса доллара в Anaconda</a>. Установим дистрибутив Anaconda, изучим синтаксис и нарисуем график курса доллара.</li>

44 <li><a>Типы данных в Python</a>. Когда с языком познакомились, пора узнать, что такое типы данных и какие они бывают в Python.</li>

45 <li><a>Облако слов на Python</a>. Нарисуем облако самых частотных слов со страницы "Википедии" прямо в браузере с помощью Google Colab.</li>

46 <li><a>Устанавливаем библиотеку в Python</a>. Основные способы: ручная установка, с помощью easy install и самый популярный - c помощью утилиты PIP.</li>

47 <li>Вебинар "<a>Рисуем дерево с помощью Python</a>". Изучим чуть больше команд и функций, разберёмся с циклами и условиями, импортируем библиотеку для рисования.</li>

48 </ul>Списки - самый популярный тип данных, с которым вы будете работать большую часть своего времени, поэтому стоит узнать, что это такое. Начинающий Python-разработчик должен знать:

49 <ul><li><a>Списки в Python</a>. Начинаем, конечно же, с основ и разбираемся, как устроены списки.</li>

50 <li><a>Удаляем элемент из списка в Python</a>. Узнаём о четырёх способах удаления элемента из списка.</li>

51 <li><a>Методы append () и extend () в Python</a>. Разбираемся, в чём различия двух методов добавления элементов в список.</li>

52 <li><a>Преобразование списка в строку</a>. Ещё полезно знать, как разные типы данных можно переделывать в другие - например, списки в строки.</li>

53 <li><a>11 вопросов про списки</a>. Если на собеседовании вас начнут гонять по этому типу данных, вы не потеряетесь.</li>

54 </ul>Постмодернисты говорили: мир как текст и текст как мир. Это особенно актуально в программировании - в том числе на Python. Поэтому важно уметь работать со строками.

55 <ul><li><a>Форматированные строки на примерах</a>. Разбираем удобный и наглядный способ вывода строк.</li>

56 <li><a>Объединение строк</a>. Их вечно приходится объединять, поэтому пора узнать самые эффективные методы.</li>

57 <li><a>Регулярные выражения</a>. Они полезны, когда вам нужно проанализировать и обработать строки.</li>

58 </ul>Хороший программист - любопытный программист. Знание фишек и неочевидных нюансов языка - один из признаков хорошего программиста, даже начинающего.

59 <ul><li><a>Генераторы в Python: что это и зачем они нужны</a>. Одна из характерных фич Python - создание сложных объектов буквально в 1-2 строки. В этом помогут и генераторы.</li>

60 <li><a>15 коротких программ на Python</a>. Короткие и понятные программы позволяют лучше понять язык.</li>

61 <li><a>Библиотека collections</a>. Инструменты, которые вы будете постоянно использовать в разработке.</li>

62 <li><a>Vim как IDE для Python</a>. Если вы хотите стать хардкорным разработчиком, то скорее учите Vim. Он круто выглядит, быстро работает и имеет кучу классных фишек.</li>

63 </ul>Python снисходителен к новичкам - потому что позволяет решать какие-то задачи довольно небрежно, жертвуя чистотой кода в обмен на скорость разработки. Но это не значит, что правильного и красивого решения не существует.

64 <ul><li><a>Корректное объединение строк в Python</a>. Да, можно просто объединять строки с помощью знака +, но это не лучший способ.</li>

65 <li><a>Декораторы: что отвечать на собеседовании</a>. Функция, которая изменяет (декорирует) другую функцию. Звучит перспективно!</li>

66 <li><a>Случайные числа в Python</a>. Случайностей не бывает, особенно в Python. Или…</li>

67 <li><a>Рефакторинг кода в Python</a>. Большая часть работы программиста - не написание нового кода, а чтение и переделка (рефакторинг) старого. Будем же делать это правильно!</li>

68 <li><a>Рекурсивные функции</a>. Функции могут вызывать сами себя. Это называется "рекурсия". Разбираемся, как она работает и где бывает полезна.</li>

69 </ul>Однажды вы увидите, что ваши программы становятся всё больше и больше, а их поддержка становится сложнее. Тогда вы задумаетесь, как это всё исправить. Ответ простой - используйте ООП.

70 <ul><li><a>ООП в Python</a>. Наверное, самая важная тема из всех остальных. Вы узнаете, что такое объекты и классы, и научитесь писать лаконичный код.</li>

71 <li><a>Создаём "Змейку" на Pygame</a>. Попробуйте закрепить знания и переписать код игры по принципам ООП. Уверены, что у вас получится.</li>

72 </ul>Чтобы глубже изучить тему ООП, советуем также прочитать наши статьи о главных концепциях этой парадигмы:

73 <ul><li><a>Классы и объекты</a>. Базовые элементы всего ООП, от которых строится всё остальное.</li>

74 <li><a>Особенности работы с объектами</a>. Нюансы при работе с объектами.</li>

75 <li><a>Инкапсуляция и модификаторы доступа</a>. Доступ к методам внутри объектов иногда нужно защищать, делается это с помощью инкапсуляции и модификаторов доступа.</li>

76 <li><a>Перегрузка методов и операторов</a>. Приём в объектно-ориентированном программировании, который позволяет определить несколько методов с одним и тем же названием.</li>

77 <li><a>Полиморфизм</a>. Более подробно про перегрузку на концептуальном уровне.</li>

78 <li><a>Наследование и ещё немного полиморфизма</a>. Избавляемся от дубликатов кода и делаем проекты ещё лаконичнее.</li>

79 <li><a>Абстрактные классы и интерфейсы</a>. Удаляемся от всех материальных вещей и думаем абстрактными идеями - или абстрактными классами и интерфейсами в случае ООП.</li>

80 </ul>Кадр: фильм "Мстители. Война бесконечности"Лучшего способа обучения, чем многократное повторение за учителем, пока что не придумали. Повторяйте все действия за нашими преподавателями, и вы научитесь работать в PyCharm, взламывать пароли и создавать настоящие мессенджеры.

81 Можно проматывать и ускорять видео, пересматривать сложные места - записи именно для этого и сделаны.

82 Анастасия Борнева, ведущий исследователь данных в Сбербанке, демонстрирует процесс создания нескольких простых программ в PyCharm. Бонусом - советы по началу карьеры в Python.

83 Никита Левашов, технический директор в <a>Lia</a>, учит основам хакинга на Python.

84 <ul><li>В первый день вы вспомните основы Python и напишете простую программу - парсер паролей.</li>

85 <li>Во второй день изучите работу с файлами и сетью, а также закодите утилиту для автоматического подбора паролей.</li>

86 <li>На третьем, итоговом, занятии Никита разберёт домашние задания - можно будет сравнить со своими решениями.</li>

87 </ul>Алексей Коновалов, старший разработчик "ООО МТС-Диджитал", показывает, как написать мессенджер на Python.

88 <ul><li>Традиционно первый день посвящён основам языка и написанию простой программы.</li>

89 <li>Во второй день вы напишете ещё одну программу, сделаете формы регистрации пользователей и настроите отправку и получение сообщений.</li>

90 <li>В третий день Алексей рассказывает о пользовательском интерфейсе и подводит итоги.</li>

91 </ul>Парсинг - это когда мы собираем данные с сайтов и потом что-то с ними делаем, например анализируем или создаём базу данных.

92 <ul><li><a>Парсинг сайта вместе с Python и библиотекой Beautiful Soup</a></li>

93 <li><a>Парсим данные в Telegram на Python</a></li>

94 <li><a>Чат-боты в Telegram на Python</a></li>

95 </ul>На Python можно и приложения с графическим интерфейсом писать. Делать это удобно, потому что:

96 <ul><li>Python - простой и понятный язык;</li>

97 <li>в Python есть много инструментов, которые ускорят разработку;</li>

98 <li>вы всегда сможете найти ответ на свой вопрос.</li>

99 </ul>Наверняка кто-то уже написал статью о причинах популярности Python среди дата-сайентистов. Эти причины нам, по правде сказать, не слишком важны, просто запомним, что на данный момент Python главный язык в науке о данных.

100 Изображение: Public DomainОдна из сильных сторон Python - это то, что настоящую модель машинного обучения можно закодить буквально в пару десятков строк, а то и меньше. И, разумеется, чтобы написать эти строки, глубокое знание Python не требуется.

101 <ul><li><a>Галопом по Python: языковой минимум для начинающего дата-сайентиста</a></li>

102 <li><a>Первичное преобразование данных: использование библиотеки Pandas</a></li>

103 <li><a>Работаем с Pandas: основные понятия и реальные данные</a></li>

104 <li><a>Библиотека NumPy: всё, что нужно знать новичку</a></li>

105 <li><a>Ваша первая модель машинного обучения</a></li>

106 </ul>Михаил Овчинников, директор по разработке в лондонской компании Noon Academy, научит вас делать умных чат-ботов.

107 <ul><li>В первый день познакомимся с архитектурой будущего чат-бота, узнаем, что такое NLU, а также, как обычно, освежим в памяти основы Python.</li>

108 <li>Во второй день научим чат-бота понимать текст. Для этого подготовим данные, превратим слова в числа, обучим модель и встроим её в чат-бота.</li>

109 <li>На третий день создадим телеграм-бота и запустим наконец-то наше приложение. Восстание машин уже близко!</li>

110 </ul>Уже знакомый нам Никита Левашов покажет, как сделать приложение с нейронкой внутри.

111 <ul><li>Первый день: основы Python для работы с нейросетью, работа в Google Colab, что такое компьютерное зрение.</li>

112 <li>Второй день: обучение модели распознаванию объектов.</li>

113 <li>Третий день: написание приложения, подключение его к стриму.</li>

114 </ul>Вдумчивое освоение указанных материалов даст вам достаточно навыков, чтобы претендовать на позиции стажёра или, если повезёт, даже джуниора, в зависимости от требований в конкретной компании.

115 Самое главное - не останавливаться. Путь программиста - это путь постоянного обучения, и Python-программисты не исключение. Эта статья - лишь начало вашего путешествия в огромный мир IT. Заметим, что совершенно необязательно входить в него в одиночестве.

116 <a>Курс с трудоустройством: "Профессия Python-разработчик + ИИ" Узнать о курсе</a>