https://habrahabr.ru/post/350748/

• Учебный процесс в IT
• Python

Как выглядит трек обучения программированию на Python с нуля? С чего стоит начать? На чем сделать акцент? Как не потерять интерес?

Полгода я искал ответы на эти вопросы, тщательно исследуя предметную область. Я обнаружил много полезных советов. Особенно в заметке Василия Большакова и на Хекслете. Но мне не хватало структуры. Знания нарастали со всех сторон и превращались в кучу. Чтобы структурировать процесс обучения и оценить его масштаб, я собрал план.

Составляя программу, я ориентировался на философию Тима Петерса, который сформулировал The Zen of Python:

Простое лучше, чем сложное
Сложное лучше, чем запутанное
Практичность важнее безупречности
Ошибки никогда не должны замалчиваться
Сейчас лучше, чем никогда...

План обучения

В разработке я новичок, поэтому мой путь начинался с самых азов. На текущий момент я прошел примерно половину. Скорее всего я что-то упустил, в чем-то не разобрался как следует. Если вы хотите поделиться опытом или советом, то смело пишите в комментарии. Также важно отметить, что трек обучения рассчитан на пользователей Мак ОС.
Другие платформы имеют свои особенности, о них говорить мы не будем.

Программа разбита по шагам. Последовательность условная. Внутри каждого шага есть задачи со звездочкой — желательные, но необязательные.

1. Понять зачем вам это надо

У меня две цели: быстро проводить анализ данных и создавать прототипы для проверки идей. Для этого мне достаточно знать несколько подходящих библиотек, понимать чужой код и немного писать свой. Какая цель у вас?

2. Подружиться с командной строкой

• Освоить основы работы с Bash
• Набить шишки с Git: простое руководство, основательный Pro Git, клевый Oh shit, git!
• *Разобраться в SSH

3. Настроить среду разработки и рабочее окружение

• Начать с подходящего текстового редактора: Sublime Text, Atom…
• Потерять веру в себя впервые столкнувшись с Vim
• Дорасти до IDE

_{Выбор разработчиков, проходивших интервью в Triplebyte}

• Создать виртуальное окружение
• Поставить менеджер пакетов
• *Начать использовать виртуализацию
• *Познакомиться с Докером
• *Узнать про системы управления конфигурацией

“I am a huge believer in learning by doing, and there are a lot of opportunities on the job where I can hone my Python skills through Deliberate Practice” Robert Chang

4. Изучить синтаксис и структуры данных Python на практике

• Прочитать Python Deliberate Practice для вдохновения и подобрать проекты для практики
• Не сачковать в изучении документации
• Научиться оформлять код и структурировать проекты
• Освоить встроенные функции
• Разобраться в ООП
• Потрогать руками функциональное программирование

Для тех кто любит онлайн-курсы

• *На Степике
• *От МФТИ и Мейл-ру
• *Знаменитый CS50

5. Полистать библиотеки

• Взглянуть на подборку Awesome Python
• Исследовать библиотеки для анализа данных: numpy, scipy, pandas, matplotlib, seaborn, scikit-learn
• Научиться работать с json
• Разобраться в requests, scrapy, Beautiful Soup

6. Пощупать базы данных

• Научиться писать SELECT запросы средней сложности
• *Познакомиться с реляционной алгеброй

Дополнительно

Пайтон на одной картинке
Карта развития разработчика
Книги «на все времена»

Спасибо Андрею Свердлову за дельные комментарии.