全文共1759字，預計學習時長6分鐘
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坦白說，學習一門新語言絕非易事。
特别對于沒有程式設計或計算經驗的人而言，完整地學習像python這樣的語言似乎是一項不可能完成的任務。
但是，無論如何，隻有想不到，沒有做不成的事情。
在本文中，小芯将分享一些學習2020年最受歡迎的程式設計語言的技巧。
制定目标
沒有目标就開始學習是可能犯的大錯之一。沒有激勵性的目标，很容易丢失學習語言的初心。這些都是筆者之前學習C語言和Java失敗的經驗之談。因為不知道将語言應用在何處，不久便放棄了學習的想法，這兩種語言的學習都以失敗告終。因為不曾有任何的應用案例，筆者也沒有學過那些語言的文法。
但是，在學習Python時，情況有所不同。筆者想提高資料科學技能并将職業規劃轉向資料分析領域，學習python就是該計劃的一部分。是以，筆者不再是為了學習而學習，而是需要python的工作知識才能進行資料分析，同時需要了解一系列庫才能開始着手項目。在學習python時，筆者制定了更遠大的目标。
設定最初的目标，已經事半功倍了。為正在學習的語言找到一種應用程式，将更快掌握該語言。
資源
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網上不乏資源。唯一的建議是不要隻依賴一種資源。要利用各種使用不同傳遞方式的可用資源，增強學習體驗。筆者學習python用到的一些資源如下所示；
1. Udemy
Complete Python Bootcamp 和 Python for Data Science課程涵蓋了Python程式設計的基礎知識和資料科學必不可少的庫。這些課程以視訊講座的形式呈現，在Jupyternotebooks上布置課後任務。
2. 互動式編碼環境
在學習資料科學時，Datacamp和Dataquest是很棒的編碼平台。它們提供了互動式的環境，使用者可以随時随地進行練習，牢記概念并熟悉編碼。就一般的python而言，可以通路learnpython.org進行類似的傳遞。程式設計語言類似于自然語言，學習的方法就是反複實踐。
3. edX
MITx平台提供的Computation Thinking using Python課程采用課堂方式教授python。如果使用者錯過了校園課程，該資源是最佳選擇。它每周都會安排一次講座，布置一次任務，同時還要進行期中和期末考試。與其他慕課（MOOCs）的差別在于給出的程式設計任務，這些任務的設計往往經過深思熟慮，要求學習者編寫基本算法，可以很好地訓練邏輯思維。
項目
除非應用所學知識，否則你永遠不知道自己學到了多少。參與項目是評估所學知識的好方法，并且于履歷而言，絕對是錦上添花。執行一個感興趣的項目，會學到比課程更多的知識。自始至終，實際應用都是學習專業技能的最佳方法。
舉例來說，筆者緻力于将機器學習課程的材料從MatLab轉換為python代碼。在一個月内，我每天都在寫代碼，使用谷歌搜尋，逐漸掌握這門語言。筆者堅信，就掌握python而言，實際應用比修過的任何課程作用更顯著。
GitHub
如果打算涉足技術領域，就必須開通 GitHub賬戶 。在這裡可以為想建構的所有類型的應用程式找到有用的示例/啟動代碼，甚至助力有趣的項目。那麼GitHub與學習python有何關聯？實際上密切相關。程式員通過複制代碼進行學習，而GitHub恰恰是一個大量代碼存儲庫。可以通過以下幾種方法從GitHub學習python：
1. 複制他人的代碼，在自己的應用程式中使用
2. 為他人開發軟體包并獲得回報
3. 助力已有項目
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掌握另一門語言就是擁有第二個靈魂——查理曼大帝
這就是筆者在6個月内學會python的方式。
萬能的小夥伴們，如果還有什麼其它經驗和妙招，歡迎在留言闆積極發言喲~
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