Lượng thời gian cần thiết để học Python sẽ phụ thuộc vào mục tiêu của bạn. Hãy đọc tiếp để biết các mẹo về cách tối đa hóa việc học của bạn.
Nói chung, phải mất khoảng hai đến sáu tháng để tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản của Python . Nhưng bạn có thể học đủ để viết chương trình ngắn đầu tiên của mình chỉ trong vài phút. Việc phát triển khả năng sử dụng thành thạo vô số thư viện của Python có thể mất vài tháng hoặc nhiều năm.
Bạn mất bao lâu để học Python sẽ phụ thuộc vào một số yếu tố, bao gồm cả mức độ bạn cần biết về Python để đạt được mục tiêu mong muốn. Ví dụ: nếu bạn muốn học đủ Python để tự động hóa một nhiệm vụ cụ thể tại nơi làm việc, bạn có thể đạt được điều đó nhanh hơn so với việc bạn muốn học đủ Python để có được công việc là nhà phân tích dữ liệu. Dưới đây là một số yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến tốc độ bạn tiếp thu Python:
- Kinh nghiệm lập trình trước đây: Nếu bạn đã từng viết mã trước đây, bạn có thể thấy rằng mình tiếp thu Python nhanh hơn.
- Phương pháp học tập: Các khóa học có cấu trúc tốt phù hợp với mục tiêu của bạn đôi khi có thể đẩy nhanh quá trình học tập của bạn.
- Thời gian dành cho việc học: Bạn có thể dành bao nhiêu thời gian để học và thực hành Python? Nói chung, bạn nên dành một ít thời gian mỗi ngày.
Mất bao lâu để học Python cơ bản?
Bạn có thể học những điều cơ bản về Python trong vòng hai đến sáu tháng, mặc dù thời gian này có thể nhiều hơn hoặc ít hơn nhiều, tùy thuộc vào lượng thời gian bạn dành cho việc học. Ví dụ: Chuyên ngành Python dành cho mọi người trên Coursera thường mất khoảng bốn tháng để hoàn thành nếu bạn dành sáu giờ mỗi tuần cho các khóa học . Nếu bạn có thể dành nhiều thời gian hơn, chẳng hạn như hai giờ mỗi ngày, bạn có thể hoàn thành Chuyên môn trong hai tháng.
Trong khóa học này và nhiều khóa học giới thiệu khác, bạn có thể mong đợi tìm hiểu các thành phần và cú pháp cơ bản sau đây của Python:
- Biến và loại
- Cấu trúc đối tượng và dữ liệu (chuỗi, số nguyên, số float, v.v.)
- Lập chỉ mục và cắt lát
- Toán tử so sánh
- Vòng lặp for và while
- Chức năng
- Danh sách, từ điển và bộ dữ liệu
- Đọc và ghi vào tập tin
- Lớp và đối tượng
- rút trích nội dung trang web
- Giao diện lập trình ứng dụng (API)
Khi bạn đã xây dựng kiến thức nền tảng về Python, bạn có thể bắt đầu nâng cao kỹ năng lập trình của mình theo hướng mục tiêu riêng của mình, cho dù đó là công việc là nhà phân tích dữ liệu hay nhà phát triển ứng dụng hay khả năng tự động hóa các tác vụ tại nơi làm việc.
Mất bao lâu để thành thạo Python?
Điều này phụ thuộc vào ý nghĩa của việc làm chủ đối với bạn.
Theo Statista [ 1 ], có khoảng 15,7 triệu nhà phát triển Python trên thế giới. Với rất nhiều người làm việc trên phần mềm nguồn mở này, phần mềm này luôn phát triển để bao gồm các công cụ và khả năng mới. Bạn sẽ không bao giờ biết mọi thứ cần biết về Python, và điều đó không sao cả.
Người dùng Python có quyền truy cập vào hàng chục (nếu không phải hàng trăm) hàng nghìn thư viện—các tập hợp hàm hữu ích nhằm giúp việc viết mã dễ dàng hơn. Ví dụ: TensorFflower có thể giúp hợp lý hóa các chương trình học máy, trong khi Pandas cung cấp quyền truy cập vào các cấu trúc dữ liệu linh hoạt và phản hồi nhanh. Điều này có nghĩa là việc thành thạo Python là một quá trình liên tục, trong đó bạn học những gì bạn cần biết khi cần.
Tại sao nên học Python?
Python được nhiều người coi là một trong những ngôn ngữ lập trình dễ học nhất cho người mới bắt đầu học. Nếu bạn quan tâm đến việc học ngôn ngữ lập trình, Python là một nơi tốt để bắt đầu. Nó cũng là một trong những được sử dụng rộng rãi nhất. Chỉ số TIOBE tháng 6 năm 2021 liệt kê Python là ngôn ngữ phổ biến thứ hai sau C và mức độ phổ biến của nó ngày càng tăng [ 2 ]. Khi học, bạn có thể tận dụng cộng đồng mạnh mẽ gồm những người cùng học và nhà phát triển, cũng như các cơ hội việc làm khi biết Python.
Bạn có thể làm gì với Python?
Python cũng rất linh hoạt. Vì là ngôn ngữ có mục đích chung nên Python có thể được sử dụng cho nhiều tác vụ khác nhau, bao gồm:
- Phân tích thống kê
- Trực quan hóa dữ liệu
- Học máy
- Tự động hóa tác vụ hoặc viết kịch bản
- Phát triển web và phần mềm
Dưới đây là một số ví dụ:
Một nhà tiếp thị muốn có một chút lợi thế
Ví dụ: nếu bạn là nhà tiếp thị muốn phân tích dữ liệu Google Analytics một cách chặt chẽ hơn, bạn có thể tìm hiểu cú pháp Python cơ bản và các kỹ thuật gấu trúc bắt buộc trong vài tuần. Điều này sẽ không giúp bạn trở thành nhà phát triển Python hoặc nhà phân tích dữ liệu đủ tiêu chuẩn làm việc, nhưng nó đủ để giải quyết vấn đề của bạn.
Tìm kiếm một nghề nghiệp khoa học dữ liệu mới
Nếu bạn đang học lại từ đầu và đang tìm kiếm công việc toàn thời gian bằng Python, bạn có thể dành ít nhất vài tháng để học bán thời gian. Bao nhiêu tháng sẽ phụ thuộc vào công việc bạn đang tìm kiếm. Ví dụ: làm việc thông qua lộ trình khóa học nhà phân tích dữ liệu trong Python. Hầu hết người học mất ít nhất ba tháng để hoàn thành con đường này.
Tuy nhiên, rõ ràng là bạn có thể dành cả đời để học Python. Có hàng trăm thư viện, nhiều thư viện trong số đó thường xuyên được cải tiến và phát triển, đồng thời bản thân ngôn ngữ cũng thay đổi theo thời gian.
Không mất quá nhiều thời gian để có thể giải quyết các vấn đề với Python, nhưng để thành thạo Python có nghĩa là bạn phải liên tục học hỏi và phát triển trong suốt sự nghiệp của mình.
Khám phá phát triển web
Nếu bạn quan tâm đến phát triển web và muốn tìm hiểu vai trò của Python trong đó, thì lộ trình khóa học “Nguyên tắc cơ bản về Python cho phát triển web” . Trong vài tuần, bạn sẽ nắm được các nguyên tắc cơ bản về Python được thiết kế riêng cho phát triển web, làm việc với dữ liệu số và văn bản, thực hiện lệnh gọi API tới web và xây dựng các dự án của riêng bạn.
Lời khuyên cho việc học Python
Mặc dù việc học một kỹ năng kỹ thuật như lập trình bằng Python nghe có vẻ đáng sợ nhưng nó có thể không khó như bạn nghĩ. Hãy giữ những lời khuyên này để nâng cao việc học của bạn.
Code mỗi ngày.
Python là một ngôn ngữ và cũng giống như bất kỳ ngôn ngữ nào khác, sự lặp lại là chìa khóa để học nó. Dành thời gian mỗi ngày—ngay cả khi chỉ 15 phút—để thực hành viết mã. Nhiều khóa học Python trực tuyến , được chia thành các bài giảng video ngắn, câu đố và bài tập thực hành viết mã. Kiểu cấu trúc này có thể giúp bạn dễ dàng tìm thấy thời gian để học hỏi trong cuộc sống hơn.
Nó cũng có thể giúp bạn học hiệu quả hơn. Học theo từng phần nhỏ, một kỹ thuật được gọi là microlearning , giúp cải thiện khả năng ghi nhớ và tương tác.
Bắt đầu với những điều cơ bản.
Cho dù bạn dự định sử dụng Python trong tương lai như thế nào, bạn sẽ muốn bắt đầu với cùng một bộ nguyên tắc cơ bản. Học những điều cơ bản trước tiên sẽ giúp bạn thành công khi tiếp tục giải quyết những cách sử dụng phức tạp hơn. Cho dù bạn đang tự học hay thông qua một khóa học, hãy đảm bảo nắm được các nguyên tắc cơ bản được liệt kê ở trên (Xem “Mất bao lâu để học Python cơ bản?”).
Tập trung vào logic hơn cú pháp.
Hiểu cách thức và lý do các dòng mã của bạn trong Python quan trọng hơn việc ghi nhớ cú pháp.
Việc nhớ đóng dấu ngoặc đơn hoặc bao gồm dấu hai chấm trước dấu thụt lề sẽ dẫn đến sự lặp lại. Ngoài ra, bạn luôn có thể tra cứu cách cấu trúc mã của mình trên Google hoặc Stack Overflow (một cộng đồng trực tuyến dành cho các lập trình viên). Nhưng bạn sẽ cần hiểu logic của những gì bạn đang cố gắng đạt được.
Khi giải quyết các vấn đề về mã hóa Python, bạn có thể thấy hữu ích khi viết tay một bản phác thảo những gì mã của bạn cần làm mà không cần lo lắng về cú pháp. Đây được gọi là mã giả —một kỹ thuật mà ngay cả các lập trình viên Python có kinh nghiệm cũng sử dụng để lập kế hoạch cho chương trình của họ.
Hãy để mục tiêu của bạn hướng dẫn việc học của bạn.
Khi bạn đã xây dựng nền tảng cơ bản, thế giới Python thực sự mở ra. Khi bạn tiến bộ, điều quan trọng là phải biết mục tiêu của mình và để nó quyết định lộ trình học tập của bạn.
Ví dụ : nếu bạn đang xây dựng các kỹ năng cho sự nghiệp với tư cách là nhà phân tích dữ liệu , có thể bạn sẽ muốn học các kỹ năng Python như quét dữ liệu hoặc trực quan hóa. Nếu quan tâm hơn đến việc trở thành nhà phát triển, bạn có thể tập trung vào các kỹ năng như kiểm soát phiên bản và kiến trúc đa quy trình.
Các loại thư viện, khung công tác và môi trường phát triển tích hợp (IDE) mà bạn học cách làm việc cũng sẽ khác nhau tùy theo mục tiêu nghề nghiệp của bạn.
Tham gia cộng đồng Python.
Thay vì học viết mã như một hoạt động đơn độc, hãy vây quanh bản thân (hầu như, dù sao đi nữa) với những người khác đang học Python. Điều này có thể giúp thúc đẩy động lực của bạn đồng thời tạo cho bạn một nơi để trao đổi các mẹo và thủ thuật với các lập trình viên khác.
Quora và Reddit đều có cộng đồng Python hoạt động. Bạn cũng có thể tham gia PySlackers để gặp gỡ những người đam mê Python khác trên Slack hoặc kênh Python Discord .
1. Đặt đồng hồ báo thức sớm hơn 30 phút
Thời gian tốt nhất bạn có thể dành để học Python mỗi ngày là vào buổi sáng.
Về mặt sinh học, thời gian tốt nhất, hiệu quả nhất của bạn là khoảng hai giờ đầu tiên mỗi ngày. Bạn không muốn hy sinh bất kỳ giấc ngủ nào, nhưng bạn có thể muốn đi ngủ sớm hơn để có thể luyện tập một chút trước khi làm việc.
Đó là một cam kết, chắc chắn. Tuy nhiên, nếu bạn cất quần áo vào tối hôm trước, chuẩn bị sẵn cà phê và biết bạn sẽ làm việc trên những khía cạnh nào của Python thì điều đó sẽ dễ dàng hơn một chút. Hãy tự nhủ rằng bạn không thể nhìn vào điện thoại hoặc email của mình cho đến khi bạn dành 30 phút để học Python và hãy biến nó thành thói quen!
Thời gian tiết kiệm được và sự thăng tiến trong sự nghiệp của bạn sẽ đáng để bạn nỗ lực hơn nữa. Là một lợi ích bổ sung, bạn sẽ cảm thấy khỏe mạnh hơn khi bắt đầu ngày mới hiệu quả.
2. Thoát khỏi thói quen xem Netflix buổi tối của bạn
Nếu bạn đã thức dậy lúc 5 giờ sáng để đi làm mỗi ngày thì việc thức dậy sớm hơn có thể không phải là lựa chọn tốt nhất cho bạn.
Trong trường hợp đó, bạn có thể dành hai giờ đầu tiên khi đi làm về mỗi ngày để học Python. Nếu bạn bị choáng ngợp bởi ý tưởng phải dành hai giờ giữa thời gian đi làm, tập thể dục, thời gian ăn tối và thời gian rảnh rỗi, hãy dành một tuần để thực sự xem xét cách bạn dành buổi tối của mình.
Viết ra chính xác những gì bạn đã làm mỗi ngày trong tuần này:
- Bạn đã dành bao nhiêu thời gian cho Netflix?
- Bạn có lãng phí vài giờ trên mạng xã hội không?
- Bạn có bị lạc khi cuộn qua Amazon không?
- Bạn có thể chuẩn bị bữa ăn vào Chủ nhật để giảm việc nấu nướng vào các buổi tối trong tuần không?
Rời khỏi chiếc xe buýt chiến đấu Fortnite trong một đêm và nhớ lại những lý do khiến bạn muốn học Python để bắt đầu.
Hoặc, bạn có thể kết thúc ngày của mình với khoa học dữ liệu. Sau khi dành thời gian buổi sáng cho các dự án quan trọng nhất của mình, bạn có thể xem lại công việc của mình hoặc tham gia các diễn đàn trước khi đi ngủ để giúp bạn thành thạo.
3. Tận dụng buổi sáng thứ bảy yên tĩnh
Chúng tôi thấy rằng luyện tập hàng ngày là cách tốt nhất để thành thạo Python nhanh nhất có thể.
Điều quan trọng là phải nhất quán, nhưng đôi khi cuộc sống lại gặp trở ngại. Đó là những gì cuối tuần dành cho. Nếu bạn đã kín lịch từ 5 giờ sáng đến 6 giờ chiều mỗi ngày, bạn có thể giữ cho mình đi đúng hướng bằng cách dành thêm giờ vào cuối tuần.
Ngoài ra, đây là một cách tuyệt vời để tìm thấy thời gian không bị gián đoạn trong không gian mà bạn dành riêng cho việc học Python.
Một điều cần lưu ý: học hai giờ mỗi ngày sẽ tốt hơn nhiều so với mười giờ học một ngày vào cuối tuần. Nếu bạn có những cam kết khác trong tuần, thậm chí mười phút mỗi sáng cũng sẽ tạo ra sự khác biệt so với việc chỉ xem tài liệu Python mỗi tuần một lần.
5. Cạnh tranh trên Kaggle
Kaggle tổ chức các cuộc thi khoa học dữ liệu. Đăng ký là miễn phí và các thành viên gửi tập lệnh Python để tìm mô hình tốt nhất cho tập dữ liệu nhất định. Bạn sẽ tìm thấy rất nhiều cuộc thi có mục tiêu tương tự như các dự án được hướng dẫn trong danh mục Dataquest của bạn.
Nếu bạn là một trong những người hâm mộ Fortnite mà chúng tôi đã đề cập ở trên, thì việc cộng tác với các sinh viên Dataquest khác trong các cuộc thi Kaggle có thể giúp thay thế một phần thời gian chơi game của bạn theo cách giúp bạn học Python mà không mất đi tính cạnh tranh đó!
6. Đọc sách Python
Có nhiều hướng dẫn được viết cho cả ứng dụng chung và ứng dụng cụ thể của Python mà bạn có thể đọc mà không phải trả một xu nào, miễn là bạn không ngại cuộn qua các bản sao kỹ thuật số.
Bạn có thể sử dụng những cuốn sách này để bổ sung cho các khóa học online của mình, nơi bạn sẽ tìm hiểu thông tin này và hơn thế nữa, được thiết kế riêng cho phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu.
Bắt đầu với Python
Sẵn sàng để bắt đầu học? Nếu bạn không chắc chắn Python phù hợp như thế nào với mục tiêu cá nhân và nghề nghiệp của mình, hãy xem xét một khóa học giới thiệu rộng rãi như “Python cho mọi người” . Mặt khác, nếu bạn muốn phát triển kỹ năng Python của mình để trở thành nhà phân tích dữ liệu, hãy cân nhắc việc lấy ” Chứng chỉ chuyên gia Phân tích dữ liệu của IBM” . Bạn sẽ có được trải nghiệm thực tế khi làm việc với Python, cũng như sổ ghi chép SQL, Excel và Jupyter.
Các câu hỏi thường gặp (FAQ)
Tôi có thể tự học Python được không?
Có, bạn hoàn toàn có thể tự học Python. Bạn sẽ tìm thấy nhiều tài nguyên khác nhau, từ video YouTube, sách cho đến trò chơi tương tác, có thể giúp bạn phát triển kỹ năng viết mã của mình. Nhiều khóa học trực tuyến cũng cho phép bạn học theo tốc độ của riêng mình nhưng có cấu trúc bổ sung, lộ trình học tập rõ ràng và đôi khi có cộng đồng những người học khác tích hợp sẵn.
Tuy nhiên, việc tự học Python sẽ mất thời gian. Bạn cũng phải chắc chắn rằng bạn đang viết mã và áp dụng những gì học được vào các tình huống thực tế, thay vì chỉ xem video bài giảng và trả lời các câu hỏi trắc nghiệm.
Python có khó học không?
Python thực sự là một trong những ngôn ngữ lập trình tốt nhất cho người mới bắt đầu. Cú pháp của nó tương tự như tiếng Anh, khiến nó tương đối dễ đọc và dễ hiểu. Với một chút thời gian và sự cống hiến, bạn có thể học cách viết Python, ngay cả khi bạn chưa từng viết một dòng mã nào trước đó.
Tôi có cần giỏi toán để học Python không?
Có một quan niệm sai lầm phổ biến là lập trình đòi hỏi nhiều kiến thức toán học. Bạn không cần phải là một chuyên gia toán học để thành công với Python. Nó giúp có được sự hiểu biết cơ bản về số học. Viết Python thiên về khả năng giải quyết vấn đề bằng cách chia chúng thành các bước nhỏ hơn, sau đó sử dụng khả năng sáng tạo của bạn để tạo ra giải pháp.
Tôi nên học Python 2 hay Python 3?
Trừ khi có lý do rất cụ thể khi sử dụng Python 2, bạn nên sử dụng Python 3. Hầu hết các công ty đều sử dụng Python 3, cộng thêm Python 2 đã ngừng hoạt động vào ngày 1 tháng 1 năm 2020. Điều này có nghĩa là sẽ không có thêm tính năng, bản sửa lỗi hoặc bản cập nhật bảo mật nào nữa thêm.
Python có đủ để có việc làm không?
Python là một kỹ năng có giá trị cần có trong sơ yếu lý lịch của bạn, nhưng hầu hết các công việc đều yêu cầu một bộ kỹ năng. Ví dụ: nếu bạn đang học phân tích dữ liệu, bạn có thể cần phải có trình độ thông thạo về SQL, thống kê và trực quan hóa dữ liệu. Các nhà phát triển có thể cần hiểu cấu trúc dữ liệu, kiến thức cơ bản về mạng và phương pháp thử nghiệm.
