Mất bao lâu để học lập trình Python?

Câu trả lời sáo rỗng đến khó chịu cho câu hỏi này là . . . nó phụ thuộc.

Mọi người đều có những mục tiêu khác nhau và mọi người đang làm việc trong một tình huống khác nhau, vì vậy câu trả lời thực sự có thể khác nhau đối với mỗi người. Hãy xem xét những điều sau:

Bạn học Python để làm gì? Đối với một lớp đại học, cho vai trò tiếp thị hay bạn đang theo đuổi một sự nghiệp khoa học dữ liệu hoàn toàn mới?

Điểm xuất phát của bạn là ở đâu? Bạn có biết các nguyên tắc cơ bản về Python hay bạn không có kinh nghiệm lập trình?

Bạn có thể dành bao nhiêu thời gian để luyện tập? Một giờ mỗi ngày? 40 giờ mỗi tuần?

Nếu bạn đang tìm kiếm một câu trả lời chung chung thì đây là:

Nếu bạn chỉ muốn học Python cơ bản, có thể chỉ mất vài tuần. Tuy nhiên, nếu bạn đang theo đuổi sự nghiệp khoa học dữ liệu ngay từ đầu, bạn có thể phải mất từ ​​4 đến 12 tháng để học Python đủ nâng cao để sẵn sàng cho công việc.

Bài viết này sẽ trả lời một số câu hỏi phổ biến nhất mà người mới bắt đầu hỏi về việc học Python, như sau:

• Python có khó học không?
• Bạn có thể tự dạy Python được không?
• Bạn nên học Python 2 hay 3?
• Tại sao nên học Python?
• Làm thế nào bạn có thể học Python nhanh hơn?

Và nhiều, nhiều hơn nữa

Học Python có đáng giá vào năm 2023 không?

Đúng. Từ triển vọng nghề nghiệp, lợi nhuận tài chính và quan điểm linh hoạt, việc học Python chắc chắn là xứng đáng.

Nhu cầu cao

Các nhà phát triển Python đang có nhu cầu ở nhiều ngành công nghiệp khác nhau.

Tuy nhiên, Python đặc biệt hot trong ngành khoa học dữ liệu, nơi Python được sử dụng cho mọi thứ, từ phân tích và trực quan hóa dữ liệu cơ bản đến tạo ra các thuật toán học máy nâng cao.

HiringLab của Indeed.com đã điều tra các xu hướng kỹ năng công nghệ vào năm 2020 và nhận thấy nhu cầu về kỹ năng Python trong khoa học dữ liệu đã tăng 128% trong 5 năm qua và tăng 12% trong suốt năm 2019!

Mức lương hấp dẫn

Những nghề nghiệp yêu cầu kỹ năng Python có thể kiếm được mức lương hơn 100.000 USD mỗi năm ở Hoa Kỳ.

Dưới đây là danh sách các công việc yêu cầu kiến ​​thức lập trình Python — và mức lương của họ tại Hoa Kỳ vào tháng 8 năm 2022:

• Nhà phân tích dữ liệu: 96.323 USD (trở thành nhà phân tích tại đây )
• Kỹ sư dữ liệu: $117.917 (trở thành một kỹ sư tại đây )
• Nhà khoa học dữ liệu: $120.610 (trở thành một tại đây )
• Nhà phát triển Python: 113.938 USD
• Kỹ sư máy học: 124.545 USD
• Kỹ sư phần mềm: 117.996 USD

Tính linh hoạt đáng kinh ngạc

Có một câu nói đùa trong cộng đồng Python rằng Python là ngôn ngữ tốt thứ hai cho mọi thứ. Tất nhiên, điều tốt nhất là chủ quan, nhưng Python cực kỳ linh hoạt. Đây là ngôn ngữ được sử dụng phổ biến nhất cho khoa học dữ liệu (R đứng thứ hai) và nó cũng thường được sử dụng trong một số ngành khác.

Một lý do khiến nó trở nên phổ biến rộng rãi là vì đây là một trong những ngôn ngữ dễ học và dễ sử dụng hơn khi làm việc với dữ liệu. Và thật may mắn cho các nhà tuyển dụng cũng như các nhà khoa học dữ liệu, nó không cần nhiều năm nghiên cứu để thành thạo.

Thực sự mất bao lâu để học Python?

Như chúng tôi đã đề cập trước đó, câu trả lời cho câu hỏi này phụ thuộc vào mục tiêu của bạn. Python không chỉ là một ngôn ngữ lập trình — nó là một công cụ và bạn học cách sử dụng nó trong bối cảnh các vấn đề bạn đang cố gắng giải quyết.

Dưới đây là một số kịch bản. . .

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 của chúng tôi sẽ giúp bạn sẵn sàng nộp đơn xin việc với tư cách là Nhà phân tích dữ liệu. 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 Kiến thức cơ bản về Phát triển Web về Python của chúng tôi là một nơi tuyệt vời để bắt đầu. 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.

Bạn có thể tự học Python không?

Có, bạn hoàn toàn có thể tự học Python. Có rất nhiều tài nguyên học tập có sẵn trên web để giúp bạn học Python cho mọi thứ, từ phát triển web đến trí tuệ nhân tạo.

Tại Dataquest, chúng tôi đã giúp hàng nghìn sinh viên học Python và kiếm việc làm trong lĩnh vực khoa học dữ liệu , tất cả đều theo lịch trình riêng của họ và thoải mái tại nhà riêng của họ.

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.

Áp dụng phương pháp học Python đúng đắn cũng có thể là sự khác biệt giữa thành công hay thất bại khi bạn học thông qua việc tự học.

Học Python có khó không?

Không, Python không khó học đối với hầu hết mọi người. Trên thực tế, Python được coi là một trong những ngôn ngữ lập trình dễ học nhất. Mặc dù bất kỳ ai cũng có thể học lập trình Python - ngay cả khi bạn chưa từng viết một dòng mã Python nào trước đây - nhưng bạn nên biết rằng việc này sẽ mất thời gian và bạn sẽ có những lúc cảm thấy thất vọng.

Tôi có cần giỏi toán để học Python không?

Không, bạn không cần phải giỏi Toán để học Python. Trong khi quan niệm thông thường từ lâu đã cho rằng có năng khiếu toán học bẩm sinh sẽ giúp việc học lập trình trở nên dễ dàng hơn, thì một nghiên cứu gần đây cho thấy điều đó không đúng .

Trên thực tế, nếu bạn đã học ngoại ngữ, bạn thực sự có thể thấy việc học Python dễ dàng hơn một "người làm toán".

Chúng tôi đã chứng kiến ​​những người học từ nhiều nền tảng khác nhau tham gia các khóa học của chúng tôi và thành công, vì vậy, đừng để nền tảng kiến ​​thức của mình ngăn cản bạn thử Python!

Tôi nên học Python 2 hay Python 3?

Bạn nên học Python 3 thay vì Python 2. Mặc dù một số tài nguyên học tập lỗi thời vẫn dạy Python 2, nhưng phiên bản ngôn ngữ này không còn được hỗ trợ và các lỗ hổng bảo mật sẽ không được vá.

Bạn nên tìm hiểu phiên bản Python mới nhất, đó là Python 3.

Tại sao bạn nên học Python

Dưới đây là ba lý do bạn nên bắt đầu học Python cho cuộc sống công việc, cuộc sống cá nhân hoặc cả hai. . .

1. Bạn có thể tự động hóa các tác vụ

Python là một ngôn ngữ lập trình đa năng, có nghĩa là có thứ gì đó dành cho tất cả mọi người. Khi bạn học Python, bạn sẽ có thể làm được những việc sau:

• Làm việc với bộ dữ liệu lớn một cách dễ dàng.
• Quét dữ liệu từ web và truy cập API
• Sử dụng nó để tăng sức mạnh cho công việc của bạn trong Excel
• Tự động hóa tất cả các loại nhiệm vụ.

Học cách tự động hóa các nhiệm vụ có thể cực kỳ hữu ích vì thời gian của bạn rất có giá trị. Hãy để robot gửi email của bạn và lấy dữ liệu từ internet. Và nếu bạn cảm thấy có nhiều tham vọng hơn, bạn thậm chí có thể tạo ứng dụng giao cà phê tiếp theo để bạn có thể dễ dàng điều chỉnh lượng caffeine mỗi sáng.

(Tuy nhiên, điều đó có thể tốn nhiều công sức hơn một chút.)

Nhiều khả năng là bạn sẽ có thể bắt đầu tìm kiếm các giải pháp sáng tạo cho những người và công ty nơi bạn làm việc. Khi bạn học Python, bạn thực sự đang học một ngôn ngữ mới được xây dựng dựa trên việc xác định và dự đoán các mẫu. Khi tìm thấy các mô hình, bạn sẽ có thể truyền đạt những phát hiện đó theo cách có thể tạo ra tác động lớn trong ngành của bạn và thế giới.

2. Bạn có thể gây ấn tượng với sếp của mình

Học Python cũng là một cách tuyệt vời để gây ấn tượng trong công việc (hoặc nhận được cơ hội thăng tiến mà bạn hằng mong đợi).

Đối với những người không biết viết mã, khả năng lập trình đôi khi giống như một siêu năng lực. Lập trình mang đến cho bạn khả năng tận dụng kiến ​​thức và nhân lên kết quả đầu ra của mình. Với nó, bạn có thể hoàn thành khối lượng công việc gấp mười lần trong cùng một khoảng thời gian.

Như chúng tôi đã đề cập ở trên, khi học Python, bạn sẽ có thể thu thập dữ liệu nhanh chóng và “chuyển” các con số sang các giải pháp trong thế giới thực.

Ví dụ: trong môi trường kinh doanh, bạn có thể tăng thêm giá trị bằng cách thực hiện những việc như tìm kiếm trên web, gửi email tự động hoặc thậm chí phân tích hoạt động sản xuất chuỗi cung ứng để tìm ra những cơ hội bị bỏ lỡ nhằm tiết kiệm chi phí hoặc kiểm soát chất lượng.

Nếu sếp của bạn đã đề cập rằng hiểu biết về khoa học dữ liệu có thể giúp bạn hướng tới mục tiêu nghề nghiệp của mình, thì một khóa học Python theo nhịp độ riêng giúp bạn học Python trực tuyến có thể là cách hoàn hảo để cân bằng giữa sự nghiệp dữ liệu và phát triển cá nhân.

3. Nó tạo ra những cơ hội nghề nghiệp mới thú vị

Nếu bạn đang tìm kiếm một nghề nghiệp hoàn toàn mới hoặc có thể không cảm thấy hài lòng với công việc hiện tại thì bạn đã đến đúng nơi.

Nhu cầu về nhà phát triển Python, đặc biệt là trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, chưa bao giờ cao hơn. Khoa học dữ liệu rất bổ ích và được trả lương rất cao.

Những cơ hội này đôi khi có sẵn từ xa, vì vậy bạn có thể làm việc từ bất cứ đâu cho một công ty Hoa Kỳ mà không bị ràng buộc với địa điểm ở Hoa Kỳ. Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực tương đối mới và cùng với sự mới mẻ đó là các phương pháp tuyển dụng hiện đại. Việc nhấn mạnh vào việc hiểu rõ kỹ năng của bạn và khả năng thúc đẩy kết quả đang dần dần bắt đầu vượt qua nhu cầu về bằng cấp bốn năm và một văn phòng ở hành lang.

Chúng tôi đã thấy nhiều cựu sinh viên của mình tìm được sự nghiệp xứng đáng (tại văn phòng hoặc từ xa) sau khi hoàn thành lộ trình Khoa học Dữ liệu của chúng tôi. Trên thực tế, chúng tôi đã cấu trúc các khóa học của mình để giúp bạn khởi hành nhanh chóng trong quá trình tìm việc làm. Bạn sẽ có kinh nghiệm làm việc với dữ liệu trong thế giới thực và danh mục đầy đủ các dự án khoa học dữ liệu đã hoàn thành.

Đối với các văn phòng nhân sự đánh giá sơ yếu lý lịch của bạn, điều này có thể quan trọng hơn nhiều so với bằng cấp của bạn.

Làm cách nào tôi có thể học Python nhanh hơn?

Nếu bạn đang tự học Python, những thói quen quản lý thời gian sáng tạo sẽ rất hữu ích - đặc biệt nếu bạn muốn học Python sớm hơn. Mặc dù năm giờ có vẻ là nhiều để phù hợp với lịch trình hàng tuần vốn đã bận rộn của bạn, nhưng nó rất có thể đạt được đối với một người làm việc toàn thời gian - hoặc có lịch trình đầy đủ với các cam kết ở trường.

Dưới đây là một số cách bạn có thể tìm thấy những giờ rảnh rỗi. . .

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.

4. Tham gia cộng đồng lập trình viên Python

Việc tham gia cộng đồng các nhà phát triển Python sẽ giúp bạn đi đúng hướng để đạt được mục tiêu học Python.

Các cuộc gặp gỡ Python khá phổ biến trên Meetup.com và bạn sẽ nhận được đề xuất từ ​​các thành viên khác của các nhóm này. Ngoài ra, sinh viên của Dataquest sử dụng cộng đồng Thành viên của chúng tôi để kết nối và thảo luận về các vấn đề về Python, xử lý sự cố và các dự án danh mục khoa học dữ liệu.

Nếu bạn dành ra vài phút mỗi ngày để kết nối mạng, bạn sẽ hoàn thành khóa học của mình với một kỹ năng mới và mạng lưới mới khi bạn tham gia thị trường việc làm!

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 mình.

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 và chúng tôi đã nêu bật một số hướng dẫn 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 Dataquest 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. Điều này hoàn hảo cho những sinh viên muốn có bối cảnh thực tế cho các kỹ năng họ học được trong lộ trình khoa học dữ liệu của chúng tôi.