گجت نیوز آخرین اخبار تکنولوژی، علم و خودرو 
پایتون یک زبان برنامه‌نویسی محبوب است که کاربردهای گسترده‌ای در صنایعی مانند امور مالی، بهداشت و درمان، فناوری و غیره دارد. در نتیجه، بسیاری از افراد علاقه‌مند به یادگیری پایتون هستند تا مهارت‌های برنامه‌نویسی خود را توسعه دهند، آینده شغلی خود را بهبود بخشند و از آن کسب درآمد کنند.
با این‌حال، یک سؤال رایج برای افراد متقاضی یادگیری این زبان این است: چقدر طول میکشد تا پایتون را یاد بگیریم؟ در این مقاله، عواملی را که می‌توانند بر مدت‌زمان یادگیری و آموزش پایتون تأثیر بگذارند، منابع محبوب یادگیری و نکاتی برای توسعه مهارت‌های شما را بررسی می‌کنیم، پس تا انتها ما را همراهی کنید.
زبان پایتون چیست؟
پایتون یک زبان برنامه نویسی سطح بالا و مفسری است که اولین بار در سال 1991 توسط Guido van Rossum منتشر شد. این یک زبان همه‌منظوره است که برای طیف گسترده‌ای از وظایف، از جمله توسعه وب، تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، هوش مصنوعی، محاسبات علمی و اتوماسیون استفاده می‌شود.
سینتکس پایتون به‌گونه‌ای طراحی شده است که خواندن و نوشتن آسان باشد و این ویژگی آن را به یک انتخاب محبوب برای مبتدیانی که کدنویسی می‌آموزند تبدیل می‌کند. پایتون همچنین دارای یک جامعه بزرگ و فعال از توسعه‌دهندگان است که به کتابخانه گسترده ماژول‌ها، چارچوب‌ها و ابزارهای آن کمک می‌کنند. پایتون همچنین به دلیل مقیاس‌پذیری و سازگاری بین پلتفرم شناخته شده است، به این معنی که برنامه‌های نوشته شده در پایتون می‌توانند بر روی سیستم‌عامل‌های مختلف بدون تغییر اجرا شوند.
محبوبیت پایتون در سال‌های اخیر به دلیل استفاده از آن در علم داده و یادگیری ماشین افزایش یافته است. این زبان تبدیل به زبان اصلی برای تجزیه‌وتحلیل و مصورسازی داده‌ها شده و سهولت استفاده از آن موجب محبوبیت آن در بین دانشمندان و محققان داده شده است. به‌طور کلی، پایتون یک زبان برنامه نویسی همه‌کاره و قدرتمند محسوب می‌شود که توسط توسعه‌دهندگان در طیف گسترده‌ای از صنایع و برنامه‌های کاربردی استفاده می‌شود.
دلایل محبوبیت پایتون چیست؟
قبل از این‌که به بررسی عوامل تأثیرگذار بر مدت‌زمان یادگیری پایتون بپردازیم ابتدا اجازه دهید که کمی از محبوبیت پایتون حرف بزنیم، پایتون به چند دلیل زیر زبانی محبوب است:
- یادگیری و استفاده آسان: پایتون دارای سینتکسی ساده و قابل‌درک است که یادگیری و استفاده از آن را برای مبتدیان آسان می‌کند. همچنین این زبان دارای طیف گسترده‌ای از کتابخانه‌ها است که فرآیند برنامه‌نویسی را ساده کرده و کد آن خوانایی بالایی دارد و این امر که همکاری با دیگران را آسان‌تر می‌کند.
- تطبیق‌پذیری: پایتون همه‌کاره است و می‌تواند برای طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها مانند توسعه وب، تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، هوش مصنوعی، محاسبات علمی و غیره استفاده شود. این امر آن را به گزینه‌ای جذاب برای توسعه‌دهندگان و مشاغلی تبدیل می‌کند که به‌دنبال توسعه انواع مختلف نرم‌افزار هستند.
- انجمن بزرگ و کتابخانه‌ها: پایتون دارای یک جامعه گسترده و فعال از توسعه‌دهندگان است که در طیف گسترده‌ای از کتابخانه‌ها و چارچوب‌ها، مانند NumPy، Pandas،، Django و بسیاری دیگر مشارکت داشته‌اند. این کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌ها توسعه برنامه‌ها را برای توسعه‌دهندگان آسان‌تر می‌کند و روند توسعه را سرعت می‌بخشد.
- منبع باز: پایتون زبانی منبع باز (اوپن سورس) است، به این معنی که به‌صورت رایگان برای استفاده، تغییر و توزیع بدون هیچ‌گونه هزینه مجوز در دسترس است. این امر آن را به گزینه‌ای مقرون‌به‌صرفه برای افراد و مشاغلی که به دنبال توسعه نرم‌افزار هستند تبدیل می‌کند.
- تقاضای زیاد در بازار: پایتون در بازار کار به‌ویژه در زمینه علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی تقاضای بالایی دارد. محبوبیت آن به‌سرعت در حال افزایش است و پیش‌بینی می‌شود که محبوب‌ترین زبان برنامه‌نویسی در آینده باشد.
به دلایل بالا امروزه نیاز به مبرم به انواع دوره آموزش پایتون بیش از هر زمانی احساس می‌شود.
پیش‌نیازهای یادگیری پایتون چیست؟
هیچ پیش‌نیاز دقیقی برای یادگیری پایتون وجود ندارد، زیرا این یک زبان مبتدیانه و ساده است. با این‌حال، داشتن دانش اولیه در زمینه‌های زیر می‌تواند مفید باشد:
- مهارت‌های اولیه کامپیوتر: شما باید با مهارت‌های اولیه کامپیوتر مانند استفاده از صفحه‌کلید، ماوس و سایر دستگاه‌های ورودی و همچنین کار با فایل‌ها و پوشه‌ها آشنا باشید.
- ریاضیات: داشتن درک اولیه از ریاضیات، مانند جبر، می‌تواند برای درک مفاهیم برنامه‌نویسی مفید باشد.
- مفاهیم برنامه‌نویسی: شما باید درک اولیه‌ای از مفاهیم برنامه‌نویسی مانند متغیرها، انواع داده‌ها، حلقه‌ها، توابع و دستورات شرطی داشته باشید.
- تفکر منطقی: شما باید بتوانید منطقی فکر کرده و مسائل را به‌طور سیستماتیک حل کنید.
با این‌حال، توجه به این نکته مهم است که حتی اگر هیچ تجربه قبلی در زمینه‌های فوق نداشته باشید، همچنان می‌توانید پایتون را یاد بگیرید. منابع (انگلیسی و فارسی) زیادی برای آموزش پایتون به صورت آنلاین موجود است که به مبتدیان ارائه می‌شود و اصول برنامه‌نویسی و مفاهیم ریاضی را نیز آموزش می‌دهد.
در نهایت، تمام چیزی که برای یادگیری پایتون نیاز دارید، تلاش، تمایل به یادگیری و تمایل به تمرین مداوم است. با این ویژگی‌ها، هر کسی می‌تواند پایتون را یاد بگیرد و در آن مهارت پیدا کند.
مدت‌زمان لازم برای یادگیری پایتون
مدت‌زمان یادگیری پایتون بسته به عوامل مختلفی مانند تجربه برنامه‌نویسی قبلی، تعداد تمرین‌های انجام شده و رویکرد یادگیری می‌تواند متفاوت باشد. به‌عنوان مثال، افرادی که تجربه برنامه‌نویسی قبلی دارند ممکن است بتوانند سریع‌تر پایتون را یاد بگیرند تا افرادی که کاملاً در برنامه‌نویسی تازه‌کار هستند. علاوه بر این، یادگیرندگانی که زمان بیشتری را اختصاص می‌دهند و به‌طور منظم تمرین می‌کنند، احتمالاً سریع‌تر از کسانی که کمتر تمرین می‌کنند، یاد می‌گیرند.
بسته به رویکرد یادگیری خاص، فراگیران می‌توانند انتظار داشته باشند که چندین هفته تا چند ماه برای درک اولیه از برنامه‌نویسی پایتون وقت بگذارند. در زیر چند تا از عواملی که می‌تواند روی مدت‌زمان یادگیری پایتون تأثیر بگذارد آورده شده است.
نوع آموزش پایتون
آموزش یکی از جنبه‌های مهم یادگیری پایتون است، زیرا می‌تواند ساختار، راهنمایی و یک محیط یادگیری حمایتی را فراهم کند. منابع زیادی برای یادگیری پایتون وجود دارد، مانند دوره‌های آنلاین، کتاب‌ها، آموزش‌ها و کارگاه‌ها. هر منبع بسته به سبک یادگیری ترجیحی، بودجه و اهداف یادگیرنده، جوانب مثبت و منفی خود را دارد. علاوه بر این، توسعه مهارت‌های برنامه‌نویسی می‌تواند برای افراد در مسیرهای مختلف شغلی، از تجزیه‌وتحلیل داده‌ها تا توسعه وب، مفید باشد. می‌توان گفت که نوع و سبک آموزش پایتون که کاربر انتخاب می‌کند می‌تواند در زمینه یادگیری پایتون و مدت‌زمان لازم برای آن کاملاً تأثیرگذار باشد.
یادگیری پایتون: مفاهیم و مهارت‌ها
برای یادگیری پایتون، زبان آموزان باید پایه‌ای از مفاهیم و مهارت‌های اصلی مانند انواع داده‌ها، ساختارهای کنترل، توابع و برنامه‌نویسی شی‌گرا را توسعه دهند. این مهارت‌ها را می‌توان از طریق ترکیبی از دانش نظری و کاربرد عملی توسعه داد. با پیشرفت زبان آموزان، می‌توانند مفاهیم و مهارت‌های پیشرفته مانند کتابخانه‌های پایتون، چارچوب‌ها و الگوریتم‌ها را کشف کنند. یادگیری مفاهیم و مهارت‌ها هم می‌تواند مدت‌زمانی را به خود اختصاص دهد.
یادگیری کار با کتابخانه‌ها و چارچوب‌های پایتون
پایتون دارای طیف گسترده‌ای از کتابخانه‌ها و چارچوب‌ها است که می‌توانند برای اهداف مختلفی مانند تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، توسعه وب و یادگیری ماشین استفاده شوند. کتابخانه‌های محبوب پایتون شامل NumPy، Pandas و Matplotlib هستند که برای دست‌کاری و مصورسازی داده‌ها استفاده می‌شوند. فریمورک‌های محبوب پایتون شامل جنگو و فلاسک هستند که برای توسعه وب استفاده می‌شوند. کتابخانه‌های معروف یادگیری ماشین پایتون شامل TensorFlow و Scikit-learn هستند که برای توسعه مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شوند.
بسته به حوزه‌ای که قرار است در آن کار کنید، یادگیری این چارچوب‌ها ضروری خواهند بود و مسلط شدن به هرکدام از آن‌ها می‌تواند در مدت‌زمان لازم برای یادگیری پایتون تأثیرگذار باشد.
شروع یادگیری پایتون
نحوه شروع و میزان جدیت و استمرار می‌تواند تأثیر به‌سزایی در مدت‌زمان یادگیری داشته باشد. برای شروع یادگیری پایتون، افراد می‌توانند بهترین شیوه‌های یادگیری پایتون را دنبال کنند. برای مثال، زبان آموزان باید یک IDE (محیط توسعه یکپارچه) مناسب را برای نوشتن و تست کد متناسب با سیستم‌عامل خود انتخاب کنند، مانند PyCharm یا Visual Studio Code. علاوه بر این، فراگیران باید به‌طور منظم تمرین کنند، به دنبال بازخورد باشند و در یک انجمن حمایتی حضور یابند و از همه مهم‌تر از انواع دوره آموزش پایتون استاندارد استفاده کنند.
پایتون برای طراحی و توسعه وب
پایتون را می‌توان برای طراحی سایت و توسعه وب استفاده کرد، زیرا یک زبان برنامه‌نویسی انعطاف‌پذیر، مقیاس‌پذیر و آسان برای یادگیری را ارائه می‌دهد. چارچوب‌های وب پایتون، مانند جنگو و فلاسک، ساختاری را برای توسعه برنامه‌های کاربردی وب ارائه می‌دهند، در حالی که کتابخانه‌های پایتون، مانند BeautifulSoup و Requests، می‌توانند برای کراولینگ وب و جمع‌آوری داده‌ها استفاده شوند.
پایتون برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
برنامه‌نویسی پایتون همچنین برای کاربردهای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی محبوب است، زیرا طیف گسترده‌ای از کتابخانه‌ها و ابزارها را برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و توسعه مدل ارائه می‌دهد. کتابخانه‌های پایتون، مانند TensorFlow و PyTorch، چارچوبی برای توسعه مدل‌های یادگیری ماشینی فراهم می‌کنند، در حالی که کتابخانه‌های پایتون، مانند OpenCV و Keras، می‌توانند برای بینایی کامپیوتر و یادگیری عمیق استفاده شوند.
کتابخانه‌های پایتون
یکی از نقاط قوت پایتون مجموعه گسترده کتابخانه‌های آن است. این کتابخانه‌ها کار با داده‌ها، مصورسازی و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین را آسان می‌کنند. برخی از محبوب‌ترین کتابخانه‌ها عبارت‌اند از NumPy، Pandas، Matplotlib و Scikit-learn.
NumPy کتابخانه‌ای است که از آرایه‌ها و ماتریس‌های بزرگ و چندبعدی به همراه کتابخانه بزرگی از توابع ریاضی برای کار بر روی این آرایه‌ها پشتیبانی می‌کند. Pandas یکی دیگر از کتابخانه‌های محبوب است که ابزارهای تجزیه‌وتحلیل و دست‌کاری داده‌ها را ارائه می‌دهد. این به شما امکان می‌دهد به‌راحتی داده‌ها را در قالب‌های مختلف از جمله CSV و Excel بارگیری، دست‌کاری و تجزیه‌وتحلیل کنید.
Matplotlib کتابخانه‌ای است که به شما امکان می‌دهد طیف گسترده‌ای از مصورسازی‌ها از جمله نمودارهای خطی، نمودارهای پراکندگی، هیستوگرام‌ها و نقشه‌های حرارتی را ایجاد کنید. این یک ابزار قدرتمند برای کاوش و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها است. Scikit-learn یک کتابخانه یادگیری ماشینی دیگر محسوب می‌شود که ابزارهای مختلفی را برای طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی و کاهش ابعاد ارائه می‌دهد. این به‌طور گسترده در صنعت برای توسعه مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود.
برنامه‌نویسی شی گرا در پایتون
پایتون یک زبان برنامه‌نویسی شی گرا محسوب می‌شود، به این معنی که بر اساس مفهوم اشیا ساخته شده است. این نوع رویکرد برنامه‌نویسی به شما امکان می‌دهد کدهای قابل‌استفاده مجدد ایجاد کنید و با تعریف کلاس‌ها و اشیاء برنامه‌های پیچیده بسازید. برنامه‌نویسی شی گرا یک مفهوم اساسی در توسعه نرم‌افزار بوده و درک اصول برنامه‌نویسی شی گرا در پایتون بسیار مهم است.
نقشه راه یادگیری پایتون
پایتون نوعی زبان برنامه‌نویسی همه‌کاره است که به‌طور گسترده در بسیاری از صنایع از جمله توسعه وب، علم داده و یادگیری ماشین استفاده می‌شود. اگر علاقه‌مند به یادگیری پایتون هستید، دانستن این‌که از کجا شروع کرده و روی چه موضوعاتی تمرکز کنید می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. در این بخش، نقشه راه یادگیری پایتون را برای کمک به شما در این فرآیند ارائه می‌دهیم. استفاده از نقشه راهی استاندارد و در کنار آن استفاده از انواع آموزش پایتون مناسب می‌تواند در مدت‌زمان لازم برای یادگیری پایتون تأثیرگذار باشد. در کل نقشه راه زیر برای یادگیری پایتون، نقشه راهی مناسب به‌حساب می‌آید.
سطح مقدماتی آموزش پایتون پایتون
اگر در برنامه‌نویسی کاملاً تازه‌کار هستید، بهتر است با اصول اولیه برنامه‌نویسی پایتون شروع کنید. برای برنامه نویسی پایتون روی این قسمت کلیک کنید.
که این شامل سینتکس و نحو زبان، انواع داده، ساختارهای کنترل و توابع است. منابع آنلاین آموزش پایتون مقدماتی زیادی برای کمک به شما در شروع کار با پایتون وجود دارد، از جمله آموزش‌ها، ویدیوها و دوره‌های آنلاین.
سطح متوسط آموزش پایتون پایتون
هنگامی که درک اولیه‌ای از برنامه‌نویسی پایتون به‌دست آوردید، وقت آن است که به سراغ موضوعات پیشرفته‌تر بروید. این شامل یادگیری در مورد برنامه‌نویسی شی گرا، الگوریتم‌ها و ساختارهای داده است. همچنین باید روی توسعه مهارت‌های حل مسئله خود تمرکز کنید، زیرا این یک مهارت حیاتی برای هر برنامه‌نویسی است.
سطح پیشرفته آموزش پایتون
اگر قبلاً به اصول برنامه‌نویسی پایتون تسلط داشته‌اید و درک کاملی از موضوعات پیشرفته مانند برنامه‌نویسی شی گرا، الگوریتم‌ها و ساختارهای داده دارید، وقت آن رسیده که به سراغ موضوعات تخصصی‌تری بروید. این شامل زمینه‌هایی مانند توسعه وب، علم داده و یادگیری ماشین می‌شود.
توسعه وب
پایتون یک زبان محبوب برای توسعه وب است و فریمورک‌های زیادی برای کمک به توسعه برنامه‌های کاربردی وب وجود دارد. برخی از فریمورک‌های محبوب توسعه وب برای پایتون عبارت‌اند از جنگو، فلاسک و پیرامید. این فریم‌ورک‌ها طیف وسیعی از ویژگی‌ها و ابزارها را برای کمک به شما در ساخت برنامه‌های کاربردی وب مقیاس‌پذیر و ایمن ارائه می‌دهند.
علم داده
پایتون همچنین به‌طور گسترده در علم داده و تجزیه‌وتحلیل استفاده می‌شود. برخی از کتابخانه‌های محبوب برای علوم داده در پایتون عبارت‌اند از NumPy، Pandas و Matplotlib. این کتابخانه‌ها ابزار قدرتمندی برای دست‌کاری، تجزیه‌وتحلیل و مصورسازی داده‌ها فراهم می‌کنند. همچنین مهم است که مفاهیم و الگوریتم‌های یادگیری ماشین را یاد بگیرید، زیرا این‌ها برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی بسیار مهم هستند.
یادگیری ماشین
پایتون زبان انتخابی برای بسیاری از تمرین‌کنندگان یادگیری ماشین است. برخی از کتابخانه‌های معروف یادگیری ماشین در پایتون عبارت‌اند از Scikit-learn، TensorFlow و PyTorch. این کتابخانه‌ها طیف وسیعی از ابزارها و الگوریتم‌ها را برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین برای کاربردهای مختلف ارائه می‌کنند.
یادگیری پایتون یک مهارت ارزشمند است که می‌تواند فرصت‌های زیادی را در صنایع مختلف باز کند. چه مبتدی یا یک برنامه‌نویس با تجربه باشید، منابع آموزش پایتون زیادی برای کمک به یادگیری پایتون و فناوری‌های مرتبط با آن وجود دارد. با دنبال کردن این نقشه راه یادگیری پایتون، می‌توانید درک کاملی از برنامه‌نویسی پایتون و موضوعات پیشرفته آن به‌دست آورید و زمینه‌های تخصصی مانند توسعه وب، علم داده و یادگیری ماشین را کشف کنید. با فداکاری و تلاش مداوم، هر کسی می‌تواند در پایتون مهارت پیدا کند و برنامه‌ها و مدل‌های هیجان‌انگیز بسازد.
سطوح مختلف برنامه‌نویسی پایتون و مدت‌زمانی که طول میکشد تا به آن‌ها رسید؟
برنامه‌نویسی پایتون را می‌توان به سه سطح اصلی تقسیم کرد:
- سطح مبتدی: در این سطح، مفاهیم پایه پایتون مانند انواع داده‌ها، متغیرها، ساختارهای کنترل، توابع و ماژول‌ها را یاد می‌گیرید. معمولاً چند هفته تا چند ماه طول میکشد تا به این سطح برسید، بسته به تعهد شما و زمانی که برای یادگیری اختصاص می‌دهید.
- سطح متوسط: پس از تسلط بر مفاهیم اولیه، می‌توانید به سطح متوسط بروید. در اینجا، شما با موضوعات پیشرفته‌تری مانند برنامه‌نویسی شی گرا، مدیریت فایل، مدیریت خطا و عبارات منظم آشنا خواهید شد. معمولاً چند ماه تا یک سال طول میکشد تا به این سطح برسید، بسته به زمانی که به یادگیری اختصاص می‌دهید و تجربه برنامه‌نویسی قبلی شما.
- سطح پیشرفته: در سطح پیشرفته، موضوعات پیچیده‌ای مانند علم داده، یادگیری ماشین، توسعه وب و توسعه بازی با استفاده از پایتون را خواهید آموخت. بسته به سرعت یادگیری و تجربه قبلی شما در برنامه‌نویسی، ممکن است چندین سال مطالعه و تمرین اختصاصی طول بکشد تا به این سطح برسید.
برای یادگیری سریع‌تر پایتون چه کنیم؟
یادگیری هر مهارت جدید، از جمله برنامه‌نویسی، نیازمند زمان و تلاش است. با این‌حال، چند استراتژی وجود دارد که می‌تواند به شما کمک کند پایتون را سریع‌تر و مؤثرتر یاد بگیرید:
- به‌طور منظم تمرین کنید: تمرین مداوم کلید یادگیری سریع پایتون است. سعی کنید هر روز زمان خاصی را به تمرین و آموزش پایتون با تمرین اختصاص دهید و به برنامه زمان‌بندی پایبند باشید.
- کار بر روی پروژه‌ها: پروژه‌ها می‌توانند به شما کمک کنند مفاهیمی را که در پایتون یاد می‌گیرید در سناریوهای دنیای واقعی به کار ببرید. سعی کنید پروژه‌های کوچک بسازید و با مهارت بیشتر در پایتون به تدریج سطح پیچیدگی آن‌ها را افزایش دهید.
- همکاری با دیگران: کار با سایر زبان آموزان پایتون یا برنامه‌نویسان باتجربه‌تر می‌تواند به شما در یادگیری سریع‌تر کمک کند. پیوستن به یک انجمن برنامه‌نویسی، شرکت در یک بوت کمپ برنامه‌نویسی یا شرکت در یک دوره آموزش پایتون با سایر دانش آموزان در این زمینه بسیار حائز اهمیت است.
- خود را در زبان غرق کنید: اطراف خود را با منابع پایتون، مانند دوره‌های آنلاین، کتاب‌ها و ویدیوها، پر کنید. آموزش‌ها را تماشا کرده، وبلاگ‌های مختص پایتون را خوانده و در چالش‌های کدنویسی شرکت کنید.
- تمرکز بر مبانی: ایجاد یک پایه قوی در اصول برنامه‌نویسی پایتون، مانند سینتکس یا نحو اولیه، انواع داده‌ها و ساختارهای کنترلی، به شما کمک می‌کند موضوعات پیشرفته‌تر را سریع‌تر یاد بگیرید.
- از ابزارهای تعاملی استفاده کنید: ابزارهایی مانند نوت‌بوک‌های Jupyter، محیط‌های کدگذاری تعاملی و ویرایشگرهای کد با ترمینال‌های (خط فرمان) اختصاصی یکپارچه می‌توانند به شما کمک کنند Python را سریع‌تر یاد بگیرید و به شما امکان می‌دهند کدهای خود را آزمایش کرده و بازخورد فوری دریافت کنید.
- با انگیزه بمانید: یادگیری پایتون گاهی اوقات می‌تواند چالش‌برانگیز باشد، بنابراین مهم است که با انگیزه بمانید. برای خود اهداف تعیین کرده و در کنار آن استراحت و ورزش کنید.
جمع بندی
در پایان، یادگیری پایتون یک مهارت ارزشمند برای برنامه‌نویسان و غیر برنامه‌نویسان است. با سهولت استفاده، خوانایی و پشتیبانی گسترده از کتابخانه، پایتون یک زبان عالی برای یادگیری برای کسانی است که به برنامه‌نویسی، تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، یادگیری ماشینی یا توسعه وب علاقه‌مند هستند.
مدت‌زمان لازم برای یادگیری پایتون بسته به افراد و میزان تعهد آن‌ها متفاوت است، اما با تلاش و تمرین مداوم، هر کسی می‌تواند در این زبان مهارت پیدا کند. چه به دنبال توسعه مهارت‌های جدید یا پیشرفت شغلی خود باشید، یادگیری پایتون یک سرمایه‌گذاری ارزشمند است.
یادگیری پایتون با پلتفرم‌های آموزشی آنلاین
یقیناً می‌توان گفت که منابع آموزش پایتون برای یادگیری آن بیشترین سهم را در نحوه یادگیری و مدت‌زمان یادگیری این زبان بعد از تلاش و همت فرد دارند. استفاده از انواع آموزش پایتون مناسب و استاندارد در این زمینه بسیار حائز اهمیت است و می‌تواند تا حدود زیادی تفاوت‌ها را رقم بزند.
دوره‌های آموزشی پایتون زیادی در سطح وب و خصوصا به زبان فارسی در پلتفرم های آنلاین آموزشی وجود دارند که مهم‌ترین و بهترین منابع آنلاین موجود برای یادگیری پایتون و توسعه مهارت‌ها در این زمینه هستند و زبان آموزان زیادی هر ساله با استفاده از آن‌ها به هدف خود که یادگیری پایتون باشد، می‌رسند. در این پلتفرم‌های آموزش برنامه نویسی انواع دوره آموزش پایتون از مقدماتی تا پیشرفته گرفته وجود دارد. همچنین انواع دوره آموزش برای فریمورک‌های پایتون، آموزش پایتون با رویکرد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، آموزش پایتون با رویکرد طراحی و توسعه وب و غیره وجود دارد که می‌تواند به کاربران در رسیدن به هدف خود کمک کند.
مهم‌ترین منابع یادگیری پایتون در زبان انگلیسی سایت‌هایی مانند یوتیوب، کوئرا، یودمی و غیره هستند. این سایت‌ها برای افرادی که به انگلیسی مسلط هستند مناسب بوده و از طرفی برای کسانی که به دنبال آموزش به زبان فارسی هستند، پلتفرم‌هایی مانند مکتب خونه در این زمینه بسیار خوب عمل کرده‌اند.