5 étapes pour apprendre Python

Si vous ne connaissez pas encore ce langage, suivez le guide : voici les 3 raisons principales pour lesquelles vous devriez apprendre Python.

1. Premièrement, Python est un langage facile à utiliser pour les développeur.se.s. Il peut être lu et écrit - presque complètement en anglais et bien qu’il y ait une certaine syntaxe à apprendre, ils reste très accessible, surtout pour les débutants. 

2. Deuxièmement, derrière Python, il existe une large communauté de développeur.se.s très active. Tout le monde, du débutant au développeur senior, y trouvera du soutien et de nombreuses ressources. Google est un fervent utilisateur de Python. L’entreprise a d’ailleurs embauché Guido Van Rossum, le créateur de Python il y a 30 ans, pour qu’il continue à développer ce langage chez Google.

3. Enfin, il s’agit d’un langage très puissant et polyvalent. Vous pouvez créer des sites web, des applications web, des algorithmes de machine learning, programmer des robots, développer des jeux et même des logiciel bien plus sophistiqués (informatique quantique, et bien d’autres !).

Ce langage n'a pas que ses avantages, il y a aussi des inconvénients. Les performances peuvent être lentes, ne conviennent pas au développement mobile et consomment beaucoup de mémoire. Mais une fois que vous avez fait face à ces problèmes, cela signifie que vous êtes devenu un bon.ne développeur.se.s et que vous réussirez à trouver des solutions, donc ne vous en préoccupez pas pour le moment. Maintenant que nous en savons un peu plus sur Python, voyons les 5 étapes qui en feront votre outil indispensable :

Au minimum vous devez savoir que Python a des types de données, des variables, des fonctions et que tout est un objet. Il existe quelques types de données standard avec lesquels vous travaillerez :

Des valeurs peuvent être attribuées à des variables en utilisant le signe égal. Les variables peuvent ensuite être réutilisées, et vous pouvez modifier leur valeur par la suite.

Les fonctions sont des morceaux de code qui permettent aux objets (voir ci-dessous) de changer de comportement et sont très utiles pour rendre le code réutilisable. Python possède de nombreuses fonctions intégrées. Et vous pouvez aussi définir les vôtres.

Enfin la dernière chose à savoir est que dans Python tout est un objet, qui a un état (données / description) et un comportement. Définissons un vélo par exemple. L'état décrit l'objet contenant des informations à son sujet : il a deux roues, trois vitesses, une paire de freins. Son comportement précise ce qu'il peut faire : il peut accélérer, il peut se casser, etc. C'est le paradigme de la programmation orientée objet (OOP) sur lequel Python est construit. Vous pourriez coder votre propre classe de vélo avec Python.

Python est un langage très riche car beaucoup de code a déjà été construit et étant open-source, vous pouvez le réutiliser. Les bibliothèques vous feront gagner du temps et accéléreront le développement. Si vous souhaitez manipuler des données à l'aide de fonctions mathématiques complexes, NumPy et SciPy sont faits pour vous. Vous y trouverez par exemple des modules d'algèbre linéaire et d'optimisation.

Pour celles et ceux qui sont intéressé.e.s par des projets d'analyse de données avancés, Scikit Learn ou Statsmodel vous aideront avec du machine learning. Ils contiennent divers algorithmes de classification (prédictions de catégories) et de régression (prédictions de valeurs continues) prêts à l'emploi. Pour commencer, vous devrez rassembler, nettoyer et préparer les données, ce qui, soit dit en passant, prend du temps et c'est prendre en compte. Ensuite, vous pouvez entraîner les modèles, évaluer leurs performances et créer des prédictions avec quelques lignes de code. Il est important de se rappeler que la force brute ne suffit pas. Vous devez également connaître les données pour faire bon usage de la puissance de calcul. En utilisant NumPy, Statsmodel et Matplotlib, vous pourrez très rapidement commencer à manipuler et à tracer des données.

Pour développer des applications web, vous pouvez apprendre Django, qui ressemble à Ruby on Rails. C'est un framework qui suit le Modèle - Vue - Contrôleur (MVC). Cela signifie essentiellement que vos modèles seront mappés sur une base de données (les modèles stockent les données et la logique). La vue est l'interface graphique où l'utilisateur interagit avec votre application. Et le contrôleur exécute la logique et fait le lien entre les demandes de l'utilisateur et la base de données. La plupart des problèmes de configuration seront résolus. Vous devrez suivre quelques étapes et vous serez opérationnel assez rapidement. 

Apprendre à coder c'est amusant, mais aussi difficile. Il est très facile de perdre sa motivation lorsqu'on apprend quelque chose de difficile, surtout avec toutes ces options. Trouver/avoir un objectif qui en vaut la peine vous aidera à consacrer toutes les heures nécessaires à cet apprentissage. Qu'il s'agisse d'analyser des données pour un projet universitaire, de créer un jeu pour jouer avec des amis, de changer de carrière ou même de créer une entreprise. C'est ce qui vous guidera en fin de compte dans ce processus d'apprentissage. Vous verrez également que Python possède de nombreuses fonctionnalités que vous apprendrez au fur et à mesure pour atteindre votre objectif et qui vous seront toujours utiles.

Il n'y a pas de meilleur moyen que de consolider les connaissances acquises qu'en construisant un vrai produit. Reprenons l'exemple des données. Python dispose d'une bibliothèque appelée Pandas qui est très bien adaptée pour effectuer des requêtes de données (nettoyage et préparation) et des analyses exploratoires de données (résumant les principales caractéristiques) d'ensembles de données. On peut la considérer comme un super tableur Excel qui peut combiner plusieurs fichiers, extraire des données d'API, structurer tout cela et aider à démarrer l'analyse des données. Nous pouvons ensuite utiliser Scikit Learn pour charger un des ensembles de données préchargés et créer une simple régression logistique pour prédire les prix de l'immobilier par exemple. En suivant ces étapes, vous pourrez commencer à bricoler toutes les données qui vous intéressent.

Coder peut s'oublier très rapidement lorsque vous ne pratiquez pas, plusieurs développeur.se.s en ont fait l'expérience. Coder est une question de pratique (et il y a des recherches sur Google avec cmd + c / cmd + v, mais ne le dites à personne). Cela peut sembler simple comme conseil, mais après tout le travail que vous avez fourni, le meilleur conseil est de ne pas s'arrêter.

Un bon moyen de suivre vos progrès est de constituer un dossier sur le développement web ou la data science. En utilisant GitHub (ou tout autre service d'hébergement de dépôt Git), vous pouvez stocker votre code, voir quelques analyses, vous motiver et le partager avec des employeurs potentiels pour qu'ils puissent examiner vos compétences. Cela pourrait ressembler à ceci