Обучение html: Курсы для новичков

Содержание

Специальные символы HTML | HTML

В тексте возможно использование специальных символов — мнемоник. Они позволяют использовать знаки, которые присутствуют в таблице символов, но отсутствуют на клавиатуре, например, математические или греческие:

ξ π ϒ

Для записи этих символов используется конструкция &название-символа; Важно соблюдать регистр букв в названии символа.

Для примера возьмём символы мастей у карт:

Символ	Код
♣	`&clubs;`
♠	`&spades;`
♥	`&hearts;`
♦	`&diams;`

Со многими из этих символов можно ознакомиться на «Википедии».

Основными типографическими мнемониками в HTML являются:

  — неразрывный пробел. Очень важная вещь, которая позволяет не переносить строку с пробелом там, где это может испортить логическую структуру текста

« и » — традиционные «кавычки-ёлочки». Повсеместно используются в типографике
— — длинное тире

Мнемоники распространены, когда необходимо вставить теги без их обработки браузером. В таком случае можно воспользоваться мнемониками < и >, которые нужны для обозначения < и > соответственно:

&lt;p&gt; такая разметка не будет обработана как параграф &lt;/p&gt;

Запишите в редакторе символ простой дроби «одна четвёртая». Найти мнемонику этого символа можно на «Википедии»

Упражнение не проходит проверку — что делать? 😶

Если вы зашли в тупик, то самое время задать вопрос в «Обсуждениях». Как правильно задать вопрос:

Обязательно приложите вывод тестов, без него практически невозможно понять что не так, даже если вы покажете свой код. Программисты плохо исполняют код в голове, но по полученной ошибке почти всегда понятно, куда смотреть.

В моей среде код работает, а здесь нет 🤨

Тесты устроены таким образом, что они проверяют решение разными способами и на разных данных. Часто решение работает с одними входными данными, но не работает с другими. Чтобы разобраться с этим моментом, изучите вкладку «Тесты» и внимательно посмотрите на вывод ошибок, в котором есть подсказки.

Мой код отличается от решения учителя 🤔

Это нормально 🙆, в программировании одну задачу можно выполнить множеством способов. Если ваш код прошел проверку, то он соответствует условиям задачи.

В редких случаях бывает, что решение подогнано под тесты, но это видно сразу.

Прочитал урок — ничего не понятно 🙄

Создавать обучающие материалы, понятные для всех без исключения, довольно сложно. Мы очень стараемся, но всегда есть что улучшать. Если вы встретили материал, который вам непонятен, опишите проблему в «Обсуждениях». Идеально, если вы сформулируете непонятные моменты в виде вопросов. Обычно нам нужно несколько дней для внесения правок.

Кстати, вы тоже можете участвовать в улучшении курсов: внизу есть ссылка на исходный код уроков, который можно править прямо из браузера.

←Предыдущий

Нашли ошибку? Есть что добавить? Пулреквесты приветствуются https://github.com/hexlet-basics

Курсы HTML Киев|Обучение HTML в Киеве.

Внимание!!! В связи с постоянными, частичными, аварийными отключениями электроэнергии — компания вынуждена перейти на ОНЛАЙН формат обучения. После стабилизации и бесперебойной подачи электроэнергии, будет снова открыт доступ для обучения во всех шести филиалах компании.

Наша компания предлагает записаться на курсы HTML и CSS. Данные курсы, несомненно, заинтересуют как новичков, так и пользователей с опытом. Мы предлагаем также особые курсы, разработанные специально для тех пользователей, которые уже имеют базовые знания в области HTML и CSS. Таким образом, каждый получает уникальную возможность изучать исключительно то, что его действительно интересует.

Программа обучения для начинающих построена по принципу «от простого к сложному». Наши практикующие преподаватели помогут легко освоить HTML и CSS. Пройти курсы HTML будет полезно любому web-дизайнеру или человеку, деятельность которого связана с созданием сайтов.

Программа разработана специалистами на базе нашего Центра по обучению начинающих HTML-верстальщиков, web-дизайнеров и всех, кто желает освоить науку создания web-страниц и верстки кода HTML с применением каскадных таблиц стилей. Для новичков в предлагаемом курсе предусмотрено ознакомление с необходимым набором ключевых для любого web-специалиста терминов и понятий.

Основной акцент этого курса приходится на работу с HTML, а именно – использование кодов, разбивающих картинку сайта-дизайна на функциональные части, впоследствии отображающиеся в виде таблиц.

Почему курсы HTML именно у нас?

Доступные цены.
Индивидуальное составление графика обучения.
Количество человек в группах не превышает 3, что позволяет каждому максимально сконцентрироваться на обучении и существенно облегчает работу преподавателям. При таком подходе они уделяют максимально много внимания каждому клиенту.
Гарантия качественного обучения, исключающего видеоуроки и лекции (которые предлагаются во многих других учебных центрах) и предусматривающего только живое общение со специалистами Центра.

Достаточно короткий курс занятий, всего 3-4 недели (вместо 2-3 месяцев, предлагаемых в других компаниях).

Какие знания вы получите в ходе курса HTML?

Верстку веб-страниц, соответствующих стандартам, по определенному макету дизайна.
Создание, модификацию и оптимизацию страниц и стилей документов.
Умение определять, в каком стандарте HTML написан тот или иной документ.
Легкое управление и работу с кодами.
Множество интереснейших скрытых возможностей HTML и CSS, которым Вас обучат наши практикующие специалисты.

Учебный Центр научит Вас пользоваться всем ассортиментом функций HTML: не ищите лучше – оставайтесь с нами!

Еще статьи по курсу: Курсы HTML для начинающих.

Дополнительные курсы

HTML и CSS. Advanced. Кроссбраузерная верстка, основы юзабилити, HTML5 и CSS3.

Подробнее о курсе Записаться HTML и CSS. Professional. Продвинутые методологии и инструменты верстки. Подробнее о курсе Записаться

Записаться

Курсы HTML: учебная программа курса.

Тема 1. Введение в веб-технологии.

Предназначение технологий.
Стек разработки для сайта.
Принцип работы «клиент-сервер».
Консоль разработчика.
Текстовый редактор и IDE.
Что такое HTML&CSS&JS и их взаимодействие.
Практика.

Тема 2. Характеристика стандартов веб.

Введение в стандарты W3C.
Знакомство с документацией.
Содержание DOCTYPE, отличия в разных версиях HTML.
Unicode – стандарт.
Кодировка страницы.
Что собой представляет HTTP-протокол.
Как происходит валидация документа HTML.

Практика.

Тема 3. HTML5-элементы. Введение в схематизацию страницы.

Характеристика секций. Знакомство с основными тегами.
Введение в «подвал».
Введение в «шапку».
Боковая колонка.
Практика.

Тема 4. Знакомство с центральными понятиями HTML.

Базовые принципы верстки.
Знакомство с понятием тега и атрибута.
Обязательная структура любой веб-страницы.
Понятия строчных и блочных элементов веб страницы.
Понятия парных и непарных тегов.
Семантические теги.
Спецсимволы.
Работа с тегами и атрибутами.
Работа с ссылками и якорями.
Работа с различными системами цветов в HTML.
Работа с изображениями.
Нумерованные и маркированные списки.
Работа с блоками (div).
Таблицы.
Практика.

Тема 5. Введение в гиперссылки.

Гиперссылки в WWW.

Что собой представляют внешние гиперссылки.
Что собой представляют внутренние гиперссылки.
Ознакомление с видами адресов в WWW.
Какие дополнительные атрибуты содержат гиперссылки.
Практика.

Тема 6. Введение в CSS. Характеристика каскадных таблиц стилей.

Обзор CSS.
Правила написания стилей.
Способы добавления CSS на HTML-страницу.
Внешние таблицы стилей.
Относительные и статичные единицы измерения.
Работа со шрифтами (семейства, стили, размеры, насыщенность)
Работа с границами элементов (граница, радиус, тени).
Работа с отступами и размерами элементов.
Градиенты.
Работа со свойствами float и clear.
Работа с фоном (изображения и цвет, размеры, прозрачность).
Селекторы.
Продвинутые селекторы.
Приоритеты стилей.
Перезапись стилей.

Псевдоклассы, псевдоэлементы.
Работа с анимацией элементов.
Практика.

Тема 7. Фреймы и внедрение внешних данных.

О чём гласит история фреймов.
Связь гиперссылок и фреймов.
Какие фреймы принято называть встраиваемыми.
Практика.

Тема 8. Формы и передача пользовательской информации.

Веб-формы.
Знакомство с тегом form.
Элементы форм (input, textarea).
Атрибуты placeholder, name, value.
Какими атрибутами он обладает.
Операции с кнопками.
Операции с текстовыми полями.
Введение в переключатели checkbox, radio.
Знакомство с дополнительными атрибутами компонентов формы.
Практика.

Тема 9. CSS и макетирование.

Как нужно оформлять границы компонента.
Как происходят внутренние и наружные отступы.
Характеристика размеров компонента.
Как осуществляется видимость компонента.

Какие компоненты можно назвать плавающими.
Практика.

Тема 10. CSS и HTML: дополнительные возможности.

Каким образом нужно встраивать видеофайлы.
Каким образом нужно встраивать аудиофайлы.
Практика.

Тема 11. Введение в метаинформацию.

Характеристика метаинформации.
Каким образом её применяют.
Введение в компонент meta.
Что входит в его атрибуты.
Введение в поясняющую метаинформацию.
Практика.

Тема 12. Хостинг. Осуществление поддержки сайта.

Хостинг – это.
Домены и доменные зоны.
Хостинговые и доменные панели.
Как происходит поиск хостера.
Какими возможностями обладает хостер.
FTP-клиент.
Каким образом происходит его применение.
Знакомство с CMS: Joomla, WordPress.
Практика.

← Поделиться в соц. сетях

Как проходит процесс обучения

Нет сомнений, что компьютерные курсы это Ваш шанс на успешное трудоустройство. На занятиях Вы будете не только получать знания от наших практикующих преподавателей, Вы еще и научитесь применять их на практике. Наши специалисты всегда помогут решить проблемы, не оставят без внимания ни один из Ваших вопросов, ведь наша цель — обучить Вас качественно.

Запись на курсы через форму на сайте или по телефону

Получение учебных материалов и инструкций

Теория и практика в наших классах или удаленно

Online-консультации по домашним заданиям

Получение сертификата об окончании курса

Записаться

Преимущества «IT Cтолица»

Удобное расположение
Мы находимся возле метро. Вам не придется тратить время на дорогу

Преподаватели-практики
Наши преподаватели — опытные практики, имеющие огромный опыт

С другом дешевле
Если вы приведете друга, то каждый получит 50% скидку на обучение

Качественно и недорого
Мы постоянно улучшаем программы курсов и пересматриваем цены

Корпоративное обучение
Мы знаем, как сделать работу ваших сотрудников более эффективной

Трудоустройство
Выпускники имеют возможность устроиться в ведущие IT-компании

Небольшие группы
В наших группах от 2 до 3 человек, что позволяет уделить внимание каждому

Комфортные условия
Мы располагаем удобными классами, где царит позитивная обстановка

Работаем по выходным
Чтобы у вас была возможность совмещать обучение и работу

Часто задаваемые вопросы

Как узнать стоимость обучения?

Стоимость обучения зависит от выбранного курса, а также от типа обучения: индивидуально или в группе. Цены указаны на нашем сайте на странице «Цены», а также на странице конкретного курса. Если у вас есть вопросы — не стесняйтесь, задавайте их по нашим телефонам или через контактные формы на сайте!

Какое время обучения возможно?

Возможное время обучения указано на странице конкретного курса. Обычно это утренние (9:00-11:00, 11:00-13:00), дневные (13:00-15:00, 15:00-17:00) и вечерние (17:00-19:00, 19:00-21:00) часы. Кроме того, есть возможность обучаться и по выходным!

Выдаются ли у вас сертификаты?

Да. Абсолютно каждый студент нашего учебного центра после окончания курсов может заказать сертификат, в котором указывается информация о курсе, подтверждается его успешное окончание.

Как записаться на нужные курсы?

Для этого необходимо просто заполнить небольшую on-line форму заявки на нашем сайте, или просто позвонить по указанному телефону, или лично прийти к нам в офис. Кроме того, вы сможете посетить пробное занятие!

Как и где питаются слушатели?

Питание слушателей, если таковое не предусмотрено договором и не включено в стоимость курса, осуществляется только по желанию заказчика.

Что включено в стоимость курсов?

В стоимость курсов входят непосредственно занятия, методические материалы, которые предусмотрены программой.

Обучение классификатору — Учебные пособия по PyTorch 1.13.1+cu117 документация

Ярлыки

Вот оно. Вы увидели, как определять нейронные сети, вычислять потери и создавать обновления весов сети.

Теперь вы можете подумать:

А как насчет данных?

Как правило, когда вам приходится иметь дело с изображением, текстом, аудио- или видеоданными, вы можете использовать стандартные пакеты Python, которые загружают данные в массив numpy. Затем вы можете преобразовать этот массив в факел . * Tensor .

Для изображений полезны такие пакеты, как Pillow, OpenCV
Для аудио, таких пакетов, как scipy и librosa
Для текста: сырая загрузка на основе Python или Cython или NLTK и SpaCy полезны

Специально для машинного зрения мы создали пакет под названием torchvision , который имеет загрузчики данных для общих наборов данных, таких как ImageNet, CIFAR10, MNIST и т. д. и преобразователи данных для изображений, а именно, torchvision.datasets и torch.utils.data.DataLoader .

Это обеспечивает огромное удобство и позволяет избежать написания стандартного кода.

В этом руководстве мы будем использовать набор данных CIFAR10. Он имеет классы: «самолет», «автомобиль», «птица», «кошка», «олень», «собака», «лягушка», «лошадь», «корабль», «грузовик». Изображения в CIFAR-10 имеют размер 3х32х32, т.е. 3-х канальные цветные изображения размером 32х32 пикселя.

cifar10

Обучение классификатора изображений

Мы выполним следующие шаги по порядку:

Загрузите и нормализуйте обучающие и тестовые наборы данных CIFAR10, используя факельное зрение
Определение сверточной нейронной сети
Определение функции потерь
Обучение сети на обучающих данных
Проверка сети на тестовых данных

1.

Загрузка и нормализация CIFAR10

Использование torchvision , очень легко загрузить CIFAR10.

 импортная горелка
импорт
импортировать torchvision.transforms как преобразования

Выходными данными наборов данных torchvision являются изображения PILImage в диапазоне [0, 1]. Мы преобразуем их в тензоры нормализованного диапазона [-1, 1].

Примечание

Если вы работаете в Windows и получаете BrokenPipeError, попробуйте установить num_worker torch.utils.data.DataLoader() на 0.

 transform = transforms.Compose(
    [преобразования.ToTensor(),
     преобразовывает. Нормализовать ((0,5, 0,5, 0,5), (0,5, 0,5, 0,5)))])
размер_пакета = 4
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        загрузка = Истина, преобразование = преобразование)
загрузчик поездов = torch.utils.data.DataLoader (набор поездов, размер_пакета = размер_пакета,
                                          перемешивание = Истина, num_workers = 2)
testset = torchvision. datasets.CIFAR10 (root = './data', train = False,
                                       загрузка = Истина, преобразование = преобразование)
testloader = torch.utils.data.DataLoader (набор тестов, размер_пакета = размер_пакета,
                                         перемешать = Ложь, num_workers = 2)
классы = ('самолет', 'автомобиль', 'птица', 'кот',
           «олень», «собака», «лягушка», «лошадь», «корабль», «грузовик»)

 Загрузка https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz в ./data/cifar-10-python.tar.gz
  0%| | 0/170498071 [00:00 /data/cifar-10-python.tar.gz в ./data
Файлы уже загружены и проверены

Давайте покажем некоторые тренировочные изображения, для развлечения.

 импортировать matplotlib.pyplot как plt
импортировать numpy как np
# функции для отображения изображения
определение изображения (изображение):
    img = img / 2 + 0,5 # не нормализовать
    npimg = img.numpy()
    plt.imshow (np.transpose (npimg, (1, 2, 0)))
    plt.show()
# получить несколько случайных обучающих изображений
dataiter = iter (загрузчик поездов)
изображения, метки = следующий (датаит)
# показать изображения
imshow (torchvision.utils.make_grid (изображения))
# печать этикеток
print(' '.join(f'{classes[labels[j]]:5s}' для j в диапазоне(batch_size)))

 корабль самолет собака олень

2. Определение сверточной нейронной сети

Скопируйте нейронную сеть из раздела «Нейронные сети» ранее и измените ее на брать 3-канальные изображения (вместо 1-канальных изображений, как было определено).

 импортировать torch.nn как nn
импортировать torch.nn.functional как F
сеть класса (nn.Module):
    защита __init__(сам):
        супер().__инит__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
    защита вперед (я, х):
        x = self.pool (F.relu (self.conv1 (x)))
        x = self.pool (F.relu (self.conv2 (x)))
        x = torch.flatten(x, 1) # выравниваем все размеры, кроме партии
        х = F.relu (self.fc1 (x))
        х = F.relu (self.fc2 (x))
        х = self.fc3 (х)
        вернуть х
сеть = сеть()

3. Определите функцию потерь и оптимизатор

Давайте используем классификацию кросс-энтропийных потерь и SGD с импульсом.

4. Обучить сеть

Вот тут-то и начинается самое интересное. Нам просто нужно перебрать наш итератор данных и передать входные данные в сети и оптимизировать.

 для эпохи в диапазоне (2): # цикл по набору данных несколько раз
    текущая_потеря = 0,0
    для i данные в перечислении (trainloader, 0):
        # получить входные данные; данные — это список [входов, меток]
        входы, метки = данные
        # обнуляем градиенты параметров
        оптимизатор.zero_grad()
        # вперед + назад + оптимизация
        выходы = сеть (входы)
        потеря = критерий (выходы, метки)
        потеря.назад()
        оптимизатор.шаг()
        # распечатать статистику
        running_loss += loss.item()
        если я % 2000 == 1999: # печатать каждые 2000 мини-пакетов
            print(f'[{epoch + 1}, {i + 1:5d}] потеря: {running_loss / 2000:.3f}')
            текущая_потеря = 0,0
print('Завершено обучение')

 [1, 2000] потеря: 2,221
[1, 4000] потеря: 1,886
[1, 6000] потеря: 1,680
[1, 8000] потеря: 1,588
[1, 10000] потеря: 1,517
[1, 12000] потеря: 1,470
[2, 2000] потеря: 1,414
[2, 4000] потеря: 1,418
[2, 6000] потеря: 1,373
[2, 8000] потеря: 1,336
[2, 10000] потеря: 1,334
[2, 12000] потеря: 1,304
Законченное обучение

Давайте быстро сохраним нашу обученную модель:

См. здесь для получения более подробной информации о сохранении моделей PyTorch.

5. Протестировать сеть на тестовых данных

Мы обучили сеть за 2 прохода по обучающему набору данных. Но нам нужно проверить, научилась ли сеть вообще чему-нибудь.

Мы проверим это, предсказав метку класса, которую нейронная сеть выходы и сверить их с земной правдой. Если прогноз правильный, мы добавляем выборку в список правильных прогнозов.

Итак, первый шаг. Давайте покажем изображение из тестового набора, чтобы ознакомиться.

 GroundTruth: корабль-корабль-самолет

Далее давайте снова загрузим нашу сохраненную модель (примечание: сохранение и повторная загрузка модели здесь не было необходимости, мы сделали это только для иллюстрации):

 <Все ключи совпали успешно>

Хорошо, теперь давайте посмотрим, что думает нейронная сеть в приведенных выше примерах:

Выходные данные — это энергии для 10 классов. Чем выше энергия для класса, тем больше сеть думает, что изображение принадлежит к определенному классу. Итак, получим индекс наибольшей энергии:

 Предсказано: кошка машина машина машина

Результаты кажутся неплохими.

Давайте посмотрим, как сеть работает со всем набором данных.

 правильно = 0
всего = 0
# поскольку мы не тренируемся, нам не нужно вычислять градиенты для наших выходных данных
с факелом.no_grad():
    для данных в тестовом загрузчике:
        изображения, метки = данные
        # вычисляем выходные данные, прогоняя изображения по сети
        выходы = сеть (изображения)
        # класс с наибольшей энергией - это то, что мы выбираем в качестве прогноза
        _, предсказано = torch.max (outputs.data, 1)
        всего += labels.size(0)
        правильно += (прогнозируемые == метки).sum().item()
print(f'Точность сети на 10000 тестовых изображений: {100 * правильно // всего} %')

 Точность сети на 10000 тестовых изображений: 55 %

Это выглядит намного лучше, чем шанс, который составляет 10% точности (случайный выбор класс из 10 классов). Похоже, сеть чему-то научилась.

Хм, какие классы показали хорошие результаты, а какие классы not work well:

 # подготовиться к подсчету прогнозов для каждого класса
correct_pred = {имя класса: 0 для имени класса в классах}
total_pred = {имя класса: 0 для имени класса в классах}
# снова градиенты не нужны
с факелом.no_grad():
    для данных в тестовом загрузчике:
        изображения, метки = данные
        выходы = сеть (изображения)
        _, прогнозы = torch.max (выходы, 1)
        # собираем правильные прогнозы для каждого класса
        для метки, предсказание в zip (метки, предсказания):
            если метка == прогноз:
                correct_pred[классы[метка]] += 1
            total_pred[классы[метка]] += 1
# точность печати для каждого класса
для имени класса, correct_count в correct_pred.items():
    точность = 100 * float (correct_count) / total_pred [имя класса]
    print(f'Точность для класса: {classname:5s} равна {точности:.1f} %')

 Точность для класса: плоскость 58,3 %
Точность для класса: автомобиль 68,9 %
Точность по классу: птица 30,6 %
Точность для класса: кошка 39,4 %
Точность для класса: олень 46,6 %. 
Точность для класса: собака 49,7 %
Точность для класса: лягушка 69,2 %.
Точность для класса: лошадь 54,9 %
Точность для класса: корабль 64,4 %.
Точность для класса: грузовик 68,1 %

Итак, что дальше?

Как запустить эти нейронные сети на GPU?

Обучение на GPU

Точно так же, как вы передаете тензор на графический процессор, вы передаете нейронные сеть на GPU.

Давайте сначала определим наше устройство как первое видимое устройство cuda, если у нас есть Доступно CUDA:

 cuda:0

В оставшейся части этого раздела предполагается, что устройство является устройством CUDA.

Затем эти методы будут рекурсивно проходить по всем модулям и преобразовывать их параметры и буферы для тензоров CUDA:

Помните, что вам придется отправлять входные данные и цели на каждом шаге на GPU тоже:

Почему я не замечаю БОЛЬШОГО ускорения по сравнению с процессором? Потому что ваша сеть действительно мал.

Упражнение: Попробуйте увеличить ширину вашей сети (аргумент 2 из первый nn. Conv2d , а аргумент 1 второго nn.Conv2d – они должны быть одинаковыми), посмотрите, какое ускорение вы получите.

Цели достигнуты :

Обучение на нескольких графических процессорах

Если вы хотите увидеть еще более МАССОВОЕ ускорение, используя все ваши графические процессоры, пожалуйста, проверьте Необязательно: параллелизм данных.

Куда мне идти дальше?

Обучение нейронных сетей видеоиграм
Обучение современной сети ResNet на imagenet
Обучение генератора лиц с использованием генеративно-состязательных сетей
Обучение языковой модели на уровне слов с использованием рекуррентных сетей LSTM
Еще примеры
Другие уроки
Обсудить PyTorch на форуме
Чат с другими пользователями в Slack

 поставщика данных

Общее время выполнения сценария: (1 минута 51,932 секунды)

Скачать Python Source Code: Cifar10_Tutorial. py

Скачать jupyter natipbook: cifar10_tutorial.ipynb

gallemary gallery-gallery. ‘ document.getElementById(«статья-pytorch»).insertAdjacentHTML(‘afterBegin’, div) }

Изучение HTML — Бесплатное руководство по HTML

Сложно ли выучить HTML?

Нет, HTML несложно изучить, потому что достаточно легко выучить базовый код HTML, чтобы приступить к созданию и редактированию веб-страниц. Однако сложнее научиться использовать HTML для более сложных приложений, таких как объединение HTML с другими языками программирования для создания интерактивного веб-сайта или адаптивного веб-дизайна.

Хотя HTML поначалу может показаться пугающим для абсолютных новичков в веб-разработке, на самом деле довольно легко выучить HTML, как только вы начнете вникать в него. Во-первых, на самом деле нет никаких технологических препятствий для изучения HTML и создания вашей первой веб-страницы — все, что вам нужно, это компьютер с веб-браузером и текстовым редактором, таким как TextEdit или NotePad, для написания HTML.

HTML — это язык разметки, а не язык программирования. Таким образом, там, где языки программирования определяют ряд действий, HTML-тег просто описывает, что есть (например, абзацы, изображения, таблицы, заголовки и т. д.). В результате для большинства людей изучение основ HTML должно быть намного проще.

Сколько времени нужно, чтобы выучить HTML?

Большинство людей могут изучить основы HTML всего за две недели, но освоение HTML на более продвинутом уровне займет больше времени. Сколько времени вам потребуется, чтобы изучить HTML, также зависит от того, какой метод обучения вы выберете. Например, вам потребуется больше времени для изучения HTML в своем собственном темпе с помощью справочных руководств по HTML, онлайн-руководств или бесплатных веб-семинаров по сравнению с сертификационными курсами или специализированным учебным курсом по веб-разработке, таким как BrainStation.

Независимо от того, какой метод вы выберете, многие программисты и разработчики рекомендуют, чтобы, если вы хотите начать изучать HTML, вы должны ежедневно проводить пару часов, практикуясь в редакторе HTML, работая над созданием собственного веб-сайта или веб-приложений.

Как лучше всего изучать HTML?

Лучший способ изучить HTML — это сначала пройти самостоятельный курс или учебник по HTML, а затем изучить основы других языков программирования, таких как CSS и JavaScript. Однако, чтобы сделать следующий шаг, вам следует подумать о специальном учебном курсе по кодированию или сертификационном курсе по веб-разработке, где вы сможете убедиться, что правильно изучаете HTML и CSS, прежде чем использовать то, что вы узнали, для работы над своими реальными проектами.

Если вы только начинаете изучать HTML, существует множество бесплатных онлайн-курсов и справочников по HTML, начиная от вводных уроков и заканчивая расширенными учебными пособиями, которые помогут вам изучить основы. Учебники, подобные этому, в сочетании со многими бесплатными онлайн-ресурсами, включая веб-семинары, блоги и многое другое, безусловно, помогут вам, когда вы начнете свое путешествие с HTML.

Если вы хотите использовать HTML в своей карьере, лучшим способом изучения HTML будет участие в хорошей программе обучения программированию. Учебный курс BrainStation по веб-разработке, например, поможет вам увидеть, как HTML и множество других языков программирования используются вместе во внешней и внутренней разработке для создания динамичных, привлекательных веб-сайтов и веб-продуктов.

Какие профессии используют HTML?

Существует бесчисленное множество профессий, в которых используется HTML в той или иной форме, включая работу в области веб-разработки и разработки программного обеспечения, веб-дизайна и графического дизайна, бизнес-аналитики, управления проектами и многих других.

Другими словами, интерфейсный веб-разработчик обязан не только понимать, как использовать HTML и CSS. Навыки HTML и прочная основа базовых концепций HTML дадут вам преимущество в любом количестве отраслей. Например, специалист по цифровому маркетингу с опытом работы с HTML может использовать свои знания о структуре веб-сайта, чтобы предлагать улучшения SEO, разрабатывать более эффективные маркетинговые кампании или создавать привлекательные маркетинговые кампании по электронной почте.

После того, как вы изучите HTML и CSS, ваша карьера может значительно улучшиться, если вы продолжите изучение одного или нескольких языков программирования. В сфере технологий существует бесчисленное множество вакансий, в которых ценятся навыки программирования, в том числе UX-дизайнер, специалист по данным, аналитик данных, менеджер по продукту и другие.

Является ли HTML хорошим первым языком для изучения?

HTML — очень хороший первый язык для изучения, если у вас нет опыта веб-дизайна или разработки.

HTML — хороший вход для новичков в мир веб-разработки, потому что даже если у вас нет технического образования, большинство людей имеют некоторое представление о том, как HTML-элементы и HTML-теги используются для преобразования обычного текста в HTML. страница, которую может прочитать компьютер. Тот факт, что HTML имеет некоторые жесткие правила и синтаксис — например, каждый HTML-документ должен начинаться с объявления — на самом деле может облегчить понимание.

Помимо HTML, CSS (каскадные таблицы стилей) также использует простую структуру с четко определенным набором правил, которые относительно легко усваиваются новичками. Использование компоновки сетки CSS, представляющей собой двумерную систему компоновки, может еще больше упростить изучение CSS и начало его использования.

Что такое хорошие HTML-проекты для начинающих?

Хорошие HTML-проекты для начинающих включают в себя базовый веб-сайт с резюме веб-разработчика, сайт, посвященный общественному деятелю, которым вы восхищаетесь, или любую HTML-страницу с формой или опросом.

Как только вы почувствуете, что хорошо разбираетесь в основах HTML, вам следует как можно скорее приступить к работе над собственными проектами. Вы можете основывать каждый проект на определенной компетенции, которую хотите развить — например, на странице со сложной компоновкой HTML-таблиц — создать личный веб-сайт или просто следовать своему вдохновению и создать веб-страницу на основе страсти или хобби.

Эти проекты станут хорошей проверкой ваших новых знаний в области HTML и могут стать основой вашего профессионального портфолио. Или, если ваши навыки кодирования потенциально имеют отношение к вашей карьере, ваше портфолио может иметь форму веб-сайта с вашим резюме, контактной информацией и примерами вашей работы.

Существуют ли книги HTML для начинающих?

Да, есть много хороших книг по HTML для начинающих, которые помогут вам изучить HTML, многие из которых также охватывают основы CSS и то, как эти два языка используются вместе.

Если вы только начинаете изучать HTML, вам может пригодиться любая из следующих книг:

• Краткое руководство по HTML и CSS, Дэвид ДюРоше

• Head First HTML and CSS, Элизабет Робсон и Эрик Фримен

• Изучение HTML для начинающих: Иллюстрированное руководство по кодированию, Джо Фостер

• HTML и CSS: Визуальное краткое руководство, Джо Касабона

• HTML5 и CSS3 Мураха, Энн Бем и Зак Рувалькаба,

• Адаптивный веб-дизайн с HTML5 и CSS от Ben Frain

Должен ли я изучать HTML перед JavaScript?

Да, большинству людей, вероятно, следует изучить HTML, а не JavaScript, поскольку HTML считается основой разработки, а его кривая обучения проще, чем JavaScript.

Большинство разработчиков рекомендуют изучать HTML, CSS и JavaScript именно в таком порядке. HTML обеспечивает базовую структуру веб-сайта, в то время как CSS управляет внешним видом, представлением и макетом, а JavaScript управляет функциональностью и поведением различных элементов на странице. Изучение всех трех аспектов необходимо каждому, кто хочет продолжить карьеру профессионального разработчика, но, поскольку HTML лежит в основе каждой веб-страницы, он должен стать приоритетом для большинства учащихся.

Кроме того, как только вы разовьете базовое понимание структуры HTML (а затем и CSS), вам станет намного легче изучать не только JavaScript, но и другие языки программирования, включая Python, Java, SQL и PHP.

Как HTML, CSS и JavaScript работают вместе?

HTML, CSS и JavaScript взаимодействуют посредством веб-языка, предоставляя различные ключевые элементы общего вида, содержания и функциональности веб-сайта. Проще говоря, HTML обеспечивает структуру, CSS определяет визуальный макет и другие элементы, а JavaScript оживляет веб-страницы, придавая им подвижность и интерактивные функции.

Обучение html: Курсы для новичков — HTML Academy