Python peut tout faire. Tous, y compris la science des données, l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur, le NLP, le traitement d'images/vidéos pour la détection et la segmentation, les jeux, Android, les applications Web, l'interface graphique de bureau, etc.

Le fait est que si vous voulez tout apprendre, cela peut être un peu écrasant. À la fin de cet article, vous verrez comment maîtriser tous ces sujets.

La feuille de route Python 2023 :

Cette carte mentale résume toutes les bibliothèques (et les concepts de base de python) que vous pouvez apprendre à maîtriser. Ce n'est pas un très long terme. Vous devriez être en mesure de maîtriser tous ces sujets en moins de temps que vous ne le pensez, car python s'occupe de la plupart du code pour vous, en raison de son énorme support de bibliothèque.

1. Commençons par les bases de Python :

1. Apprenez tout sur les variables et la manipulation de chaînes. Ceci est essentiel pour tout sujet qui vient plus tard.
2. Déclarations conditionnelles et comment prendre des décisions de programme
3. Boucles et concentrez-vous sur les syntaxes avancées des boucles for comme zip et enumerate. Ceux-ci sont tout à fait utiles si vous voulez coder à la manière "Pythonic".
4. Vous DEVEZ maîtriser les structures de données comme les listes et les dictionnaires, les structures moins importantes seraient les tuples et les ensembles
5. Apprenez tout sur les fonctions et comment en renvoyer les valeurs. Assurez-vous de bien comprendre les étendues de données et les variables globales
6. Apprenez des fonctions intégrées avancées comme la compréhension de liste, les cartes et les fonctions Lambda
7. Les exceptions sont indispensables pour écrire un code qui soit, autant que possible, sans plantage
8. Directory Management qui est utilisé pour créer des arborescences de répertoires pour vos fichiers de projet. Et c'est très utile pour l'automatisation des tâches, la navigation dans les fichiers, etc. Lisez à ce sujet.

Dans le monde des logiciels modernes, on ne peut ignorer l'importance d'un code maintenable et facile à étendre.

Alors voici ce que vous devez savoir :

1. Classes et comment créer des méthodes de classe , des variables de classe et un initialiseur de classe
2. Object , qui n'est rien d'autre qu'une classe en jeu
3. Héritage
4. Super mot-clé
5. Polymorphisme
6. Encapsulation
7. Si vous voulez vraiment aller plus loin, consultez Design Patterns
8. Celui-ci n'est pas vraiment lié à la POO, mais les décorateurs qui sont des techniques spécifiques à Python peuvent être très utiles lorsque vous travaillez avec de nombreuses bibliothèques externes comme Unittest. Ce qui est très populaire pour tester votre logiciel.

Les formats de fichiers suivants sont essentiels pour travailler. Et Python est le meilleur langage de programmation pour éditer, scripter et automatiser tout ce qui concerne ces formats de fichiers.

1. .SMS
2. .csv
3. .pdf
4. .json
5. .Zip *: français

Il faut que le calcul mathématique soit rapide, et le genre python a la réputation d'être lent par rapport au C/C++.

Eh bien, ce n'est pas tout à fait vrai. En Python, nous utilisons une bibliothèque appelée Numpy pour effectuer presque toutes les opérations mathématiques complexes. Qu'il s'agisse de multiplication matricielle, de recherche d'un élément dans un tableau ou de recherche d'éléments Max/Min.

La bibliothèque est énorme, mais voici quelques faits saillants sur ce que vous devez apprendre pour commencer :

1. Baies uniques
2. Baies multi- dim
3. Fonctions de recherche numpy
4. fonctions numpy max/min
5. fonctions de tri numpy
6. convertir string_to_array et vice versa
7. Diviser
8. Tableaux randomisés
9. Remodeler les tableaux
10. Inverser un tableau
11. Techniques de multiplication de tableaux

Pandas est la bibliothèque incontournable lors de la gestion de toutes les données tabulaires (comme les fichiers Excel, csv, etc.).

Imaginez être capable d'automatiser tout ce qu'Excel peut faire et de l'ajouter au vaste et énorme monde de Python... eh bien, c'est exactement ce qu'est cette bibliothèque. Voici quelques faits saillants sur où vous devez commencer :

1. Cadres de données Pandas
2. Lecture de fichiers csv
3. Filtres de données
4. Manipulation de colonne
5. Manipulation des lignes
6. Renommer des éléments
7. Série
8. Fonctions de traçage internes
9. Génération de fichiers CSV

C'est une déclaration folle de dire que Python peut reproduire toutes ces applications photo/vidéo que vous voyez autour. Parce que Python combiné à OpenCV est un monstre géant en matière de manipulation de fichiers multimédias.

Voici quelques faits saillants sur ce qui est nécessaire pour commencer :

1. Comprendre les espaces colorimétriques (RGB, HSV, LAB)
2. Lecture/écriture d'images
3. Images d'affichage
4. Binariser des images
5. Techniques de seuil
6. Manipulation d'images (rotation, mise à l'échelle…)
7. Conversion de tableau en image et vice versa
8. Dilatation et érosion
9. Détection des contours
10. Dessin de contour
11. Approximation de la forme
12. Calcul de la zone de contour
13. Masquage

La seule chose que je peux ajouter ici est Object Tracking , jetez-y un coup d'œil.

7. Interfaces utilisateur (UI) Python :

Comment vous débarrasseriez-vous de cette "vue de code" et utiliseriez-vous des interfaces interactives à la place. N'est-ce pas le point commun de tous les logiciels ?

Python a plusieurs formes d'interface utilisateur.

1. Interfaces de ligne de commande, qui est comme son nom l'indique, il est basé sur une fenêtre de ligne de commande, où vous tapez des instructions que votre script python exécuterait.
   Vous pouvez utiliser la bibliothèque Argparse pour cela
2. Interface graphique de bureau ou interfaces utilisateur graphiques. Cela ferait ressembler votre logiciel à tout autre logiciel que vous téléchargez et installez avec un bouton interactif, des champs de texte, des listes déroulantes et des menus.
   Vous pouvez utiliser PySimpleGUI ou Tkinter.
3. Cela créera une interface utilisateur dans votre navigateur. L'avantage de ce type d'interface utilisateur est que vous pouvez simplement déployer votre projet sur le Web ultérieurement avec cette interface. Cet avantage ne peut pas être trouvé dans Argparse ou Tkinter

Avoir des données, qu'il s'agisse de données python internes ou de données tabulaires externes, nécessite une certaine visualisation, n'est-ce pas ?

Les deux bibliothèques les plus importantes sont :

1. Matplotlib
2. Né en mer

1. Histogrammes
2. Nuage de points
3. Histoire Formation
4. Parcelles jumelées
5. Données de coloration
6. Parcelles multiples
7. Parcelles en direct

Maintenant que vous avez appris le codage Python, vous vous rendrez compte que l'exécution d'une seule instruction à la fois n'est pas pratique dans la plupart des grandes applications. Comme parfois, vous aimeriez que votre interface graphique fonctionne indépendamment des autres fonctions python.

Et voici le multithreading.

1. Démarrage d'un fil
2. Rejoindre
3. Pool de threads
4. Sémaphores

10. Automatisation des tâches Python

L'automatisation des «tâches ennuyeuses», comme le fichier Excel, les formulaires Web et la journalisation de l'interface graphique, peut être facilement automatisée avec python. Vous pouvez même créer des scripts python juste pour jouer à votre jeu Android/OS préféré et collecter toutes les récompenses quotidiennes pour vous !

Les bibliothèques suivantes sont les plus connues pour cela :

1. Sélénium
2. pyautogui
3. OpenCV peut s'avérer très utile lorsqu'il est intégré aux éléments mentionnés ci-dessus

1. Extraction de pages Web XPATH pour interagir à l'aide de sélénium
2. remplissage des champs de texte
3. en cliquant
4. trouver un élément soit par xpath soit en utilisant une image de modèle
5. gestion des menus déroulants
6. Gestion des téléchargements de fichiers
7. correspondance de modèles d'apprentissage dans OpenCV

Apprentissage supervisé, apprentissage non supervisé, apprentissage par renforcement, tous ces sujets passionnants peuvent être appris en les programmant avec python. Étant donné que la programmation avec une application pratique augmentera votre taux d'apprentissage x10, envisagez d'apprendre l'algorithme et de jouer avec en python immédiatement.

Les deux bibliothèques les plus célèbres pour la science des données et l'apprentissage automatique sont :

1. scipy
2. sklearn qui est construit sur scipy

1. Apprentissage supervisé :
   a. Naïf Bayes
   b. Régression linéaire
   c. SVM
2. Apprentissage non supervisé :
   a. K-signifie le regroupement
   b. PCA
   c. ADL
   d. t-SNE
3. Apprentissage par renforcement :
   a. Q-apprentissage
   b. Apprentissage génétique

1. Précision
2. Matrice de confusion
3. Courbes ASC/ROC
4. Pli croisé

Ce sujet est basé sur Python Machine Learning et utilise essentiellement des réseaux de neurones. C'est tout un domaine de spécialisation maintenant.

Vous devez vérifier Tensor Flow, Keras et Pytorch.
Commencez par Keras (construit sur Tensor flow ) puis vous pouvez passer à Pytorch .
Étant donné que les fonctions Keras sont plus faciles à gérer que Pytorch.

Voici les premiers algorithmes avec lesquels vous devez commencer

1. Réseaux de neurones artificiels profonds (ANN). Parfait pour les tâches de prédiction de régression
2. Réseaux de neurones convolutifs (CNN) c'est parfait pour la classification d'images
3. Réseaux antagonistes génératifs (GAN). La base du Deep Fake et de la génération de fausses données

1. Fonctions de perte et rétropropagation
2. Fonctions d'activation
3. Formation/Test Précision/Perte
4. Réglage fin

13. Conception Web Python :

Oui, vous pouvez réellement concevoir un backend pour vos pages Web avec Python. En fait, les bibliothèques comme Flask peuvent être les plus conviviales pour vous aider à démarrer. Pour être honnête, il serait très utile d'avoir au moins des connaissances en HTML/CSS pour pouvoir tester ce qui se passe dans votre Font-End (le Front-end étant tous les boutons et menus flashy que vous voyez sur une page).

Cependant, si vous êtes d'accord pour écrire des pages super factices à l'aide des fonctions internes de Flask, alors soyez mon invité et lancez-vous !

Voici ce dont vous avez besoin pour commencer :

1. Itinéraires
2. La navigation
3. Modèles
4. Mise à jour des éléments de page via Python
5. Session
6. Authentification

Vous devriez certainement vérifier ce cours. C'est le seul cours sur Internet qui reçoit des mises à jour hebdomadaires avec une nouvelle section. Puisque le but ici, c'est que ce cours inclue tout ce dont vous auriez besoin en python. Vous n'avez pas besoin d'acheter 20 cours pour maîtriser Python.

Vous pouvez demander à l'instructeur d'ajouter n'importe quel sujet concernant Python et il l'ajoutera dans la semaine !! Pas de frais supplémentaires !