Trang chủ>  Blog >  Kiến thức chuyên môn >  Muốn master Python - Học ngay “Learn Python the Hard Way”

Muốn master Python - Học ngay “Learn Python the Hard Way”


“Learn Python the Hard Way” là cuốn sách học Python nổi tiếng mà bất cứ ai muốn phát triển chuyên sâu trong lĩnh vực Data đều nên sở hữu.

  522 lượt xem

Nội dung bài viết

“Learn Python the Hard Way” là cuốn sách học Python nổi tiếng mà bất cứ ai muốn phát triển chuyên sâu trong lĩnh vực Data đều nên sở hữu. Cuốn sách không chỉ chỉ dẫn chi tiết về Python mà còn cung cấp những mindset về lập trình nói chung với lộ trình học một ngôn ngữ lập trình mới được đưa ra khá rõ ràng: Hiểu ưu, nhược điểm của ngôn ngữ đó và cách ứng dụng vào từng trường hợp, từ đó học các cú pháp và đi sâu vào các cách hoạt động phức tạp của nó trong thực tế.

Cuốn sách không chia ra thành các chương mà chia thành 52 exercises. Mỗi exercise là một câu chuyện dẫn dắt người đọc để thực hiện giải quyết một bài toán bằng Python với lý thuyết, function riêng. Sau khi làm theo như hướng dẫn, một số bài tập sẽ được tác giả gợi ý thêm một số phương án khác để chúng ta tự tìm thêm solution của riêng mình.

Exercises 1-14:  Lệnh print, chuỗi (strings) và biến (variables).

Exercises 15-17: Cách làm việc với files: đọc, viết, copy.

Exercises 18-21: Giới thiệu các hàm.

Exercises 22-25: Thực hành chuyên sâu về nội dung của các chương trước.

Exercises 26: Bài kiểm tra khả năng debug của người đọc

……..

Phần "hard" trong cuốn sách này như trên tiêu đề được tác giả đề cập đến có lẽ là yêu cầu của tác giả với các độc giả:

- Tự gõ lại toàn bộ các source code.

- Hoàn thành tất cả các bài tập.

- Tìm kiếm giải pháp mới cho mỗi bài tập.

Cuốn ebook sẽ đóng vai trò định hướng chung giúp người đọc chủ động đào sâu nguồn kiến thức. Một điểm đặc biệt của cuốn sách đó là chương phụ với tiêu đề “Command Line Crash Course” - cung cấp những kiến thức tổng quan và ngắn gọn về thế giới của những chiếc bảng điều khiển (consoles) và thiết bị đầu cuối (terminals). Để giải đáp một số vấn đề mà người đọc hay gặp phải, chuyên mục “Common Student Questions” ở mỗi chương đã được tác giả bổ sung. Nếu kiên nhẫn làm hết các bài tập trong cuốn sách này, bạn sẽ không còn là "newbie" trong lập trình Python.

Các bạn tải cuốn sách ở đây nhé: https://drive.google.com/file/d/1ilfy39z7GrlzFuI_dS2Uc2TfpXRtZA1Q/view?usp=sharing 

Chương trình đào tạo: Phân tích dữ liệu, Khoa học dữ liệu, Kĩ sư dữ liệu, Lập trình ứng dụng.
Chất lượng nhất - Uy tín nhất - Nhiều học viên tin tưởng nhất
Hơn 8000 học viên ưu tú đã tốt nghiệp
Các khóa học



Đăng ký tư vấn khóa học

*Vui lòng nhập số điện thoại của bạn

*Vui lòng nhập họ tên của bạn

*Vui lòng chọn địa điểm học

*Vui lòng chọn giới tính

*Vui lòng chọn 1 trường


Các bài viết liên quan


Dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo (AI): Tăng cường Đo lường và Hiệu suất Kinh doanh

Trong thời đại số hóa hiện nay, trí tuệ nhân tạo (AI) đã nổi lên như một trong những xu hướng hàng đầu trong lĩnh vực công nghệ. Khả năng của AI trong việc xử lý dữ liệu và học từ trải nghiệm thực tế đang thúc đẩy sự tiến bộ của phân tích dữ liệu hiện đại. Sự phát triển của AI mang ý nghĩa quan trọng đối với các chuyên gia phân tích dữ liệu, bởi vì nó không chỉ đưa ra các công cụ và kỹ thuật mới mà còn thay đổi bản chất của phân tích dữ liệu. Bài viết dưới đây sẽ giúp bạn khám phá mối liên hệ giữa dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI) - cầu nối tăng cường hiệu suất kinh doanh.

TOP 05 cuốn sách Phân tích dữ liệu miễn phí bạn nên đọc 2024

Phân tích dữ liệu - nghề "làm mưa làm gió" thế kỷ 21 - là mảnh đất màu mỡ để mở ra cánh cửa "gieo trồng" trí tuệ nhân tạo (AI), Internet of Things (IoT)... Chúng ta đang sống trong thời đại công nghệ 4.0, nơi mọi người, dù có nền tảng và trình độ nào, đều cần liên tục trau dồi và học hỏi các kỹ năng mới. Hãy cùng Học viện Đào tạo Công nghệ MCI khám phá TOP 05 cuốn sách Phân tích dữ liệu hàng đầu mà bạn nên có trong bộ sưu tập sách của mình!

LỘ TRÌNH 05 BƯỚC TRỞ THÀNH DATA ANALYST CHUYÊN NGHIỆP

Data Analyst ngày càng trở thành vị trí mơ ước và mục tiêu của nhiều ứng viên. Điều này không có gì ngạc nhiên vì lượng dữ liệu khổng lồ mà tất cả mọi người tạo ra trong thế giới hiện đại.

Các bài viết liên quan