Как выучить информатику с нуля: Информатика — Всё для чайников

Информатика — Всё для чайников

Подготовка к ЕГЭ по Информатике с нуля от А до Я

Лада Есакова

Когда учащийся 11 класса начинает готовиться к ЕГЭ по информатике – как правило, он готовится с нуля. В этом одно из отличий ЕГЭ по информатике от экзаменов по другим предметам.

По математике у старшеклассника знания точно не нулевые. По русскому языку – тем более.

А с информатикой ситуация намного сложнее. То, что изучается в школе на уроках, никак не связано с программой подготовки к ЕГЭ по информатике.

Что такое ЕГЭ по информатике?

Контрольный тест ЕГЭ по информатике содержит 27 заданий, который относятся к самым разным темам. Это системы счисления, это булева алгебра, алгоритмика, это программирование, моделирование, элементы теории графов.

ЕГЭ по информатике охватывает очень большой спектр информации. Конечно, на экзамене понадобятся только азы, но это основы важных и современных тем.

Подготовка к ЕГЭ по информатике с нуля подразумевает, что ни одну из этих тем ученик не проходил в школе. Обычно это так и есть!

Например, такая тема, как булева алгебра, или  алгебра логики, включена в ЕГЭ по информатике. Но она не изучается в школах,  даже в специализированных. Ее нет ни в курсе школьной информатики, ни в курсе математики. Школьник о ней понятия не имеет!

И поэтому знаменитую  задачу на системы логических уравнений не решает практически никто из учеников. Эта задача в ЕГЭ по информатике идет под номером 23. Скажем больше —  преподаватели часто рекомендуют старшеклассникам вообще не пытаться решить эту задачу, и даже не смотреть на нее, чтобы не тратить время.

Означает ли это, что задача 23 из ЕГЭ по информатике не решается вообще? Нет, конечно! Наши ученики регулярно решают ее каждый год. На нашем курсе подготовки к ЕГЭ по информатике из многих тем мы берем только то, что потребуется на экзамене. И уделяем этим задачам максимальное внимание.

Почему же школа не готовит к ЕГЭ по информатике?

Связано это с тем, что информатика – предмет не обязательный. Каких-либо стандартов и программ Министерство образования не дает. Поэтому учителя на уроках информатики дают школьникам совершенно разный материал – кто что может. Более того — в некоторых школах вообще нет уроков информатики.

— Чем же обычно занимаются старшеклассники на уроках по информатике? Неужели играют в стрелялки?

К счастью, в школе на уроках информатики все-таки школьники занимаются не ерундой, а вполне полезными вещами. Например, изучают Word и Escel. В жизни это пригодится, но, к сожалению, для сдачи ЕГЭ – абсолютно бесполезно.

Причем Word  ребята изучают на серьезном уровне, и некоторые даже сдают экзамены по компьютерной верстке и получают свидетельство верстальщика. В каких-то школах изучают  3D-моделирование. Очень многие школы дают веб-дизайн. Это прекрасная, полезная в будущем тема, но к ЕГЭ она совсем никак не относится! И приходя к нам на курсы, ученик действительно готовится к ЕГЭ по информатике с нуля.

Похожая ситуация – у старшеклассников профильных лицеев. Сильные профильные лицеи честно дают на уроках информатике программирование. Ребята выходят оттуда хорошими  программистами. Но ведь в ЕГЭ по информатике всего 5 заданий хоть как-то связаны с программированием, и из них ровно одна задача в варианте ЕГЭ посвящена написанию программы! Результат – максимум 6 задач на ЕГЭ по информатике.

Сколько же нужно времени, чтобы подготовиться к ЕГЭ по информатике с нуля?

Есть хорошая новость! Подготовиться к ЕГЭ по информатике с нуля можно за один год. Это не легко, но можно, и наши ученики каждый год это доказывают. Курс подготовки к ЕГЭ по информатике не очень большой. Заниматься на курсах можно 1 раз в неделю по 2 часа. Конечно, надо активно выполнять домашние задания.

Но есть одна поправка. Если ученик никогда до 11 класса не занимался программированием, за год вряд ли возможно освоить программирование в полной мере. Поэтому нерешенной останется задача №27 варианта ЕГЭ по информатике. Она самая сложная.

Особенно трудно готовиться к ЕГЭ по информатике с нуля  тем ученикам, кто вообще никогда не был знаком с программированием и не знает, что это такое. Это область достаточно специфичная, поэтому подготовке по программированию нужно уделять много времени и нарешивать огромное количество задач.

На наших курсах мы обязательно разбираем все типовые задания по программированию. И ни разу на экзамене задача по программированию не оказалась для наших учеников сюрпризом –все они были на курсах разобраны. И только задача 27 остается за бортом для тех, кто вообще до 11 класса программированием не занимался.

Приходя к нам на курсы по информатике, ученики и родители иногда удивляются, не видя в учебном классе компьютеров. Они думают, что раз пришли готовиться к ЕГЭ по информатике, то на столах должны быть компьютеры. Но их нет! Насколько необходимо при подготовке к ЕГЭ по информатики наличие ноутбуков и компьютеров?

Это особенность ЕГЭ по информатике. На экзамене компьютера не будет! И да, надо будет решать задания ручкой на листе бумаги, потому что именно в таком формате сейчас проходит ЕГЭ по информатике. Это реальная проблема для тех, кто его сдает.

Даже старшеклассники из специализированных лицеев, хорошо умеющие программировать, могут оказаться беспомощны на ЕГЭ по информатике. Они, разумеются, программируют на компьютерах, то есть в специальной среде. Но что будет, когда компьютера нет? И не только школьники – даже профессиональные программисты с очень большим трудом могут написать программу на бумаге. Поэтому мы готовимся к такому сложному формату сразу. Мы осознанно не используем при подготовке к ЕГЭ по информатике компьютеры и ноутбуки – согласно правилу «Тяжело в учении, легко в бою».

Уже несколько лет ходят слухи, что ЕГЭ по информатике переведут в компьютерную форму. Это обещали сделать в 2017 году, но не сделали. Сделают ли в 2018 году? Пока не знаем. Если введут такой формат экзамена – готовиться к ЕГЭ по информатике с нуля будет намного проще.

Итак, год активной подготовки к ЕГЭ по информатике с нуля,  и ваш результат — 26 задач из 27 возможных. А если вы хоть немного знакомы с программированием – то и все 27 из 27. Мы желаем вам достичь на экзамене такого результата!

И еще раз рекомендую для подготовки теоретический материал и свою книгу «Информатика. Авторский курс подготовки к ЕГЭ», где дается практика решения задач.

Расскажи друзьям!

Обучение программированию с нуля: с чего начать изучение в домашних условиях

Каждый раз, с трудом преодолевая жизненные преграды, хочется взять и перекроить этот мир под себя. К сожалению, мы не рождены творцами этой вселенной. Тем, кто хочет удовлетворить свои амбиции создателя, остается лишь виртуальный мир.

Хотя для творения здесь понадобится не столько волшебство и знание рун, сколько знание основ программирования. Поэтому для всех начинающих творцов виртуальной реальности мы поведаем о том, как научиться программировать.

Как бы ни хотелось этого признавать, но в реальности программирование является не таким уж волшебным делом. Создание кода порой можно сравнить с хождением босыми ногами по морскому дну, устланному острыми каменными обломками.

Чтобы стать программистом, нужно быть не только умным, но еще терпеливым и настырным. Обучение программированию всегда сопровождается головой болью, красными от недосыпания глазами и отрешенным взглядом. Именно по нему можно легко узнать программиста.

Многие начинающие обучение считают написание кода чуть ли не самой романтической профессией. Особенно увеличилось количество желающих познать программирование после просмотра фильма «Матрица». Именно главный герой этой картины Нео подтолкнул многих к становлению на путь постижения программных наук:

Но большая часть начавших изучение бросают его уже через несколько недель. И основной причиной этого является неправильно выбранное направление обучения, методика или даже учебник по программированию.

После развала СССР все отечественные ВУЗы долгое время даже и не пытались перекроить свою систему обучения под потребности современного рынка. Не являлись исключением из этого правила и технические ВУЗы.

Программирования как отдельной отрасли и специализации не существовало как таковой. Его основы преподавались лишь как привязка к другим инженерным дисциплинам. И даже те крохи знаний, которые давались студентам в этой области, не соответствовали современным стандартам и утратили свою актуальность еще 20-30 лет назад.

В странах бывшего СССР основным языком программирования, преподаваемым в технических ВУЗах, был Бейсик.

Ситуация кардинально не изменилась и через 10 лет. Лишь некоторые учебные заведения, учуяв веяния нового времени, в начале двухтысячных года начали перекраивать свое обучение под мировые стандарты. И только с этого момента программирование стало восприниматься как отдельная профессия и специализация обучения:

В это же время стали появляться различные специализированные коммерческие курсы и учебные заведения. Но качество преподавания и даваемых в них знаний находились на крайне низком уровне. Не хватало грамотных профессионалов, способных обучить новичков не только теоретическим знаниям, но и практическим навыкам программирования.

А это в профессии программиста является наиболее важным аспектом. Поэтому большинство из сегодняшних гуру российской IT-индустрии начинали свое обучение программированию с нуля самостоятельно.

В некоторой мере такая тенденция сохраняется и по сей день. Хотя в наше время количество профессионалов, занимающихся преподаванием, заметно возросло.

чему учить в школе / Хабр

Способна ли школа давать систематичные знания, или хорошим специалистом можно стать только в вузе? Нужно ли учить в школе быстрой печати? Какой ЯП следует выбрать для уроков информатики? Попытавшись ответить на эти вопросы из темы, я понял, что в комментарий ответ не поместится.

1. Школа в принципе может давать «достаточно систематичные» знания — готовить специалистов. Если, конечно, в этом суждении мы противопоставляем школу вузу — понимаем под «школой» все учреждения среднего образования, в том числе всякие «лицеи», «гимназии», «колледжи». Хорошим же специалистом можно стать только на практике — невозможно приобрести достаточно навыков хорошего спеца «заочно», даже в «хорошем вузе».

2. В школе нужно учить не быстро печатать на ПК, а печатать вслепую, чтобы не тратить на клавиши внимание, психическую энергию. Скорость же здесь будет приобретаться позже — при работе с конкретными текстами. Ведь мы заранее не знаем даже, на каком языке выпускнику понадобится потом развивать эту скорость. От предметной области тоже очень много зависит: ум и пальцы заучивают не «буквы вообще», а конкретные наиболее частотные сочетания букв, слов, типичные обороты речи.

3. В школе не надо изучать никакой ЯП «достаточно систематично», а надо, при благоприятном случае, знакомить с несколькими. Знакомить с конца, с результата, грубо и по-дилетантски:

1) создали файл с расширением .html, написали в нём <script>..., даблкликнули по нему мышкой;

2) создали файл с расширением .c, написали в нём #include <stdio.h>..., написали в консоли gcc myprog.c …;

3) открыли Excel, меню tools — macros — «начать запись»… Для школьников программирование — это магия, алхимия. Не надо их разочаровывать. Они должны каждый раз — и быстро — видеть: написал код — что-то сработало.

***

Сегодня государство в школьных стандартах акцентирует внимание на умении учиться. Но это вовсе не исключает приобретения каких-то базовых навыков и знаний. Выпускник должен твёрдо стоять на земле, знать, что хлеб не на деревьях растёт. Для этого уже в начальных классах ученики должны вырастить пшеницу из зерна, осенью сжать её и в итоге испечь хлеб. Ученики постарше должны сделать себе медные кружки с помощью чеканки, вылепить из глины свою голову, соткать шарфик какой-нибудь… Всё надо обязательно «потрогать руками». Потому что «уметь учиться» в условиях полной неопределённости гораздо сложнее. А некоторую определённость, уверенность даёт практика. Она же помогает выстроить в голове какие-то связи, общее представление о том, что в этом мире от чего зависит.

Все предметы стараются использовать похожие методики: на физике и химии мы ставим опыты и затем делаем проектные работы, основанные на полученных новых знаниях. На литературе ученик обязательно должен побыть не только читателем, но и писателем — сочинить стихи или небольшой рассказ (роман тоже можно). На биологии — разрезать лягушку посчитать кости своего скелета. На географии — никакой теории, пока ученик лично, путём ежедневных наблюдений не убедится, что осенью дни становятся короче.

На математике и информатике мы имеем дело с «тонкими материями», которые потрогать руками довольно сложно. Мы вынуждены учить теорию — что такое «информация», бит и код. Можно и здесь, конечно, извернуться и поставить опыт, показывающий отличие информационного взаимодействия от чисто материального. Но это почти что и всё.

К счастью, предмет называется «Информатика и ИКТ». Вот эта вторая часть — ИКТ — уже гораздо ближе к реальности. Она прямо-таки пронизывает нашу реальность в виде разнообразной компьютерной техники. И эту часть реальности тоже надо изучать — получать общее представление о том, как там всё работает, и получать некоторые полезные навыки. Охватить всё, конечно, нельзя, и мы изучаем только «обычный компьютер» или ноутбук — которые с высокой вероятностью встретятся выпускнику в будущей работе.

Изучаем программы, конечно, а не железо. По тому же частотному принципу начинаем с Word’а (Libreoffice Writer) — потому что он уже сейчас нужен ученику для оформления проекта или реферата. Начинать приходится с самого простого — отучать делать абзацные отступы табуляциями. Конечная сверхзадача — выработать стиль оформления, при котором документ выглядит одинаково в Word’е и в Writer’е.

***

Но всему этому предшествует изучение «слепой» печати. Предшествует не по времени, а по важности. Потому что и по времени тоже — научиться расставлять стили заголовков и собирать оглавление в Writer’е требует в десятки раз меньше времени, чем освоение слепого десятипальцевого метода. Меня удивляют многочисленные комментарии (на Хабре в том числе), в которых обсуждается сложность или скучность различных клавиатурных тренажёров. Так и хочется задать вопрос: «Иванов, ты коммунист?» (- и пулемёт застрочил с новой силой). Какой ещё вам, суровым хабро-парням, способным выживать при отрицательной карме, нужен тренажёр, кроме рисунка клавиатуры с номерами пальцев и самой клавиатуры с монитором?

Понятно что скучен не тренажёр, а скучно без конца набирать все эти «ва-ва» и «ло-ло». Придумайте себе пару фраз из букв среднего ряда:

дыра в подвал; пропала фара

— и повторяйте их терпеливо и ритмично (скорость не нужна!). На это даже восьмиклассники способны. Потом добавьте по одной букве из других рядов:

дрожала проволока в поле; а Лора продавала поролон; порода продолжала оплывать

И да, руки у всех разные — кому-то труднее даётся «мелкая моторика», кому-то легче. Тут важен настрой, вкус к хорошему стилю. Может быть, компьютер — совершенно не мой инструмент. Но если уж мне придётся многократно нажимать клавиши компьютера, я хочу делать это максимально комфортно и красиво — к этой мысли нужно приучать учеников. Стимул и самодисциплина — вот и весь «тренажёр». Если есть воля, можно учиться печатать, даже набирая собственные стихи, — такие ученики тоже бывают.

Так уходят практически все 35 часов информатики в год — на практическую работу с ПК. А в девятом классе надо ещё Excel добавить — для экзамена требуется, да и для души, в общем, тоже. А ещё надо организовать хранение своих документов — чтоб не грудой ярлыков на Рабочем столе. Наладить культуру резервного копирования, пользования электронной почтой… Может быть, хотя бы в 10-м классе уже можно будет начать программировать? Всё остальное ведь уже как бы изучено. Ага, вы думаете, придя после летних каникул, кто-то из учеников вспомнит, какие кнопки нажимать, чтобы создать электронный многоуровневый список? Совершенно спойкойно можно почти всё изучение начинать с начала.

Конечно, иногда всегда в классе находится один человек, который хочет «изучать программирование». Тогда всем остальным в класее приходится делать то же самое. И тогда мы выбираем ЯП по тому же принципу — важность практического применения, близость к реальности. Может быть, классический паскаль в вакууме и является наиболее близким к идеалу ЯП. Но в окружающей нас суровой реальности виртуальности нет места для идеала, в ней везде либо +-си, либо джава, либо питон. Либо bash/vbscript, если вы смотрите на мир глазами администратора. А на другом конце провода, где живут Википедия и Лурк, так вообще 95% PHP.

Начинать, я думаю, нужно с «пользовательского программирования», доступного всем. Мы изучили Excel — немного. Там часто приходится делать такую операцию: писать формулу, потом размножать её на весь столбец. Вы думаете, крутым программистом станет тот ученик, который первым подошёл к учителю и сказал: «Я слышал, есть тут у вас такой язык — си-плюс-плюс… Говорят, это очень круто. Нельзя ли его выучить?»? Я думаю, самым лучшим программистом станет тот, кто первым задумается: «Царское ли это дело — каждый раз руками копировать формулу в Excel на 1000 строк? Нельзя ли этот процесс как-то усовершенствовать, автоматизировать?»

Ведь конечная цель любого программирования — сделать какие-то рутинные действия более быстрыми и удобными. Или вообще поручить машине. В этом плане именно Excel (Calc) очень удобен своим «микро-программированием» в формулах — сразу видно, как можно упростить жизнь [и без того простому] пользователю. Только не надо давать ученику всё и сразу. Пусть сначала попробует в большой таблице руками посчитать количество учеников, выбравших сдавать географию в Северо-Западном округе. Потом можно объяснять, как работать с конструктором формул. Параллельно вспоминаем или изучаем все эти наши булевы таблицы И, ИЛИ, НЕ… И только потом можно попробовать написать макрос.

Следующая часть — это bash/vbs. Задачи самые простые, но частые. Например, создать в «Документах» папку, названную сегодняшним числом — и заодно понять, почему месяц в названии даты надо писать раньше дня. Или уменьшить размер картинки .png (или склеить две картинки в одну). Да что искать — даже создать пользователя линукс с помощью букв adduser на чёрном экране для школьника неслыханное колдунство.

Пока человек только учится (не в боевых условиях), один из главных методических принципов — не отвечать на незаданные вопросы. С этой точки зрения ученику совершенно не надо изучать идеальный ЯП. Пусть он на «плохом php» напишет свой бложек, померяет производительность и удивится: на что тратится вся эта память и процессорное время? И вот тогда знания о типизации и работе с памятью ученик начнёт впитывать, как губка воду. Это будет один ученик из ста.

Остальным желательно научиться хотя бы правильному стилю работы в Ворде и в файловой системе; научиться проверять орфографию в текстовом редакторе и в браузере. И здесь очень важна упоминаемая во многих темах о программировании рефлексия. Чатик не может на начальном уровне стимулировать «слепую» печать — скорее, он стимулирует печать быструю и неправильную. Но вот закрепить полученные знания с помощью форума или блога можно. Не просто форума, конечно, а чего-то вроде MediaWiki: куча заголовков для статей вида «Как переместить первый абзац в конец текста», «Как удалить номер страницы с Титульного листа (Libre Office)»; ученики должны писать инструкции; можно исправлять чужие (вклад каждого сохраняется).

Вся эта весёлая работа имеет смысл только параллельно с отработкой слепой печати. Потому что печать — самое слабое звено в работе начинающего пользователя ПК. Это же и тест на профпригодность. Не знаю, как насчёт гениальных программистов, но просто хорошим, по-моему, невозможно стать, разглядывая каждую клавишу перед нажатием.

С чего начать изучение программирования с нуля? — Разработка на vc.ru

Несмотря на то, что вопрос банальный и освещался, в том числе и на этом ресурсе, много раз, нигде не смог найти ответы о том, в каком порядке и что конкретно нужно учить. Немного опишу свою ситуацию и, надеюсь, смогу найти ответ на эту дилему.

Мне 23 года, закончил престижный юридический университет, сейчас работаю в юридическом отделе фирмы. Соответственно, всю свою жизнь был связан с гуманитарными науками и математику с информатикой, честно говоря, никогда не знал от слова совсем. В вуз пошёл как бы это не звучало, просто чтобы где-то учится. В 17 лет не мог решить, кем же я хочу стать «когда вырасту». Всегда интересовали компьютеры и ценил тихую работу, которая не требует особого общения с людьми (что ещё раз подтверждает, что юриспруденция — не моё), но никаких попыток изучения компьютеров не предпринимал, в надежде, что юриспруденция мне всё-таки понравится и годы обучения не пройдут зря.

Проработав по специальности несколько месяцев я наконец смог себе ответить, что юристом (адвокатом/судьёй) я быть не хочу и мне интересно работать (соответственно, и зарабатывать на жизнь) именно программированием.

Собственно, сам вопрос: с чего начать изучение, если знания информатики, математики и процесса написания кода равны нулю (именно ноль, а не базовые знания)? С математикой ответ ясен — куплю пособие для подготовки к экзамену (ЗНО/ЕГЄ) и буду учить. Но что делать с информатикой? Учить по школьным учебникам — дело гиблое. Там куча бесполезной информации и она даётся слишком по-детски, а-ля «представьте, что код-дерево с яблоками» и всё в таком духе, что в принципе вполне нормально для школьного учебника. Но мне нужно именно выучить, а не читать про яблони, дома и т.д. Возможно, есть хорошие книги по информатике с нуля на русском языке? Так как английского я, увы, так же не знаю.

Так же интересует, насколько важно знание английского языка и математики в программировании, чтобы понимать, насколько сильно углубляться в обучение — выучить школьный курс математики до 11-го класса и английский на уровне базовых фраз, или этими науками нужно овладеть идеально, зная высшую математику и свободного разговора на английском?

Ну и вопросы, на которые я до сих пор не нашёл даже хоть немного адекватного ответа — в какой момент нужно начинать учить сами языки программирования? Чем они отличаются? Какой наиболее перспективный? И как выбрать тот язык, который тебе по душе? Какие вообще есть отрасли в программировании (понимаю, что можно писать сайты, приложения и программы, но это оооочень недостаточный объём информации, чтобы сделать выбор).

Да, я понимаю, что сейчас у меня задатков для программиста нет совсем. Гуманитарий настолько, насколько это возможно, отсутствуют даже базовые знания технических наук (математика на уровне 4-5 класса), в компьютере умею пользоваться только интернетом (даже Виндовс не умею переустанавливать. Разве что по инструкции в Ютубе), но у меня есть желание и, думаю, этого достаточно, чтобы исправить вышеуказанные проблемы

Прошу прощения, за большое количество текста, но очень хочется, чтобы мои вопросы и что конкретно хочу узнать, были предельно п

ЕГЭ по информатике или страдания длиною в года / Хабр

Почему я решил написать на эту тему

Изначально эту статью я не планировал писать, т.к. думал что вряд ли подобная информация может быть кому-нибудь интересна. И как же я удивился, когда узнал, что многим любопытно вникнуть в эту сферу. Например, как сейчас проходит обучение программированию. Или может ли преподаватель помочь ученику выучить другой язык, помимо стандартного для школьной программы Pascal ABC, при условии, что это не специализированный лицей, где ЯП обучают с начальной школы (а ведь такие учебные заведения присутствуют практически в каждом городе, но не у каждого учащегося существует возможность туда попасть).

Итог начала

Я вижу эту статью примерным отражением уроков информатики в обычной общеобразовательной школе, и того, с чем сталкивается обычный школьник, если он сдаёт единый гос.экзамен по этому предмету. И недавно появилась ещё одна причина. Все мои экзамены перенесли на месяц, так что нарастающие напряжение я предпочёл снять при помощи … аммм творчества, наверное, если можно так назвать эту мазню из букв, что я сейчас вижу. И заранее прошу прощения за косноязычие и прочую хрень, которая может затруднить чтение (уверен, найдутся пунктуационные, орфографические или фактические ошибки) и очень надеюсь, что вам понравится.

Введение

Наверное, стоит начать с того, кем я являюсь, чтобы писать что-то на эту тему. Я учащийся средней образовательной школы 11-го класса, в которой работают два учителя информатики, как ожидаемо, с абсолютно разным подходом. Так вот, именно из-за таких двух разных методов, которые я испытал на себе за всё время обучения, у меня и сложилось определённое мнение, которым хочется поделиться.

Моё мнение об уроках информатики в МБОУ СОШ

Прежде всего: большинство учителей заинтересованы в преподавании строго в рамках школьной программы. Оно и понятно, им за это платят. Так что если у ученика возникает желание узнать что-то новое, то ему всегда стоит сказать об этом. Но не факт, что преподаватель поддержит подобного рода стремления, или даже даст совет. Но иногда бывает и такое, что педагог сам изъявляет желание научить учеников чему-то выходящему за рамки учебного процесса, но, к сожалению, такое происходит нечасто. Такая практика не проводится и в моей школе.

Что представляет собой ЕГЭ по информатике

Сейчас этот экзамен представляет собой смесь из математики, алгебры, логики и программирования. Разумеется, в школе дают базу для сдачи этого экзамена. Но только первой части, которая составляет 72 балла, что катастрофически мало, и не хватает для поступления в хороший вуз, особенно если ты не набираешь желанные 100 баллов по другим предметам (и это если в вузе нет определённой планки по количеству баллов по каждому предмету, что зачастую присутствует). И то, для получения этих же 72-х баллов необходимо обладать пониманием рекурсивных алгоритмов, одномерных массивов и ещё других умных вещей, которые могут быть пройдены вскользь на уроке, или не пройдены вовсе. Конечно это не все 72 балла, но как минимум половину из них именно так сдающие и получают.

Вторая же часть составляет собой 3 задания по программированию и одно по теории чисел. И в итоге получается, что для решения больше половины заданий просто необходимо знать программирование. Но и знания по остальным темам тоже необходимы.

Образец заданий

Ну и вот примеры номеров, которые аналогичны с теми, что включены в варианты:

№ 1)

№ 2)

№ 3)

№ 4)

В конце статьи будут ответы, можете проверить себя и написать сколько и какие из номеров вы решили правильно

Программирование на уроках, или история о том, как вместо информатиков гуманитарии Пентагон взламывали

9й класс или день сурка

Для начала, надо описать уроки до 9-го класса, а только затем написать про основное действо. Я не помню, чтобы нам в подробностях рассказывали что такое массивы, как с ними работать, или как программа в принципе выполняет итерации. Вместо этого мы решали много примеров по переводу чисел из одной системы счисления в другую или задач по передаче информации по каналу связи разными методами. В общем, иногда было интересно, иногда это были очередные уроки информатики, которые мы высиживали. Безусловно, любой урок полезен, но явно не несколько лет подряд переливание воды «ни о чем».

Но в итоге наступает 9й класс, и согласно программе обучения нас стали «натаскивать» на решение тестов. Это значит, что на обычных уроках, которые проходили раз в неделю, изменился формат занятия только для сдающих. Теперь это было однообразное прорешивание тех же номеров, с которых мы начинали ещё пару лет назад, без возможности хоть как-то вырваться из этой круговой поруки, в то время как остальные ученики учились работать с компьютерами, так как только с 9го класса их нам доверили.

Но учебный год всё шёл и шёл, а мы, сдающие, решали всё те же задания из первой части, даже не притрагиваясь ко второй, где таились столь желанные номера с программированием или командами для робота. В итоге, за неделю до экзамена я самостоятельно узнал, как решать один номер из второй части. И это было не программирование, хотя каждый из выпускников читал как минимум на одном ЯП. Но должен сказать, что кто-то всё-таки знакомился со столь недоступной дисциплиной. Это были ученики, которые даже близко не думали об информатике, как и об экзамене. В то время как сдающие усердно высчитывали, сколько мегабайт в секунду в канале связи, и за сколько времени передастся файл с таким-то весом, наши одноклассники писали простенькие программки с формулами, или же переписывали в компиляторы «трояны» из Интернета. Но всё же это было программирование, хоть и не ахти какое. То есть можно сказать, что Pascal нами, как классом, был изучен. Но каждый сдающий ОГЭ в 9 классе не мог и строчки написать без ошибки, над чем многие шутили.

Время шло, и экзамены были сданы. Кто-то поступил в другие учебные заведения, но часть всё же осталось и дальше грызть школьный гранит науки. И вот тут стоит указать, что в некоторых школах моего города, после 9-го класса, нет даже такого предмета как информатика. Таким образом, чтобы что-то узнать о простом строение программы, или о том, как лучше объявлять переменные, или о том, где и какие условные операторы могут пригодиться, необходимо было выцеплять учителей из школьной рутины (или попросту бегать за ними с вопросами) и практически допрашивать, но есть большая вероятность, что сам учитель может ничего не знать на тему вопросов, что ему были заданы.

Ну здравствуй, старшая школа

Так или иначе, для меня наступил десятый класс, в течение которого нами были изучены задачи о звуке, картинке и тексте. Можно сказать, что на плюс-минус достойном уровне программирование каждый из сдающих ЕГЭ изучил только в 11-м. И то, с репетиторами или самостоятельно. Но даже обладая элементарными знаниями, мы не приступали ко второй части. В последний раз, когда я был на уроке (это было как раз за день до объявления карантина) мы решали простые задачки на логику и разбирали не столь простые рекурсивные алгоритмы. Но всё же, эти номера находятся в первой части, в то время как во второй я иногда разбирался и с 2х мерными массивами (например, во второй части 2 номера отведены на решение задач при помощи кода, один номер с ошибками в коде, где их и надо исправить).

Итого

Наверное, если бы не случилось пандемии так «вовремя», наш педагог однажды бы сказал: «Хэй, ребят, а может сегодня разберём задание №24. Не знаете, что это? Это тот самый номер с ошибками, о котором вы так много слышали». Но, имеем что имеем, тут уж ничего не поделаешь. Удалёнка также никак не способствовала продвижению в изучении материала, скорее наоборот. Теперь вместо еженедельных занятий у нас только обещания, что скоро начнём заниматься. Как-то так всё и обстоит сейчас с обучением программированию в обычной школе. Если ты не проявляешь инициативы, постоянно не спрашиваешь тебе непонятные вещи, и не изучаешь мануалы сам или с репетитором (или любым человеком, который хочет и может тебе помочь), то скорее всего писать программы ты начнёшь в универе. Если, конечно, туда попадешь!

Благодарности

Большое спасибо за ознакомление с данной статьёй и за терпение к моему стилю изложения. Надеюсь, я немного удовлетворил ваш интерес по отношению к этой теме. Если нет, то можете написать мне в комментариях любые вопросы, буду рад ответить. А также можете поделиться своим опытом изучения основ программирования или советами для начинающих. Ещё я хочу поблагодарить за помощь и поддержку: Таифа Алимова, Анну Кангур, Эльзу Степаненко, Татьяну Никифорову, Эллину Кастуеву, Александру Мызину и Юлию Хольнову.
Ну и наконец ответы:

№ 1) 2288; № 2) 44; № 3) 4; № 4) 17;

какой язык выбрать, с чего начать

Из-за востребованности web-разработчиков и авторов ПО на рынке труда возникает вопрос о том, как научиться программировать. Это навык, который может быть применен сразу в нескольких сферах: написании приложений для компьютеров и смартфонов, создании сайтов и т. д. Обучаться программированию с нуля самостоятельно сложно, могут потребоваться вложения, но позднее это окупится.

Личностные качества для самообучения

Программировать можно научиться самому. Для самообучения потребуются следующие личностные качества:

1. Оптимизм и жизнелюбие. Данные качества подпитывают открытость и восприимчивость человека, помогают добиваться своего, закрепляют готовность действовать. В процессе самообучения и работы будут возникать препятствия, вопросы и проблемы. Пессимиста это оттолкнет и заставит отступить от идеи освоения программирования. Оптимист будет вдохновляться результатами других и видеть в препятствиях лишь ступеньки на пути к овладению навыком.
2. Гибкость мышления. Для создания игры, приложения или сайта недостаточно выучить языки программирования. Нужно уметь их применять. Для решения многих задач потребуются креативность и стрессоустойчивость. Придется переключаться с одного занятия на другое, что потребует быстрой адаптации. Часто вы будете вынуждены исправлять ошибки в коде. Лучше воспринимать это как шанс на улучшение навыка, а не как катастрофу.
3. Смелость. В процессе изучения программирования с нуля вы постоянно будете сталкиваться с чем-то неизвестным. Если постоянно бояться и отступать после первой неудачи, освоить новый навык не удастся.
4. Честность. Потребуется быть откровенным, чтобы признавать, что вы чего-то не знаете или не умеете. Честный человек всегда правильно анализирует свои возможности и реже попадает в неудобные ситуации. Ученик, который искренне верит в то, что уже достиг верха мастерства, в действительности останавливается на одном уровне.
5. Самодисциплина. Вам придется регулярно усваивать новую информацию, слушать, читать, анализировать код, выполнять задания и т. д. При слишком редких занятиях вам не удастся изучить программирование дома, поскольку вы будете забывать уже пройденное. Частые уроки приведут либо к выгоранию, либо к перенапряжению.

Виды программирования, которым можно обучиться

Самая простая сфера для новичка — веб-разработка. Она подразумевает создание сайтов. Сюда можно отнести:

• интернет-магазины,
• социальные сети,
• страницы-визитки,
• форумы и т. д.

Одни программисты отвечают за визуальную составляющую сайтов, другие — за их функции. Некоторые способны выполнять сразу все задачи. Для создания сайтов чаще всего используют языки PHP, JavaScript, Ruby и Python.

Веб-разработчик создает новые сервисы и сайты или поддерживает и дополняет существующие. 

Следующая по сложности ступень — мобильная разработка. Писать приложения для смартфонов чаще всего приходится на языках Swift и Java. Если в дальнейшем вы хотите разрабатывать игры или ПО для компьютера, начните с мобильных телефонов. Вы поймете общие закономерности и будете допускать меньше ошибок в дальнейшем.

Если вас не пугают трудности, можно выбрать разработку программ и игр для ПК. В данном случае вам понадобятся языки C++, C, C#.

Как поступить, если не знаешь, что выбрать

При выборе учитывайте сложность освоения, количество материалов для домашнего обучения и востребованность языка на рынке труда. Проверить последнее можно с помощью сайтов для поиска вакансий. Количество материалов имеет второстепенное значение при наличии наставника.

Однако при бесплатном самообучении вам будет труднее разобраться, если в сети не окажется книг и видеокурсов.

Сохранить наглядную подсказку по выбору языка, чтобы вам было легче определиться.

Что необходимо знать

Перед началом обучения нужно знать, какие языки самые простые, зачем нужны компиляторы и т. д.

Школьные знания

Если вы не знаете, с чего начать изучение программирования, обратитесь к школьному курсу. В первую очередь пригодятся математика и английский язык. Желательно освоить информатику. В некоторых школах ученикам сразу преподают языки программирования. Чаще всего это Pascal. Он давно устарел, но подойдет для понимания основ.

Для обучения программированию вам пригодятся школьные знания.

Особенности обучения в России

В России в течение долгого времени программирование не воспринимали всерьез и преподавали только как второстепенную науку. Из языков в вузах чаще всего используют Basic. Он, как и Pascal, устарел. С его помощью возможно изучить основы, но уделять слишком много внимания Basic и Pascal не стоит.

В некоторых учреждениях программу обучения обновили, но студентам все еще приходится дополнительно заниматься самостоятельно, чтобы освоить современные языки.

С какого языка программирования начать

Наиболее простые для освоения языки — Basic и Pascal. Они подойдут для начинающих, но в дальнейшем нужно перейти на другие инструменты разработки.

Pascal — один из наиболее известных языков программирования.

Работа с компиляторами

Компилятор — это программа, которая переводит код на понятный компьютеру язык. Самые распространенные компиляторы: Microsoft Visual Studio, Borland C++ и Code::Blocks. Новичкам лучше начать с Borland C++.

Что востребовано на рынке

Наиболее востребованы рынком труда веб-разработчики и создатели мобильных приложений. Первым чаще всего приходится работать с прямыми заказчиками. Создание игры или ПО для ПК — задача более трудоемкая. Она ценится выше, но подобных вакансий меньше.

Как подойти к вопросу обучения

Для эффективного обучения вам потребуются не только мотивация, но и источники информации и план.

Постановка цели на будущее

Желательно поставить себе цель создать какой-либо проект и постепенно идти к этому. Это необязательно должна быть игра или нечто крупное: можно начать с маленьких скриптов или приложений. Создать код быстро не получится, если вы не будете владеть нужными знаниями. Однако по мере освоения языка вы начнете продвигаться вперед, после создания первого проекта приступите к следующему.

Необходимо поставить цель на будущее и идти к ней.

Оценка собственных способностей

Правильная оценка своих способностей — главное условие обучения. Вы должны хорошо понимать, что вам дается хорошо, а что лучше проработать.

Систематизация и разработка плана обучения

Без плана обучения вы будете продвигаться медленнее, поскольку занятия будут иметь случайный характер. Распишите, сколько часов вы будете уделять программированию и по каким дням.

В план вы можете включить как чтение литературы, так и просмотр курсов, работу над проектом и т. д.

Необходимые источники информации

В качестве источников информации используют обучающую литературу, форумы, сайты с видеокурсами. Новичкам можно почитать книги, предлагающие освоить программирование за 1 день. Полный набор навыков такая литература не даст, но поможет понять основы.

Полезные советы для обучающегося

Если вы решили учиться программированию, нужно максимально расширить перечень источников информации и как можно чаще практиковаться.

Изучение чужого кода

Изучение чужих фрагментов кода поможет вам быстрее обучиться основным функциям и предотвратить часть ошибок. Заодно вы дополните свой арсенал несколькими приемами и сможете оптимизировать код.

Изучение чужого кода поможет вам быстрее научиться программированию.

Написание собственных элементов

Без практики вам не удастся быстро овладеть программированием, поэтому нужно как можно быстрее перейти к написанию собственных элементов кода.

Использование отладчика

Отладчик поможет вам увидеть ошибки в своем коде, что сэкономит много времени. Желательно пользоваться им постоянно. Он нужен не только начинающим, но и опытным программистам, поскольку они могут допустить ошибку по невнимательности.

Обращение к англоязычным источникам

На англоязычных сайтах вы найдете ту информацию, которой может не быть в российском сегменте интернета. Это особенно важно, если вам не удалось найти достаточно обучающей литературы по выбранному языку.

Как помочь с обучением школьнику

Освоение программирования подразумевает самообучение, поэтому лучший способ помочь школьнику — покупка книг или курсов. Не берите первую попавшуюся литературу, посоветуйтесь с ребенком и узнайте, какой язык его интересует. Если он не владеет основами и не знает, как изучать программирование дома, наймите репетитора.

Преимущества и недостатки способов обучения

У каждого метода обучения есть преимущества и недостатки. Учитывайте их, когда будете выбирать подходящий для себя вариант обучения.

Самостоятельная работа

Главное преимущество самообучения — бесплатность и возможность подстраивать график под себя. Однако это самый трудный путь, поскольку вам придется постоянно изучать и усваивать большое количество информации. Вам нужно будет самостоятельно составить учебный план, искать источники знаний и т. д. Вы чаще будете сталкиваться с ошибками и малополезной литературой, т. к. у вас пока мало опыта. Однако не стоит бояться самообучения, потому что даже при выборе других методов вам все равно придется частично изучать информацию без помощи преподавателей и наставников.

С помощью наставника

Наставник выделит самый важный материал, расскажет вам о ошибках и подводных камнях, даст те знания, которых нет в книгах. Это эффективный, но платный метод обучения. Он поможет вам сэкономить время, но нанимать наставника стоит только в том случае, если вы настроены на освоение программирования, иначе вы просто потеряете деньги.

На курсах или в университете

Университет даст вам высшее образование и знания в сфере математических наук, однако программирование придется изучать самостоятельно. Программа в вузах отстает от современных тенденций. Курсы — это риск. Если у учителя работа поставлена на поток, он будет набирать большие группы и преподавать прописные истины, которые мало чем вам помогут. Лучше предпочесть наставников с индивидуальным подходом.

Как получить опыт для трудоустройства

Рекомендуется заниматься проектами и выполнять задания на биржах, чтобы получить первый опыт. В дальнейшем вы сможете дополнить свое портфолио и предоставлять его заказчикам и работодателям.

Как изучать информатику? [Подробное пошаговое руководство]

Если вы хотите изучать информатику и только начинаете, у вас, вероятно, есть много вопросов. Какие языки программирования мне следует изучить? Достаточно ли выучить один или два языка программирования, чтобы получить хорошую работу в крупной технологической компании? Какие еще навыки мне нужны, если они есть?

Имея такой объем информации, начинающим программистам может быть трудно извлечь ценную информацию из мусора.

Я знаю, как это бывает, потому что я тоже там был.

Излишне говорить, что мне потребовалось много времени, чтобы найти ответы, которые мне были нужны. Но для вас это не должно быть так.

Я искал в Интернете, пытаясь найти качественную информацию, но хороший ресурс ONLY , который я нашел, был статьей, написанной Озаном Онаем и Майлсом Бирном из школы компьютерных наук Брэдфилда.

Итак, я решил написать статью, отражающую мое личное мнение и опыт.

В этой статье отражены мои личные мнения и информация, которую я обнаружил в ходе моего реального опыта. Он дает вам широкий обзор того, как будет выглядеть ваша карьера в сфере CS, от начала до конца. Он говорит вам, какие навыки вы обязательно должны приобрести. Он даже позволяет вам знать, чего ожидать на каждом этапе пути.

Общий тезис этой статьи состоит в том, что инженеры-программисты проходят три различных этапа .

Я объясню вам, что именно представляют собой эти три фазы.После этого я расскажу вам, какие навыки вам понадобятся для перехода от одного этапа к другому, чтобы вы могли получить от своей карьеры то, что хотите.

Три этапа инженера-программиста

Успешные инженеры-программисты проходят три последовательных этапа.

Я хотел бы отметить, что некоторые инженеры-программисты никогда не продвигаются дальше первой фазы, а другие не продвигаются дальше второй. Только очень успешные инженеры-программисты достигают третьей фазы.

Эти три этапа:

1- Кодировщик

2- Программист

3- Компьютерный ученый

Важно отметить, что эта классификация является моей собственной разработкой, основанной на моем личные переживания и наблюдения.

Позвольте мне объяснить каждый из этих этапов.

Первая фаза: кодировщик

Каждый инженер-программист начинает свою карьеру как программист.

Это может произойти в очень молодом возрасте.

Чтобы стать программистом, вам даже не нужно иметь высшее образование.

Итак, что такое кодер?

Кодировщик — это тот, кто знает, как говорить на машинном языке.

Когда задается конкретная проблема, программист знает, как разбить эту проблему на инструкции, которые машина может понять, чтобы найти решение.

Вот в чем дело: если вы действительно испытываете трудности на этом этапе, вы можете подумать о другом карьерном пути. Фаза программирования — это буквально самый простой этап вашей карьеры в CS.

Если у вас все получилось, поздравляем! Вы, , могли бы сделать успешную карьеру программиста .

К сожалению, многие инженеры-программисты остаются на этом этапе на протяжении всей своей карьеры.

Если вы просто программист, ваша зарплата не будет высокой, потому что ваши навыки легко заменить на .

И если вы останетесь просто кодером, ваши акции будут сильно ограничены.

На этом этапе вам даже не следует ожидать получения работы начального уровня в какой-либо из крупных технологических компаний.

Чтобы это произошло, вам нужно развиться хотя бы до следующей фазы.

Вы должны быть программистом .

Вторая фаза: программист

После того, как вы изучите основы как минимум двух языков программирования (предпочтительно одного статически типизированного и одного динамически типизированного), вы станете твердым кодировщиком .

Вопрос теперь в том, как продвинуть себя до статуса программиста ?

Программист — это, по сути, сложный кодировщик .

Написание кода, выполняющего работу, — это то, что делают кодеры, но написание эффективного кода , выполняющего эту работу, — это то, что делают программисты.

Вот список некоторых навыков, которыми вы должны обладать как программист:

1 — вы должны знать основы того, как любой код в конечном итоге превращается в то, что аппаратный чип может понять и выполнить.

2 — вы должны понимать, что любая система имеет ограниченные вычислительные, хранилища и сетевые ресурсы, и ваше программное обеспечение должно эффективно использовать эти ресурсы.

3 — вы должны знать, как использовать структуры данных и алгоритмы для написания эффективного кода.

4 — вы должны понимать, что делает код эффективным, а что нет.

5 — вы должны понимать, что качество важно и что тестирование вашего кода имеет решающее значение.

Теперь у меня для вас хорошие и плохие новости.

Плохие новости: Это еще не конец. Впереди еще долгий путь в карьере.

Хорошие новости: Есть много программистов, но не так много хороших программистов. Если вы действительно освоите этот этап, вы легко сможете получить работу в одной из крупных технологических компаний, таких как Google, Facebook, Amazon и другие. Фактически, большинство собеседований, проведенных в этих компаниях, проверяют, насколько хорош программист , а не насколько хорош программист .

Я написал подробную статью, в которой обсуждается все, что вам нужно знать о процессе собеседования по кодированию. Не забудьте проверить это, если вы находитесь на этом этапе своей карьеры.

Подавляющее большинство инженеров-программистов уходят на пенсию на этом этапе.

Третий этап: компьютерный ученый

Обучение не прекращается после овладения этапом программирования.

Собственно говоря, оно начинается здесь!

Когда вы находитесь на этапе изучения информатики, вы, по сути, архитектор, который думает о большой картине больше, чем о мельчайших подробностях.

Вы хорошо разбираетесь в проектировании больших распределенных систем и знаете, как создавать масштабируемые системы, которые могут обрабатывать большие нагрузки и допускать отказы.

Ученый-компьютерщик также никогда не перестает учиться и всегда старается быть в курсе последних достижений в области технологий.

На этом уровне вы, скорее всего, будете отвечать за большие проекты и будете управлять командой (обычно состоящей из кодеров и серьезных программистов) для выполнения работы.

Вам также может потребоваться сотрудничество с другими командами.

Все это требует выдающихся социальных и лидерских навыков.

В оставшейся части этой статьи я рассмотрю технические навыки, необходимые для того, чтобы стать кодером, затем программистом и, наконец, программистом.

Приступим.

1- Программирование

Первый и единственный шаг к тому, чтобы стать кодировщиком, — это научиться программированию.

Это самый простой шаг в вашей карьере в CS, и он дает вам быстрый ответ о том, следует ли вам продолжать карьеру в CS или нет.

Когда дело доходит до выбора языков программирования, я не хочу, чтобы вы беспокоились о том, какой язык программирования изучать.

На этом этапе важен не конкретный язык программирования, а концепции, которые вы будете изучать. Эти концепции верны практически для любого другого языка программирования.

Когда вы станете более опытным программистом, вы достигнете точки, когда изучение нового языка программирования займет не более недели, поэтому не тратьте время на поиск «идеального» языка программирования для начала, потому что : а) не существует и б) не имеет значения.

С учетом сказанного, я лично рекомендую вам начать со следующих двух языков. Я объясню причины своего выбора, но не стесняйтесь начинать с того, что вам удобнее всего.

Python

Я настоятельно рекомендую вам начать с Python

Почему?

Потому что Python — это язык, который очень легко выучить. Действительно, очень просто!

Это язык очень высокого уровня, позволяющий писать настоящие программы всего несколькими строками кода.

Итак, в короткие сроки вы сможете разрабатывать значимые проекты.

Если вы заинтересованы в изучении Python, ознакомьтесь с моим пошаговым руководством, которое я составил для вас, чтобы вы прошли путь от абсолютного новичка до профессионального Pythonista.

Эти функции Python чрезвычайно важны, особенно когда вы только начинаете.

Для изучения python я настоятельно рекомендую ускоренный курс Python. (убедитесь, что у вас есть более новое второе издание)

Я считаю его очень полезным для новичков.

Мне также нравится, что эта книга основана на проектах, так что вам будет весело создавать вещи, пока вы учитесь программировать.

Шпаргалка по Python 3 для начинающих

Загрузите полную шпаргалку для начинающих с подробными примерами кода, которые охватывают все темы, которые вам необходимо изучить.

Java

Зачем нужен другой язык?

Причина, по которой я рекомендую изучить другой язык, особенно Java, заключается в том, что он научит вас некоторым концепциям программирования, которых даже нет в Python.

Например, Python — это язык с динамической типизацией, а Java — язык со статической типизацией. Если вы не знаете, что это значит, вы поймете это после изучения этих двух языков.

Комбинация Python и Java — очень хороший способ начать, потому что вместе они дают вам очень твердое представление о концепциях программирования, которые вам понадобятся практически на любом другом языке программирования.

Чтобы добавить к упомянутым выше преимуществам, как Python, так и Java широко используются в промышленности.Таким образом, вы не только будете тратить свое время на изучение основ, которые откроют вам путь к дальнейшему прогрессу, но также будете изучать некоторые практические языки, которые очень удобны и пользуются большим спросом.

Я изучил Java из серии статей по Java Core много лет назад.

Предлагаются две отдельные книги. Один предназначен для основ Java, а другой — для расширенных функций Java.

Я бы рекомендовал пока не перегружать себя расширенными функциями. Сосредоточьтесь на основных принципах на этом этапе.

Поздравляем! Теперь ты программист!

2- Программный стек

OK. Таким образом, вы можете писать код, который может делать действительно классные вещи, но серьезно ли вы вообще понимаете, что происходит?

Допустим, вы пишете очень простую программу, которая просто складывает два целых числа и выводит результат на экран.

В Python это будет выглядеть так:

  x = 5
у = 10
print (x + y)  

Я так понимаю, вы понимаете свой код.Вы понимаете, что компьютер, на котором запущен ваш код, должен выдать 15.

Но действительно ли вы понимаете, что происходит под капотом?

Что означает присвоение переменных ( x = 5 ) на аппаратном уровне? Что такое x, на самом деле? Как цифра 5 представлена ​​в оборудовании? Как на самом деле происходит сложение? И как результат оказался на моем экране? !!

В конце концов, компьютер — это просто набор аппаратных микросхем и проводов.

Как компьютер действительно может понять ваш код? и выполнить его безупречно?

Дело в том, что ваш код — это лишь верхушка айсберга.Под вашим кодом есть много других слоев. Вместе они заставляют все работать так, как вы ожидаете.

Программист раскрывает эту магию.

На этом уровне вам необходимо твердое понимание всех уровней стека, начиная с вашего кода, вплоть до аппаратного уровня.

«Элементы вычислительных систем» Ноама Нисана и Шимона Шоккена — однозначно мое главное предложение для книги, которая научит вас важной информации, необходимой для понимания каждого уровня стека.

Книга охватывает аппаратное обеспечение, компиляторы, компоновщики и операционные системы на самом базовом уровне, что делает ее очень удобной для начинающих.

Он проведет вас через этапы создания вашего первого языка программирования, создания для него компилятора и компоновщика, а затем создания операционной системы.

3- Алгоритмы и структуры данных

Теперь вы в очень хорошей форме, чтобы вернуться и начать программировать снова, но на этот раз с совершенно другим мышлением.

Потому что теперь вы ДЕЙСТВИТЕЛЬНО знаете, что происходит под капотом.

Вы понимаете, как оборудование в конечном итоге будет запускать ваш код.

Вы знаете, что у вас ограниченные аппаратные ресурсы, и понимаете важность эффективного использования доступных ресурсов.

Изучение алгоритмов и структур данных научит вас писать код таким образом, чтобы он был более эффективным, но вы определяете эффективность. это может быть скорость, использование ресурсов или и то, и другое.

Навыки, которым вы собираетесь овладеть на этом этапе, являются одними из основных отличий, которые отделяют обычных программистов от серьезных программистов.

Фактически, большинство крупных технологических компаний, таких как Google, Facebook и Amazon, во время собеседования уделяют много внимания вопросам структур данных.

Когда дело доходит до алгоритмов и структур данных, не так много споров о лучшей книге, посвященной этой теме.

Это однозначно Introduction to Algorithms (AKA CLRS).

Имейте в виду, что тема структур данных и алгоритмов не зависит от языка, поэтому не имеет значения, какой язык программирования вы используете.

Однако некоторые люди предпочитают читать книги, посвященные их предпочтительному языку.

Хотя это не в моем стиле, но вы можете найти много хороших книг по структурам данных для конкретных языков, например, для Java и для Python.

4- Сети

Очень редко ваш код будет работать на изолированном одиночном компьютере.

Самый полезный код взаимодействует с другими компьютерами в локальной сети или в Интернете.

Программистам необходимо иметь очень прочную основу для работы в компьютерных сетях.

Я наткнулся, на мой взгляд, на лучшую книгу по сетям, когда учился в старших классах. Это помогло мне преодолеть сухой учебник, который рекомендовал в то время мой профессор.

Компьютерные сети: подход сверху вниз, написанная Курозом и Россом, — это очень хорошо написанная и очень легкая для понимания книга, которая охватывает все основы работы с сетями, которые вам необходимо знать.

Я все еще возвращаюсь к этой книге время от времени, если мне нужно что-то напомнить.

5- Операционные системы

Операционные системы играют важную роль в программном стеке.

Если вы следуете этому списку по порядку, к настоящему моменту вы должны иметь очень общее представление о роли операционной системы в стеке.

Но сейчас пора глубже понять операционные системы.

«Концепции операционных систем» Авраама Зильбершаца — одна из лучших книг по этой теме.

Тем не менее, вам понадобятся некоторые базовые знания C, потому что большинство операционных систем написано на C.

Моя рекомендация, если вы не хотите быть разработчиком ядра, — не позволять себе зацикливаться на этом этапе.

Это очень плотная тема. Понимание всех деталей всех аспектов работы операционных систем требует очень много времени.

Знание основных фундаментальных концепций операционных систем поможет вам продолжать работу, но не увязнуть в деталях.

Еще один ресурс, который я настоятельно рекомендую, — это OSDev Wiki, особенно если вы хотите научиться создавать собственное ядро. Это довольно сложная задача, но подавляющее большинство разработчиков программного обеспечения сделать это не могут.

Посмотрите на это! Вы достигли статуса программиста!

6- Распределенные системы

Добро пожаловать в начало вашего статуса компьютерный ученый .

На этом уровне вы будете изучать новые навыки, одновременно улучшая навыки, полученные в качестве программиста .

Распределенные системы — это построение и архитектура программных систем, которые являются масштабируемыми и одновременно допускают сбои. Это требует, чтобы вы думали о более широкой картине, а не сосредотачивались на том, как создавать отдельные компоненты — это могут делать программисты и кодеры.

Например, подумайте о создании службы поисковой системы, такой как Google, для некоторых текстовых файлов, которые существуют только на вашем ноутбуке.

Эта служба будет прослушивать поисковые запросы, которые она получает по сети, искать их в файлах и отвечать результатами.

Это несложно. Любой программист с приличным знанием алгоритмов и структур данных может создать эффективную поисковую систему для небольшого количества файлов.

А теперь представьте, что все больше и больше людей интересуются вашим сервисом и начинают им пользоваться.

Теперь вы получаете миллионы и миллионы запросов в секунду.

Не только это, но и размер и количество файлов, которые вы просматриваете, начинают резко расти.

Что произойдет, если ваш портативный компьютер (на котором размещена служба поиска) выйдет из строя?

Вы просто проигнорируете миллионы получаемых запросов?

Распределенные системы — это создание армии компьютеров, которые работают вместе, чтобы сформировать конкретную задачу (в нашем примере — поисковая служба).

Он позволяет создавать масштабируемые системы, которые могут обрабатывать больше запросов или данных. В то же время он обеспечивает избыточность, которая будет полезна в случае выхода из строя одной (или нескольких) машин.

Теперь поговорим о ресурсах.

Безусловно, это сообщение в блоге — лучший ресурс, который я нашел по этой теме (отказ от ответственности: вам нужно будет прочитать некоторые академические статьи).

Если вы любитель учебников, то эта книга Мартина Клеппманна O’Reilly превосходна. Я бегло просмотрел его, и он охватывает большинство важных тем.

С учетом сказанного, распределенные системы — это область, в которой опыт имеет большое значение.

Так что изучайте теорию, но не забывайте о своих руках, работая над проектами распределенных систем.

7- Машинное обучение

Машинное обучение — это междисциплинарная область, охватывающая информатику, математику и статистику.

В наши дни его используют везде! Netflix использует его для рекомендаций фильмов, Amazon использует его для своего механизма рекомендаций, а для Amazon Echo Vesty Waves использует его для автоматической классификации статей, и этот список можно продолжить.

Чтобы иметь возможность создавать такие типы программного обеспечения, вам нужно быть больше, чем просто серьезным программистом, потому что, как я уже упоминал, эта область требует очень прочной математической и статистической основы.

И № , изучив все о библиотеке Python Scikit-Learn (очень популярной библиотеке Python для машинного обучения), вы не станете специалистом по анализу данных или специалистом по машинному обучению. Вам все еще нужно понимать математические и статистические основы.

Существует два способа изучения машинного обучения: метод «сверху вниз», когда вы начинаете сначала с написания кода машинного обучения сразу (например, с помощью библиотеки Python Scikit-Learn) и понимаете математику позже, или нижний Подход вверх, когда вы сначала начинаете с математики, а затем переходите к кодированию.

Лично я предпочитаю второй метод только потому, что он мне больше всего подходит. Несмотря на то, что начать труднее и занимает больше времени, прежде чем вы начнете писать код, как только вы поймете концепции, научиться пользоваться библиотекой машинного обучения будет проще простого.

С другой стороны, нисходящий подход имеет то преимущество, что позволяет быстро начать писать код машинного обучения.

Это мотивирует многих людей.

Обратной стороной нисходящего подхода является то, что вам будет намного сложнее понять, почему одни техники работают, а другие нет, потому что сначала у вас не будет необходимого математического образования.

Курс Эндрю Нг на Coursera — очень хорошее место для начала.

Если у вас есть предварительные знания в области математики, вероятности и статистики, то «Введение в статистическое обучение» будет очень хорошей книгой для построения статистических и математических основ машинного обучения.

Однако не используйте эту книгу, если вы еще не сильны в линейной алгебре, вероятностях и базовой статистике, потому что вы не сможете ее понять.

Если вы хотите решать проблемы реального мира и зарабатывать на этом деньги, тогда создайте команду, перейдите в Kaggle, решите проблему и заработайте немного денег.

И даже если вы не выиграете, вы узнаете 🙂

Вы сделали это! Теперь вы можете называть себя компьютерным ученым!

Избранные сообщения

Вы начинаете свою карьеру в области программирования?

Я предлагаю свой лучший контент для новичков в информационном бюллетене.

• Советы по Python для начинающих, среднего и продвинутого уровней.
• CS Советы и рекомендации по карьере.
• Специальные скидки на мои премиальные курсы при их запуске.

И многое другое…

Подпишитесь сейчас. Это бесплатно.

.

Data Science с нуля. Как войти в науку о данных в качестве… | Сангит Аггарвал

Наука о данных, которую также называют самой сексуальной работой века, стала для многих из нас работой мечты. Но некоторым это кажется сложным лабиринтом, и они не знают, с чего начать. Если вы один из них, продолжайте читать.

В этом посте я расскажу, как начать свой путь в науке о данных с нуля. Я подробно объясню следующие шаги.

1. Изучите основы программирования с помощью Python
2. Изучите основы статистики и математики
3. Изучите Python для анализа данных
4. Изучите машинное обучение
5. Практикуйтесь с проектами

Если вы из ИТ-среды, вы, вероятно, знакомы с программирование на Python, и в этом случае вы можете пропустить этот шаг.Но если вы еще не знакомы с программированием, вам следует начать изучать Python. Из всех языков программирования это самый простой для изучения язык, и он широко используется для разработки, а также для анализа данных.

Для начала вы можете поискать бесплатные онлайн-руководства, которые помогут вам понять основы Python. Я перечисляю несколько ссылок, по которым вы можете изучить Python самостоятельно за короткий период времени. Вы можете попробовать их и выбрать сами.

Список не является исчерпывающим, и вы можете найти в Интернете еще много ресурсов, которые помогут вам начать изучение основ Python.Вы также можете найти множество каналов YouTube, на которых есть учебники по Python для начинающих.

Когда вы познакомитесь с синтаксисом и другими основами программирования, вы можете продолжить изучение Python среднего и продвинутого уровней. Хотя, чтобы хорошо разбираться в науке о данных, я рекомендую вам пройти хотя бы средний уровень, чтобы вы могли быть знакомы со структурами данных и файловыми системами в Python.

Перейдем к следующему шагу.

Наука о данных — это умение анализировать данные и извлекать полезные и действенные идеи.Для этого у вас должны быть знания основ статистики и математики. Я не прошу вас быть великим статистиком, но вы должны знать основы, чтобы понимать такие важные вещи, как распределение данных и работа алгоритмов. Сказав это, давайте посмотрим, что вам нужно узнать.

Прежде всего просмотрите статистику средней школы, чтобы снова коснуться базы. Для этого я рекомендую серию статистических данных средней школы от Khan Academy (необязательно, если вы хорошо разбираетесь в ней).

После того, как вы освежите свои знания в старшей школе, вы можете начать читать любую из следующих книг:

По указанным выше ссылкам вы напрямую перейдете к соответствующим версиям этих книг в формате pdf. Вы также можете приобрести физические копии по своему усмотрению. Прочитав одну из этих книг, вы также познакомитесь с основами анализа данных, которые помогут вам на следующем этапе.

N ote: Хотя я просил вас изучить Python, чтобы начать свой путь в науке о данных, во время обучения вы столкнетесь с несколькими другими инструментами, такими как R, которые также используются для статистических вычислений и анализа данных.Мой общий совет — всегда открыто относиться ко всему, с чем вы встречаетесь. Базовая работа и логика обычно одинаковы, если вы выполняете задачу на двух разных языках. Различаются только синтаксис и структура.

Сказав это, перейдем к нашей первой попытке анализа данных.

Вот где становится интересно. Теперь, когда вы знаете основы программирования на Python и необходимую статистику, пришло время наконец-то испачкать руки.

Если вы хотите учиться, ничего не платя, просто зарегистрируйтесь на Udacity и подпишитесь на их бесплатный курс — Введение в анализ данных. Этот курс познакомит вас с полезными библиотеками Python, такими как Pandas и Numpy , которые необходимы для анализа данных. Вы можете учиться в удобном для вас темпе и легко пройти курс за несколько недель.

На Udacity есть много других курсов, которые вы можете изучить. Вы также можете найти программы Nanodegree, предлагаемые Udacity, за которые обычно нужно платить.Если вам удобно платить за обучение, существует множество хороших платформ, таких как Coursera, Dataquest, Datacamp и т. Д. Хотя я настоятельно рекомендую вам проверить карьерные пути DataCamp. Вы можете найти трек, который вам больше всего подходит, исходя из того, что вы уже знаете.

К концу этого шага вы должны быть знакомы с некоторыми важными библиотеками Python и структурами данных, такими как Series , Arrays и DataFrames . Вы также должны уметь выполнять такие задачи, как обработка данных, делать выводы, векторизованные операции, группировать данные и комбинировать данные из нескольких файлов.

Хотя теперь вы готовы к следующему шагу, осталось еще кое-что изучить, прежде чем двигаться дальше. Последний ключ к преодолению разрыва между аналитикой и машинным обучением — Визуализация данных .

Визуализация данных — важная часть аналитики данных, поскольку она помогает делать выводы и визуализировать закономерности в данных. Поэтому совершенно необходимо научиться визуализировать данные. Лучший и самый простой способ сделать это — пройти курс Kaggle по визуализации данных.После этого вы познакомитесь с важной библиотекой Python — Seaborn.

Примечание. Kaggle — популярный веб-сайт среди специалистов по анализу данных во всем мире. Он проводит своевременные конкурсы, чтобы проверить навыки специалистов по работе с данными, а также предоставляет бесплатные интерактивные курсы, чтобы помочь таким начинающим энтузиастам данных, как вы.

Отлично! Вы прошли более половины пути к изучению науки о данных. Перейдем к следующему этапу — машинному обучению.

Машинное обучение, как следует из названия, — это процесс, с помощью которого машина (компьютер) учится сама.Это изучение компьютерных алгоритмов, которые автоматически улучшаются с опытом. Вы строите модели, в основном, с использованием предопределенных алгоритмов в зависимости от типа данных и бизнес-проблемы, с которой вы сталкиваетесь. Эти модели обучаются на заданных данных, а затем используются для вывода новых данных.

Самый простой способ начать обучение машинному обучению — это пройти следующие курсы по Kaggle в указанном порядке:

1. Введение в машинное обучение
2. Машинное обучение среднего уровня
3. Разработка функций (для улучшения ваших моделей)

Хотя есть много других способов изучить машинное обучение, я упомянул самый простой, за который не нужно платить.Если деньги не являются для вас ограничением, вы можете изучить различные курсы на DataCamp, Coursera (один из лучших), Udacity и других связанных платформах.

К концу этого шага вы поймете разницу между контролируемым машинным обучением и неконтролируемым машинным обучением . Вы также должны знать различные важные алгоритмы, такие как Regression , Classification , Decision Trees , Random Forest и т. Д.

Отлично! Вы только что преодолели лабиринт и присоединились к клубу Data Science. Теперь все, что вам нужно сделать, это поправиться и подняться по лестнице.

Если вы все еще читаете этот блог, у вас действительно есть все, что нужно, чтобы стать успешным специалистом по анализу данных. Как только вы обретете все знания, вы должны сохранить их и улучшить, практикуя как можно больше. Для этого вы можете найти проекты, над которыми нужно работать, и бизнес-задачи, которые нужно решить.

Один из лучших способов оставаться на практике — участвовать в соревнованиях Kaggle и решать задачи.Kaggle дает вам проблему, которую необходимо решить, и необходимые данные для работы. Если это конкурс, вы можете представить свои результаты и получить место в таблице лидеров на основе вашего результата.

Вы также можете работать над личными проектами, чтобы создать собственное портфолио. Вы можете попробовать следующие источники для изучения наборов данных:

Для практики я рекомендую вам загрузить и установить Anaconda на свой локальный компьютер. Это отличный набор инструментов для выполнения ваших проектов Data Science. Вы найдете Jupyter Notebook в качестве одного из инструментов Anaconda, который является отличным способом создания проектов Python и демонстрации их в ваших портфолио.

Я уверен, что следование рекомендациям в этом блоге помогло бы вам достичь цели изучения науки о данных. В этой области есть чему поучиться и даже больше. Будьте на связи.

.

6 шагов для написания любого алгоритма машинного обучения с нуля: пример использования Perceptron | Джон Салливан

Написание алгоритма машинного обучения с нуля — чрезвычайно полезный опыт обучения.

Он дает вам это «ах-ха!» момент, когда он наконец щелкает, и вы понимаете, что на самом деле происходит под капотом.

Некоторые алгоритмы просто сложнее других, поэтому начните с чего-нибудь простого, например, однослойного персептрона.

Я проведу вас через следующий 6-шаговый процесс написания алгоритмов с нуля, используя Perceptron в качестве примера:

1. Получите общее представление об алгоритме
2. Найдите несколько различных источников обучения
3. Разбейте алгоритм на фрагменты
4. Начните с простого примера
5. Подтвердите с помощью надежной реализации
6. Напишите свой процесс

Это восходит к тому, что я изначально сказал. Если вы не понимаете основ, не беритесь за алгоритм с нуля.

По крайней мере, вы должны быть в состоянии ответить на следующие вопросы:

• Что это?
• Для чего он обычно используется?
• Когда я НЕ МОГУ этим пользоваться?

Что касается персептрона, давайте продолжим и ответим на следующие вопросы:

• Однослойный персептрон — это самая простая нейронная сеть. Обычно он используется для задач двоичной классификации (1 или 0, «да» или «нет»).
• Некоторыми простыми применениями могут быть анализ настроений (положительный или отрицательный ответ) или прогнозирование дефолта по ссуде («дефолт», «не дефолт»).В обоих случаях граница принятия решения должна быть линейной.
• Если граница принятия решения нелинейна, вы действительно не можете использовать персептрон. Для этих задач вам нужно будет использовать что-то другое.

После того, как вы получите базовое представление о модели, пора приступить к исследованию.

Кто-то лучше учится по учебникам, кто-то — по видео.

Лично я люблю прыгать и использовать различные типы источников.

Что касается математических деталей, то учебники отлично справляются с задачей, но для более практических примеров я предпочитаю сообщения в блогах и видео на YouTube.

Вот несколько замечательных источников для персептрона:

Учебники

Блоги

Видео

Теперь, когда мы собрали наши источники, пора приступить к обучению.

Вместо того, чтобы полностью читать главу или сообщение в блоге, начните с беглого просмотра заголовков разделов и другой важной информации.

Запишите пункты списка и попытайтесь обрисовать алгоритм.

Пройдя по источникам, я разбил Персептрон на следующие 5 частей:

1. Инициализирую веса
2. Умножьте веса на ввод и просуммируйте их
3. Сравните результат с порогом для вычисления вывода (1 или 0)
4. Обновить веса
5. Повторить

Давайте подробно рассмотрим каждый.

1. Инициализируем веса

Для начала мы инициализируем вектор весов.

Количество весов должно соответствовать количеству функций. Предполагая, что у нас есть три функции, вот как будет выглядеть вектор весов

Вектор веса обычно инициализируется нулями, поэтому я буду придерживаться этого в примере.

Затем мы умножим веса на входные данные, а затем просуммируем их.

Чтобы упростить работу, я раскрасил веса и соответствующие им элементы в первой строке.

После того, как мы умножим веса на характеристики, мы суммируем их. Это также известно как скалярное произведение.

Окончательный результат — 0. Я буду обозначать этот временный результат как «f».

После вычисления скалярного произведения нам необходимо сравнить его с пороговым значением.

Я решил использовать в качестве порога 0, но вы можете поэкспериментировать с этим и попробовать другие числа.

Поскольку точечное произведение «f», которое мы вычислили (0), не превышает нашего порогового значения (0), наша оценка равна нулю.

Я обозначил оценку как y со шляпой (также известной как «y hat»), с нижним индексом 0, чтобы соответствовать первой строке. Вместо этого вы могли бы использовать 1 для первой строки, это не имеет значения. Я просто решил начать с 0.

Если мы сравним этот результат с фактическим значением, мы увидим, что наши текущие веса неверно предсказывают фактический результат.

Поскольку наш прогноз был неверным, нам нужно обновить веса, что приводит нас к следующему шагу.

Теперь мы обновим веса.Вот уравнение, которое мы собираемся использовать:

Основная идея заключается в том, что мы корректируем текущий вес на итерации «n» так, чтобы мы получили новый вес для использования в следующей итерации, «n + 1».

Чтобы отрегулировать вес, нам нужно установить «скорость обучения». Обозначается это греческой буквой «эта».

Я выбрал 0,1 для скорости обучения, но вы можете поэкспериментировать с другими числами, как и с порогом.

Вот краткое изложение того, что у нас есть на данный момент:

А теперь давайте посчитаем новые веса для итерации n = 2.

Мы успешно завершили первую итерацию алгоритма персептрона.

Поскольку наш алгоритм не вычислил правильный результат, нам нужно продолжать работу.

Обычно нам требуется множество итераций. Просматривая каждую строку в наборе данных, мы будем обновлять веса каждый раз.

Один полный проход по набору данных известен как «эпоха».

Поскольку наш набор данных состоит из 3 строк, нам потребуется три итерации для завершения 1 эпохи.

Мы можем установить общее количество итераций или эпох, чтобы продолжить выполнение алгоритма.Может быть, мы хотим указать 30 итераций (или 10 эпох).

Как и в случае с порогом и скоростью обучения, количество эпох — это параметр, с которым вы можете поиграть.

На следующей итерации мы переходим ко второй строке функций.

Я не буду повторять каждый шаг снова, но вот следующий расчет скалярного произведения:

Затем мы сравним скалярное произведение с пороговым значением, чтобы вычислить новую оценку, обновить веса и продолжить. Если наши данные линейно разделимы, персептрон сойдется.

Теперь, когда мы вручную разбили алгоритм на части, пора приступить к его реализации в коде.

Для простоты я всегда люблю начинать с очень небольшого «игрушечного набора данных».

Хорошим маленьким линейно разделяемым набором данных для этого типа проблем является вентиль NAND. Это обычный логический вентиль, используемый в цифровой электронике.

Поскольку это довольно небольшой набор данных, мы можем просто вручную ввести его в Python.

Я собираюсь добавить фиктивный объект «x0», который представляет собой столбец из единиц.Я сделал это для того, чтобы наша модель рассчитала член смещения.

Вы можете думать о смещении как о члене перехвата, который правильно позволяет нашей модели разделить два класса.

Вот код для ввода данных:

 # Импорт библиотек 
 # NAND Gate 
 # Примечание: x0 - фиктивная переменная для члена смещения 
 # x0 x1 x2 
 x = [[1., 0., 0 .], 
 [1., 0., 1.], 
 [1., 1., 0.], 
 [1., 1., 1.]] y = [1., 
 1., 
 1., 
 0.] 

Как и в предыдущем разделе, я буду проходить алгоритм по частям, писать код и тестировать его по мере продвижения.

Первым шагом является инициализация весов.

 # Инициализировать веса 
 import numpy as np 
 w = np.zeros (len (x [0])) Out: 
 [0. 0. 0.] 

Имейте в виду, что длина вектора весов должна чтобы соответствовать количеству функций. В этом примере логического элемента NAND эта длина равна 3.

Далее мы умножим веса на входные данные, а затем просуммируем их.

Другое название для этого — «скалярное произведение».

Опять же, мы можем использовать Numpy, чтобы легко выполнить эту операцию.Мы будем использовать метод .dot () .

Давайте начнем с скалярного произведения весового вектора и первой строки функций.

 # Точечный продукт 
 f = np.dot (w, x [0]) 
 print fOut: 
 0,0 

Как и ожидалось, результат равен 0.

Чтобы соответствовать нашим примечаниям в предыдущем разделе, я назначил скалярное произведение на переменную «f».

После того, как мы вычислили скалярное произведение, мы готовы сравнить результат с пороговым значением, чтобы сделать наш прогноз результата.

Опять же, я буду придерживаться наших примечаний в предыдущем разделе.

Я собираюсь сделать порог «z» равным 0. Если скалярное произведение «f» больше 0, наш прогноз будет 1. В противном случае он будет равен нулю.

Имейте в виду, что прогноз обычно обозначается с отметкой в ​​каратах сверху, также известной как «шляпа». Переменная, которой я назначу прогноз, — yhat .

 # Функция активации 
 z = 0,0 
, если f> z: 
 yhat = 1.
 else: 
 yhat = 0. 
 print yhat 
 Out: 
 0.0 

Как и ожидалось, прогноз равен 0.

Вы заметите, что в примечании над кодом я назвал это «функцией активации». Это более формальное описание того, что мы делаем.

Взглянув на первую строку выходных данных NAND, мы увидим, что фактическое значение равно 1. Поскольку наш прогноз был неверным, нам нужно будет обновить веса.

Теперь, когда мы сделали прогноз, мы готовы обновить веса.

Нам нужно будет установить скорость обучения, прежде чем мы сможем это сделать. Чтобы соответствовать нашему предыдущему примеру, я присвою скорости обучения «eta» значение 0,1.

Я собираюсь жестко запрограммировать обновление для каждого веса, чтобы упростить чтение.

 # Обновить веса 
 eta = 0,1 
 w [0] = w [0] + eta * (y [0] - yhat) * x [0] [0] 
 w [1] = w [1] + eta * (y [0] - yhat) * x [0] [1] 
 w [2] = w [2] + eta * (y [0] - yhat) * x [0] [2] 
 напечатать w 
 Out: 
 [0.1 0. 0.] 

Мы видим, что наши веса обновлены, так что мы готовы продолжать работу.

Теперь, когда мы проработали каждый шаг, пришло время собрать все воедино.

Последняя часть, которую мы не обсуждали, — это наша функция потерь. Это функция, которую мы пытаемся минимизировать, в нашем случае это ошибка суммы квадратов (SSE).

Это то, что мы будем использовать, чтобы вычислить нашу ошибку и посмотреть, как работает модель.

Объединяя все это вместе, вот как выглядит полная функция:

 import numpy as np 
 # Perceptron function 
 def perceptron (x, y, z, eta, t): 
 '' '
 Input Parameters: 
 x : набор данных входных характеристик 
 y: фактические выходы 
 z: порог функции активации 
 eta: скорость обучения 
 t: количество итераций 
 '' '
 
 # инициализация весов 
 w = np.zeros (len (x [0])) 
 n = 0 
 
 # инициализация дополнительных параметров для вычисления суммы квадратов ошибок 
 yhat_vec = np.ones (len (y)) # вектор для прогнозов 
 errors = np.ones (len (y)) # вектор ошибок (фактическое - прогнозы) 
 J = [] # вектор для функции затрат SSE 
 
 while n  = z: 
 yhat = 1.
 else: 
 yhat = 0. 
 yhat_vec [i] = yhat 
 
 # обновление весов 
 для j в xrange (0, len (w)): 
 w [j] = w [j] + eta * (y [i] -yhat) * x [i] [j] 
 
 n + = 1 
 # вычисление суммы квадратов ошибок 
 для i в xrange (0, len (y)): 
 errors [i] = (y [i] -yhat_vec [i]) ** 2 
 J.append (0.5 * np.sum (errors)) 
 
 return w, J 
 

Теперь, когда мы закодировали полный Персептрон, давайте продолжим и запустите его:

 # x0 x1 x2 
 x = [[1., 0., 0.], 
 [1., 0., 1.], 
 [1., 1., 0.], 
 [1., 1., 1.]] 
 y = [1. , 
 1., 
 1., 
 0.] 
 
 z = 0,0 
 eta = 0,1 
 t = 50 
 
 print "Веса:" 
 print perceptron (x, y, z, eta, t) [ 0] 
 
 print "Ошибки:" 
 print perceptron (x, y, z, eta, t) [0] 
 Out: 
 Веса: 
 [0,2 -0,2 -0,1] 
 Ошибки: 
 [0,5, 1,5, 1,5, 1,0, 0,5, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0.0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0] 

Взглянув на ошибки, мы видим, что ошибка упала до 0 примерно на 6-й итерации. Для оставшейся части итераций она оставалась равной 0.

Когда ошибка переходит в 0 и остается на этом уровне, мы знаем, что наша модель сходится. Это говорит нам о том, что наша модель правильно «выучила» соответствующие веса.

В следующем разделе мы будем использовать наши вычисленные веса для более крупного набора данных
, чтобы делать прогнозы.

К этому моменту мы нашли различные учебные ресурсы, проработали алгоритм вручную и протестировали его в коде на простом примере.

Пришло время сравнить наши результаты с проверенной реализацией. Для сравнения воспользуемся перцептроном из scikit-learn.

Мы проработаем это сравнение, используя следующие шаги:

1. Импорт данных
2. Разделение данных на наборы для обучения / тестирования
3. Обучите наш Персептрон
4. Протестируйте Персептрон
5. Сравните с scikit-learn Perceptron

Начнем с импорта данных.Вы можете получить копию набора данных здесь.

Это линейно разделяемый набор данных, который я создал, чтобы убедиться, что Perceptron будет работать. Просто для подтверждения, давайте продолжим и построим данные.

 import pandas as pd 
 import numpy as np 
 import matplotlib.pyplot as plt 
 df = pd.read_csv ("dataset.csv") 
 plt.scatter (df.values ​​[:, 1], df.values ​​[: , 2], c = df ['3'], alpha = 0.8) 
 

Взглянув на график, довольно легко увидеть, что мы можем разделить эти данные прямой линией.

Прежде чем мы продолжим, я объясню свой код построения графика выше.

Я использовал Pandas для импорта csv, который автоматически помещает данные в фрейм данных.

Для построения графика данных мне пришлось вытащить значения из фрейма данных, поэтому я использовал метод .values ​​.

Характеристики находятся в столбцах 1 и 2, поэтому я использовал их в функции диаграммы рассеяния. Столбец 0 — это фиктивная функция единиц, которую я включил, чтобы вычислить точку пересечения. Это должно быть знакомо тому, что мы делали с вентилем NAND в предыдущем разделе.

Наконец, я раскрасил два класса, используя c = df ['3'], alpha = 0.8 в функции диаграммы рассеяния. Результатом являются данные в столбце 3 (0 или 1), поэтому я сказал функции раскрасить два класса, используя столбец «3».

Дополнительную информацию о функции диаграммы рассеяния Matplotlib можно найти здесь.

Теперь, когда мы убедились, что данные можно разделить линейно, пора разделить данные.

Всегда полезно обучать модель на отдельном наборе данных от того, на котором вы тестируете.Это помогает избежать переобучения.

Для этого есть разные методы, но для простоты я просто воспользуюсь обучающим набором и тестовым набором.

Начну с перемешивания данных. Если вы посмотрите на исходный файл, то увидите, что данные сгруппированы по строкам с 0 в выходных данных (третий столбец), а затем следуют все единицы. Я хочу встряхнуть и добавить немного случайности, поэтому я собираюсь перемешать это.

 df = df.values ​​
 np.random.seed (5) 
 np.random.shuffle (df) 
 

Я начал с изменения данных из фрейма данных в массив numpy. Это упростит работу с множеством функций numpy, которые я собираюсь использовать, например .shuffle .

Чтобы результаты были воспроизводимы для вас, я установил случайное начальное число (5). После того, как мы закончим, попробуйте изменить случайное начальное число и посмотрите, как изменятся результаты.

Далее я разделю 70% моих данных на обучающий набор и 30% на тестовый набор.

 поезд = df [0: int (0.7 * len (df))] 
 test = df [int (0.7 * len (df)): int (len (df))] 

Последний шаг — разделить функции и выходные данные для обучения и тестирования. наборы.

 x_train = train [:, 0: 3] 
 y_train = train [:, 3] 
 x_test = test [:, 0: 3] 
 y_test = test [:, 3] 
 

Я выбрал 70% / 30 % для моих наборов поездов / тестов только для этого примера, но я рекомендую вам изучить другие методы, такие как перекрестная проверка в k-кратном размере.

Далее мы обучим нашего персептрона.

Это довольно просто, мы просто собираемся повторно использовать код, который мы создали в предыдущем разделе.

 def perceptron_train (x, y, z, eta, t): 
 '' 
 Входные параметры: 
 x: набор данных входных функций 
 y: фактические выходы 
 z: порог функции активации 
 eta: скорость обучения 
 t : количество итераций 
 '' '
 # инициализация весов 
 w = np.zeros (len (x [0])) 
 n = 0 
 
 # инициализация дополнительных параметров для вычисления суммы квадратов ошибок 
 yhat_vec = np .ones (len (y)) # вектор для прогнозов 
 errors = np.ones (len (y)) # вектор для ошибок (фактические - прогнозы) 
 J = [] # вектор для функции стоимости SSE 
 
 while n  = z: 
 yhat = 1. 
 else: 
 yhat = 0.
 yhat_vec [i] = yhat 
 
 # обновление весов 
 для j в xrange (0, len (w)): 
 w [j] = w [j] + eta * (y [i] -yhat) * x [i] [j] 
 
 n + = 1 
 # вычисление суммы квадратов ошибок 
 для i в xrange (0, len (y)): 
 errors [i] = (y [i] -yhat_vec [ i]) ** 2 
 J.append (0,5 * np.sum (errors)) 
 
 return w, J 
 
 z = 0,0 
 eta = 0,1 
 t = 50 
 
 perceptron_train (x_train, y_train, z, eta , t) 
 

Давайте продолжим и посмотрим на веса и ошибку суммы квадратов.

 w = perceptron_train (x_train, y_train, z, eta, t) [0] 
 J = perceptron_train (x_train, y_train, z, eta, t) [1] 
 print w 
 print J 
 Out: 
 [-0.5 -0,29850122 0,35054929] 
 [4,5, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0, 0,0] 

Веса сейчас не имеют для нас большого значения, но мы будем использовать эти числа в следующем разделе для тестирования нашего Персептрона.Мы также будем использовать веса, чтобы сравнить нашу модель с моделью scikit-learn.

Взглянув на ошибку суммы квадратов, мы увидим, что наш персептрон сошелся, чего мы и ожидали, поскольку данные линейно разделимы.

Пришло время протестировать наш персептрон. Для этого мы создадим небольшую функцию perceptron_test .

Это очень похоже на то, что мы уже видели. Эта функция использует скалярное произведение весов, рассчитанных с помощью функции perceptron_train , и функций вместе с функцией активации, чтобы делать прогнозы.

Единственная деталь, которую мы не видели, — это precision_score . Это метрическая функция оценки от scikit-learn. Вы можете узнать об этом подробнее здесь.

Собирая все это вместе, вот как выглядит код:

 из sklearn.metrics import precision_score 
 w = perceptron_train (x_train, y_train, z, eta, t) [0] 
 
 def perceptron_test (x, w, z, eta, t): 
 y_pred = [] 
 for i in xrange (0, len (x-1)): 
 f = np.dot (x [i], w) 
 
 # функция активации 
 if f > z: 
 yhat = 1 
 else: 
 yhat = 0 
 y_pred.append (yhat) 
 return y_pred 
 
 y_pred = perceptron_test (x_test, w, z, eta, t) 
 
 print "Оценка точности:" 
 print precision_score (y_test, y_pred) 
 Out: 
 Оценка точности: 
 1,0 

Оценка 1,0 означает, что наша модель правильно сделала прогнозы по всем тестовым данным. Этот набор данных четко разделяется, поэтому мы ожидаем такого результата.

Последний шаг — сравнить наши результаты с Perceptron из scikit-learn. Вот код этой модели:

 от sklearn.linear_model import Perceptron 
 # обучение sklearn Perceptron 
 clf = Perceptron (random_state = None, eta0 = 0.1, shuffle = False, fit_intercept = False) 
 clf.fit (x_train, y_train) 
 y_predict = clf_test.predict (x_predict = clf_179) 9 
 Теперь, когда мы обучили модель, давайте сравним веса с весами, которые рассчитала наша модель. 
 
 Out: 
 Вес склеарна: 
 [-0,5 -0,29850122 0,35054929] 
 Вес моих перцептронов: 
 [-0,5 -0,29850122 0,35054929] 
 Веса из модели scikit-learn идентичны нашим весам.Это означает, что наша модель работает правильно, и это отличная новость.
 Прежде чем мы подведем итоги, нужно остановиться на нескольких незначительных моментах. В модели scikit-learn нам нужно было установить случайное состояние на «None» и выключить перемешивание. Мы уже установили случайное начальное число и перетасовали данные, поэтому нам не нужно было делать это снова.
 Нам также пришлось установить скорость обучения «eta0» на 0,1, чтобы она была идентична нашей модели.
 Последняя точка - перехват. Так как мы уже включили столбец фиктивных функций, состоящий из единиц, мы подбирали перехват автоматически, поэтому нам не нужно было включать его в scikit-learn Perceptron.
 Все это кажется незначительными деталями, но если бы мы не установили их, мы не смогли бы воспроизвести те же результаты, что и наша модель.
 Это важный момент. Прежде чем использовать модель, очень важно прочитать документацию и понять, что делают все различные настройки.
 Этот последний шаг в процессе, вероятно, самый важный.
 Вы только что прошли всю работу по обучению, ведению заметок, написанию алгоритма с нуля и сравнению его с проверенной реализацией.Не позволяйте всей этой хорошей работе пропасть зря!
 Описание процесса важно по двум причинам:
 Вы получите еще более глубокое понимание, потому что вы учите других тому, что только что узнали.
 Вы можете продемонстрировать это потенциальным работодателям.
 Одно дело показать, что вы можете реализовать алгоритм из библиотеки машинного обучения, но еще более впечатляюще, если вы можете реализовать его самостоятельно с нуля.
 Отличный способ продемонстрировать свою работу - портфолио GitHub Pages.
 В этом посте мы узнали, как реализовать Perceptron с нуля.
 Что еще более важно, мы узнали, как находить полезные учебные ресурсы и как разбивать алгоритм на части.
 Затем мы узнали, как реализовать и протестировать алгоритм в коде, используя игрушечный набор данных.
 Наконец, мы закончили, сравнив результаты нашей модели с надежной реализацией.
 Это отличная методология для изучения алгоритма на более глубоком уровне, чтобы вы могли реализовать его самостоятельно.
 В большинстве случаев вы будете использовать надежную реализацию, но если вы действительно хотите глубже понять, что происходит под капотом, реализация ее с нуля - отличное упражнение!
.
 Научитесь компьютерным наукам 
 Большинство программ бакалавриата в области компьютерных наук начинаются с «введения» в компьютерное программирование. Лучшие версии этих курсов предназначены не только для новичков, но и для тех, кто упустил полезные концепции и модели программирования во время первого обучения программированию.
 Наша стандартная рекомендация для этого содержания - классическая  Структура и интерпретация компьютерных программ , которая доступна в Интернете бесплатно как в виде книги, так и в виде набора видеолекций MIT.Хотя эти лекции великолепны, наше видео-предложение на самом деле представляет собой лекции Брайана Харви SICP (для курса 61A в Беркли). Они более изощренны и лучше ориентированы на новых студентов, чем лекции MIT.
 Мы рекомендуем проработать хотя бы первые три главы SICP и выполнить упражнения. Для дополнительной практики поработайте над набором небольших задач по программированию, например, с упражнениями.
 С тех пор, как это руководство было впервые опубликовано в 2016 году, один из наиболее часто задаваемых вопросов заключался в том, порекомендуем ли мы теперь записи более поздней версии 61A, преподаваемой Джоном ДеНеро, и / или соответствующей книги  Составление программ , которая «в традициях SICP», но использует Python.Мы думаем, что ресурсы DeNero также прекрасны, и некоторые студенты могут в конечном итоге предпочесть их, но мы все же предлагаем лекции SICP, Scheme и Брайана Харви в качестве первого набора ресурсов, которые стоит попробовать.
 Почему? Потому что SICP уникален по своей способности - по крайней мере, потенциально - изменить ваши фундаментальные представления о компьютерах и программировании. Не все это испытают. Одни возненавидят книгу, другие не дойдут до первых нескольких страниц. Но потенциальная награда заставляет попробовать.
 Если вам не нравится SICP, попробуйте  Composing Programs .Если это все еще не подходит, попробуйте  How to Design Programs . Если кажется, что ни одно из этих действий не окупает ваши усилия, возможно, это знак того, что вам следует сосредоточиться на других темах в течение некоторого времени и вернуться к дисциплине программирования через год или два.
 И наконец, одно уточнение: это руководство НЕ предназначено для тех, кто плохо знаком с программированием. Мы предполагаем, что вы - компетентный программист без опыта работы в информатике, стремящийся восполнить пробелы в знаниях.Тот факт, что мы включили раздел о «программировании», является просто напоминанием о том, что, возможно, есть еще чему поучиться. Для тех, кто никогда раньше не программировал, но хотел бы, вы можете предпочесть подобное руководство.
 .
No related posts.