1. Книги: - "A Byte of Python" от Swaroop C H: книга идеально подходит для начинающих, она поможет вам быстро освоить основы языка программирования Python. - "Python Crash Course" от Эрика Мэтиза: это очень подробный и практично ориентированный учебник для начинающих, который включает в себя проекты, связанные с созданием игр, визуализацией данных и разработкой веб-приложений. - "Automate the Boring Stuff with Python" от Al Sweigart. Более практический подход к обучению Python, посвященный автоматизации рутинных задач. 2. Обучающие курсы: - "Python для начинающих" от Google: Этот курс отправночная точка для новичков, представляет концепции Python на практических примерах. - "Learn Python" от Codecademy: Этот курс предоставляет интерактивный опыт обучения, который позволяет вам писать Python код прямо в вашем браузере. - "Python для всех" от University of Michigan на Coursera: Начальный уровень, весь курс нацелен на понимание основ Python. - "Программирование на Python" от edX: Курс представлен Московским Физико-Техническим Институтом и включает в себя как базовых, так и продвинутых концепций. Помните, что часто лучший способ обучения - это практика. Поэтому, когда вы изучаете Python, попробуйте работать над небольшими проектами или задачами, чтобы улучшить свое понимание языка.
Лучше всего начать с учебника по Python, например "Изучаем Python" Марка Луца. Этот учебник позволит вам освоить основы языка и изучить различные концепции и модули. Для углубленного изучения вы можете искать другие учебники, которые помогут вам закрыть пробелы в знаниях и улучшить свое понимание языка. Однако, помимо теоретического изучения, также рекомендуется работать над практическими проектами. Найдите себе интересные практические проекты, которые можно реализовать, и попробуйте их повторить несколько раз. Также стоит искать сообщества или людей, которые могут помочь вам с ревью ваших проектов. Это поможет вам улучшить свои навыки и получить обратную связь. И не забудьте делиться своими достойными проектами на GitHub или других подобных платформах, чтобы иметь портфолио, которое может заинтересовать работодателя или заказчика. И наконец, не забывайте прокачивать свои знания и навыки перед каждым собеседованием, устраняйте пробелы, с которыми вы столкнулись.
Можете поискать "учебник Python" и пройти его от начала до конца. Затем можно искать следующий учебник, который покроет пробелы, которые остались после первого. Также можно найти себе пет-проект и попытаться его реализовать несколько раз. Рекомендую выбирать проекты, которые отражают разносторонние возможности Python и могут заинтересовать потенциального работодателя или заказчика. После этого, можно найти людей, которые могут проанализировать и дать рекомендации по пет-проектам. Если у вас есть проекты, которыми вы гордитесь, можно загрузить их на GitHub. Советую также участвовать в собеседованиях и устранять пробелы в знаниях и пет-проектах, которые будут подняты во время этих собеседований.