Premiers pas avec Python

Apprendre à coder avec Python

Apprendre Python.pngRécemment on m’a demandé si je prévoyais d’inclure des exemples avec Python. Good question…
Je ne vois que des points positifs sur le fait d’utiliser Python :
Python et R sont les 2 principaux langages utilisés par les data scientists pour le machine learning. Historiquement, R est issu du monde des statisticiens tandis que Python vient de l’univers des développeurs. Aujourd’hui il y a un vrai battle entre les 2. En 2017, une étude menée par KDnuggets montre même que Python est officiellement passé devant R pour le machine learning et la Data Science :

python-r-other-2016-2017

De ce que j’ai pu lire, si vous partez de zero et que vous ne connaissez ni l’un ni l’autre, il vaut mieux apprendre Python. Cela vous permettra d’être plus à l’aise sur les projets Big Data en utilisant PySpark par exemple (tandis que SparkR n’est pas très développé).
Si vous connaissez plutôt R (comme moi), on ne va pas tout jeter à la poubelle pour autant et on peut tout aussi bien faire de la data science avec R. Mais autant ne pas mourir idiot et tester la concurrence 🙂

Me voici donc, grande débutante Python à vouloir tester et commencer à apprendre.

On trouve aujourd’hui une quantité de ressources incroyable pour apprendre gratuitement en ligne, je vais vous faire un recap de ce que j’ai testé et vous donner mon avis.

1) Apprendre Python sur la plateforme Codecademy : ★★★★★

codecademy

Codecademy c’est une plateforme d’apprentissage vraiment pas mal. On apprend pas à pas avec à chaque fois une explication et un exercice. C’est assez rapide et on a appri les bases de Python sans même s’en rendre compte. C’était presque amusant j’avais l’impression de (re)découvrir la programmation.

2) Apprendre Python avec l’application de SoloLearn : ★★★★

sololearn

Python s’invite même sur votre mobile et vous pouvez apprendre / réviser Python grâce à cette application qui vous propose d’apprendre partout, n’importe quand. Pour chaque module vous aurez quelques explications puis des quizz pour valider si vous avez bien compris les notions. Le petit plus c’est de pouvoir tester les codes directement sur son mobile. C’est pratique de pouvoir suivre son cours où on veut. Par contre ça peut aussi devenir un inconvénient parce qu’on est pas que des Data scientists et qu’à la fin de la journée on a aussi envie de faire autre chose. Donc 4 étoiles seulement pour le côté un peu intrusif avec des notifications en dehors du temps de travail.

3) Apprendre Python avec le MOOC Programming for Everybody : ★★

Coursera.png

Les MOOC sont des cours dispensés gratuitement par des universités. Pour ceux qui souhaitent devenir Datascientist, les MOOC peuvent être utiles si vous les couplez avec des exercices pratiques comme des challenges. J’ai déjà suivi plusieurs MOOC dont 1 qui m’avait particulièrement plu sur le Process Mining. Mais les choses ne se passent pas toujours ainsi et j’en ai aussi déjà commencé plusieurs que je n’ai jamais terminé par manque de temps, par manque d’intérêt. C’est malheureusement ce qui s’est passé avec ce MOOC. Si vous voulez vraiment vous former sur Python que vous avez un projet Python à réaliser dans 2 mois et que vous devez maitriser… alors allez y. Sinon si vous voulez juste découvrir laissez tomber, un MOOC sera trop lourd. Il faut compter 7 semaines pour finir le MOOC avec 5 vidéos par semaine en moyenne et des exercices.

4) Réviser Python avec des cheat sheets : ★★★★

Cheat Sheet python.JPG

Enfin, si vous connaissez déjà un peu Python ou que vous avez suivi les tutoriels précédents, je vous conseille d’avoir plusieurs cheat sheets en réserve ou de faire les vôtres. Il s’agit d’anti sèches qui vous permettent de retrouver rapidement comment faire telle ou telle commande avec Python (ou n’importe quel autre langage). On trouve pas mal de cheat sheet toutes faites, en voici quelques unes :

Et vous, comment avez-vous appris Python ?

4 commentaires sur « Premiers pas avec Python »

  1. Super !
    Je suis plutôt utilisateur de R, mais je prévois de changer pour Python dans les prochaines semaines.
    Bien que le prix soit un peu élevé, la formation dispensée par Datacamp est excellente.
    Sinon, le livre Python For Data Analysis de Wes Mckinney est très riche d’informations ! Il est facilement consultable en pdf sur le net.

    Aimé par 1 personne

  2. J’aime bien le format des applications Sololearn, idéal pour les longs trajets de métro parisien 🙂 Celle sur Python donne de bonnes bases même s’il n’y a pas de secret, il faut pratiquer sur des données réelles !

    Tu as d’ailleurs un IDE à recommander ?

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    1. Et oui comme on dit « si c’était facile tout le monde le ferait ». Tout évolue très vite et il faut tout le temps être curieux, se former et s’entrainer encore et encore 🙂

      Je n’ai pas encore assez pratiqué pour pouvoir faire une reco sur un IDE.

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  3. Très sympa ce blog ! Pour un géomaticien comme moi qui n’est pas une perle en data analyse, j’ai l’impression que ca va m’aider.

    Je me suis mis au Python en autodidacte il y a 1 an et demi pendant une période de chômage pour devenir plus sexy pour les entreprises. Banco ca a marché. J’apprends tous les jours et c’est assez génial ce qu’on peut faire avec.

    Pour ce qui est de l’IDE, j’utilise Atom comme éditeur de texte couplé à GitKraken pour la gestion de projet, le versioning… Les deux sont faciles à prendre en main et vraiment bien fait.

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