總結

網頁的主要內容是一位經驗豐富的開發者分享如何在 2024 年快速學習 Python，並強調即使在人工智慧興起的時代，學習 Python 仍然具有重要意義。

摘要

在影片中，演示者回顧了自己 7 年前開始學習 Python 的經歷，並指出現在可以通過更高效的學習方法，在 3 個月內達到中級水平。他首先解釋了 Python 在人工智慧發展迅速的背景下仍然是一種非常需要的編程語言，並且學習 Python 能夠讓人們不僅是消費者，而是能夠建立和使用 AI 模型的創造者。演示者認為，即使 AI 可以幫助編寫代碼，但人類仍需要掌握編程技能，以便驗證和改進 AI 生成的代碼。

接下來，演示者介紹了選擇合適的開發環境的重要性，包括在線代碼編輯器（如 Repet、Jupyter Notebook 和 Google Colab）以及本地開發環境（如 Visual Studio Code 和 PyCharm）。他強調了學習 Python 基礎的重要性，包括變量、數據類型、函數、運算符、條件語句和循環語句。

演示者使用思維導圖來展示學習 Python 的路徑，從基礎到進階，包括版本控制、Python for Data Science、對象導向編程、裝飾器、除錯和錯誤處理，以及良好的編碼實踐。他提到了 Python 在不同領域的應用，例如數據科學、機器學習、AI、Web 開發和遊戲開發。

演示者還建議學習者應該通過實際操作和教學來鞏固知識，並提到了學習過程中的挑戰，如自信心的低谷和動力的缺乏。他建議學習者應該通過創建個人項目來克服這些挑戰，並且利用 AI 工具（如 GitHub Copilot）來提高編程效率。最後，演示者提到了自己正在開發的 Python 數據科學和 AI 項目課程。

觀點

• Python 的當代重要性：即使在 AI 興起的時代，Python 仍然是一種非常需要的編程語言，對於欲成為 AI 應用開發者的學習者來說具有重要意義。
• 選擇合適的開發環境：根據學習目標選擇合適的開發環境，無論是在線編輯器還是本地環境，都能提高學習效率。
• 學習基礎和進階知識：從基礎知識（如數據類型、函數等）開始學習，逐步過渡到進階主題（如文件操作、版本控制、數據科學等）。
• 實踐和教學：通過實際操作和教學來鞏固知識，這是一種比單純學習更有效的學習方法。
• 克服學習低谷：學習者在學習過程中可能會經歷自信心低落和動力不足的階段，創建個人項目和利用 AI 工具可以幫助學習者克服這些挑戰。
• AI 工具的價值：AI 工具如 GitHub Copilot 可以幫助開發者更快速、 menos propenso a errores al escribir código, lo que permite a los desarrolladores centrarse más en la creatividad y la lógica detrás de sus proyectos.

TIMELINEbeta

• [00:00:03] - [00:02:51]
  • 主講者談論了如果今天開始學習編程，會從哪裡開始。他自己 7 年前開始學習 Python，當時是一名數據分析師，花了至少 3 年時間才對自己的技能感到自信。但現在，人們可以通過正確的學習方式，在 3 個月內達到 Python 的中級水平。
  • 主講者解釋了 Python 仍然是今天最受歡迎的編程語言之一，並且掌握 Python 編程可以讓人們不僅僅是人工智能的消費者，而是能夠用它來構建應用程序。即使 AI 現在可以生成代碼，使得編碼更加容易，但它仍然有顯著的限制，比如幻想和平均化可能會在編碼中造成嚴重問題。因此，即使使用 AI 生成代碼，了解如何編程仍然很重要。
• [00:02:53] - [00:05:50]
  • 主講者建議，學習 Python 時不需要過於擔憂選擇開發環境。選擇合適的開發環境取決於你的目標，例如成為一名開發者或用於數據分析和機器學習。可以選擇本地代碼編輯器或托管服務，如 Repet、Jupyter Notebook 或 Google Colab。
  • 主講者提供了一個學習 Python 的心智圖，將主題分為基礎、中級和高級。基礎知識包括 Python 的集成開發環境、安裝和管理包、工作目錄、數據類型、變量、函數、運算符、條件語句和循環語句。中級主題包括文件操作、Git 版本控制、Python 數據科學、對象導向編程、裝飾器、除錯和異常處理。此外，還強調了良好的編程實踐，如遵循 Python 代碼風格指南、使用有意義的變量名稱、避免在代碼中硬編碼數字、使用列表推導式和生成器、添加箭頭處理、提供代碼注釋和文檔、使用虛擬環境等。
• [00:05:52] - [00:09:25]
  • 主講者鼓勵學習者根據自己的目標和需求，從基礎到高級逐步建立自己的學習課程。例如，如果學習 Python 是為了數據科學、機器學習和人工智能，則需要掌握 NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、SciPy 和 Scikit-learn 等基本 Python 包。如果目標是成為一名數據工程師或軟件工程師，則需要重視對象導向編程和裝飾器。
  • 主講者強調，學習編程的最佳方式是通過實踐和教學來巩固知識。他建議學習者立即將學到的知識應用到實際項目中，並通過教授他人來更深入地學習。主講者提到了 CodeCrafters 平台，它是一個幫助工程師提升技能的學習平台，並提供了 Python 軌道的學習內容。
• [00:09:26] - [00:12:17]
  • 主講者討論了學習新技能時可能會遇到的自信和動力低迷期，即 “谷歌懷疑期”。他提到了 Dunning-Kruger 效應，即初學者往往會過於自信，但當他們意識到自己的不足時，很多人會在這個階段放棄學習。
  • 為了克服這個階段，主講者建議學習者找到一個他們想要解決的問題，並創建一個解決這個問題的個人項目。這有助於將焦點從自己的不足轉移到學習解決實際問題所需的知識。此外，主講者提到了 GitHub Copilot 的使用，它可以幫助開發者更快、更少錯誤地編寫代碼，並且可以幫助學習者專注於創意過程。最後，主講者提到他正在開發一门 Python 數據科學和 AI 項目的课程，並邀請聽眾關注以獲取相關信息。