Podstawy Pythona – kurs

Jeśli myślisz o karierze w AI, musisz znać przynajmniej podstawy Pythona. To nie jest „nice to have”, to konieczność. W naszym artykule „Kariera w AI – niezbędne umiejętności” pisaliśmy, że Python jest bardzo ważny, że właśnie w nim się pisze 99% modeli. Ale zanim przejdziesz do modelowania, danych i machine learningu, musisz opanować fundamenty.

Dlatego stworzyliśmy serię krótkich, konkretnych artykułów, które krok po kroku przeprowadzą Cię przez podstawy Pythona. Nazwaliśmy to „Podstawy Pythona – kurs”, ale to bardziej seria tutków z linkami do powtórki i ćwiczeń w Colabie – idealne na start lub jako powtórka.

Kolejność publikacji

Pracujemy kolejno nad elementami wymienionymi na naszej liście minimum. Niektóre już są, inne wkrótce się pojawią (i wtedy dodamy tu linki). Zaczynamy od podstawowych struktur danych. W AI będziesz operować na danych codziennie – a listy, słowniki i zestawy to Twoi pierwsi sprzymierzeńcy:

• Listy w Pythonie
• Słowniki w Pythonie
• Zestawy w Pythonie

Następny punkt to sterowanie przepływem programu – to właśnie dzięki pętlom i warunkom kod staje się dynamiczny i reaguje na dane:

• Pętle w Pythonie (for, while)
• Instrukcje warunkowe (if, elif, else)

Następne w kolejce są funkcje i wyrażenia lambda – one o dziwo często bywają trudniejsze do okiełznania dla programistów niż zupełnych noobów, ponieważ jest w nich sporo smaczków specyficznych dla Pythona. Jeśli znasz już inny język programowania, może Ci być trudno się przestawić:

• Funkcje w Pythonie
• Wyrażenia Lambda w Pythonie

No dobra, cofam to, co napisałam o funkcjach – to pestka w porównaniu z Comprehensions. To esencja kodowania „po pythonowemu”: krótko, przejrzyście i skutecznie. Kiedy to ogarniesz, zwykłe pętle będą wyglądać… trochę topornie.

• Comprehensions
• Generatory

Ostatnia na liście jest obsługa plików i modułów. To dość proste (i być może będzie to dla Ciebie tylko powtórka), ale umiejętność otwierania, zapisywania i odczytywania danych z plików oraz organizacji kodu w moduły to podstawa podstaw w pracy z realnymi projektami i bibliotekami. Zwłaszcza że dane w AI zajmują tonę miejsca i nieprawidłowa obsługa może Ci wysypać program.

• Obsługa plików
• Moduły – organizacja kodu

Podsumowanie

Ważne!
Zawartość niniejszego „kursu” ma się nijak do kompletnej wiedzy o Pythonie. To maksymalnie okrojone minimum, by zacząć uczyć się Pythona dla specjalistów AI. Tak, tak! To zupełnie inny zestaw bibliotek, funkcji, sposobów pisania kodu… Ale nie od razu Rzym zbudowano.

Z naszymi tutorialami nie tracisz czasu, a jednocześnie zyskujesz solidną podstawę, by wejść do świata AI. Po tej serii przechodzimy prosto do takich bibliotek jak NumPy, pandas czy scikit-learn.

---

Co dalej?

→ Zapisz się do naszego newslettera, żeby nigdy nie przegapić żadnego wartościowego artykułu.

→ Zajrzyj do sekcji Kariera w AI, gdzie znajdziesz konkretne materiały o zmianach na rynku pracy – w Polsce i na świecie – oraz ścieżkach kariery związanych ze sztuczną inteligencją (nie tylko jako programista!).

→ A jeśli chcesz pisać modele i pracować jako Architekt AI, ale nie wiesz, od czego zacząć (lub utknąłeś gdzieś na ścieżce), odwiedź dział Nauka AI – czeka tam wiedza, ciekawostki i realne wsparcie.

---

! Uwaga

Niniejszy ebook ma charakter informacyjny i edukacyjny. Nie stanowi porady prawnej ani oferty pracy w rozumieniu przepisów krajowych lub unijnych.
Przy tworzeniu niniejszego artykułu korzystano ze wsparcia narzędzi opartych na sztucznej inteligencji – m.in. w zakresie porządkowania treści, analizy źródeł, przyspieszenia redakcji i wyszukiwania źródeł Jednak wszelkie decyzje dotycząca treści, interpretacji i ostatecznej formy zostały podjęte przez człowieka.