Tài liệu Sách hayUncategorized

Nguồn tư liệu học lập trình PYTHON hiệu quả cho người mới bắt đầu một cách cơ bản

19/01/2023
7 minutes read

Có nhiều tài nguyên có sẵn để học Python, bao gồm hướng dẫn trực tuyến, sách và video. Một số tài nguyên phổ biến bao gồm:

Bạn cũng nên thực hành những gì bạn đã học được khi làm việc trong các dự án và tham gia các cộng đồng trực tuyến như Python Discord, Reddit và Stack Overflow, nơi bạn có thể nhận trợ giúp và kết nối với những người học và phát triển Python khác.

 

  1. Có nhiều hướng dẫn trực tuyến có sẵn để học Python. Dưới đây là một vài lựa chọn phổ biến:
    • Theo dõi Python của Codecademy (https://www.codecademy.com/learn/learn-python) – Hướng dẫn này bao gồm những điều cơ bản của Python và bao gồm các bài tập tương tác để giúp bạn thực hành những gì bạn đã học.
    • Hướng dẫn cho người mới bắt đầu của Python.org (https://docs.python.org/3/tutorial/index.html) – Hướng dẫn này bao gồm những điều cơ bản của Python và là điểm khởi đầu tốt cho người mới bắt đầu.
    • LearnPython.org (https://www.learnpython.org/) – Trang web này cung cấp nhiều hướng dẫn tương tác bao gồm các khía cạnh khác nhau của Python, từ những điều cơ bản đến các chủ đề nâng cao hơn.
    • Theo dõi lập trình Python của DataCamp (https://www.datacamp.com/tracks/python-programming) – Hướng dẫn này bao gồm những điều cơ bản của Python và bao gồm các bài tập và dự án tương tác để giúp bạn thực hành những gì bạn đã học.
    • SoloLearn (https://www.sololearn.com/Course/Python/) – Hướng dẫn này bao gồm những điều cơ bản của Python và bao gồm các bài tập và câu đố tương tác để giúp bạn thực hành những gì bạn đã học.
    • Coursera: Python cho mọi người Chuyên môn (https://www.coursera.org/specializations/python) – Chuyên môn này được giảng dạy bởi Đại học Michigan và bao gồm tất cả những điều cơ bản của trăn, sẽ giúp bạn có được kiến thức và kỹ năng để viết các chương trình trăn đơn giản.
    • Những tài nguyên này là một nơi tuyệt vời để bắt đầu học Python và chúng sẽ cung cấp cho bạn một nền tảng tốt để tiếp tục học hỏi và phát triển các kỹ năng của bạn.

     

  2. Có rất nhiều sách có sẵn để học Python, đây là một vài lựa chọn phổ biến:
    • Khóa học về sự cố Python: Giới thiệu dựa trên dự án, dựa trên dự án để lập trình bởi Eric Matthes. Cuốn sách này nhằm vào những người mới bắt đầu muốn học Python thông qua các ví dụ và dự án thực tế.
    • Tự động hóa công cụ nhàm chán với Python: Lập trình thực tế cho tổng số người mới bắt đầu của Al Sweigart. Cuốn sách này bao gồm những điều cơ bản của Python và chỉ ra cách sử dụng ngôn ngữ để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại.
    • Thủ thuật Python: Bộ đệm các tính năng Python tuyệt vời của Dan Bader. Cuốn sách này bao gồm một số tính năng ít được biết đến nhưng vẫn rất hữu ích của Python, nhằm ở cấp độ trung cấp đến nâng cao.
    • Fluent Python: Lập trình rõ ràng, súc tích và hiệu quả của Luciano Ramalho. Cuốn sách này nhằm mục đích ở cấp độ trung cấp đến nâng cao và bao gồm các chủ đề nâng cao hơn trong Python như cấu trúc dữ liệu, chức năng và lập trình hướng đối tượng.
    • Học Python, Phiên bản thứ 5 của Mark Lutz. Cuốn sách này là một giới thiệu toàn diện về ngôn ngữ Python, nhằm vào người mới bắt đầu đến cấp độ trung cấp.
    • Python để phân tích dữ liệu: Viết dữ liệu với Pandas, NumPy và IPython của Wes McKinney. Cuốn sách này cho thấy cách sử dụng Python để làm việc với dữ liệu, sử dụng các thư viện phổ biến như Pandas, NumPy và IPython.

    Những cuốn sách này được coi là một trong những tài nguyên tốt nhất để học trăn, chúng cung cấp một nền tảng tốt và giúp phát triển sự hiểu biết về ngôn ngữ và các tính năng của nó.

  3. Có rất nhiều video có sẵn để tìm hiểu Python, đây là một vài tùy chọn phổ biến cho người mới bắt đầu:
    • Hướng dẫn Python cho người mới bắt đầu [ Khóa học đầy đủ ] Tìm hiểu Python để phát triển web bằng freeCodeCamp.org – Khóa học video này bao gồm những điều cơ bản của Python và bao gồm các bài tập tương tác để giúp bạn thực hành những gì bạn đã học.
    • Hướng dẫn Python cho người mới bắt đầu tuyệt đối của Corey Schafer – Loạt video này bao gồm những điều cơ bản của Python và bao gồm các giải thích về các khái niệm chính và thực tiễn tốt nhất.
    • Hướng dẫn Python: Python cho người mới bắt đầu bằng cách lập trình với Mosh – Hướng dẫn bằng video này bao gồm các điều cơ bản của Python, bao gồm các loại dữ liệu, biến và cấu trúc điều khiển.
    • Tìm hiểu Python – Khóa học đầy đủ cho người mới bắt đầu bằng Codecademy – Khóa học video này bao gồm những điều cơ bản của Python và bao gồm các bài tập tương tác để giúp bạn thực hành những gì bạn đã học.
    • Hướng dẫn Python cho người mới bắt đầu [ 2019 ] bằng Trung tâm lập trình – Hướng dẫn bằng video này bao gồm những điều cơ bản của Python và bao gồm giải thích về các khái niệm chính và thực tiễn tốt nhất.
    • Tìm hiểu Python từ đầu bởi Eduonix Learning Solutions – Hướng dẫn bằng video này nhằm vào người mới bắt đầu và bao gồm các điều cơ bản của Python, bao gồm các loại dữ liệu, biến và cấu trúc điều khiển.

    Những video hướng dẫn này rất dễ thực hiện và cung cấp một giới thiệu tốt về những điều cơ bản của Python, làm cho nó trở thành một điểm khởi đầu tuyệt vời cho người mới bắt đầu. Chúng là một cách tuyệt vời để hình dung và hiểu các khái niệm, cũng như cho phép bạn tạm dừng và tua lại khi cần thiết.

  4. Python là ngôn ngữ phổ biến cho các dự án trí tuệ nhân tạo ( AI ) và học máy ( ML ). Dưới đây là một vài ví dụ về cách Python được sử dụng trong các ứng dụng AI:
    1. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên ( NLP ): Các thư viện Python như NLTK và spaCy thường được sử dụng để xây dựng các mô hình NLP có thể hiểu và xử lý ngôn ngữ của con người. Ví dụ: các thư viện này có thể được sử dụng để xây dựng các chatbot, hệ thống phân tích tình cảm và các công cụ dịch ngôn ngữ.
    2. Tầm nhìn máy tính: Các thư viện Python như OpenCV và hình ảnh scikit thường được sử dụng để xây dựng các mô hình tầm nhìn máy tính có thể hiểu và phân tích hình ảnh và video. Các thư viện này có thể được sử dụng để xây dựng các ứng dụng như phát hiện đối tượng, nhận dạng khuôn mặt và phân loại hình ảnh.
    3. Machine Learning: Các thư viện Python như scikit-learn, TensorFlow và PyTorch thường được sử dụng để xây dựng các mô hình ML có thể học hỏi từ dữ liệu và đưa ra dự đoán. Các thư viện này có thể được sử dụng để xây dựng các ứng dụng như hệ thống khuyến nghị, phân tích dự đoán và phát hiện dị thường.
    4. Robotics: Các thư viện Python như ROS ( Hệ điều hành robot ) và PyRobot thường được sử dụng để điều khiển và lập trình robot. Các thư viện này có thể được sử dụng để xây dựng các ứng dụng như xe tự hành, máy bay không người lái và cánh tay robot.

    Đây chỉ là một vài ví dụ về cách Python được sử dụng trong các ứng dụng AI và ML, có nhiều cách khác mà Python có thể được sử dụng để xây dựng các hệ thống thông minh. Python có một cộng đồng rộng lớn và tích cực, liên tục tạo ra các thư viện và công cụ mới để hỗ trợ phát triển các dự án AI và ML, khiến nó trở thành một lựa chọn tuyệt vời để xây dựng các ứng dụng thông minh.

  5. Ví dụ về ứng dụng PYTHON trong phân tích dữ liệu qua đoạn mã nguồn sau:
    Python là một lựa chọn phổ biến để phân tích dữ liệu do có nhiều thư viện và công cụ. Dưới đây là một ví dụ về mã Python thực hiện phân tích dữ liệu cơ bản bằng thư viện phổ biến Pandas:

    import pandas as pd

    # Load data into a DataFrame
    df = pd.read_csv(“data.csv”)

    # Print the first 5 rows of the DataFrame
    print(df.head())

    # Get statistical summary of the numerical columns
    print(df.describe())

    # Group data by a column and calculate the mean of each group
    grouped_data = df.groupby(“column_name”).mean()
    print(grouped_data)

    # Plot the data
    import matplotlib.pyplot as plt
    df.plot(kind=’scatter’, x=’column_x’, y=’column_y’)
    plt.show()

    Mã này sử dụng thư viện Pandas để tải tệp CSV vào DataFrame, đây là cấu trúc dữ liệu mạnh mẽ cho phép dễ dàng thao tác và phân tích dữ liệu. Sau đó, mã in 5 hàng đầu tiên của DataFrame, nhận được một bản tóm tắt thống kê về các cột số và nhóm dữ liệu theo một cột và tính giá trị trung bình của mỗi nhóm. Cuối cùng, mã sử dụng thư viện Matplotlib để vẽ dữ liệu.

    Đây chỉ là một ví dụ đơn giản về cách Python có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu và có nhiều thư viện và công cụ khác có sẵn để thực hiện các tác vụ phân tích dữ liệu nâng cao hơn, chẳng hạn như NumPy cho các tính toán số, Seaborn để trực quan hóa dữ liệu và Scikit-learn cho việc học máy.

19/01/2023
7 minutes read
Back to top button