Изучение с с нуля: Привет, Мир! | C#

Содержание

С чего начать изучение программирования с нуля

Как выбрать язык для изучения

Существует более 250 языков программирования, каждый из них решает свои задачи. Чтобы выбрать, с какого языка начать обучение, рекомендуем опираться на несколько критериев.

Популярность языка. Чем популярнее язык, тем больше курсов и обучающих материалов по нему вы найдёте в открытом доступе. Сервис GitHub опубликовал отчёт Octoverse, в котором назвал популярные языки в 2022 году. В десятку вошли:

Область применения. Разные языки применяют в разных областях программирования. Например, JavaScript — клиентский язык, на котором, как правило, создают интерфейсы, то есть всю визуальную часть сайта: кнопки, иконки, формы, плашки.

Всё, что у сайта «под капотом», например интеграцию интернет-магазина с платёжным шлюзом для оплаты заказа, пишут на серверных языках — Python, Ruby, PHP, C++, Java, SQL. Для разработки мобильных приложений используют Swift, Flutter и Kotlin, а для создания игр — C# и С++.

Если вы уже представляете, в какой области программирования хотели бы себя попробовать, выбирайте язык, который там пригодится.

Количество вакансий. Чем больше предложений для специалистов со знанием того или иного языка, тем больше шансов найти работу после обучения. По данным Zarplan, по количеству вакансий на российском рынке лидируют SQL, Python, JavaScript, Java, C++.

Еще можно обратиться к карьерным консультантам или готовым продуктам, которые помогут вам определиться. Например, в Яндекс Практикуме есть бесплатный профориентационный курс «Какую профессию в программировании выбрать». Из него вы узнаете, какие в этой сфере бывают направления и какие навыки для них нужны.

С чего начать обучение

Есть три способа освоить программирование.

Обучение на онлайн-курсах. Базовые знания можно получить на образовательных платформах, таких как Практикум или Stepik. Они хороши тем, что можно заниматься дистанционно из любой точки мира — в свободное от основной работы или учёбы время. Вы можете подобрать удобное для вас расписание и формат занятий.

Кроме того, не придётся искать обучающие материалы самостоятельно: на курсах дадут список полезной литературы. Чтобы понять, подходит ли вам такое обучение, попробуйте для начала пройти один из бесплатных курсов, которые предлагает сервис.

Обучение на офлайн-курсах. Очные курсы по программированию можно найти на базе технических вузов, например МГТУ им.Баумана. Также бесплатные программы обучения регулярно запускают крупные компании. Как правило, они обучают людей с возможностью дальнейшего трудоустройства.

Например, у Академии Яндекса есть сезонные школы с программами для начинающих разработчиков. Обучение бесплатное, для участия нужно пройти конкурсный отбор. Кроме изучения теории студенты работают над проектами под руководством менторов из Яндекса.

Самообразование на основе учебников и видеокурсов. Учиться самостоятельно можно по книгам, статьям, видеоурокам и документации к языкам. Список бесплатных ресурсов вы найдёте в конце статьи.

Чтобы обучение было эффективным, составьте список необходимых знаний и навыков для изучения. Для работы программистом недостаточно выучить один язык. Например, фронтенд-разработчику кроме JavaScript нужно знать HTML-вёрстку и таблицы стилей CSS. А ещё вам в любом случае понадобится знание английского языка.

На что обращать внимание при выборе курсов

Программа курса. Она должна быть в открытом доступе, понятно и доступно расписана по тематическим блокам, с таймингом — сколько часов занимает блок. Если вы уже составили дорожную карту, то сможете прикинуть, подходит ли вам программа, всё ли необходимое там затрагивают.

Преподаватели. Хороший преподаватель — работающий программист. Только такой учитель сможет дать знания, применимые на практике. Изучите на сайте школы, кто именно ведёт курс, какой у него опыт работы в сфере IT. Ориентируйтесь на специалистов из ведущих IT-компаний.

Отзывы. Читайте отзывы о курсах школы на тематических форумах и сайтах, например на «Хабре». Если смотрите на сайте самой школы, обратите внимание, есть ли там ссылки на реальные контакты или соцсети учеников, так как отзывы могут быть недостоверными. Лучше всего идти учиться по проверенной рекомендации. Попробуйте найти знакомых, которые уже где-то учились программированию или работают в IT.

Портфолио. Узнайте, будет ли на курсах работа над реальными проектами. Так вы сможете уже во время обучения получить первый опыт работы и сформировать портфолио. Иначе трудоустроиться будет очень сложно.

Условия обучения. Перед обучением уточните, есть ли возможность академического отпуска, если курс длится больше полугода. За это время могут возникнуть разные обстоятельства: большая загруженность на основной работе, больничный, переезд. Если участие в курсе платное, уточните, возвращают ли деньги за непройденную часть программы: вдруг вы начнёте учиться и поймёте, что вам это не подходит.

Полезные ресурсы для самообразования

Делимся списком ресурсов, которые помогут самостоятельно обучиться программированию.

Что посмотреть

Ютуб-канал Академии Яндекса — канал с обучающими видео по программированию от экспертов Яндекса. Есть уроки по мобильной разработке, бэкенду, интерфейсам, Data Science.

LearnCode.academy — канал с роликами о веб-разработке. Основной фокус на изучении JavaScript и смежных инструментов.

«Гоша Дударь» — на канале можно найти как общие уроки по основам разработки, так и обучающие ролики, посвящённые разным языкам, например C++, Java. А ещё автор канала учит создавать игры.

#SimpleCode — канал о том, как программировать на C++ и C#.

ProgrammingKnowledge — канал для начинающих программистов. Можно найти много пошаговых пособий по разным языкам.

Что почитать

Хендбуки Академии Яндекса — интерактивные онлайн-учебники от экспертов Яндекса и партнёров. Помимо изучения теории на платформе можно решать задачи, следить за своим прогрессом и обсуждать вопросы с комьюнити. Подойдут как для начинающих специалистов, так и для тех, кто давно в индустрии и хочет освежить знания по отдельным темам.

Сейчас доступны хендбуки по алгоритмам, основам Python и основам С++.

Учебник по JavaScript — подробный гайд по языку JavaScript. С самого начала и до продвинутых концепций.

Medium — платформа, где собрано множество статей о программировании. Публикуются они в блогах, которые ведут практикующие разработчики. В основном на английском языке.

«Хабр» — самая крупная площадка об IT и программировании в Рунете. Можно найти полезные статьи, гайды, подборки обучающих материалов.

Где пообщаться

CyberForum — один из самых популярных форумов разработчиков в Рунете. Можно задать вопросы по обучению, найти помощь в решении сложной задачи и просто пообщаться с комьюнити. Есть разделы для новичков.

StackOverflow — русскоязычный сайт в формате «вопрос — ответ». Разработчики помогают друг другу с самыми разными задачами.

«Хабр Q&A» — площадка с вопросами и ответами от крупнейшего ресурса для IT-специалистов.

ТОП-16 бесплатных курсов по C# [2023] для начинающих с нуля

Автор Алексей Шаполов На чтение 15 мин Просмотров 51.7к. Обновлено 23.12.2022

Для начинающих с нуля в 2023 году.

1. «‎Уроки C#» от itProger

Пройти курс

Длительность: 26 уроков.

Формат обучения: видеоуроки + текстовые материалы + практические задания.

Программа обучения: рассчитана на программистов, которые делают первые шаги в карьере и желают изучить основы C#.

Рассматриваются конструкции языка (циклы, операторы) и многое другое.

Чему научитесь:

Работать в среде MonoDevelop.
Выполнять арифметические операции на C#.
Применять циклы и операторы.
Работать с функциями и строками.
Работать с классами.
Писать простые программы на C#.

Большое количество полезного материала.
Спикер демонстрирует всё на примерах.
Можно учиться без регистрации на сайте.

Практические задания доступны только после оплаты подписки.

₽ На правах рекламы ₽

Бесплатный вебинар «Как зарабатывать 150 000+ ₽ в месяц на создании сайтов и приложений» от Code Breakers

Узнать больше

2. «Основы C#‎» от LoftSchool

Пройти курс

Длительность: 6 уроков.

Формат курса: самостоятельное изучение темы по предоставленным видеоматериалам.

Программа обучения: рекомендована новичкам с минимальными навыками программирования. На уроках рассматриваются базовые принципы C#.

Что узнаете:

Типы переменных в C#.
Концепция ООП.
Принципы наследования и инкапсуляции.
Что такое полиморфизм и абстракция.
Как применять массивы C#.
Как использовать базовые циклы.

Преимущества

Нет установленного срока для прохождения курса.
Короткие информативные уроки.
Приведение реальных примеров для понимания теории.
Возможность понять основы языка за короткий период.

Недостатки:

Не обнаружено.

3. «‎Windows Forms C#» от itProger

Пройти курс

Длительность: 7 уроков, доступ без ограничений по времени.

Формат обучения: работа с темой на основе видеолекций и текстового материала.

Программа обучения: акцент сделан на работе с платформой Windows Forms, которая предназначена для разработки программ под Windows. В процессе изучения материала можно создать приложение с дизайном.

Какие навыки получите:

Основы работы с MySQL.

Создание простого приложения с использованием Windows Forms.

Плюсы:

Информативный и содержательный курс.
Понятное изложение материала.
Сочетание теории с наглядными примерами.

Минусы:

Для доступа к практическим заданиям необходимо оплатить подписку.

4. «Программирование на C#‎» от Stepik

Пройти курс

Длительность: 36 уроков.

Формат обучения: видеолекции, интерактивные задачи, тесты.

Программа обучения: включает основы C# и рассмотрение типичных ошибок, которые допускают программисты в процессе работы. Программа состоит из материалов, использованных на семинарах для студентов ФИТ НГУ. Для успешного прохождения рекомендовано хотя бы поверхностное знакомство с одним из языков ООП (Java, C++). Курс пригодится студентам профильных факультетов.

Что узнаете:

Что такое классы в C#.
Назначение виртуальных функций.
Простейшие и продвинутые конструкции и типы.
Принципы асинхронного ввода-вывода.
Основы LINQ.
Принципы работы с исключениями.

Плюсы:

Можно приступать в любое время.
Актуальная информация.
Много интересных примеров.
Отсутствие сложных терминов.
Практические задания помогут закрепить навыки.

Минусы:

Не обнаружено.

Об авторах: курс подготовлен при поддержке Computer Science Center.

5. «C#‎» от «Академии IT‎»

Пройти курс

Длительность: 32 урока.

Формат обучения: работа с видеоматериалами и решение практических задач. Обратной связи нет.

Программа обучения: вводный курс C# для новичков поможет вникнуть в основы языка и понять, имеет ли смысл углубляться в изучение. Программа представляет запись лекций из платного курса.

Какие навыки получите:

Понимание основ программирования.
Работа с основными элементами языка (переменные, операторы).
Основы работы в Unity3D.
Понимание базовых принципов ООП.

Преимущества:

Хорошая подборка материала.
Достаточно информации, чтобы вникнуть суть языка C#.

Недостатки:

Посредственное качество видео.
Много воды.

6. «‎C# от новичка к профессионалу» от SimpleCode

Пройти курс

Длительность: 97 видеозаписей по 10-30 минут.

Формат обучения: самостоятельное изучение темы, обратная связь не предусмотрена.

Программа обучения: охватывает основы C# с нуля, а также сферу применения языка. Часть уроков посвящена SQL и базам данных.

Чему научитесь:

Работа с переменными в C#.
Выполнение операций с числами.
Работа с циклами и массивами.

Использование функций.
Создание проектов в среде Visual Studio.

Плюсы:

Интересная и насыщенная программа.
Информативные уроки с минимумом воды.
Теоретическая часть программы дополнена примерами.

Минусы:

Не обнаружено.

7. «‎Полный курс C Sharp» от Code Blog

Пройти курс

Длительность: 107 видеозаписей продолжительностью от 30 минут до 3-х часов.

Формат обучения

: просмотр уроков и выполнение практических заданий без обратной связи.

Программа обучения: курс включает практические и теоретические уроки по изучению языка C#. Программа рассчитана как на новичков, так и на продвинутых разработчиков, желающих усовершенствовать навыки. Спикер расскажет, с какими проблемами сталкивается начинающий программист, а также покажет примеры создания приложений на C#.

Какие знания и навыки получите:

Плюсы и минусы языка C#.
Понимание базового синтаксиса C#.
Применение операторов, массивов, циклов.
Основы ООП.
Работа с базами данных.
Популярные алгоритмы сортировки C#.
Создание приложений в Visual Studio.

Плюсы:

Полная подборка материала по языку C#.
Интересные уроки простым языком.
Дополнение теории презентациями.
Спикер отвечает на вопросы в комментариях.

Минусы:

Не обнаружено.

Об авторе: Вадим Шванов, программист с 6-летним опытом, сертифицированный специалист MCSA.

8. «‎Видеокурс по языку программирования C#» от Евгения Попова

Пройти курс

Длительность: 43 видеозаписи продолжительностью 10-25 минут.

Формат обучения: просмотр видеоуроков и создание приложения по инструкции.

Программа обучения: курс посвящён созданию приложений на C# в среде Visual Studio.

Спикер познакомит с базовыми принципами языка, и научит создавать простые программы.

Какие навыки получите:

Использование переменных.
Выполнение арифметических операций.
Использование условных конструкций.
Работа с циклами, массивами, операторами.
Применение рекурсивных функций C#.
Обработка исключений.
Понимание принципов наследования и полиморфизма.
Применение интерфейсов.
Создание приложений на C#.
Компиляция кода.

Плюсы:

Информативные уроки без воды.
Презентации в качестве наглядного примера.
Изложение материала простым языком.
Возможность попрактиковаться в создании приложений.

Минусы:

Не обнаружено.

9. «Курс по C# для Unity3D‎» от AndroidHelper

Пройти курс

Длительность: 17 видеозаписей продолжительностью 6-20 минут.

Формат обучения: самостоятельный просмотр уроков без обратной связи.

Программа обучения: курс посвящён основам языка C# для дальнейшей работы в Unity. Спикер расскажет о базовых принципах программирования, а к концу обучения каждый сможет создать простое приложение. Программа рассчитана на новичков.

Чему научитесь:

Понимание принципов программирования на C#.
Работа с операторами, циклами, массивами.
Создание управления игровыми персонажами.
Создание проектов в среде Unity.

Плюсы:

Информативные уроки в хорошем качестве.
Дополнение теории примерами.
Возможность применять полученные навыки на практике.
Домашние задания (без проверки).
Полезные ссылки под каждым уроком.

Минусы:

Не обнаружено.

10. «Введение в C#‎» от Brainoteka Light

Пройти курс

Длительность: 9 видеолекций по 5-10 минут.

Формат обучения: самостоятельный просмотр видео без обратной связи.

Программа обучения: цель курса — дать общее представление о синтаксисе языка и методах его применения. Программа рассчитана на новичков. Также спикер даст инструкции для дальнейшего изучения языка.

Что узнаете:

Основы языка C#.
Переменные и типы данных.
Понятие классов в C#.
Условные и циклические конструкции.
Как работать с массивами в C#.
Как создавать функции.

Плюсы:

Структурированная информация без воды.
Есть практические задания для самопроверки.

Минусы:

Информация представлена слишком поверхностно.

11. «‎Введение в ASP.NET MVC» от Brainoteka Light

Пройти курс

Длительность: видеозаписи продолжительностью 4-10 минут.

Формат обучения: просмотр видео без обратной связи.

Программа обучения: курс посвящён технологии ASP.NET. Спикер подготовил подборку простых уроков для новичков, которые помогут самостоятельно создать динамический сайт с помощью C# и технологии ASP.NET. MVC.

Какие навыки получите:

Понимание принципов создания динамических сайтов.
Работа с базой данных.
Создание проекта ASP.NET MVC.

Плюсы:

Короткие информативные уроки.
Лёгкая подача информация.
Демонстрация наглядных примеров.

Минусы:

Для прохождения необходима самостоятельная предварительная установка Visual Studio.

12. «Уроки C#‎» от YouTube-канала «XpucT»

Пройти курс

Длительность: 40 видеозаписей продолжительностью 10-60 минут.

Формат обучения: просмотр видеоуроков без обратной связи.

Программа обучения: курс посвящён основам языка C#, а также другим нюансам, связанным с программированием. Он пригодится студентам профильных факультетов и начинающим разработчикам.

Какие навыки получите:

Понимание базового синтаксиса языка.
Использование операторов.
Работа с MessageBox.
Обработка исключений.
Создание проектов в Visual Studio.

Плюсы:

Качественная подборка уроков.
Интересная подача информации.
Приведение примеров в виде презентаций.

Минусы:

Не обнаружено.

13. «‎C# уроки для маленьких и тупых» от Extreme Code

Пройти курс

Длительность: 17 видеозаписей по 5-10 минут.

Формат обучения: самостоятельный просмотр видео без обратной связи.

Программа обучения: курс включает основы языка C# и рассчитан на слушателей, совсем не знакомых с программированием. Спикер делает акцент на моментах, которые особенно вызывают сложности у новичков.

Какие навыки получите:

Работа в среде Visual Studio.
Использование переменных и операторов.
Работа с условными конструкциями.
Основы написания кода.
Понимание принципов наследования и полиморфизма.

Плюсы:

Подача информации с юмором.
Есть наглядные примеры.
Полезный материал по теме.

Минусы:

Не обнаружено.

14. «‎C# Базовый» от ITVDN

Пройти курс

Длительность: 18 видеоуроков продолжительностью от 10 минут до 3-х часов.

Формат обучения: просмотр видеозаписей без обратной связи.

Программа обучения: курс посвящён синтаксису и семантике языка C#, а также основам объектно-ориентированного программирования. Программа рассчитана на студентов и начинающих программистов.

Что узнаете:

Концепция ООП.
Что такое классы и объекты в C#.
Наследование и полиморфизм в C#.
Как использовать абстрактные классы и интерфейсы.
Что такое структуры в C#.
Принципы обработки исключений.
Основы LINQ.

Плюсы:

Хорошее качество видео.
Опытный лектор.
Актуальная и полезная информация.
Интересное изложение материала.
Качественные наглядные примеры.

Минусы:

Не обнаружено.

15. «Unity 5 C#‎» от itProger

Пройти курс

Длительность: 9 видеоуроков продолжительностью 5-15 минут.

Формат обучения: самостоятельный просмотр уроков без обратной связи.

Программа обучения: курс рассчитан на новичков, и посвящён программированию на языке C# под Unity 5. Программа не включает основы языка, поэтому для успешного прохождения желательно базовое понимание C#.

Что узнаете:

Основные функции для создания игр на Unity.
Как использовать переменные.
Как создавать объекты с помощью скриптов.
Принципы использования функции GameObject.Find.

Плюсы:

Сжатый, но информативный курс.
Простое изложение материала.
Актуальная и полезная информация.

Минусы:

Многие моменты покажутся сложными без базового понимания программирования.

16. «Курс C# Base‎» от Георгия Могелашвили

Пройти курс

Длительность: 13 видеозаписей продолжительностью от 10 минут до 1,5 часов.

Формат обучения: самостоятельный просмотр видео и написание программ по инструкции.

Программа обучения: курс рассчитан на тех, кто хочет перейти на C#, но не знает, с чего начать. Понадобится установка рабочего ПО.

Что узнаете:

Основы языка C#.
Базовый синтаксис.
Переменные, ветвление, циклы.
Что такое объекты и классы.
Основы работы с консолью и файлами.
Что такое наследование и полиморфизм.
Массивы и коллекции.
Основы работы с XML.
Основы SQL.

Плюсы:

Полезная и актуальная информация.
Подача материала лёгким языком.
Дополнение теории презентациями.
Возможность попрактиковаться в написании простых программ.

Минусы:

Не обнаружено.

Оцените автора

Как научиться машинному обучению с нуля [Руководство 2023]

В этой статье

Что такое машинное обучение?
Зачем изучать машинное обучение?
Чем занимается инженер по машинному обучению?
Изучите машинное обучение за 9 простых шагов
Можете ли вы научиться машинному обучению самостоятельно?
Часто задаваемые вопросы по машинному обучению

Карьера в области машинного обучения и обработки данных в последние годы резко возросла. В частности, машинное обучение — это процветающая и быстро развивающаяся область, предлагающая огромные возможности для развития. Недавний отчет Indeed показал, что рабочие места в сфере машинного обучения (ML) опережают все остальные по зарплате, спросу и росту.

Отчет That Indeed также показал, что спрос на инженеров по машинному обучению вырос на ошеломляющие 344% при средней базовой зарплате в 146 085 долларов. Независимо от того, хотите ли вы создавать алгоритмы машинного обучения в качестве разработчика или добавить возможности обработки данных в свой набор инструментов для бизнес-анализа, правильные навыки машинного обучения могут полностью изменить вашу карьеру.

Машинное обучение также является ключевым компонентом наиболее бурно развивающихся сегодня областей, включая большие данные, предиктивную аналитику, интеллектуальный анализ данных и вычислительную статистику.

Если вас интересуют данные, автоматизация и алгоритмы, то машинное обучение — это достойный выбор карьеры. Одним из наиболее привлекательных аспектов машинного обучения является то, что вы осваиваете навыки намного быстрее, чем вы думаете. Все, что вам нужно для начала, — это твердые исследовательские навыки и базовое понимание статистики и языков программирования. Люди со всевозможным уникальным опытом, знаниями и опытом могут настраивать свои пути обучения машинному обучению.

Со временем, по мере роста вашего набора навыков, вы сможете воспользоваться преимуществами высокого спроса и низкого предложения в отрасли. У вас также будет возможность перейти к более специализированным профессиям, таким как ученый по обработке естественного языка (NLP), дизайнер машинного обучения, ориентированный на человека, или разработчик бизнес-аналитики.

Это руководство поможет вам построить собственную карьеру в области машинного обучения на пути к увлекательному миру искусственного интеллекта (ИИ).

Что такое машинное обучение?

Термин «машинное обучение» был впервые введен пионером ИИ Артуром Сэмюэлем, который определил машинное обучение как «область исследования, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования».

Проще говоря, машинное обучение учит машины учиться на собственном опыте, а не программировать их для конкретных задач. Это захватывающее сочетание статистики и информатики позволяет машинам независимо идентифицировать закономерности в данных.

Машины обучены анализировать большие объемы данных с помощью различных моделей и алгоритмов машинного обучения. Четыре основных подхода классического машинного обучения:

Обучение с учителем
Обучение без учителя
Полуконтролируемое обучение
Обучение с подкреплением

Инженеры по машинному обучению выбирают свой конкретный алгоритм машинного обучения в зависимости от типа доступных данных и проблемы, которую они пытаются решить. По мере того как машины анализируют все больше и больше данных, они становятся «умнее» и могут адаптироваться к новым задачам и задачам. Это имитирует то, как люди учатся естественным образом — постепенно наращивая навыки и повышая точность.

Хотя машинное обучение и искусственный интеллект вызывали интерес на протяжении десятилетий, теперь у нас есть технология, позволяющая полностью реализовать их приложения. Самоуправляемые автомобили, автоматизированные чаты, системы распознавания речи и даже рекомендации по потоковому видео — все они используют процессы машинного обучения.

Зачем изучать машинное обучение?

Машинное обучение — это навык будущего. Современные ведущие компании, в том числе Facebook, Google и Uber, сделали машинное обучение центральной частью своей деятельности. А в связи со стремительным ростом спроса на специалистов по машинному обучению отрасль сталкивается с серьезной нехваткой навыков.

Понимание машинного обучения практически гарантирует вам надежную и прибыльную карьеру в технологической отрасли. Обладая обширным набором навыков машинного обучения, вы можете принести большую пользу своему работодателю и повысить свою актуальность на рынке труда.

Экспоненциальный рост отрасли также означает, что у вас будет свобода работать в отрасли по вашему выбору. Всемирный экономический форум недавно заявил, что «ИИ, машинное обучение и автоматизация обеспечат создание 97 миллионов новых рабочих мест к 2025 году». По мере того, как все больше компаний используют возможности машинного обучения, средняя базовая зарплата инженера по машинному обучению в ближайшие годы будет только расти.

Машинное обучение является ключом к решению некоторых из самых серьезных проблем цифровой эпохи. Машинное обучение может помочь преодолеть критические проблемы в банковском деле и личных финансах, диагностике здравоохранения, распознавании изображений и речи и предотвращении мошенничества. Решения этих проблем помогут людям и компаниям процветать, а вклад в такой значительный прогресс также создает чувство большого личного удовлетворения.

Уникальное сочетание инженерии, исследований и бизнес-приложений также означает, что машинное обучение может быть невероятно увлекательным! Это динамичная сфера, предлагающая множество возможностей для роста. Если вам нравится решать интересные задачи и находить инновационные решения, вы получите удовольствие от каждой минуты практического обучения и практики, необходимых для изучения машинного обучения.

Чем занимается инженер по машинному обучению?

Ежедневно инженеры машинного обучения проектируют, разрабатывают, тестируют и внедряют алгоритмы машинного обучения. Инженеры по машинному обучению используют такие языки программирования, как Python, Scala и Java, для выполнения задач и автоматизации процессов. Они используют статистические навыки и навыки программирования для создания и обучения моделей машинного обучения. Конечной целью инженера по машинному обучению является разработка самообучающихся приложений, которые будут точными и эффективными.

Основные обязанности инженера по машинному обучению включают:

Изучение сложных компьютерных архитектур, структур данных и алгоритмов
Работа с инженерами по данным для разработки систем машинного обучения
Управление инфраструктурой, данными и конвейерами моделей
Обеспечение точности наборов данных и методов представления данных
Анализ больших составных наборов данных для выявления закономерностей и извлечения информации
Разработка алгоритмов на основе процедур статистического моделирования
Создание и поддержка масштабируемых решений машинного обучения в производственной среде
Отображение сквозного понимания стратегий моделирования и оценки данных
Поддерживайте связь с заинтересованными сторонами и объясняйте сложные процессы людям, не являющимся экспертами в области программирования
Будьте в курсе лучших практик и разработок в этой области

Как следует из объема работы, инженер машинного обучения должен владеть несколькими аналитическими областями. В дополнение к проверенным математическим навыкам и навыкам программирования вам также потребуется развить выдающиеся способности решения проблем.

Изучите машинное обучение за 9 простых шагов

Изучите предпосылки
Изучите теорию машинного обучения от А до Я
Глубокое погружение в основные темы
Работа над проектами
Учитесь и работайте с различными инструментами машинного обучения
Изучение алгоритмов машинного обучения с нуля
Выберите курс машинного обучения
Подать заявку на стажировку
Обеспечить работу

1. Изучите предварительные условия

Прежде чем вы сможете изучить теорию и приложения машинного обучения, вам сначала необходимо понять его наиболее важные концепции. Эта основа поможет вам быстрее изучить принципы машинного обучения, создав систематический путь обучения.

Программирование

Все алгоритмы машинного обучения реализуются с помощью кода. Поэтому навыки программирования на Python, R, Bash или Java являются обязательными для любого начинающего инженера по машинному обучению. В последние годы Python стал самым популярным языком программирования, особенно среди начинающих. Он имеет простой синтаксис, обширные встроенные функции, наиболее поддерживаемые библиотеки и широкую поддержку пакетов.

Если у вас нет опыта программирования, начальный или ускоренный курс Python — лучший способ начать работу с ML. После того, как вы освоите его основные функции, вам нужно будет научиться извлекать, обрабатывать и анализировать данные. В большинстве курсов по машинному обучению и науке о данных есть раздел, посвященный эффективному анализу данных.

Статистика и вероятность

Поскольку инженеры по машинному обучению работают почти исключительно с данными и их прогнозами, и статистика, и вероятность являются фундаментальными темами в области машинного обучения. Все решения, основанные на данных, в конечном итоге принимаются на основе вероятностей возникновения сложных событий. А описательная статистика позволяет преобразовывать необработанные данные в значимую информацию, которая используется для проектирования и разработки алгоритмов машинного обучения.

Вместе статистика и вероятность включают в себя все показатели и методы, необходимые для оценки взаимосвязей между распределениями данных. Глубокое знание этих предметов дает вам интуитивное понимание регрессионных моделей, построенных на частотной статистической теории (для небольших наборов данных) или современной теории машинного обучения (для больших наборов данных).

Математика

Линейная алгебра и исчисление являются неотъемлемой частью машинного обучения. Алгоритмы, используемые для работы с наборами данных, построены на основе линейной алгебры, в частности векторных пространств и матричных операций. Линейная алгебра также охватывает важные понятия, такие как линейные преобразования, тензор и тензорный ранг, обозначения и умножение матриц.

В то время как всем начинающим инженерам машинного обучения необходимо базовое понимание исчисления, для продвинутых проектов требуются более глубокие концепции. Если вы только начинаете, вы можете подождать, чтобы изучить некоторые из более сложных тем исчисления. В любом случае вам, безусловно, потребуется усвоить ключевые концепции исчисления, такие как градиент и наклон, интегрирование и дифференцирование, частные производные и операции с несколькими переменными.

Работа с данными

И последнее, но не менее важное: вам необходимо приобрести опыт работы с большими объемами данных. Если вы можете обрабатывать данные, вы можете значительно повысить эффективность своего кода с точки зрения потребляемой памяти и времени. Прежде чем вы сможете спроектировать или выбрать модель для анализа данных, вам необходимо очистить ваши данные (обработка данных) и оценить структуру всего набора.

Глубокое понимание функций моделирования данных поможет вам избежать ловушек и ошибок в будущем. Это также позволит вам разрабатывать лучшие и более быстрые алгоритмы, оптимизирующие обработку. Когда вы узнаете больше о характере данных и закономерностях, которые необходимо выявить, вы сможете начать экспериментировать с более продвинутыми концепциями, такими как прогнозное моделирование и аналитика.

2. Изучите теорию ML от А до Я

Планирование и сбор данных

Приступая к любому проекту ML/AI, начните с планирования типа событий, которые вы обнаруживаете, и метаданных, которые вы будете собирать. Процесс обычно начинается со сбора небольшого количества обучающих данных, которые можно использовать для проверки результатов при проверке концепции. И непрерывные (статусные) события, и дискретные (триггерные) события должны быть явно определены, прежде чем можно будет осуществлять сбор и проверку данных.

Предположения данных

Все модели машинного обучения используют определенные предположения для прогнозирования. Линейная регрессия, логистическая регрессия, дерево решений, случайный лес, KNN (K-ближайших соседей), машины опорных векторов (SVM) и все другие модели ML основаны на некоторых фундаментальных аксиомах или предположениях о природе и поведении данных. Предположения о данных обычно охватывают взаимосвязь между независимыми и зависимыми переменными, их распределение, мультиколлинеарность, автокорреляцию и выбросы.

Предварительная обработка данных

Предварительная обработка, как следует из названия, представляет собой процесс форматирования необработанных данных для обработки с помощью модели машинного обучения. Он включает в себя конкретные шаги по преобразованию или кодированию данных, чтобы их можно было легко анализировать на машине. Предварительная обработка данных повышает точность и эффективность модели машинного обучения за счет сведения к минимуму шума данных, отсутствующих значений и ошибок обработки системы или непригодных форматов. Этапы предварительной обработки также описывают соответствующее разделение набора данных на обучающие и тестовые наборы.

Познакомьтесь с другими студентами науки о данных

Mikiko Bazeley

ML Engineer на MailChimp

Read Story

Bryan Dickinson

Senior Marketing Analysit по адресу rei

Прочтите историю

Mengqin (Cassie) Gong

. Whatsapp

Читать историю

Интерпретация данных вместе с результатами модели

Интерпретация модели в машинном обучении направлена на понимание процесса принятия решений моделью. Он систематически оценивает справедливость, надежность, доверие и причинно-следственную связь результатов модели. Проще говоря, это помогает ответить на такие вопросы, как «Насколько достоверны прогнозы модели?» и «Достаточно ли они надежны, чтобы формировать основную политику и решения?» Двумя основными способами интерпретации моделей машинного обучения являются методы, зависящие от модели/независимые от модели, и методы локальной/глобальной области видимости.

Улучшение и улучшение ваших моделей

Повышение точности модели машинного обучения необходимо для общего успеха проекта. Прогнозы модели должны иметь низкий диапазон ошибок и хорошо работать с различными переменными задачи. В то время как некоторые методы позволяют более эффективно очищать и фильтровать данные, другие предлагают использовать различные стратегии для повышения производительности модели с новыми, неиспользованными данными. Такие методы, как перекрестная проверка, проектирование признаков и настройка алгоритмов/гиперпараметров, являются популярными средствами повышения точности модели.

Вклад в ценность для бизнеса

Когда вы создаете модели машинного обучения для клиента или работодателя, производительность модели прямо пропорциональна потраченным деньгам. Решения, основанные на неточной модели, могут быть очень дорогостоящими для организаций. Помимо финансовых потерь, модель с низкой точностью может привести к разрушительным ошибкам, таким как неправильный медицинский диагноз. По этим причинам инженерам машинного обучения крайне важно понимать с точки зрения бизнеса ценность правильных прогнозов и стоимость неверных.

3. Глубокое погружение в основные темы

Как только вы усвоите основные концепции, вы начнете понимать возможности и аргументацию моделей машинного обучения. Последний шаг, прежде чем вы сможете внести свой вклад в сообщество ML/AI, — получить полное представление о последовательности операций в науке о данных. Это поможет вам понять, как конвейеры данных, машинного обучения и программного кода взаимодействуют друг с другом для создания законченного продукта.

Практический рабочий процесс машинного обучения

Строго говоря, конвейер машинного обучения начинается с чистых, отфильтрованных данных, оптимизированных для анализа ML. На практике инженеры машинного обучения также тратят значительное количество времени на обработку данных, чтобы гарантировать, что неполные или зашумленные данные не повредят точности модели. После того, как данные были должным образом разделены на обучающие и тестовые наборы, можно создать предварительный код для модели. Это включает разработку моделей, оценку и упаковку.

Используя определенные показатели производительности, такие как точность и полнота, шаг оценки модели определяет выбор модели. По мере того, как модель со временем обучается и совершенствуется, стадия «прототипа» процесса завершается. Затем рабочий процесс переходит на этап «производства», где модель развертывается. Заключительный этап заключается в измерении производительности модели путем мониторинга ее прогнозов и анализа полученных сведений.

Работа с реальными наборами данных

Независимо от того, в какой отрасли вы планируете работать, вам потребуется практический опыт работы с реальными данными, чтобы отточить свои навыки. Все реальные данные в чем-то ошибочны, поэтому они дают прекрасную возможность узнать о типичных проблемах и решениях, связанных с манипулированием данными. Благодаря невероятному сообществу машинного обучения доступны тысячи агрегированных наборов данных с открытым исходным кодом.

Вы можете легко найти данные компьютерного зрения, данные об изменении климата, наборы биологических данных, правительственные базы данных, географические/геопространственные данные и даже данные ФБР о преступлениях для использования в своем проекте. Если вы новичок в обработке данных, вы можете выбрать меньший набор данных или выбрать наиболее релевантную информацию в большем наборе данных. Убедитесь, что выбранный вами набор данных подходит для начинающих — он должен содержать данные хорошего качества, которые последовательно помечены.

Учиться всесторонне

Как и в большинстве новых областей, при изучении машинного обучения с нуля важно иметь в виду общую картину. Недостаточно просто понять основы языка программирования — вам нужно узнать о различных инструментах и пакетах, характерных для машинного обучения/науки о данных. Например, если вы изучаете Python, вам необходимо получить четкое представление об инструментах анализа данных, обработки и визуализации в pandas и NumPy.

Если вы предпочитаете учиться на ходу, а не расшифровывать алгоритмы с нуля, вам следует сосредоточиться на применении функций и алгоритмов в библиотеке scikit-learn. Затем вы можете перейти к изучению таких тем, как глубокое обучение и нейронные сети, которые являются одними из самых сложных областей в отрасли.

Продолжая диверсифицировать свой портфель и углубляться в специализации, подумайте, как ваш опыт может принести пользу организации. И рассмотрите возможность участия в системе обучения, управляемой сообществом, такой как соревновательное программирование. Это поможет вам идти в ногу с самыми востребованными навыками и последними достижениями в отрасли.

4. Работа над проектами

Работа над собственными проектами обязательна для любого начинающего инженера машинного обучения. На конкурентном рынке машинного обучения вам нужен реальный опыт, чтобы выделиться из моря кандидатов-новичков. Работодатели ищут профессионалов, которые имеют очевидный непосредственный опыт работы с инструментами и приложениями машинного обучения. Работа над независимым проектом помогает воплотить ваши теоретические знания в практический подход. Процесс проб и ошибок при разработке вашего проекта предлагает отличную кривую обучения для новичков в этой области.

Существует невероятное разнообразие проектов, которые вы можете предпринять, чтобы отточить свои навыки машинного обучения. Анализ настроений в обзорах продуктов, прогнозирование цен на акции , обнаружение объектов и даже рекомендации по музыке и фильмам — все это отличные примеры проектов машинного обучения, удобных для начинающих. Имейте в виду, что есть несколько факторов, которые необходимо учитывать, прежде чем вы сможете выбрать правильный проект для начала.

Выберите на основе ваших интересов

Хотя это может показаться очевидным или необязательным предложением, вы должны выбрать тему, которая вас действительно интересует. Когда вы начинаете работать над своим первым проектом, вы обязательно будете делать ошибки, особенно если вы начали с нуля. Эти ошибки со временем могут стать раздражающими, и вы, возможно, не сможете добиться прогресса так быстро, как надеялись. Когда это происходит, полезно иметь тему, которая вам действительно небезразлична.

Многие начинающие инженеры машинного обучения отказываются от своих проектов из-за того, насколько утомительным может быть процесс. Вы должны помнить, что обучение на основе экспериментов с различными инструментами и стратегиями является самой целью вашего первого проекта машинного обучения. Потратьте некоторое время на изучение различных вариантов проекта, их наборов данных и прогнозов, которые они позволяют. Затем выберите проект, который увлечет вас созданием модели для его базовых прогнозов.

Работа над базовыми проектами

Не стоит недооценивать опыт, необходимый для завершения проекта машинного обучения. Даже после того, как вы освоите основы, вам придется пройти немало проб и ошибок, прежде чем вы сможете разработать четкий план. Поэтому важно выбрать проект, который соответствует вашим навыкам и возможностям. Создание моделей для чат-ботов, распознавания изображений или цен на жилье считается проектами начального уровня, а модели, созданные с помощью глубокого обучения, прогрессивного ИИ или нейронных сетей, — продвинутыми проектами машинного обучения.

Как новичок, вы всегда должны начинать с относительно простого проекта, который позволит вам расширить свой набор навыков. Не выбирайте более сложный проект только потому, что он может лучше смотреться в вашем портфолио. Вы всегда можете перейти к более сложным темам после того, как у вас за плечами будет несколько элементарных проектов. Если вы чувствуете себя достаточно уверенно в своем понимании проекта для начинающих, вы можете попробовать проекты среднего уровня, включая анализ потребительской корзины, суммирование текста с обработкой естественного языка, механизм рекомендации фильмов или интеллектуальный анализ текста.

Создание проектов с добавленной стоимостью

Чтобы создать проект, добавляющий реальную ценность экосистеме машинного обучения и вашему портфолио, вам необходимо сосредоточиться на его влиянии на бизнес. Начните с оценки того, как ваша модель, как ожидается, повлияет на эффективность бизнеса и какие действенные показатели вам необходимо оптимизировать. На начальных этапах вы должны стремиться создать минимально жизнеспособный продукт (MVP). MVP — это продукт, который имеет достаточно базовых функций для развертывания. Затем обратную связь от системы можно использовать для повышения точности и добавления функций.

Имейте в виду, что даже первая итерация MVP должна добавить некоторую ценность, ожидаемую от окончательной модели. Если MVP не показывает надежды на создание желаемой ценности, вам нужно будет изменить стратегию обработки данных и/или конвейера машинного обучения. Пока вы находитесь на правильном пути с первой итерацией, ранний переход к стадии производства поможет вам быстро улучшить вашу модель. Простая, точная и интерпретируемая модель всегда лучше для вашего резюме, чем загадочный проект, который не может принести реальную пользу.

Вот несколько идей, которые помогут вам начать работу над проектом машинного обучения. Это руководство охватывает варианты из широкого круга различных предметов, от начального до продвинутого уровня сложности.

5. Учитесь и работайте с различными инструментами машинного обучения

Сегодня на рынке доступно невероятное разнообразие инструментов и пакетов машинного обучения. От сбора и подготовки данных до построения модели и развертывания приложений возможные комбинации практически безграничны. Как новичок, лучше всего использовать проверенное программное обеспечение и пакеты с проверенными возможностями. Конечно, выбор инструментов также будет зависеть от типа модели и прогноза, которые вы пытаетесь создать. Но существует целый ряд проверенных инструментов, которые исключительно хорошо работают в подавляющем большинстве случаев.

Некоторые из самых популярных инструментов ML/AI, которым доверяют опытные профессионалы:

TensorFlow
Авто-ВЕКА
НОЖ
Google Cloud AutoML
БигМЛ
Scikit-Learn
Студия машинного обучения Azure
Машинное обучение Amazon (AML)
Аккорд. NET

Многие из этих инструментов поставляются с передовыми платформами прогнозного анализа и даже предварительно обученными моделями, на которых можно основываться. Работа с различными инструментами и средами даст вам более глубокое понимание методов, используемых для оптимизации конкретных приложений.

6. Изучение алгоритмов машинного обучения с нуля

На этом этапе у вас будет опыт, необходимый для понимания общей реализации алгоритмов машинного обучения. Но вам все равно нужно вникнуть в работу отдельных алгоритмов, прежде чем вы сможете по-настоящему освоить машинное обучение. Самые подробные объяснения, скорее всего, будут включать сложную математику. Если вам не нравятся математические описания, вы можете придерживаться пошаговых руководств, написанных на Python, R или любом другом языке программирования.

К концу обучения вы будете понимать методы машинного обучения, используемые для загрузки и подготовки данных, оценки навыков моделирования и реализации набора линейных, нелинейных и ансамблевых алгоритмов.

В идеале вы должны охватить весь спектр тем, таких как масштабирование данных, базовые модели, набор тестов алгоритмов, линейная регрессия, логистическая регрессия, KNN и агрегация начальной загрузки.

7. Выберите курс машинного обучения

Следование структурированной программе или курсу — один из лучших способов изучения машинного обучения с нуля. Высокий спрос в отрасли означает, что доступны сотни очных и онлайн-курсов. Вы можете выбрать курс ML/AI на любом этапе вашего учебного процесса. Курсы могут помочь вам набрать обороты, когда вы только начинаете, или помочь вам отточить определенные навыки в более сложных темах.

Вы должны стремиться выбрать курс с современной учебной программой и фокусом на востребованных навыках. Прежде чем принимать решение, следует принять во внимание и другие факторы, такие как поддержка сообщества и наставников, а также возможность работать над портфолио проектов.

8. Подать заявку на стажировку

Последним шагом перед подачей заявки на работу в сфере машинного обучения является получение стажировки. Работодатели и менеджеры по найму всегда отдают предпочтение кандидатам, которые ранее проходили стажировку в сфере машинного обучения. Это возможность наладить связи через нетворкинг и получить знания об отрасли изнутри.

Попробуйте подать заявку на стажировку в отрасли, в которой вы хотели бы работать. Неизбирательная подача заявок на любые и все открытые вакансии приведет только к большему количеству отказов. Вы должны привести свое профессиональное резюме и портфолио в соответствие с ролью, на которую вы претендуете. Вы можете найти стажировки по машинному обучению, посетив специальные веб-сайты, такие как LetsIntern, Internshala и AngelList, или связавшись напрямую с компаниями.

9. Наймите работу

Перед тем, как начать рассылку заявлений, найдите время, чтобы просмотреть навыки и квалификацию, указанные в описании работы. Это даст вам четкое представление о том, что ищут работодатели в отрасли.

Убедитесь, что вы можете продемонстрировать свое понимание теоретических и технических аспектов проектов машинного обучения и больших систем. Присутствие на веб-сайтах сообщества, таких как Kaggle и GitHub, также поможет вам в налаживании связей и создании привлекательного портфолио. Если у вас есть опыт преобразования бизнес-задачи в систему машинного обучения, вы готовы связаться с рекрутерами ML!

Можно ли научиться машинному обучению самостоятельно?

Абсолютно. Хотя длинный список навыков и инструментов машинного обучения может показаться ошеломляющим, определенно можно изучить машинное обучение самостоятельно. Благодаря огромному количеству бесплатных и платных ресурсов, доступных в Интернете, вы можете самостоятельно лучше понять машинное обучение. Помните, что переход от основ линейной алгебры, которые являются обязательным требованием для инженеров машинного обучения и специалистов по обработке и анализу данных, до алгоритмов глубокого обучения займет некоторое время, так что продолжайте идти, и в конце концов вы получите карьеру своей мечты в области машинного обучения и искусственного интеллекта.

Часто задаваемые вопросы по машинному обучению

Сколько месяцев потребуется для изучения машинного обучения?

Это зависит от того, что вы уже знаете и сколько времени вы можете посвятить изучению машинного обучения. Если у вас есть опыт работы в области разработки программного обеспечения или науки о данных, вы можете рассчитывать на то, что через шесть месяцев будете готовы к карьере.

Может ли первокурсник научиться машинному обучению?

Да! Существуют тысячи учебных онлайн-ресурсов, таких как Gentle Introduction to Machine Learning, которые разработаны специально для новичков и новичков. Даже если у вас нет опыта программирования, вы можете начать с малого и перейти к алгоритмам и их реализации.

Хорошо ли окупается машинное обучение?

По состоянию на январь 2022 года средняя базовая зарплата инженера машинного обучения в США составляет 132 621 доллар США. Это намного выше, чем средний заработок по стране в размере 51 168 долларов. В целом должности машинного обучения оплачиваются очень хорошо, и ожидается, что зарплата будет только расти по мере того, как влияние машинного обучения продолжает расти.

Раз уж вы здесь… Вы будущий инженер данных? Узнайте с помощью нашего бесплатного руководства, чем на самом деле занимается инженер данных делает. Когда вы будете готовы составить резюме, которое заставит менеджеров по найму растаять, присоединяйтесь к нашему учебному курсу Data Engineer Bootcamp в партнерстве с инженерной школой McKelvey Вашингтонского университета в Сент-Луисе.

Скретч Уровень 1: Game Superstar

4.7 (296 оценок)

Снято 2594 учениками

Познакомьте своего ребенка с программированием! Scratch — это удобный для детей язык программирования, основанный на блоках и визуальный (как виртуальные LEGO). Дети изучат основы программирования и CS, создавая игры, в которые они смогут играть и делиться ими с друзьями.

Private 1: 1
Формат: Возраст 8-11
Учащиеся

. изучить основы кодирования с использованием языка MIT Scratch. Ваш ученик будет работать один на один с инструктором Juni над созданием игр, которые продемонстрируют его творческий потенциал и идеи. Это идеальный курс для новичков в программировании! Выставление счетов Выставление счетов как 275 долларов США в месяц 4 занятия в месяц × 68,75 долларов США за занятие Первое занятие бесплатно! 4 занятия в месяц × $68,75 за занятие Первое занятие бесплатно! Отмена в любое время Расписание занятий Индивидуальные занятия длятся 50 минут и могут быть запланированы в любое время с понедельника по воскресенье с 7:00 до 19:00 по тихоокеанскому времени. Чтобы начать, выберите «Попробовать бесплатное занятие», чтобы зарегистрироваться. Затем наша команда подберет вас и настроит ваш первый класс! Продолжительность курса 4-6 месяцев Урок 50 минут ОБУЧЕНИЯ ЦЕЛИ .

Изучение с с нуля: Привет, Мир! | C# | CodeBasics

С чего начать изучение программирования с нуля

Как выбрать язык для изучения

С чего начать обучение

На что обращать внимание при выборе курсов

Полезные ресурсы для самообразования

Что посмотреть

Что почитать

Где пообщаться

ТОП-16 бесплатных курсов по C# [2023] для начинающих с нуля

1. «‎Уроки C#» от itProger

Бесплатный вебинар «Как зарабатывать 150 000+ ₽ в месяц на создании сайтов и приложений» от Code Breakers

2. «Основы C#‎» от LoftSchool

3. «‎Windows Forms C#» от itProger

4. «Программирование на C#‎» от Stepik

5. «C#‎» от «Академии IT‎»

6. «‎C# от новичка к профессионалу» от SimpleCode

7. «‎Полный курс C Sharp» от Code Blog

8. «‎Видеокурс по языку программирования C#» от Евгения Попова

9. «Курс по C# для Unity3D‎» от AndroidHelper

10. «Введение в C#‎» от Brainoteka Light

11. «‎Введение в ASP.NET MVC» от Brainoteka Light

12. «Уроки C#‎» от YouTube-канала «XpucT»

13. «‎C# уроки для маленьких и тупых» от Extreme Code

14. «‎C# Базовый» от ITVDN

15. «Unity 5 C#‎» от itProger

16. «Курс C# Base‎» от Георгия Могелашвили

Как научиться машинному обучению с нуля [Руководство 2023]

Познакомьтесь с другими студентами науки о данных

Скретч Уровень 1: Game Superstar

Выставление счетов

Выставление счетов как

275 долларов США в месяц

Расписание занятий

ОБУЧЕНИЯ ЦЕЛИ

.

Scratch-2: Я знаю, как добавить спрайт в проект в Scratch

Scratch-3: Я знаю, как добавить фон в проект в Scratch

Слушатели мероприятий

Events-1: Я знаю, что слушатель соревнований

Events-2: Я знаю, как начать проект на скретч

8. 3: Я могу определить, какой прослушиватель событий использовать для создания определенного вывода в Scratch

События-4: Я могу изменять значения блоков событий в Scratch в соответствии со своими потребностями

Ручка с прослушивателями событий

Перо-1: я знаю, что такое инструмент пера в Scratch и как добавить его в свои проекты

Перо-3: я могу успешно изменить цвет пера в Scratch

Перо-4: я могу правильно использовать блок «стереть все» в Scratch

Циклы-1: я понимаю, почему повторяющийся код необходим для создания определенного вывода

Циклы-2: я знаю, что такое цикл и когда использовать цикл в моем коде

Циклы-4: я могу вычислить, сколько раз мой блок «повторить» в Scratch должен повторяться, чтобы создать определенный вывод

Циклы-5: я могу правильно использовать блок «навсегда» в Scratch

Условные

Условные операторы-1: я знаю, что такое условный оператор

Условные операторы-2: я могу успешно использовать блоки «если, то» в Scratch, включая добавление блоков условий

2 Условия -3: Я знаю, как и почему мы используем блок «навсегда» в Scratch для постоянной проверки условия

Условные выражения-4: Я знаю, что такое оператор «else»

Conditionals-5: я знаю, как правильно использовать блок if/then/else в Scratch

Координаты-2: я могу правильно использовать блок «изменить x/y на __» в Scratch

Координаты-3: я могу правильно использовать блок «перейти к случайной позиции» в Scratch

Переменные

Переменные-1: я знаю, что такое переменная и когда использовать переменную в моем коде

Переменная-2: я могу создать переменную в Scratch : я могу правильно использовать блок «изменить переменную на __» в Scratch

Переменные-4: я могу использовать переменную в условном выражении в Scratch

Переменные-5: я понимаю, почему я должен сбрасывать переменные в Scratch каждый раз, когда проект запускается

Переменные-6: я могу правильно использовать блок «установить переменную в __» в Scratch

Рассылка сообщений

Широковещательная рассылка-2: я могу передать сообщение в Scratch

Широковещательная передача-3: я могу получить сообщение, переданное в Scratch all» корректно блокируется в Scratch

Пользовательский ввод

Ввод-1: я знаю, что такое пользовательский ввод, и понимаю, когда я буду использовать пользовательский ввод в своих проектах

Ввод-2: я могу использовать » правильно блокировать в Scratch

Ввод-3: я знаю, как сделать ввод пользователя видимым для него в Scratch

Ввод-4: я понимаю, что каждый раз, когда я получаю ввод пользователя в Scratch, он заменяет то, что было ранее сохранено

Ввод-5: я могу сохранить пользовательский ввод в переменных в Scratch, чтобы получить к нему доступ позже в проекте

Привычки компьютерных наук

Я соответствующим образом и часто тестирует свой код

Я могу независимо отладки.

Радостное сотрудничество

Безграничное любопытство

Проворная решимость