你看到這一篇文章的時候，或許會覺得很跳tone。部落格不是以生活輔具、分享好物為主，怎麼突然跳到完全陌生的領域來了？
如果有看「關於」的話，經營部落格的次要目標是想要分享斜槓生活。想說寫太多生活輔具相關的文章，會進入疲乏狀態XD。
所以這一次跳脫大主題，來寫一下開啟我的自學人生的大門：Python。
看到這裡就會很好奇，是要轉職工程師嗎？
應該要這麼說，我想解決問題。
因為想解決問題的方法需要機器學習這一塊有辦法做到，所以開啟了機器學習自學之路，也想藉此探索自己適不適合這個機器學習的領域。
而開啟機器學習的重要條件，那就是要會Python！
為什麼選Python？
你就會想，為什麼機器學習要選Python語言，而不是其他程式語言？
很簡單，那就是：
如果各位有聽過機器學習百日馬拉松的話，欲加入該活動者，建議要有Python基礎，會比較好入門！
同樣的，Coursera有一門夯課Neural Networks and Deep Learning（由Andrew Ng等人授課），第二週的課就已經開始用Python講解Logistic Regression諸如此類的課程。
抑或想要從事資料分析、爬蟲，Python是熱門的一項工具，從而解決大數據的問題。
基於上述因素、優勢，Python無疑是一個必備工具！
自學Python的苦惱
除了找實體課程上Python之外，「自學程式」風潮也很盛行。
因為網路普及，漸漸地有越來越多線上課程、技術部落格、程式碼存取和遠端托管的網路平台、協作平台出現等等，給予許多自學者資源！
意味著，自學這條路再也不是難事，然而自學Python的網路資源太龐大，會有幾個疑問浮現在腦海中：
- 我怎麼知道我要學的東西是完整的？
- 哪個教學架構系統比較完整？
- 要上付費的課程還是免費的網路資源來學習？
- 有問題的時候，我該怎麼辦？
這個心聲，我曾經也有過！
因為本身領域非二類組，更別說程式背景或經驗了。頂多就是有學過一點的html、CSS和Arduino，但已經忘光光，而且寫法跟Python完全不一樣。
不過也因為學了Python，對於後來又學Javascript比較快上手！
我剛開始自學Python的時候，可是不斷爬文、看教學影片、參加線上課程和共學營，才漸漸把Python這個神秘面紗一點一點揭開。
在資訊爆炸的情況下，想要找出真正較佳的線上課程或學習資源，就是必須要花不少心力不斷去試聽、爬文看評價，才能選到合適自己的課程。
正因為如此，在這篇文章中，我會分享參加過的線上課程和共學營，也會提供很棒的學習資源管道。
讓想自學Python或是想了解Python是什麼的人，可以用最短時間了解有哪些資源或課程。
自學Python相關資源
中文免費資源
彭彭的課程
這一個課程是我學Python到後期才接觸到，因為當時想學爬蟲，所以意外得知有這一個頻道。
因為先前有上過其他Python線上課程，所以這個頻道就只有看過爬蟲教學影片。雖然爬蟲教學只有兩部，但對於剛開始學爬蟲的人來說簡淺易懂。
如果要涉及更進階的話，可能還是會建議找額外課程或資源去學習。
唯客學院：Python快速入門
這是高雄Python學院創辦人Victor Gau推出的免費線上課程，只要註冊就可以免費上這個課程。
這門課除了教基本語法之外，還會有很多小練習以及簡單應用的教學，是值得參考的線上課程。
Python – 100天從新手到大師
去年的5月，這個破萬顆星專案在GitHub被列為排行第一。如果你在搜尋頁面打上「Python 100天」，第一個出現的就是這個專案！
這個專案詳細列出100天的Python學習計劃，提供每天需要掌握的學習內容、資料庫等等，還有提供公開課影片、資料等等資源可以運用。
按照步驟一天一天的學習，到最後能夠使用Django開發專案。
除此之外，還有提供許多的資源，像是準備面試考題方向。
看到這麼佛的專案，還不趕快手刀存起來就說不過去囉！
英文免費資源
說到最強大的免費線上課程，那就是非Coursera莫屬了！目前看到頗受好評兩個課程，分別為：
Python for Everybody （4.8顆/5顆星）
由University of Michigan密西根大學開的以Python為主的專項課程，裡面有5門課程。
適合初學者參與這個專項課程，將Python的內容扎實完整學起來。
但就是內容較為龐大，若以12小時為一週上這門課的話，那麼需要4個月才能完成這5門課唷！
我記得第一門課有中文字幕，之後貌似是沒有中文字幕，但有英文字幕。
如果可以接受英文轟炸下又想完整學Python的話，不要猶豫去選它吧！
Introduction to Scripting in Python（4.8顆/5顆星）
為Rice University萊斯大學開的專項課程，總共有4門課程。
雖然前面教基礎Python，後面幾門課漸漸會以數據分析、資料視覺化等等方向去教學。
內容相較於上一門課沒有那麼龐大，但仍需要付出更多時間。
若以10小時為一週上這門課的話，那麼需要2個月才能完成這4門課唷！
另外，第一門課有中文字幕，但後面就是英文字幕了。
想要之後學資料分析、資料視覺化應用的話，可以考慮選擇這一門課！
付費資源
這邊推薦的付費資源，以中文為主。
而且它有專屬討論區，讓同學有問題可以提問，老師或同學都會互相幫忙解決問題，效率也很好。
另外，他也開設了進階Python課程：Python進階課程：觀念、語法、專案、爬蟲，除了教進階語法之外，Python應用的範圍也變多。
- 單純只是想學新的語言程式
- 想投入機器學習
- 想開發網頁應用程式
- 需要做數據分析
- 想用網路爬蟲快速取得資料
- 聊天機器人
- 理財投資
還有更多……
你就可以從這個角度去找，也會比較有頭緒知道自己需要哪一種課程。
幫你點選好以Python為主的中文課程的清單，請點我：Udemy Python中文課程
Python 程式設計入門共學營 【業界資深工程師導師帶你練功】
這是我第2個學Python的線上平台課程，因為當時不知道有什麼樣的專案可以練習，也茫然無措。
剛好發現有這個共學營，就這樣開啟了約2個月時間的Python寫程式之旅。
這個相較於其他線上課程不同在於，這有點像是機器學習百日馬拉松模式。
教學內容以圖文內容、範例程式碼說明、互動程式練習、延伸閱讀以及線上繳交作業、專案實作為主。
它是每週3次發布課程內容，不要小看這個頻率，一次發佈的內容，至少需要2小時來完成作業（因為有申論題跟實作題）。
也因為這樣的模式，讓我可以打好基本功，從中累積自己寫程式的能力。
因為這個共學營不像線上課程隨時就可以上，要看主辦單位開課時間。
有興趣的話可以詢問主辦單位：HappyCoder
常見問題
通常輸出錯誤，會將錯誤原因報出來，看完還是不知所以然，最簡單的方法就是直接將輸出的錯誤提示放到Google搜尋欄，通常85%可以解決到你碰到的問題。
在搜尋頁面上，比較常見的網站會有Stack Overflow、ITREAD01.COM、GitHub、Medium、CSDN-專業IT技術社區，不要擔心走錯棚。
這些網站通常會有類似問題的文章或是討論區，讓你可以快速找到問題癥結點。
如果真的還是沒有找到問題點，不妨可以參加Python相關社群詢問他們。（記得一定要先自己查過，不要當伸手牌唷，而且要有禮貌詢問。）
至今為止，要說有關以Python入門的書籍，我只有一本：精通Python。而這本也只是我的工具書而已，大部分學習資源都來自於網路。
畢竟書籍的內容更新不比網路更新的速度，查詢資料、找尋資源、交流大多以網路為媒介居多。
所以還是會建議可以去圖書館借書（但以我的經驗都要預約排很久…），而且也會有比較多書籍可以參考。
如果說真的要有書的話，盡可能找一些有結合Python應用的書籍，學起來會比較有感覺，也比較知道要如何應用。
總結
我的Python自學之路可以說是一波三折，每一次卡關，就是爬文爬文再爬文，不行了就求助，然而這樣的學習模式似乎是自學的必經歷程！
之前有跟一位教授談學習語言程式的方法，他講的一席話讓我印象很深刻：
找到一個Topic，並把需要的工具、技能學起來才有用，不然學到所有的Python語言可能沒用上。
他又補充道：「先知道Python應用，再回頭學Python會比較有意義，也不會覺得很難！」
不要想你要全學會Python裡面的每個東西，而是要看你要弄什麼樣的專案或是想應用在什麼領域。
只要會基本的語法，其餘的就等寫程式碰到問題的時候，再去查就好了，所謂的「讀萬卷書不如行萬里路」這句話就是這麼來的吧。
以上是提供Python的學習資源，希望能夠幫助到正想學Python的朋友找到合適的資源。
希望你在自學旅途上，可以發現Python的厲害之處唷！
你有用過更棒或是更好的自學資源嗎？或是你有什麼好奇想要詢問的，都歡迎在下面留言告訴我唷！
延伸閱讀：
Icons來源：
- Icons made by Freepik from www.flaticon.com
- Icons made by Good Ware from www.flaticon.com
