👨💻 "ไม่ได้จบสายไอที คอมพิวเตอร์มาตรง ๆ แต่อยากเป็น โปรแกรมเมอร์ ทำยังไงดีครับบบบบ !?"
.
มีคำถามแบบนี้ในใจไม่ต้องกังวล เพราะ ไม่มีใครแก่เกินเรียนแน่นอน โดยในวันนี้เราจะแนะนำ Path การเรียนแบบง่าย ๆ ว่า
.
"ถ้าอยากมีพื้นฐานการเขียนโปรแกรมเบื้องต้น จนถึง ก้าวสู่การทำงานแบบ Full-Time ต้องเริ่มจากไหนบ้างนั่นเองง !" ถ้าใครพร้อมแล้ว งั้นเริ่มไปพร้อมแอดได้เลย !!
.
⚡ โดยอันดับแรกเราต้องเข้าใจก่อนว่า จริง ๆ แล้วเจ้าคอมพิวเตอร์ เขาทำงานยังไง ?
.
ซึ่งตรงนี้แม้จะดูเป็นเหมือนพื้นฐานที่เด็ก ๆ เขาเรียนกัน แต่สำคัญจัดดด ๆ เพราะถ้าเราไม่รู้เลยว่าเขาทำงานอะไร ยังไงได้บ้าง เราก็จะสั่งงานเขาไม่ถูกนั่นเอง
.
💻 ในหัวข้อแรกที่เราจะต้องรู้นี้ก็มีตั้งแต่ Flowchart อ่านยังไง ?, การทำงานของ Input Process Output มีอะไรบ้าง ? ภายในคอมพิวเตอร์เก็บข้อมูลเบื้องต้นแบบไหนกันนะ ?
.
เมื่อเราเข้าใจในส่วนนี้แล้ว ก็ถือว่าจบ Step แรก ซึ่งเครื่องมือในการเข้าใจ ขั้นตอนแรกสมัยนี้เปิดกว้างทั้งดี และ ฟรีก็มีเพียบ ไม่ว่าจะเป็น Scratch หรือ Code.org ที่ให้เราลองเล่นเขียนโปรแกรมได้ !!
.
👍 มาาาา มาอยู่กันใน Step 2 หากเราเข้าในการทำงานภายในเรียบร้อย
.
นั่นก็คือการลงเรียน Programming Language 1 ภาษาเลย เช่น ภาษา C, C++, Java ก็ได้
.
✅ แต่ถ้าให้แอดแนะนำสำหรับมือใหม่ แอดจะแนะนำ "Python" (อ่านว่า ไพธอน) เป็นหลัก เพราะภาษานี้เข้าใจง่ายที่สุดดดด แถมยังประยุกต์ได้เพียบ
.
ซึ่งในส่วนนี้ขอย้ำว่านี่คือ Step 2 ไม่ใช่ Step แรก เนื่องจากหลายคนมาถึงแล้วกระโดดมาเขียนโค้ดเลย แบบนี้จะทำให้เราไม่เข้าใจว่าจะสั่งการอะไรเขาได้บ้างนั่นเอง
.
ใน Step 2 นี้เราจะได้เรียนรู้ทั้งหัวข้อ การแสดงผลข้อความของโปรแกรมเบื้องต้น, การจัดการตัวแปร ตัวดำเนินการต่าง ๆ เราจะได้รู้ว่าถ้าต้องการสั่งให้โปรแกรม บวกลบคูณหาร มันทำยังไง ?
.
⭐ จนถึงการใช้งานเงื่อนไข และ การวนซ้ำ การสร้างฟังก์ชันการทำงานของตัวเอง ซึ่ง แอดจะต้องบอกว่า ตั้งแต่โปรแกรมเล็ก ๆ ในคอมพิวเตอร์ จนถึง เครื่องจักรในโรงงาน ก็ล้วนใช้พื้นฐานจากตรงนี้ทั้งสิ้น
.
โดยข้อมูลพวกนี้สามารถหาเรียนได้จากเว็บออนไลน์ หรือ คอร์สต่าง ๆ จนถึง หนังสือการเขียนโปรแกรมทั่วไปครับ
.
และ เมื่อกำลังอยู่ใน Step 2 แอดจะแนะนำ Step 3 ให้ทำไปควบคู่กันนั่นก็คือ ..
.
"การฝึกทำโจทย์ แก้ไขปัญหา Algorithm แบบจริงจัง !"
.
⚠ ซึ่งแอดจะต้องบอกความจริงข้อนึงก่อนว่า ..
.
"ถ้าคุณคิดว่า การเรียนเขียนโปรแกรม แค่นั่งฟัง และ พิมพ์ตามก็สามารถเขียนได้.. คุณคิดผิดอย่างแรงงงงงงงงงงมากกกกกกกกกกกกกกกกกกกกกก"
.
เพราะต่อให้เราทำได้ เราก็ได้แค่คัดลอกคำสั่งของคนอื่น และ วางในโปรแกรมของเราเท่านั้น ซึ่ง !! มันจะส่งผลเสียแน่นอน
.
🔥 ไม่ว่าจะเมื่อเกิด Bug ขึ้นมาเราจะแก้ไม่ถูก จนถึง ทำงานต่อไม่ได้ และ สร้างฟีเจอร์ใหม่ ๆ ของเราไม่เป็น ไม่รู้จะเอาแต่ละส่วนมาต่อกันยังไงนั่นเอง
.
ดังนั้นแล้วการหาโจทย์ปัญหามาลองฝึกทำ จะเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุด สำหรับคนอยากเขียนโค้ดนั่นเอง และ คิดไว้เสมอว่า วิชา Programming กับ คณิตศาสตร์มันคล้าย ๆ กันตรงที่ว่า
.
"ความรู้แค่ท่องจำได้อย่างเดียวมันไม่เคยพอ แต่เราต้องลงมือฝึกฝนสม่ำเสมอด้วย !!"
.
(สำหรับใครอยากฝึกเขียน Algorithm แก้โจทย์ในขั้นตอนนี้แอดแนะนำ ระบบ DevLab 3 ใช้งานฟรี !! โจทย์ภาษาไทยของงงเราเอง)
.
🆓 https://www.borntodev.com/grader_q_list/?course=free
.
ซึ่งระยะเวลาสำหรับคนที่มาใหม่ในสายนี้เลยแอดแนะนำให้ลองทำทุกวันฮะ ถ้าอย่างดี วันละ 1 - 3 ชั่วโมงก็ได้ หรือ ครึ่งชั่วโมงก็ยังดี แต่ต้องทุกวันนะคร้าบ <3
.
ส่วนต่อมาเมื่อเราลองทำแบบนี้ 2 - 3 เดือน พร้อมเรียนครบทุกหัวข้อในวิชา Programming แล้ว แอดจะให้เราลองดู Framework ต่าง ๆ หรือ เทคโนโลยีอื่น ๆ ที่มาช่วยงานเราได้
.
เช่น ตอนนี้เราเขียน Python อยู่ คำนวณ สร้างฟังก์ชันของตัวเองได้แล้ว เราลองศึกษาเครื่องมืออื่น ๆ เพื่อสร้างเว็บแอปของเราเองไหม ? นั่นเอง
.
👉 สำหรับ Python ถ้าใครจะสร้างเว็บแอป สามารถติดตั้งเครื่องมือที่ชื่อว่า Django ได้เลยครับ ใช้ง่ายมาก ๆ
.
และ เมื่อเราทำแบบนี้ต่อไปเรื่อย ๆ เราจะพอเข้าใจคร่าว ๆ แล้วว่าผลงานแต่ละแพลตฟอร์ม หรือ แต่ละรูปแบบมันแตกต่าง หรือ มีโครงสร้างยังไงก็ให้เข้าสู่ Step สุดท้าย
.
"นั่นก็คือการแชร์ สร้างผลงานตัวเองให้โลกได้รู้กันไปเลย !!"
.
ในขั้นตอนนี้คือการที่เรานำโค้ด โปรเจคของเราขึ้นสู่ Internet โดยวิธีการสามารถทำได้หลายอย่างเช่น
.
✔ ถ้าเราสร้างเป็นแอป อาจจะนำขึ้น App Store, Play Store
✔ ถ้าเราสร้างเป็นเว็บไซต์ก็อัพโหลดขึ้น Server เพื่อให้ทุกคนได้เห็น
.
หรือ ถ้าเป็นโปรเจคทั่วไปที่เขียน แนะนำให้อัพโหลดขึ้นสิ่งที่เรียกว่า GitHub ครับ
.
"โดยเจ้า GitHub นี้จะเป็นแหล่งที่เอาไว้เก็บรวบรวมโค้ด ประวัติการเขียนของโปรเจคนั้น ๆ จนถึง สามารถเผยแพร่ให้เพื่อน ๆ คนอื่น ดูโค้ดของเรา และ พัฒนาต่อได้นั่นเอง .."
.
😱 อ่านมาถึงตรงนี้อาจจะงงจนต้องขยี้ตาซัก 2 3 ที
.
"ฮะ !? อะไรนะ เขียนโปรแกรมมาตั้งนาน อยู่ ๆ จะให้คนมาดูโค้ดของเรา บ้าไปแล้วรึเปล่าา เฮ้ยย !"
.
ใจเย็นครับท่านนนนน 5555 ถ้าเราไม่ได้เซ็นต์สัญญาความลับทางการค้ากับใคร วิธีนี้เป็นวิธีที่ดีมาก ๆ ในการเก็บเป็นผลงานของตัวเอง และ โปรโมทตัวเองไปในตัวครับ
.
"เพราะเราสามารถใส่เจ้า GitHub ตัวนี้ลง Resume หรือ ประวัติสำหรับสมัครงานได้นั่นเอง"
.
ซึ่ง ถ้าเราใส่ไป คนรีวิวในสมัครงานเราสามารถดูได้เลยว่า
.
✅ เราเขียนโค้ดเป็นยังไง ? ตรงตามมาตรฐานไหมนะ ? คนอื่นอ่านรู้เรื่องไหม ?
✅ Algorithm ของเราทำงานได้มีประสิทธิภาพแค่ไหน ?
✅ เรารู้จักประยุกต์ใช้ Library / Framework ได้ขนาดไหน ?
✅ เราเข้าใจพื้นฐานการเขียนโปรแกรมดีขนาดไหน ?
.
และ ยังมีอีกเพียบบบที่เป็นข้อดีของด้านนี้ เพราะถ้าสาย Graphic ใน Portfolio ของเขาอาจจะเป็นงานออกแบบ แต่ของสายนี้มันคือโค้ด โค้ด และก็ โค้ดนั่นเอง !!
.
โดยทั้งหมดนี้ก็เป็นคำแนะนำเส้นทางทั้งหมด แบบให้เห็นถึงภาพรวมว่า แต่ละขั้นตอนมันมีอะไรบ้างนั่นเอง
.
⁉ สำหรับส่วนนี้หลายคนอาจจะคิดว่า เฮ้ย วันละหลายชั่วโมงในการฝึกเลยหรอ ?
.
แอดก็จะต้องบอกกลับไปว่า "ถ้าเทียบกับนักศึกษา 4 ปี มันถือว่าน้อยมาก ๆ เลยฮะ"
.
⁉ แล้วหลายคนก็อาจจะถามกลับมาว่า "ถ้าทำตามเท่านี้ก็เท่านักศึกษา 4 ปีในสายคอมเลยไหม ?"
.
คำตอบที่ได้คือ "ไม่ใช่แน่ ๆ ถ้าเรามาเริ่มใหม่กับตรงนี้ เพราะ พื้นฐานด้านอื่น ๆ เช่น ระบบเครือข่าย, การออกแบบสถาปัตยกรรมภายในระบบคอมพิวเตอร์ หรือ วิชาด้านคำนวณต่าง ๆ จะหายไป"
.
"แต่ แต่ แต่ !! เท่านี้ใน 5 Step ก็เพียงพอสำหรับเริ่มต้น และ เข้าใจการสร้างแอปได้แล้ว .. ถ้าอยากรู้เรื่องอื่น ๆ เช่น ฐานข้อมูลจัดการยังไง ก็ศึกษาต่อเพิ่มเติมเอาได้นั่นเอง !"
.
ทั้งนี้ทั้งนั้น แอดไม่ได้บอกว่าจะต้องมาเรียนกับเราเท่านั้นนะ 5555 เพราะความรู้เดี๋ยวนี้เปิดกว้างมากกกกกก ๆ มีหลายสไตล์สุด ๆ
.
แต่........... ถ้าอยากเรียนกับแอดหละก็ เตรียมพบกับ โปรโมชันพิเศษใน 3 2 1
.
🔥 เบื่อไหม ? อยากเริ่มต้นเส้นทางนักพัฒนาโปรแกรม แต่ไม่รู้จะเริ่มยังไง ?
🔥 เหนื่อยไหม ? กับการหาเทคนิคเจ๋ง ๆ ในการเขียนโปรแกรม !?
🔥 เซงไหม ? กับการเรียนแบบเดิม ๆ ที่น่าเบื่อ ไม่สนุก ไม่ตื่นเต้น
.
“หากคุณกำลังพบปัญหาเหล่านี้ มาพบกันในหลักสูตร Ultimate Python 3 Package 2021”
.
🚀 ที่จะพาคุณเริ่มต้นเรียนตั้งแต่กระบวนการคิด วิเคราะห์ข้อมูล ไปจนถึงพัฒนาเว็บแอปพลิเคชันจริง
.
หมดปัญหาการเรียนเขียนโปรแกรมแล้วไม่เข้าใจ หรือ ไม่รู้ว่าจะเขียนโค้ดยังไง? เพราะเราเน้นลงมือทำจริง ที่ไม่ได้สอนให้ท่องจำ แต่เน้นเข้าใจ ❤
.
👩🏫 เพราะการเรียนรู้สนุกได้เสมอ หมดยุคการเรียนรู้สุดน่าเบื่อ เพราะนี่คือโลกยุคใหม่แล้ว ! ให้ทุกการเรียนรู้สร้างแรงบันดาลใจให้คุณ
.
✅ เรียนตั้งแต่พื้นฐาน มาตัวเปล่า แค่ใช้คอมเป็นก็เรียนได้ !!
✅ มีแบบฝึกหัด โจทย์ Algorithm พิเศษเพียบให้ลองทำ !!
✅ เน้นพื้นฐานควบกับการปฏิบัติจริง ไม่ใช่แค่ท่องจำ หรือ คัดลอกโค้ดมาวาง
✅ นำไปใช้ได้เลย เพราะเรามีสอนการประยุกต์ใช้งานจริง !!
.
👉 หลักสูตรแพคเกจนี้ประกอบไปด้วย Programming for Everyone X, Complete Python 3, Data Analytics With Python, Data Structure & Algorithm X, Django from Zero
.
โปรโมชันสุด Exclusive จาก 13,750 .- ลดเหลือเพียง 5,990 .- เท่านั้น
.
🔥 ผ่อนสบาย ๆ กับบัตรเครดิตที่ร่วมรายการ 0% 10 เดือนเพียง 599.- เท่านั้น !!
.
แต่เดี๋ยวก่อนนนนนนน !! คอร์สเรียนนี้เป็นคอร์สเข้มข้น แบบ "จริงจัง" ซึ่งจะไม่เหมาะกับ
.
❎ ไม่เหมาะกับใครที่อยากเรียนแบบฉาบฉวย เพราะ เราจะให้คุณทำโจทย์จนกว่าจะเป็น
.
❎ ไม่เหมาะสำหรับท่านที่ต้องการแค่นั่งฟังอย่างเดียว เพราะเรามีโปรเจคจบให้คุณทำ ถ้าผ่านเอา Certificate จากเราไปเลย
.
แต่ถ้าคุณต้องการลุยแบบจริงจังหละก็ จัดมา !! สามารถลงทะเบียนได้แล้วที่นี่ >> https://www.borntodev.com/product/ultimate-python-package-2020/
.
หมายเหตุ : โปรโมชันนี้เป็นโปรที่ได้รับความนิยมสูงสุด และ ขยายรอบสุดท้าย ถึง กุมภาพันธ์ 2564 นี้เท่านั้น !!
.
#borntoDev - 🦖 สร้างการเรียนรู้ที่ดีสำหรับสายไอทีในทุกวัน
同時也有10000部Youtube影片,追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル,也在其Youtube影片中提到,...
「python library path」的推薦目錄:
- 關於python library path 在 BorntoDev Facebook 的最讚貼文
- 關於python library path 在 BorntoDev Facebook 的最讚貼文
- 關於python library path 在 コバにゃんチャンネル Youtube 的最佳貼文
- 關於python library path 在 大象中醫 Youtube 的精選貼文
- 關於python library path 在 大象中醫 Youtube 的最讚貼文
- 關於python library path 在 How does python find packages? 的評價
- 關於python library path 在 Python Library Path - Stack Overflow 的評價
- 關於python library path 在 Default Python lib paths are not matched with the ... - GitHub 的評價
- 關於python library path 在 Python Programming 53 - Sys.path and Changing Module Paths 的評價
- 關於python library path 在 Compiling python with custom library path - Unix StackExchange 的評價
- 關於python library path 在 [問題] library path setting - Python | PTT Web 的評價
python library path 在 BorntoDev Facebook 的最讚貼文
🔥"แนะนำ 5 เครื่องมือที่คุณต้องรู้ ! ถ้าอยากจะเริ่มสายดาต้าด้วย Python"🔥
.
ทุกวันนี้ใครๆก็พูดถึง AI, Machine Learning, Data Science ฯลฯ กันเต็มไปหมด 👨💻
.
หลายคนก็น่าจะสนใจเกี่ยวกับเรื่องเหล่านี้อยู่บ้างแต่ก็ไม่รู้ว่าจะเริ่มต้นศึกษาที่ตรงไหน และมีอะไรบ้างที่จำเป็นต้องรู้
.
และนี่คือ 5 เครื่องมือที่คุณต้องรู้ สำหรับงาน Data Science ด้วย Python สำหรับคนที่ยังไม่รู้จะเริ่มยังไงดี
.
⭐ 1.TensorFlow
.
Tensorflow คือ library สำหรับสร้าง machine learning models แบบ open source จาก Google สามารถใช้งานได้ดีกับภาษา Python แต่ก็สามารถใช้ภาษาอื่นๆ เช่น C, Java หรือ Go ได้เช่นกัน
.
และยังมี community ขนาดใหญ่ ทำให้สามารถค้นหาข้อมูล หรือสอบถามเวลาเจอปัญหาได้ง่าย ซึ่ง TensorFlow มีไกด์แนะนำสำหรับ ผู้เริ่มต้น และ ผู้เชี่ยวชาญ ให้สามารถไปศึกษากันได้
.
https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner
.
⭐ 2.Pytorch
.
Pytorch เป็น opensource อีกหนึ่งตัวสำหรับใช้ทำ machine learning จาก Facebook ที่มีคำอธิบายในหน้าเว็บว่า ‘An open source machine learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment.’
.
โดยเป็นอีกทางเลือกหนึ่งในการศึกษา machine learning นอกจาก TensorFlow เพราะเทียบกันแล้ว Pytorch ค่อนข้างจะง่ายในการศึกษามากกว่า และยังสามารถเลือกสภาพแวดล้อมในการพัฒนาได้หลากหลายอีกด้วย
.
✅ ถ้าอยากจะรู้ว่าง่ายแค่ไหนก็ลองไปศึกษาที่ Pytorch ได้เลย
.
https://pytorch.org/get-started/locally/
.
⭐ 3.scikit-learn
.
scikit-learn เป็นเครื่องมือในการทำ machine learning อีกหนึ่งตัวที่น่าศึกษาเอาไว้ เนื่องจากความง่ายและมีประสิทธิภาพในการทำ predictive data analysis
.
โดยสร้างขึ้นมาจากโมดูลหลายตัวทั้ง NumPy, SciPy และ matplotlib ส่งผลให้ scikit-learn มีความสามารถที่หลากหลาย นำไปใช้ในงานได้หลายประเภท
.
✅ ลองโหลดมา ติดตั้ง และ ศึกษา กันได้
.
https://scikit-learn.org/stable/install.html#installation-instructions
.
⭐ 4.Pandas
.
สำหรับ Pandas เป็นเครื่องมือในการวิเคราะห์และจัดการข้อมูลที่เร็ว, มีประสิทธิภาพ , มีความยืดหยุ่น
.
และง่ายในการใช้งาน ที่สามารถนำเข้าข้อมูลเช่นไฟล์ CSV, TSV หรือจาก SQL database นำไปสร้างเป็น Python Object ที่มีลักษณะเป็น row และ column ทำให้สามารถใช้งานข้อมูลเหล่านั้นได้ง่าย และนำไปใช้งานต่อได้อย่างหลากหลาย
.
✅ สามารถไปศึกษาได้ ที่นี่
.
https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/index.html
.
⭐ 5.Jupyter
.
สำหรับเครื่องมือตัวสุดท้ายนี้ต้องบอกว่าไม่ได้เป็นเครื่องมือสำหรับทำ Data Science หรือ Machine Learning โดยตรง
.
แต่ว่าประโยชน์ของ Jupyter นั้นเหมาะที่จะใช้เป็นเครื่องมือในการทดลองสิ่งใหม่ๆ โดยเครื่องมือนึงจาก Jupyter ที่จะแนะนำก็คือ Jupyter Notebook เนื่องจากความสามารถเขียนโค้ดและรันซ้ำ รันทีละส่วน
.
และแสดงผลลัพธ์ของแต่ละส่วนของโค้ดแยกกันได้อย่างอิสระ ซึ่งทั้งหมดนี้ทำได้ผ่านเว็บเบราเซอร์ และยังสามารถเซฟผลลัพธ์ต่างๆเก็บไว้ได้อีกด้วย
.
✅ เข้าไปทดลองเล่นในเว็บของ Jupyter คลิก
.
https://jupyter.org/try
.
และทั้งหมดนี้ก็เป็น 5 เครื่องมือที่ไม่รู้ไม่ได้ สำหรับใครอยากจะเริ่มต้นสาย Data Science ด้วย Python <3
.
#borntoDev - 🦖 สร้างการเรียนรู้ที่ดีสำหรับสายไอทีในทุกวัน
python library path 在 コバにゃんチャンネル Youtube 的最佳貼文
python library path 在 大象中醫 Youtube 的精選貼文
python library path 在 大象中醫 Youtube 的最讚貼文
python library path 在 Default Python lib paths are not matched with the ... - GitHub 的推薦與評價
[Default is /usr/bin/python]: /usr/bin/python3 Found possible Python library paths: /usr/local/lib/python2.7/dist-packages ... ... <看更多>
python library path 在 How does python find packages? 的推薦與評價
the path `/usr/local/lib/python2.7/dist-packages` which as you explained is the Ubuntu python's package installation destination also occur in the package ... ... <看更多>