Значення курсу програмування Python

Я розглядаю можливість покращити свої навички програмування, пройшовши курс геопроцесору пітона через ESRI. Перш ніж розлучитися з здоровенним реєстраційним внеском, я хотів би отримати Вашу думку про значення 24 годин програмування пітона на чолі з інструкторами. Мене насамперед цікавить вивчення наступного:

• Для тих із вас, хто пройшов такий курс, ви пішли з відповідними навичками чи більше теоретичними знаннями?
• Для тих з вас, хто нещодавно був на ринку праці, чи вважали ви, що роботодавці сприятливо ставляться до такого класу, як цей у резюме?
• Для роботодавців чи справді важливий такий спеціальний курс, чи більшість аналітиків / спеціалістів з ГІС самостійно навчаються програмуванню пітона?

Я вважаю, що будь-який курс, який ви маєте у своєму резюме, не може бути поганою справою. Ваша ініціатива пройти курс на підвищення знань може розглядатися лише як позитивна річ для потенційних роботодавців.

Я не можу говорити про значення курсу ESRI, але, мабуть, це буде якісно. Однак вона буде зосереджена на впровадженні пітона в середовищі ArcGIS. Це не навчить вас методикам найкращого програмування, які ви здобудете через університетський курс. Ви, швидше за все, отримаєте знання про те, як реалізувати завдання, які допоможуть вам у вашому робочому середовищі.

Я рекомендую почитати на Python і практикувати якомога більше до курсу, щоб отримати максимальну користь від нього.

Ось хороше джерело, яке допомогло мені засвоїти основи Python. Деякі інші джерела, які допоможуть вам знайти тут:

• http://www.python.org/
• http://docs.python.org/tutorial/index.html
• http://www.tutorialspoint.com/python/
• http://en.wikibooks.org/wiki/Python_Programming

EDIT: Якщо ви можете змусити свого поточного роботодавця заплатити за курс, тим краще.

Удачі.

Я взяв платний курс через служби геопросторового навчання, але все так багато не взяв. Як правило, просто: введіть це, введіть це.

Курс, який насправді змусив мене пройти курс Python через магістерську програму ГІС штату Пенн. Це безкоштовно , якісно, ​​і це змушує задуматися. Вони дають вам кілька вправ для роботи. Рішення включаються через код та відео.

Курс зосереджений на аркпії (ArcGIS). Якщо це програмне забезпечення, яке ви використовуєте, я настійно рекомендую курс.

NC State пропонує курс програмування і в магістерській програмі GIS. Він детальніше описується, ніж курс штату Пенн на вбудовані модулі / мову Python в цілому. Існує і певна специфіка аркпії.

До точки зору @WolfOdrade програма MIT Computer Science пропонує свій курс " Вступ до Com Sci & Programming" (на Python!) Під ліцензією відкритого програмного забезпечення. Курс охоплює всі основи типів, циклів, структур управління тощо, без ухилу до будь-якого API.

Окрім (потенційного) підвищення працездатності, я думаю, навчитися використовувати python - це завжди хороша ідея. Це робить ваші робочі потоки відтворюваними, що дозволяє вам контролювати версії, як аналізується розвиток часу. Якщо колега запитає вас, як ви зробили те чи інше, ви можете просто підтягнути сценарій. Крім того, якщо хтось запитає вас, які етапи післяобробки змінилися за останні кілька тижнів, ви можете відповісти на це питання. Так, це важко зробити з графічним інтерфейсом.

Окрім порад Фестера, я б рекомендував отримати хороший підручник з Python та опрацювати його. У мене є початковий пітон Магнуса Лі Хетленда. Але якщо чесно, мене це не в захваті - недостатньо вправ та зразкового коду на більшій частині в порівнянні з більш орієнтованим на коледж текстом, як Big Java від Кей Хорстманна, з яким я навчав себе Java.

(як осторонь, я хотів би знайти більш орієнтований на коледж підручник Python. Якщо хтось знає про нього ...)

Сподіваюся, це допомагає.

Ще один ресурс, який ви можете подивитися і БЕЗКОШТОВНО - це текст Як мислити, як комп'ютерний вчений - http://www.openbookproject.net/thinkcs/python/english2e/ . Опрацювання цього та деяких інших ресурсів (наприклад, штат Пенн) полегшить вам клас ESRI.

чому ви не приєднаєтесь до цих курсів?

• https://www.edx.org/courses/MITx/6.00x/2012_Fall/info
• https://class.coursera.org/programming1-2012-001/lecture/index
• https://class.coursera.org/interactivepython-2012-001/lecture/index

Як і Фестер, я погоджуюся, що курс ESRI був би якісним. Однак я думаю, що як і більшість API, модель ESRI майже неможливо зрозуміти без передумови в 1) об'єктно-орієнтованому програмуванні та 2) моделях дизайну. Я говорю: «Дощова людина намагається з'ясувати незрозумілість Ху в першу чергу». Навіть досвідчені програмісти без цього досвіду матимуть майже однаковий досвід.

З будь-яким формальним навчанням у цих двох областях програмування на основі ESRI API (і майже все інше) стає досить простим без додаткової підготовки, і це база знань, яка добре передає інші налаштування.

Думаю, моя думка тут полягає в тому, що я хотів би отримати кілька курсів на рівні 100 рівнів з місцевого коледжу або щось під моїм поясом раніше, ніж що-небудь інше, або хоча б прочитати якийсь незрозумілий чудовий матеріал, опублікований на ці теми.

Я взяв цю книгу близько півтора років тому ( Python Scripting for ArcGIS ) і виявив, що це дуже добре, оскільки вона спрямована на ArcGIS. Я взяв з бібліотеки деякі інші книги Python і мені було важко відновитись до ГІС. У мене немає досвіду програмування, але ця книга була дуже корисною для вивчення основ, а також інформації, характерної для ArcGIS.

Минуло деякий час, щоб роздумувати над вправами, але це дало мені гарну основу для роботи. Я знайшов найкращий спосіб навчитися - просто вийти туди і спробувати скласти деякі сценарії. Ви впевнені, що розбираєтесь, після того, як кілька разів ударите голову в стіну!

Відредаговано, щоб додати: я взяв курс ArcPy, який був більше дискусією, ніж лекцією, і, хоча це було дещо корисно, я думаю, що вивчити це самостійно (з наставником, якщо вам пощастило натрапити на одного) - це найкращий спосіб.

Я хотів би додати, що є курси Python з Гельсінського університету, призначені для географів.

1. Вступний курс:
   • Пітон для Гео-людей - 2018
   • Пітон для гео-людей - 2017
   • Пітон для гео-людей - 2016
2. Кількісна геологія (продовження)
   • Вступ до кількісної геології
3. Більш просунутий матеріал:
   • Вступ до Python GIS - 2018
   • Автоматизація процесів ГІС - 2017
   • Автоматизація процесів ГІС - 2016