Время прочтения: 5 минут
Как показывают данные анализа рынка труда, ценятся те геоспециалисты, которые умеют ускорять работу с помощью кода. Если пока что вы не владеете Python, но хотите начать, есть открытые обучающие ресурсы, в том числе конкретно для специалистов в сфере ГИС. И с недавних пор открытых пособий стало еще больше: преподаватель Картетики Дмитрий Ефимов выложил в открытый доступ набор открытых материалов для изучения синтаксиса Python. Эти материалы специально собраны для ГИС-специалистов, которые хотят познакомиться с миром программирования и открыть себе дорогу к автоматизации в ГИС.
Материалы разбиты на четыре темы: основы работы с кодом, управляющие конструкции, элементы функционального программирования и работа с файловой системой. Темы сопровождаются практическим заданием, в котором нужно дописать готовый код или написать свой.
Что ждет в процессе обучения:
- узнаете, как писать и запускать код Python;
- изучите, какие типы данных есть в Python и для чего они используются;
- освоите основные управляющие конструкции: условия и циклы;
- разберетесь, как использовать готовые функции и создавать свои;
- научитесь работать с файловой системой с помощью кода, сможете читать и записывать текстовые файлы.
В материалах собраны самые основы Python, после которых вы не станете ГИС-разработчиком. Но они станут базой для дальнейшего изучения Python и подготовят к знакомству с целой экосистемой библиотек и инструментов по работе с геоданными.
Если вы и так знаете синтаксис, но не слишком уверены в своих знаниях, материалы тоже будут полезны. Прочитав их, вы вспомните важные основы в структурированной форме и узнаете полезные советы, которые не всегда можно подхватить в других источниках.
История создания материалов
Раньше эти материалы были основой курса повышения квалификации «Введение в Python: основы синтаксиса». Преподаватель курса, Дмитрий Ефимов, разработал их совместно с методистом и провел семь потоков. Кроме обучающих материалов в курсе была обратная связь от преподавателя, проверка домашних заданий, совместные вебинары и чат для любых вопросов.
Но со временем Дмитрий предположил, что полезнее разместить материалы открыто. Ресурсов для изучения Python с нуля много, и не всем ученикам нужно повышение квалификации, вебинары и обратная связь. Так что теперь конспекты курса расположены открыто и бесплатно, но изучать их можно только без обратной связи. Зато при желании вы можете их улучшить :)
Как предложить улучшения в проект или добавить новые главы
Все материалы «Введение в Python: основы синтаксиса» расположены в репозитории GitHub. Если вы хотите улучшить материалы, оповестите о проблеме или предложите идею для улучшения. Или можете активно поучаствовать в разработке материалов — на GitHub есть инструкция, как добавлять главы и разделы.
Как пользоваться открытым пособием «Введение в Python: основы синтаксиса»
Что понадобится для обучения
- среда работы с кодом, то есть пространство, где мы будем писать и выполнять код;
- свободное время;
- мотивация.
С последними двумя все понятно, а что делать со средой обработки, и зачем она, если все можно прочитать по ссылке?
Дело в том, что материалы — это больше чем текст с примерами, и на самом деле они представлены в формате Python Notebook. Этот формат совмещает в себе блоки форматированного текста и блоки кода, которые могут исполняться в интерактивном режиме. Чтобы запустить их, нам нужна отдельная среда, и здесь есть два варианта.
Вариант 1: настроить среду обработки кода VS Code
Вы можете скачать среду обработки VS Code и открывать в ней материалы курса. При работе в VS Code будет автоматически предложено установить расширение Jupyter для взаимодействия с файлами в формате .ipynb, которые можно взять в репозитории.
Вариант 2: ничего не настраивать, пользоваться Google Colab прямо из браузера
Этот вариант проще и удобнее первого, и для него не нужно ничего устанавливать. Все материалы, содержащие код, можно выполнять в среде Google Colab, и для этого нам понадобится только браузер и больше ничего.
На каждой странице есть кнопка для открытия материалов через Google Colab, прямо в браузере:
После нажатия открывается интерактивный документ, где можно запускать обучающий код и смотреть на результат:
В Google Colab можно сразу менять код и подставлять свои примеры, чтобы учиться на практике. А когда ознакомитесь с конспектами, можно переходить к практическим заданиям. В нужных местах материалов на них будет вести прямая ссылка:
Перейдя на страницу практических заданий, таким же образом по значку ракеты откройте материал в Colab, чтобы написать свой код, запустить его и проверить себя. Если вывод совпадает с описанным в задании, вы написали код верно!
Как не потерять мотивацию
В платном курсе кроме материалов были видео-лекции, чат с преподавателем и вебинары, чтобы задавать вопросы о непонятных моментах и не терять мотивацию. Сейчас такого нет, поэтому мотивировать себя придется самостоятельно.
- Чтобы не потерять смысл во время обучения, поставьте себе четкую цель, к которой вы будете двигаться. Так больше шансов закончить обучение с положительным результатом.
- Местами некоторые абзацы нужно перечитать несколько раз, чтобы хорошо понять их значение. Выделите время и дайте себе возможность не понять информацию с первого раза, потому что это норма учебного процесса.
- Чтобы обучение прошло эффективно, рекомендуем подключать и другие источники: видео, тренажеры, книги, открытые пособия. В сети много информации по обучению Python, и ей хорошо пользоваться совместно с нашими материалами. И заодно полезно развивать навык поиска — это часть работы с кодом.
Как учиться продуктивно
Совет 1. Читайте материалы по порядку
Информация структурирована по темам, которые идут в смысловом порядке. Лучше не пропускать отдельные темы, потому что последующие главы иногда отсылаются на предыдущие. И изучайте дополнительные ссылки, которые приложены к курсу, в них много полезного.
Информация структурирована по темам, которые идут в смысловом порядке. Лучше не пропускать отдельные темы, потому что последующие главы иногда отсылаются на предыдущие. И изучайте дополнительные ссылки, которые приложены к курсу, в них много полезного.
Совет 2. Импровизируйте
Меняйте данные, когда работаете с материалами и пишете код. Чем больше практики, тем больше пользы!
Среда Google Colab дает возможность экспериментировать без рисков, поэтому меняйте значения в примерах и смотрите, что получится. Если не бояться импровизировать, в будущем не будет страха писать что-то новое и пробовать нестандартные решения.
Меняйте данные, когда работаете с материалами и пишете код. Чем больше практики, тем больше пользы!
Среда Google Colab дает возможность экспериментировать без рисков, поэтому меняйте значения в примерах и смотрите, что получится. Если не бояться импровизировать, в будущем не будет страха писать что-то новое и пробовать нестандартные решения.
Совет 3. Пять минут — уже хорошо
В дни, когда нет сил, поставьте таймер на пять минут и уделите их обучающим материалам. Так не будет ощущения, что вы забросили Python, наоборот — сформируется полезная привычка.
В дни, когда нет сил, поставьте таймер на пять минут и уделите их обучающим материалам. Так не будет ощущения, что вы забросили Python, наоборот — сформируется полезная привычка.
Что дальше?
Эти открытые и бесплатные материалы будут отличным началом вашей работы с Python. Для половины задач ГИС-специалистов достаточно основ Python, но если вам нужно больше, то после изучения базы переходите к специализированным библиотекам: GeoPandas, Fiona, Shapely и другим. Чтобы освоить все важное сразу, после изучения синтаксиса приходите на курс «Введение в Python: работа с геоданными», который ведет Дмитрий Ефимов. Там вы научитесь анализировать данные в Python и создавать интерактивные визуализации 🔥
Освоив синтаксис Python и основные библиотеки для работы с геоданными, вы станете более востребованным ГИС-специалистом и начнете автоматизировать рутинные задачи. Работодателям это понравится :)
Другие статьи по теме:
И в тему открытых и бесплатных материалов: курс по веб-картографии сопровождается открытым пособием, которое можно найти на странице курса ⭐
Материал подготовила Юлия Федорова
