Comment apprendre Python à partir de zéro en 2024 : Un guide d'expert

Qu'est-ce qui rend Python si populaire ?

En janvier 2024, Python restera le langage de programmation le plus populaire selon l'indice TIOBE. Au fil des ans, Python est devenu l'un des langages de programmation les plus populaires en raison de sa simplicité, de sa polyvalence et de son large éventail d'applications.

La popularité de Python

Ces raisons en font également un langage très prisé dans le domaine de la science des données, car il permet aux scientifiques de se concentrer sur l'interprétation des données plutôt que sur la complexité du langage.

Examinons ces facteurs plus en détail.

Les principales caractéristiques de Python

Examinons de plus près certaines des caractéristiques de Python qui en font un langage de programmation si polyvalent et si largement utilisé :

• Lisibilité. Python est connu pour sa syntaxe claire et lisible, qui ressemble à l'anglais dans une certaine mesure.
• Facile à apprendre. La lisibilité de Python fait qu'il est relativement facile pour les débutants d'apprendre le langage et de comprendre ce que fait le code.
• Polyvalence. Python n'est pas limité à un seul type de tâche ; vous pouvez l'utiliser dans de nombreux domaines. Que vous soyez intéressé par le développement web, l'automatisation de tâches ou la science des données, Python dispose des outils nécessaires pour vous aider à y parvenir.
• Prise en charge d'une bibliothèque riche. Il est doté d'une vaste bibliothèque standard qui comprend du code pré-écrit pour diverses tâches, ce qui vous permet de gagner du temps et d'économiser des efforts. En outre, la communauté dynamique de Python a développé des milliers de paquets tiers, qui étendent encore davantage les fonctionnalités de Python.
• Indépendance de la plate-forme. L'un des grands avantages de ce langage est que vous pouvez écrire votre code une seule fois et l'exécuter sur n'importe quel système d'exploitation. Cette caractéristique fait de Python un excellent choix si vous travaillez dans une équipe avec différents systèmes d'exploitation.
• Langue interprétée. Python est un langage interprété, ce qui signifie que le code est exécuté ligne par ligne. Cela peut faciliter le débogage car vous pouvez tester de petits morceaux de code sans avoir à compiler l'ensemble du programme.
• Open source et gratuit. Il s'agit également d'un langage à source ouverte, ce qui signifie que son code source est librement disponible et qu'il peut être distribué et modifié. Cela a conduit une grande communauté de développeurs à contribuer à son développement et à créer un vaste écosystème de bibliothèques Python.
• Typés de manière dynamique. Python est dynamiquement typé, ce qui signifie que vous n'avez pas à déclarer le type de données d'une variable lorsque vous la créez. L'interpréteur Python déduit le type, ce qui rend le code plus souple et plus facile à utiliser.

Pourquoi l'apprentissage de Python est-il si bénéfique ?

L'apprentissage de Python est bénéfique pour de nombreuses raisons. Outre sa grande popularité, Python trouve des applications dans de nombreux secteurs, de la technologie à la finance, en passant par la santé. L'apprentissage de Python ouvre de nombreuses perspectives de carrière et garantit de meilleurs résultats professionnels. Voici comment :

Python a de nombreuses applications

Nous avons déjà évoqué la polyvalence de Python, mais examinons quelques exemples spécifiques d'utilisation :

• Science des données. Python est largement utilisé dans l'analyse et la visualisation de données, avec des bibliothèques comme Pandas, NumPy et Matplotlib particulièrement utiles.
• Développement web. Des frameworks tels que Django et Flask sont utilisés pour le développement de sites web dorsaux.
• Développement de logiciels. Vous pouvez utiliser Python dans le développement de logiciels pour l'écriture de scripts, l'automatisation et les tests.
• Développement de jeux. Vous pouvez même l'utiliser pour le développement de jeux à l'aide de bibliothèques telles que PyGame et tkinter.
• Apprentissage automatique et IA. Des bibliothèques telles que TensorFlow, PyTorch et Scikit-learn font de Python un choix populaire dans ce domaine. Découvrez comment apprendre l'IA dans un guide séparé.

Il y a une demande de compétences en Python

Avec l'essor de la science des données, de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, la demande de compétences en Python est forte. Selon un rapport de GitHub datant de 2022, l'utilisation de Python a augmenté de 22,5 % d'une année sur l'autre, ce qui en fait le troisième langage le plus utilisé sur la plateforme.

Les entreprises de nombreux secteurs recherchent des professionnels capables d'utiliser Python pour extraire des informations des données, construire des modèles d'apprentissage automatique et automatiser des tâches. Les certifications Python sont également très demandées. 

L'apprentissage de Python peut considérablement améliorer votre employabilité et vous ouvrir un large éventail d'opportunités de carrière. Une recherche rapide sur le site de recrutement Indeed pour "Python" permet de trouver plus de 60 000 emplois aux États-Unis nécessitant cette compétence.

Combien de temps faut-il pour apprendre Python ?

Bien que Python soit l'un des langages de programmation les plus faciles à apprendre, il nécessite néanmoins de l'engagement et de la pratique. Le temps nécessaire pour apprendre Python peut varier considérablement en fonction de votre expérience préalable de la programmation, de la complexité des concepts que vous essayez d'appréhender et du temps que vous pouvez consacrer à l'apprentissage.

Cependant, avec un plan d'apprentissage structuré et des efforts constants, vous pouvez souvent comprendre les bases en quelques semaines et devenir quelque peu compétent en quelques mois.

Les ressources en ligne peuvent vous donner une base solide pour vos compétences et peuvent être plus ou moins longues. Par exemple, notre parcours de compétences en programmation Python, qui couvre les compétences nécessaires pour coder de manière efficace, nécessite environ 24 heures d'étude, tandis que notre parcours d'analyste de données avec Python nécessite environ 36 heures d'étude. Bien entendu, le parcours pour devenir un véritable Pythoniste est un processus à long terme, et une grande partie de vos efforts devra être consacrée à l'auto-apprentissage, parallèlement à des méthodes plus structurées.

Pour comparer le temps nécessaire à l'apprentissage de Python par rapport à d'autres langages :

Un tableau comparatif du temps nécessaire à l'apprentissage de différents langages de programmation

Comment apprendre Python : 6 étapes pour réussir

Voyons comment vous pouvez apprendre Python. Ce guide pas à pas part du principe que vous apprenez Python en partant de zéro, ce qui signifie que vous devrez commencer par les bases et vous perfectionner.

1. Comprendre pourquoi vous apprenez Python

Tout d'abord, il est important de déterminer les raisons qui vous poussent à vouloir apprendre Python. Il s'agit d'un langage polyvalent avec toutes sortes d'applications. Ainsi, comprendre pourquoi vous voulez apprendre Python vous aidera à élaborer un plan d'apprentissage sur mesure.

Que vous souhaitiez automatiser des tâches, analyser des données ou développer des logiciels, le fait d'avoir un objectif clair en tête vous permettra de rester motivé et concentré sur votre parcours d'apprentissage. Voici quelques questions à vous poser :

• Quels sont mes objectifs de carrière ? Vous vous destinez à une carrière dans la science des données, le développement web, le génie logiciel ou un autre domaine où Python est couramment utilisé ?
• Quels sont les problèmes que j'essaie de résoudre ? Vous souhaitez automatiser des tâches, analyser des données, créer un site web ou un modèle d'apprentissage automatique ? Python peut être utilisé pour toutes ces tâches et bien plus encore.
• Qu'est-ce qui m'intéresse ? Vous souhaitez travailler avec des données ou créer des applications ? Ou peut-être êtes-vous intrigué par l'intelligence artificielle ? Vos centres d'intérêt peuvent guider votre parcours d'apprentissage.
• Quel est mon niveau de compétence actuel ? Si vous êtes débutant, la simplicité et la lisibilité de Python en font un excellent premier langage. Si vous êtes un programmeur expérimenté, vous êtes peut-être intéressé par Python en raison de ses puissantes bibliothèques et structures.

Les réponses à ces questions détermineront comment structurer votre parcours d'apprentissage, ce qui est particulièrement important pour les étapes suivantes.

2. Commencez par les bases de Python

Comprendre les bases de Python

Python met l'accent sur la lisibilité du code et vous permet d'exprimer des concepts en moins de lignes de code. Vous devez commencer par comprendre les concepts de base tels que les variables, les types de données et les opérateurs.

Notre cours d'introduction à Python couvre les bases de Python pour l'analyse de données, vous aidant à vous familiariser avec ces concepts.

Installation de Python et configuration de votre environnement

Pour commencer à coder en Python, vous devez installer Python et configurer votre environnement de développement. Vous pouvez télécharger Python depuis le site officiel, utiliser Anaconda Python ou commencer avec DataLab pour démarrer avec Python dans votre navigateur.

Pour une explication complète de l'installation, consultez notre guide d'installation de Python.

Écrire votre premier programme Python

Commencez par écrire un programme Python simple, tel que le script classique "Hello, World !". Ce processus vous aidera à comprendre la syntaxe et la structure du code Python. Notre tutoriel Python pour débutants vous présente quelques-unes de ces bases.

Structures de données Python

Python propose plusieurs structures de données intégrées telles que les listes, les tuples, les ensembles et les dictionnaires. Ces structures de données sont utilisées pour stocker et manipuler des données dans vos programmes. Nous avons un cours consacré aux structures de données et aux algorithmes en Python, qui couvre un large éventail de ces aspects.

Flux de contrôle en Python

Les instructions de flux de contrôle, telles que les instructions if, les boucles for et les boucles while, permettent à votre programme de prendre des décisions et de répéter des actions. Nous avons un tutoriel sur les instructions if, ainsi que sur les boucles while et for.

Les fonctions en Python

En Python, les fonctions sont des blocs de code réutilisables qui exécutent une tâche spécifique. Vous pouvez définir vos propres fonctions et utiliser les fonctions Python intégrées. Nous avons un cours sur l'écriture de fonctions en Python qui couvre les meilleures pratiques pour écrire des fonctions complexes, réutilisables et faciles à maintenir.

3. Maîtriser les concepts intermédiaires de Python

Une fois que vous serez familiarisé avec les principes de base, vous pourrez passer à des sujets plus avancés. Encore une fois, ces cours sont essentiels pour développer votre compréhension de Python et vous aideront à résoudre toute une série de problèmes et de situations que vous pouvez rencontrer lorsque vous utilisez le langage de programmation.

Gestion des erreurs et exceptions

Python fournit des outils pour gérer les erreurs et les exceptions dans votre code. Comprendre comment utiliser les blocs try/except et lever des exceptions est crucial pour écrire des programmes Python robustes. Nous avons un guide dédié à la gestion des exceptions et des erreurs en Python qui peut vous aider à dépanner votre code.

Travailler avec des bibliothèques en Python

La puissance de Python provient de son vaste écosystème de bibliothèques. Apprenez à importer et à utiliser des bibliothèques courantes telles que NumPy pour le calcul numérique, pandas pour la manipulation des données et matplotlib pour la visualisation des données. Dans un autre article, nous couvrons les meilleures bibliothèques Python pour la science des données, ce qui peut fournir plus de contexte pour ces outils.

Programmation orientée objet en Python

Python prend en charge la programmation orientée objet (POO), un paradigme qui vous permet de structurer votre code autour d'objets et de classes. La compréhension des concepts de la POO tels que les classes, les objets, l'héritage et le polymorphisme peut vous aider à écrire un code plus organisé et plus efficace.

Pour en savoir plus sur la programmation orientée objet en Python, consultez notre cours en ligne, qui explique comment créer des classes et exploiter des techniques telles que l'héritage et le polymorphisme pour réutiliser et optimiser votre code.

4. Apprendre par la pratique

L'un des moyens les plus efficaces d'apprendre Python est de l'utiliser activement. Vous voulez minimiser le temps que vous consacrez à l'apprentissage de la syntaxe et travailler sur des projets dès que possible. Cette approche d'apprentissage par la pratique consiste à appliquer les concepts que vous avez appris au cours de vos études à des projets et des exercices du monde réel.

Heureusement, de nombreuses ressources DataCamp utilisent cette méthode d'apprentissage par la pratique, mais voici d'autres façons de mettre en pratique vos compétences :

• Acceptez des projets qui vous mettent au défi. Travaillez sur des projets qui vous intéressent. Il peut s'agir d'un simple script pour automatiser une tâche, d'un projet d'analyse de données ou même d'une application web.
• Participez à des séminaires en ligne et à des séances de codage. Vous trouverez de nombreux webinaires DataCamp et des événements en ligne où vous pourrez coder avec l'instructeur. Cette méthode peut être un excellent moyen d'apprendre de nouveaux concepts et de voir comment ils sont appliqués en temps réel.
• Appliquez ce que vous avez appris à vos propres idées et projets. Essayez de recréer des projets ou des outils existants que vous trouvez utiles. Cela peut être une excellente expérience d'apprentissage, car cela vous oblige à comprendre comment quelque chose fonctionne et comment vous pouvez le mettre en œuvre vous-même.

Une série de projets Python sur DataCamp Projects

5. Constituer un portefeuille de projets

Au fur et à mesure que vous terminez vos projets, rassemblez-les dans un portfolio. Ce portfolio doit refléter vos compétences et vos intérêts et être adapté à la carrière ou au secteur qui vous intéresse. Essayez de rendre vos projets originaux et de mettre en valeur vos compétences en matière de résolution de problèmes.

Vous trouverez dans un autre article une liste de plus de 60 projets Python pour tous les niveaux, mais voici quelques suggestions de projets pour différents niveaux :

• Débutants. Des projets simples tels qu'un jeu de devinettes, une application de liste de tâches ou une analyse de données de base utilisant un ensemble de données qui vous intéresse.
• Intermédiaire. Des projets plus complexes comme un scraper web, un site web de blog utilisant Django, ou un modèle d'apprentissage automatique utilisant Scikit-learn.
• Avancée. Des projets à grande échelle comme une application web complète, un projet d'analyse de données complexe ou un modèle d'apprentissage profond utilisant TensorFlow ou PyTorch.

Nous avons un guide complet sur la façon de construire un excellent portefeuille de science des données, qui couvre une variété d'exemples différents. Et n'oubliez pas, vous pouvez construire votre portfolio avec DataCamp pour montrer vos compétences.

6. Continuez à vous lancer des défis

Ne cessez jamais d'apprendre. Une fois que vous avez maîtrisé les bases, cherchez des tâches et des projets plus stimulants. Spécialisez-vous dans les domaines qui correspondent à vos objectifs de carrière ou à vos intérêts personnels. Qu'il s'agisse de science des données, de développement web ou d'apprentissage automatique, il y a toujours plus à apprendre dans le monde de Python. N'oubliez pas que l'apprentissage de Python est un marathon, pas un sprint. Continuez à vous entraîner, restez curieux et n'ayez pas peur de faire des erreurs.

Un exemple de plan d'apprentissage de Python

Ci-dessous, nous avons créé un plan d'apprentissage potentiel indiquant où concentrer votre temps et vos efforts si vous débutez avec Python. N'oubliez pas que les délais, les matières et les progrès dépendent d'un grand nombre de variables. Nous voulons que ce plan soit aussi pratique que possible, c'est pourquoi nous avons recommandé des projets que vous pouvez réaliser au fur et à mesure de votre progression.

Mois 1-3 : Notions de base de Python et de manipulation de données

Maîtriser les concepts de base et intermédiaires de la programmation. Commencez à réaliser des projets de base dans votre domaine de spécialisation. Par exemple, si vous êtes intéressé par la science des données, vous pouvez commencer par analyser un ensemble de données à l'aide de pandas et visualiser les données avec matplotlib.

• Les bases de Python. Commencez par les bases de Python. Il s'agit notamment de comprendre la syntaxe, les types de données, les structures de contrôle, les fonctions, etc.
• Manipulation des données. Apprenez à manipuler des données à l'aide de bibliothèques Python telles que pandas et NumPy. Il s'agit d'une compétence cruciale pour tout emploi lié à Python, en particulier dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Ressources et projets recommandés

• Principes de base de Python
• Enquête sur les films Netflix et les vedettes invitées dans le projet de science des données de The Office
• Python : l'aide-mémoire pour les débutants

Mois 4-6 : Python intermédiaire

Maintenant que vous disposez d'une base solide, vous pouvez commencer à apprendre des sujets plus avancés.

• Python intermédiaire. Une fois que vous êtes à l'aise avec les bases, passez à des sujets Python plus avancés. Il s'agit notamment de comprendre la programmation orientée objet, la gestion des erreurs et les structures de données plus complexes. Explorez des sujets plus avancés tels que les décorateurs, les gestionnaires de contexte, les métaclasses, etc.
• Des sujets plus spécifiques. Si vous êtes intéressé par l'apprentissage automatique, par exemple, vous pouvez commencer par le parcours Machine Learning Fundamentals with Python . Continuez à travailler sur des projets, mais rendez-les plus complexes. Par exemple, vous pouvez créer un modèle d'apprentissage automatique pour prédire les prix de l'immobilier ou classer des images.

Ressources et projets recommandés

• La carrière de programmeur Python
• Une nouvelle ère d'analyse des données dans le projet Baseball
• Programmation orientée objet en Python (OOP) : Tutoriel

À partir du 7e mois : Python avancé et spécialisation

À ce stade, vous devriez avoir une bonne compréhension de Python et de ses applications dans votre domaine d'intérêt. Le moment est venu de se spécialiser.

• Spécialisation. En fonction de vos intérêts et de vos aspirations professionnelles, spécialisez-vous dans un domaine. Il peut s'agir de science des données, d'apprentissage automatique, de développement web, d'automatisation ou de tout autre domaine. Par exemple, si vous vous intéressez au traitement du langage naturel, vous pouvez commencer à vous familiariser avec des bibliothèques telles que NLTK et SpaCy. Continuez à travailler sur des projets et à vous informer sur les nouveaux développements dans votre domaine.

Ressources et projets recommandés

• Scientifique en apprentissage automatique avec Python Career Track
• Abeilles naïves : Projet de chargement et de traitement d'images
• Maîtriser le traitement du langage naturel (NLP) avec PyTorch : Guide complet

6 conseils pour apprendre Python

Si vous êtes impatient de commencer votre voyage d'apprentissage Python, il vaut la peine de garder ces conseils à l'esprit ; ils vous aideront à maximiser vos progrès et à rester concentré.

1. Choisissez votre centre d'intérêt

Python est un langage polyvalent qui offre un large éventail d'applications, du développement web et de l'analyse de données à l'apprentissage automatique et à l'intelligence artificielle. Au début de votre parcours Python, il peut être utile de choisir un domaine spécifique sur lequel vous concentrer. Il peut s'agir de vos objectifs professionnels, de vos intérêts personnels ou simplement du domaine qui vous passionne le plus.

Le choix d'un thème peut vous aider à orienter votre apprentissage et à le rendre plus facile à gérer. Par exemple, si vous êtes intéressé par la science des données, vous pouvez donner la priorité à l'apprentissage de bibliothèques telles que pandas et NumPy. Si votre objectif est le développement web, vous pouvez vous concentrer sur des frameworks tels que Django ou Flask.

N'oubliez pas que le fait de choisir un domaine d'activité ne signifie pas que vous vous y limitez. La polyvalence de Python signifie que les compétences acquises dans un domaine peuvent souvent être appliquées dans d'autres. Au fur et à mesure que vous vous sentirez plus à l'aise avec Python, vous pourrez commencer à explorer d'autres domaines et à élargir vos compétences.

2. Pratiquez régulièrement

La cohérence est un facteur clé dans l'apprentissage d'une nouvelle langue, et Python ne fait pas exception à la règle. Essayez de coder tous les jours, même si ce n'est que pour quelques minutes. Cette pratique régulière contribuera à renforcer ce que vous avez appris, ce qui vous permettra de vous en souvenir plus facilement et de l'appliquer.

La pratique quotidienne ne signifie pas nécessairement travailler sur des projets complexes ou apprendre de nouveaux concepts chaque jour. Il peut s'agir simplement de revoir ce que vous avez appris, de remanier une partie de votre code précédent ou de résoudre des problèmes de codage.

3. Travailler sur des projets réels

La meilleure façon d'apprendre Python est de l'utiliser. Travailler sur des projets réels vous donne l'occasion d'appliquer les concepts que vous avez appris et d'acquérir une expérience pratique. Commencez par des projets simples qui renforcent les bases, puis passez progressivement à des projets plus complexes au fur et à mesure que vos compétences s'améliorent. Il peut s'agir de l'automatisation d'une tâche simple, de la création d'un petit jeu ou même d'un projet d'analyse de données.

4. Rejoindre une communauté

L'apprentissage de Python, comme toute nouvelle compétence, ne doit pas être un voyage solitaire. En fait, rejoindre une communauté d'apprenants peut offrir de nombreux avantages. Il peut vous apporter un soutien lorsque vous êtes confronté à des difficultés, vous motiver à continuer et vous donner l'occasion d'apprendre des autres.

Il existe de nombreuses communautés Python que vous pouvez rejoindre. Il s'agit notamment de rencontres locales Python, où vous pouvez rencontrer d'autres passionnés de Python en personne, et de forums en ligne où vous pouvez poser des questions, partager vos connaissances et tirer profit des expériences des autres.

5. Ne vous précipitez pas

Apprendre à coder prend du temps, et Python ne fait pas exception. Ne vous précipitez pas sur la matière pour essayer de tout apprendre rapidement. Prenez le temps de comprendre chaque concept avant de passer au suivant. Rappelez-vous qu'il est plus important de bien comprendre un concept que de le parcourir rapidement.

6. Continuez à itérer

L'apprentissage de Python est un processus itératif. Au fur et à mesure que vous acquérez de l'expérience, revenez sur d'anciens projets ou exercices et essayez de les améliorer ou de les réaliser d'une manière différente. Il peut s'agir d'optimiser votre code, d'implémenter une nouvelle fonctionnalité ou simplement de rendre votre code plus lisible. Ce processus d'itération vous aidera à renforcer ce que vous avez appris et vous montrera à quel point vous vous êtes amélioré au fil du temps.

Les meilleures façons d'apprendre Python en 2024

Il existe de nombreuses façons d'apprendre Python, et la meilleure façon pour vous dépendra de votre façon d'apprendre et de la flexibilité de votre emploi du temps. Voici quelques-unes des meilleures façons de commencer à apprendre Python dès aujourd'hui :

Cours en ligne

Les cours en ligne sont un excellent moyen d'apprendre Python à votre rythme. Nous proposons plus de 150 cours Python pour tous les niveaux, des débutants aux apprenants avancés. Ces cours comprennent souvent des conférences vidéo, des quiz et des projets pratiques, offrant ainsi une expérience d'apprentissage complète.

Si vous êtes totalement novice en matière de Python, vous pouvez commencer par notre cours d'introduction à Python. Pour ceux qui cherchent à comprendre l'essentiel, notre parcours de compétences Python Fundamentals couvre tout ce dont vous avez besoin pour commencer à programmer.

Les meilleurs cours de Python pour les débutants

• Python Fundamentals Skill Track
• La carrière de programmeur Python
• Introduction à Python
• Boîte à outils Python pour la science des données
• Écrire un code Python efficace

Tutoriels

Les tutoriels sont un excellent moyen d'apprendre Python, en particulier pour les débutants. Ils fournissent des instructions pas à pas sur la manière d'effectuer des tâches spécifiques ou de comprendre certains concepts en Python.

Nous disposons d'un large éventail de tutoriels relatifs à Python et aux bibliothèques associées. Que vous soyez débutant ou que vous souhaitiez améliorer vos connaissances, vous trouverez certainement des sujets qui vous intéressent.

Principaux tutoriels Python

• Tutoriel Python pour les débutants
• Comment installer Python
• 30 astuces pour améliorer le code Python
• 21 outils Python essentiels

Aide-mémoire

Si vous cherchez un moyen rapide de vous rafraîchir la mémoire sur des principes spécifiques de Python, les antisèches sont un moyen pratique d'avoir beaucoup de connaissances en une seule ressource. Par exemple, notre Aide-mémoire Python pour les débutants couvre la plupart des concepts de base dont vous aurez besoin pour commencer.

Nous disposons également d'antisèches pour des bibliothèques Python spécifiques, telles que Seaborn et SciPy, qui comprennent des exemples de code et des conseils pour tirer le meilleur parti de ces outils.

Une sélection d'antisèches

Top Python cheat sheets

• Python : l'aide-mémoire pour les débutants
• Travailler avec des dates et des heures en Python - Aide-mémoire
• Visualisation de données en Python : Aide-mémoire Bokeh
• Importer des données en Python - Aide-mémoire

Projets

Travailler sur des projets vous permet d'utiliser les compétences que vous avez déjà acquises pour relever de nouveaux défis. Au fur et à mesure de votre progression, vous devrez adapter votre approche et rechercher de nouveaux moyens d'obtenir des résultats, ce qui vous aidera à maîtriser de nouvelles techniques Python.

Vous trouverez toute une série de projets de science des données sur lesquels vous pourrez travailler à DataCamp. Ils vous permettent d'appliquer vos compétences de codage à un large éventail d'ensembles de données afin de résoudre des problèmes réels dans votre navigateur, et vous pouvez filtrer spécifiquement ceux qui nécessitent Python.

Principaux projets Python

• 60+ projets Python pour tous les niveaux d'expertise
• Explorer l'histoire des Lego
• Enquête sur les films Netflix et les stars invitées dans The Office
• Analyse des données Airbnb de la ville de New York 

Livres

Les livres sont une excellente ressource pour apprendre Python, en particulier pour ceux qui préfèrent apprendre à leur rythme. Learn Python the Hard Way de Zed Shaw et Python Crash Course d'Eric Matthes sont deux livres hautement recommandés pour les débutants. Ces livres fournissent des explications approfondies sur les concepts de Python, ainsi que de nombreux exercices et projets pour renforcer votre apprentissage.

Les meilleurs livres sur Python

• Apprendre Python, 5ème édition : Lutz, Mark
• Python en tête : Un guide qui ménage les méninges : Barry, Paul
• Python distillé (Bibliothèque du développeur) : Beazley, David
• Python 3 : Le guide complet de la programmation pratique en Python

Python pour les utilisateurs professionnels

Les particuliers ne sont pas les seuls à vouloir se perfectionner en Python. Les entreprises s'appuyant de plus en plus sur des prises de décision fondées sur des données, la demande de maîtrise de Python par les professionnels a explosé. Pour ceux qui souhaitent renforcer les capacités de leur équipe, DataCamp for Business offre une solution complète.

Pourquoi choisir DataCamp pour les entreprises ?

DataCamp for Business offre tous les avantages d'un abonnement classique à DataCamp, mais d'une manière qui peut s'adapter aux besoins de votre organisation. Voici quelques-uns de ces avantages : 

1. Des parcours d'apprentissage sur mesure: Des parcours d'apprentissage structurés répondent aux différents rôles, garantissant une formation pertinente pour chaque membre de l'équipe.
2. Pratique: Des exercices interactifs et des projets concrets aident les utilisateurs à mettre leurs connaissances en pratique.
3. Évolutivité et flexibilité: Convient à la formation de petites équipes ou de départements entiers, les utilisateurs apprenant à leur propre rythme.
4. Experts instructeurs: Les cours sont conçus par des experts du secteur, ce qui garantit un contenu pratique et actualisé.
5. Bibliothèque de contenu complète: Des ressources étendues couvrent Python pour l'analyse des données, l'apprentissage automatique et bien plus encore.

Les meilleures carrières en Python en 2024

Comme nous l'avons déjà vu, la demande de professionnels possédant des compétences en Python est en augmentation, et il existe de nombreux postes qui requièrent une connaissance du langage de programmation. Voici quelques-unes des principales carrières utilisant Python parmi lesquelles vous pouvez choisir :

Scientifique des données

Les scientifiques des données sont les détectives du monde des données, chargés de découvrir et d'interpréter des sources de données riches, de gérer de grandes quantités de données et de fusionner des points de données pour identifier des tendances.

Ils utilisent leurs compétences analytiques, statistiques et de programmation pour collecter, analyser et interpréter de grands ensembles de données. Ils utilisent ensuite ces informations pour développer des solutions basées sur les données à des problèmes commerciaux difficiles.

Une partie de ces solutions consiste à développer des algorithmes d'apprentissage automatique qui génèrent de nouvelles connaissances (par exemple, l'identification de segments de clientèle), automatisent les processus d'entreprise (par exemple, la prédiction de la cote de crédit) ou fournissent aux clients une nouvelle valeur ajoutée (par exemple, les systèmes de recommandation).

Compétences clés:

• Connaissance approfondie de Python, R et SQL
• Compréhension des concepts de l'apprentissage automatique et de l'IA
• Maîtrise de l'analyse statistique, de l'analyse quantitative et de la modélisation prédictive
• Techniques de visualisation des données et d'établissement de rapports
• Compétences en matière de communication et de présentation

Outils indispensables:

• Outils d'analyse de données (par exemple, pandas, NumPy)
• Bibliothèques d'apprentissage automatique (par exemple, Scikit-learn)
• Outils de visualisation de données (par exemple, Matplotlib, Tableau)
• Cadres de big data (par exemple, Airflow, Spark)
• Outils de ligne de commande (par exemple, Git, Bash)

Développeur Python

Les développeurs Python sont chargés d'écrire la logique des applications web côté serveur. Ils développent des composants back-end, connectent l'application aux autres services web et soutiennent les développeurs front-end en intégrant leur travail à l'application Python. Les développeurs Python sont également souvent impliqués dans l'analyse de données et l'apprentissage automatique, en exploitant le riche écosystème des bibliothèques Python.

Compétences clés :

• Maîtrise de la programmation Python
• Compréhension des technologies frontales (HTML, CSS, JavaScript)
• Connaissance des frameworks web Python (par exemple, Django, Flask)
• Familiarité avec les bibliothèques ORM
• Compréhension de base des technologies de base de données (par exemple, MySQL, PostgreSQL).

Outils indispensables:

• IDE Python (par exemple, PyCharm)
• Systèmes de contrôle de version (par exemple, Git)
• Bibliothèques Python pour le développement web (par exemple, Django, Flask)

Analyste de données

Les analystes de données sont chargés d'interpréter les données et de les transformer en informations susceptibles d'offrir des moyens d'améliorer une entreprise. Ils rassemblent des informations provenant de diverses sources et interprètent les modèles et les tendances. Une fois les données collectées et interprétées, les analystes de données peuvent rendre compte de leurs conclusions à l'ensemble de l'entreprise afin d'influencer les décisions stratégiques.

Compétences clés:

• Maîtrise de Python, R et SQL
• Solide connaissance de l'analyse statistique
• Expérience des outils de veille stratégique (par exemple, Tableau, Power BI)
• Compréhension des techniques de collecte et de nettoyage des données
• Compétences en matière de communication et de présentation

Outils indispensables:

• Outils d'analyse de données (par exemple, pandas, NumPy)
• Outils de données décisionnelles (par exemple, Tableau, Power BI)
• Bases de données SQL (par exemple, MySQL, PostgreSQL)
• Logiciel de tableur (par exemple, MS Excel)

Ingénieur en apprentissage automatique

Les ingénieurs en apprentissage automatique sont des programmeurs sophistiqués qui développent des machines et des systèmes capables d'apprendre et d'appliquer des connaissances. Ces professionnels sont responsables de la création de programmes et d'algorithmes qui permettent aux machines de prendre des mesures sans être spécifiquement chargées d'effectuer ces tâches.

Compétences clés:

• Maîtrise de Python, R et SQL
• Compréhension approfondie des algorithmes d'apprentissage automatique
• Connaissance des cadres d'apprentissage profond (par exemple, TensorFlow,).

Outils indispensables:

• Bibliothèques d'apprentissage automatique (par exemple, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
• Outils d'analyse et de manipulation des données (pandas, NumPy, etc.)
• Outils de visualisation de données (par exemple, Matplotlib, Seaborn)
• Cadres d'apprentissage profond (par exemple, TensorFlow, Keras, PyTorch)

Comment trouver un emploi qui utilise Python ?

Un diplôme peut être un atout majeur pour entamer une carrière utilisant Python, mais ce n'est pas la seule voie possible. Bien qu'une formation formelle en informatique ou dans un domaine connexe puisse être bénéfique, de plus en plus de professionnels entrent dans ce domaine par des voies non traditionnelles. Avec de l'engagement, un apprentissage constant et une approche proactive, vous pouvez décrocher l'emploi de vos rêves qui utilise Python.

Voici comment trouver un emploi utilisant Python sans diplôme :

Continuez à vous informer sur le domaine

Restez informé des derniers développements en matière de Python. Suivez les professionnels influents de Python sur Twitter, lisez les blogs liés à Python et écoutez les podcasts liés à Python. Parmi les leaders d'opinion Python à suivre, citons Guido van Rossum (le créateur de Python), Raymond Hettinger et d'autres. Vous aurez un aperçu des sujets d'actualité, des technologies émergentes et de l'orientation future de Python.

Vous devriez également assister à des événements du secteur, qu'il s'agisse de webinaires à DataCamp, de conférences sur Python ou d'événements de mise en réseau.

Développer un portefeuille

La constitution d'un solide portfolio démontrant vos compétences et les projets que vous avez menés à bien est un moyen de vous différencier des autres candidats. Il est important de souligner que la présentation de projets dans lesquels vous avez utilisé Python pour relever des défis concrets peut laisser une impression durable sur les responsables de l'embauche.

Comme l'a dit Nick Singh, auteur de Ace the Data Science Interview, dans le podcast DataFramed Careers Series,

Votre portfolio doit être une vitrine diversifiée de projets qui reflètent votre expertise de Python et ses diverses applications. Pour plus d'informations sur l'élaboration d'un portefeuille impressionnant dans le domaine de la science des données, reportez-vous à notre article dédié à ce sujet.

Élaborer un curriculum vitae efficace

Sur le marché du travail moderne, votre CV doit impressionner non seulement les recruteurs humains, mais aussi les systèmes de suivi des candidatures (ATS). Ces systèmes logiciels automatisés sont utilisés par de nombreuses entreprises pour passer au crible les CV et éliminer ceux qui ne répondent pas à des critères spécifiques. Il est donc essentiel d'optimiser votre CV pour qu'il soit à la fois adapté à l'ATS et convaincant pour les responsables du recrutement.

Selon Jen Bricker, ancienne responsable des services de carrière à DataCamp :

Il est donc essentiel de structurer votre CV le plus efficacement possible. Pour en savoir plus sur la création d'un CV de data scientist remarquable, consultez notre article sur le sujet.

Faites-vous remarquer par les responsables du recrutement

Un engagement proactif sur les plateformes sociales peut vous aider à attirer l'attention des responsables du recrutement. Partagez vos projets et vos réflexions sur des plateformes telles que LinkedIn ou Twitter, participez à des communautés Python et contribuez à des projets open-source. Ces activités augmentent non seulement votre visibilité, mais démontrent également votre enthousiasme pour Python.

N'oubliez pas que pour faire carrière dans un domaine qui utilise Python, il faut de la persévérance, un apprentissage continu et de la patience. Mais en suivant ces étapes, vous êtes sur la bonne voie pour réussir.

Réflexions finales

L'apprentissage de Python est un parcours gratifiant qui peut ouvrir une multitude d'opportunités de carrière. Ce guide vous a fourni une feuille de route pour commencer votre apprentissage de Python, de la compréhension des bases à la maîtrise des concepts avancés et à la réalisation de projets concrets.

Rappelez-vous que la clé de l'apprentissage de Python (ou de tout autre langage de programmation) est la cohérence et la pratique. Ne vous précipitez pas sur les concepts. Prenez le temps de comprendre chacune d'entre elles et de les appliquer dans des projets concrets. Rejoignez les communautés Python, participez aux défis de codage et ne cessez jamais d'apprendre.