Python Academy

Начинал Python с нуля и сначала даже простые условия и циклы давались тяжело. Понравилось, что после каждого блока есть практика и быстро становится понятно, что именно ты не усвоил. Через несколько недель уже мог сам написать небольшой скрипт, а не просто повторять код из урока.

Больше всего мне пригодился блок по Pandas. До этого все рабочие данные обрабатывала в Excel, даже когда таблицы становились очень большими. На курсе научилась загружать данные, фильтровать, объединять и считать нужные показатели в Python. Некоторые повторяющиеся задачи теперь получается делать заметно быстрее.

Самой сложной темой для меня оказалось ООП. Классы, наследование и полиморфизм сначала казались лишним усложнением. После нескольких практических работ стало понятнее, зачем вообще так организовывать код и почему на более крупных проектах без структуры быстро начинается хаос.

Понравился блок по визуализации. Раньше строила графики только в Excel, а здесь попробовала Matplotlib, Seaborn и Plotly. Особенно зашел Plotly, потому что можно сделать интерактивный график и намного удобнее исследовать данные. Для аналитических задач Python после этого стал ощущаться гораздо полезнее.

Больше всего ждал API, потому что хотелось понять, как Python работает не только с локальными файлами. На кейсах с внешними сервисами стало понятнее, как отправлять запросы, получать данные и связывать разные системы. После этого уже сам попробовал автоматизировать одну небольшую рабочую задачу через API.

Для меня главное достоинство курса — много разных практических задач. Можно посмотреть лекцию и быть уверенной, что все поняла, но при самостоятельном написании кода сразу находятся пробелы. За время обучения собрала несколько небольших работ с обработкой данных, визуализацией и API, которые уже можно нормально показать как примеры практики.