¿Cómo se domina Python desde cero de forma gratuita?

He * planeado 7 pasos * para que aprendas * Python y, aprender Python no es ciencia espacial. * También he proporcionado recursos desde donde puedes aprender Python.
** 1. Comience con lo básico **
A menos que conozca la sintaxis básica, es difícil implementar algo. Dicho esto, no gastes demasiado en esto. El objetivo es aprender los conceptos básicos, para que sepa lo suficiente como para comenzar a trabajar en sus propios proyectos en sus áreas de interés.
Como referencia, pasé menos de una semana en dataflair, y revisé aproximadamente el 30% del material. Esto fue suficiente para comenzar un proyecto.
Algunos recursos que pueden ayudarlo:
** Sintaxis de Python | El mejor tutorial para aprender la sintaxis de Python ** (Python Syntax – Take your first step in the Python world – DataFlair

)

** Operadores de Python ** (
)
** Funciones de Python ** (
)
** Comprensiones de Python ** (Python List Comprehension (Syntax & Examples) – Nested List Comprehension Python – DataFlair

)

** Listas de Python ** (Python List with Examples – A Complete Python List Tutorial – DataFlair

)

** Tuplas de Python ** (What is Python Tuple – Creating, Functions, Methods, Operations – DataFlair

)

** Python Directory and Dictionary Comprehension ** (Python Dictionary with Methods, Functions and Dictionary Operations – DataFlair

)

** Toma de decisiones en Python ** (Python Decision Making Statements – Python If, If-else, Nested Statements – DataFlair

)

** Bucles en Python ** (Python Loop Tutorial – Python For Loop, Nested For Loop – DataFlair

)

No puedo enfatizar lo suficiente que solo debe pasar la cantidad mínima de tiempo inicial posible en la sintaxis básica. Mientras más rápido pueda trabajar en proyectos, más rápido aprenderá. Siempre puede consultar la sintaxis cuando se atasca más tarde.
** Paso 2 – Configura tu computadora **
Recomiendo ** Anaconda ** (Individual Edition

) para prepararse para Data Science. Anaconda es una distribución de código abierto para Python y R para procesamiento de datos a gran escala, computación científica y análisis predictivo. También puede descargar Anaconda desde Inicio (The World’s Most Popular Data Science Platform
). Tiene todo lo que necesita para aprender Python para Data Science y Machine Learning.

** Paso 3 – Aprenda Regex (expresión regular) **
Si tiene que lidiar con datos textuales, regex será útil con la limpieza de datos. Es un proceso de detección y recopilación de errores corruptos de registros de un conjunto de registros, base de datos o tabla. Identifica partes de datos inexactas, incorrectas, incompletas e irrelevantes y las modifica, reemplaza o elimina.
** Paso 4 – Bibliotecas esenciales para Data Science y ML **
Una biblioteca es en realidad un conjunto de funciones y objetos preexistentes que pueden importarse a su script para ahorrar tiempo y esfuerzos.
**una. Numpy **
**si. Pands **
**C. Scipy **
**re. Matplotlib **
**mi. scikit-learn **
**F. Seaborn **
** Paso 5 – Comienza a hacer proyectos con más aprendizaje **
Crea algo real en Python. Cometerá errores, se atascará muchas veces, pero gradualmente encontrará formas de salir de sus problemas. En el viaje de encontrar respuestas a sus consultas, aprenderá cosas nuevas y aquí comenzará el verdadero aprendizaje.
** 5. Realice proyectos estructurados en su área elegida **
A menos que realmente aplique su conocimiento, no podrá retenerlo bien. Los proyectos son una excelente manera de aprender porque impulsan sus capacidades, le muestran cómo aplicar habilidades y le brindan una cartera para mostrar a los empleadores en el futuro. Puede leer el siguiente artículo sobre ** Alcance futuro de la programación R | Carrera de programación R. ** (R Career – Discover various Opportunities and Scope of R Programming! – DataFlair

)

Cuando comienzas, puede ser útil tener proyectos más estructurados con alguna orientación.
** 6. Trabaja en proyectos por tu cuenta **
Una vez que haya aprendido los conceptos de manera guiada, es hora de trabajar en algunos proyectos por su cuenta. Aún necesitará consultar referencias y buscar conceptos, pero ajustará lo que aprende a las necesidades de su proyecto, no al revés.
Encontrar a otras personas para trabajar aquí puede ayudarte a aprender y a mantenerte motivado.
Algunas ideas:
* Extienda los proyectos en los que estaba trabajando anteriormente y agregue más funcionalidades.
* Vaya a reuniones de python en su área y encuentre personas que estén trabajando en proyectos interesantes.
* Encuentra paquetes de código abierto para contribuir.
* Vea si alguna organización local sin fines de lucro está buscando desarrolladores voluntarios.
* Busque proyectos que otras personas hayan realizado y vea si puede ampliarlos o adaptarlos.
Mi primer proyecto fue adaptar mi algoritmo automatizado de puntuación de ensayos de R a Python. No terminó viéndose bonita, pero me inició en el viaje para aprender Python.
La clave es elegir algo y hacerlo. Si está demasiado obsesionado con elegir el proyecto perfecto, existe el riesgo de que nunca lo haga.
** 7. Sigue trabajando en proyectos más difíciles **
Sigue aumentando la dificultad y el alcance de tus proyectos. Si estás completamente cómodo con lo que estás construyendo, significa que es hora de intentar algo más difícil.
Aquí hay algunas ideas para cuando llegue ese momento:
* Intenta enseñar a un novato cómo hacer tu proyecto actual.
* Intente realizar pruebas de carga en su sitio web: ¿puede ampliarlo?
* ¿Puedes hacer que tu programa se ejecute más rápido?
**Avanzando**
Al final del día, Python está evolucionando y cambiando todo el tiempo. Probablemente solo haya unas pocas personas que puedan afirmar legítimamente que lo entienden completamente.
Necesitarás estar constantemente aprendiendo y trabajando
en proyectos. Si hace esto correctamente, se encontrará mirando hacia atrás en su código de hace 6 meses y pensando en lo terrible que es. Si llegas a este punto, estás en el camino correcto.
Python es un lenguaje muy divertido y gratificante para aprender, y creo que cualquiera puede alcanzar un alto nivel de dominio si encuentra la motivación adecuada.

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