Вступ

🎈 Увага: Ми нещодавно створили власного тренера-репетитора на основі моделі штучного інтелекту 🧠 ChatGPT. Цей бот допоможе пришвидшити процес вивчання Python і доступний за посиланням TRYE: Python тренер.

🎯 Яка мета цієї книги

Мета цієї книги – надати необхідні навички з Python програмування, на які спираються більшість курсів школи TRYE (наприклад, 🧠 Artificial Intelligence: Користуємось на практиці або 🧠 Artificial Intelligence: Будуємо застосунки). Щоб зварити борщ, необхідно спочатку навчитись чистити картоплю, ви згодні? Тому у цій книзі ми будемо вчитись базовому програмуванню саме на рівні “чистити картоплю”.

Фокус цієї книги на практичних навичках. Вертаючись до нашого прикладу, щоб зварити борщ, вам не обов’язково знати його історію чи розуміти хімічний процес варіння картоплі. Проте ви повинні вміти закип’ятити воду та обсмажити овочі. Тому замість того щоб в деталях обговорювати теоретичне програмування, ми зразу почнемо кодувати.

Набір необхідних навичок є досить великим, тому ми намагалися звести цей набір до необхідного мінімуму. Якщо вам треба зварити борщ, то вам не обов’язково знати як правильно закручувати кебаб 🌯. Тому ви не знайдете у цій книзі більш специфічні або екзотичні теми як, наприклад, асинхронне програмування або регулярні вирази.

Більш того, ідея цієї книги полягає у тому, щоб навчити цим умінням якомога швидше. Чим швидше ви опануєте базові вміння у програмуванні, тим швидше ви зможете перейти до більш цікавих речей, втілення власних проєктів чи навіть пошуку стажування влітку.

І останнє. Ми намагалися побудувати цю книгу таким чином, щоб можна було опанувати будь-яку навичку окремо від інших, не читаючи усі попередні глави. Наприклад, щоб натерти моркву 🥕, вам необов’язково вміти різати цибулю 🧅. Ці навчки є незалежними і не вимагають від вас, щоб ви їх опанували за один раз. Саме такої філософії притримується ця книга.

🙋 Для кого ця книга

Читач цієї книги має досить чіткий портрет. Навчальні матеріали розраховані на учнів старших класів звичайної української школи 🏫, яка не обов’язково має нахил в точні науки.

Читач – вже доросла людина, яка замислюється над тим, що робити далі, який шлях вибрати, куди піти навчатись, які професії зараз мають попит тощо. І щоб зрозуміти що саме людині подобається в житі, це спершу треба спробувати. Ця книга дозволить вам зануритись у всесвіт програмування та відчути чи подобається це вам.

З іншого боку, читачем цієї книги може бути будь-хто, хто хоче почати програмувати. Звісно, приклади та завдання у цій книзі розраховані на знання та захоплення старшокласників. Проте, рівень цієї книги дозволяє зрозуміти концепти будь-кому.

🧰 Які знання та навички я отримаю

По завершенню цієї книги, читач буде:

  • розуміти базові поняття у програмуванні
  • розбиратись у галузях програмування
  • працювати з записниками Google Colaboratory
  • створювати змінні, використовувати оператори, викликати функції та методи об’єктів
  • розуміти правила синтаксису Python
  • працювати зі скалярними даними
  • працювати зі списками list, кортежами tuple, словниками dict та множинами set
  • використовувати потоки керування, такі як умовні переходи if/else та цикли for та while
  • створювати нові функції
  • завантажувати та використовувати додаткові пакети
  • працювати з пакетом NumPy
  • візуалізувати деякі дані за допомогою бібліотеки matplotlib
  • налагоджувати Python код
  • ефективно шукати інформацію в Інтернеті

Іншими словами, по завершенню цієї книги у вас завжди в рюкзачку 🎒 буде мінімальний набір інструментів молодого кодера. На базі цього набору, ви вже будете розуміти які ще додаткові та більш спеціалізовані інструменти вам потрібні.

🚧 Як побудованна ця книга

Ця текстова книга не є єдиним та самостійним матеріалом для навчання.

По-перше, люди мають різноманітні канали ефективного сприйняття інформації. Наприклад, одні люди найкраще засвоюють інформацію через лекції, інші – через текстові книжки, а треті – взагалі через схеми. Пригадайте, певно у вас є друзі які обожнюють голосові повідомлення, та ті, які сприймають тільки текстові повідомлення. Тому кожна глава цієї книги є також у вигляді відеолекції у YouTube та подкасту у Spotify.

По-друге, як було вже зазначено, акцент цієї книги на практичних навичках замість теоретичних знань. Як наслідок, щоб їх найшвидше розвинути, код який ми використовуємо в кожній главі, збережено в окремих записниках Google Colaboratory. Ви завжди можете відкрити той чи інший записник та запустити код власноруч, щоб подивитись результати. Але це не все. Головне, що ви повинні постійно робити, це – експериментувати. Найшвидше навчаються люди з допитливим розумом. Тому ми заохочуємо питання на кшталт “А що буде, якщо..?”, які натхненні серіалом Marvel “What if?..”.

Майже останнє, але дуже важливе: одним з найпотужніших методів навчання залишається… вправи. Саме так! І тому кожна глава також доповнюється невеличким набором вправ, які розташовані унизу самої глави. Ці вправи навмисно розроблені дуже легкими, щоб у вас розвинулась так звана “м’язова пам’ять”. Коли ви вибрали правильну на ваш погляд відповідь (або, наприклад, перетягнули елементи у вірному порядку), вам треба натиснути кнопку Перевірити – це відобразить правильну відповідь. Краще ніж розповідати – спробуйте самі:

Хто з цих людей носив вишиванку?

Бонусом ви також будете мати доступ до так званих “шпор” – маленьких односторінкових PDF файлів із найважливішими фактами глави. Такий собі міні-конспект, або іншими словами, стисло про головне!

Усі ці матеріали ви можете знайти на початку кожної глави натиснувши на відповідну кнопку. Вони виглядають ось так:

де:

  • – посилання на відеолекцію у YouTube
  • – посилання на подкаст-лекцію у Spotify
  • – посилання на записник Google Colaboratory
  • – посилання на вправи та завдання унизу лекції
  • – посилання на “шпору”

Як вже було зазначено, кожна глава є самостійним та самодостатнім навчальним матеріалом, який мінімально залежить від попередніх глав. Іншими словами, якщо вам треба опанувати функції, вам необов’язково читати усі попередні глави.

🌍 Якою мовою написана ця книга

Якщо ви читаєте цей текст, то мабуть ви вже здогадалися, що книга написана українською мовою 🙂. Проте незабаром ви знайдете у цій книзі ниску термінів, які будуть виділені маркером, як наприклад, поняття змінна 🇬🇧 varibale . Якщо ви наведете на цей термін курсор миші (або натисните, якщо ви читаєте зі смартфону), то зверху з’явиться підказка з перекладом терміну на англійську мову. Для нас дуже важливо почати звикати до англомовних термінів, і ось чому:

  • переклади деяких термінів на українську не завжди мають інтуїтивне асоціювання, тоді як терміни в англійській мають
  • документація написана англійською, тому вам буде набагато легше орієнтуватися, якщо ви пам’ятаєте деякі ключові терміни
  • більшість англомовних термінів також використовуються в інших мовах програмування, тому якщо вам знадобиться опанувати іншу мову, буде набагато простіше
  • деякі англомовні терміни можуть мати декілька перекладів
  • викладання комп’ютерних наук англійською вже є світовим стандартом
  • усі дослідження в нашій галузі описані англійською
  • ви зможете поспілкуватися зі спеціалістом з будь-якої точки на планеті, використовуючи одні й ті самі поняття

🧑‍🏫 Хто є автором

Автором цього навчального проєкту є Єгор Руднцький, PhD. До того як стати фундатором та викладачем школи TRYE, Єгор викладав науку про дані 🇬🇧 data science , машинне навчання 🇬🇧 machine learning та глибоке навчання 🇬🇧 deep learning (та багато чого іншого) в провідних швейцарських університетах University of Lausanne та EPFL Extension Schoool. Має ступінь доктора наук в акуарній науці (математика у сфері страхуванні).

📚 Як ця книга вписується в программу школи TRYE

Такі галузі та підгалузі як аналіз даних 🇬🇧 data analysis , наука про дані 🇬🇧 data science , добування даних 🇬🇧 data mining , статистика 🇬🇧 statistics , машинне навчання 🇬🇧 machine learning , глибоке навчання 🇬🇧 deep learning та штучний інтелект 🇬🇧 artificial intelligence використовують програмування як один з найнеобхідніших інструментів. Тому більшість наших курсів використовують деякі базові знання та навички, які ви можете знайти у цій книзі. Наприклад, у кожному з наших трьох курсів пов’язаних зі штучним інтелектом (🧠 Artificial Intelligence: Користуємось на практиці, 🧠 Artificial Intelligence: Будуємо застосунки та 🧠 Artificial Intelligence: Створюємо нейронні мережі), ми будемо викликати функції. Що таке функція та як її викликати, ми обговоримо у Главі 4.

🐍

Python Програмування

🧠

AI: Користуємось на практиці

🧠

AI: Будуємо застосунки

🧠

AI: Створюємо нейронні мережі

Це не означає, що ви повинні прочитату усю книгу перед початком курсів у TRYE. Як раз навпаки – ця книга створенна як додаткові матеріали. Наприклад, коли ми будемо розбиратись як зберігаються зображення на цифрових носіях у рамках курсу 🧠 Artificial Intelligence: Створюємо нейронні мережі, ми заздалегідь запропонуємо вам ознайомитись з Главою 18, в якій йдеться про бібліотеку NumPy.

🤝 Як залишити зворотний зв’язок

Якщо у вас є будь-яке питання, пропозиція або ви знайшли неточність – будь ласка, залиште коментар у відповідному відео на YouTube. Ми будемо намагатись відповісти якомога швидше.

🙏 Подяка

Автор цієї книги хоче подякувати наступним людям:

  • Христина Хмільовська
  • Анжеліка Курбатова
  • Людмила Таразевич

⚖️ Ліцензія

Ця книга розповсюджена під ліцензією Creative Commons Із Зазначенням Авторства — Некомерційна — Поширення На Тих Самих Умовах 4.0 Міжнародна (CC BY-NC-SA 4.0). Це означає що ви можете вільно поширювати та змінювати матеріали на наступних умовах:

  • Зазначати авторство
  • Безоплатно
  • Поширювати на тих самих умовах

Автором вправ до глав 6-21 є Христина Хмільовська.

Creative Commons Licence

Одночасно код який ви знайдете в цій книзі також розповсюджений з використанням ліцензії MIT. Автором коду для вправ до глав 6-21 є Христина Хмільовська.