Ne pas se laisser envahir par l'apparence viellote et cheap du livre, il y a tout ce qu'il faut dedans, les exemples sont simples mais efficaces, tu lis ce bouquin, tu peux faire un petit logiciel graphique dans ton coin.
En plus, la programmation orientée objet est traitée simplement et tu peux t'y mettre en douceur.
En parallèle, j'avais aussi emprunté celui-ci, qui va un peu plus loin tout en restant accessible:
«Python3 les fondamentaux du langage» (Chazallet)
Il m'a bien fallu 3-4mois à temps plein, après mon stage de fin d'étude, en commençant par les trucs simples, puis la POO, et pour finir l'interface graphique.
Maintenant je bosse et j'ai pas retouché à mon site ni a ce petit logiciel depuis 1an...
Ensuite les stats:
Je ne sais pas quelle base tu as en math, mais avant de commencer direct le deep learning, je commencerais par me taper les bases de stats, comme tout le monde, c'est indispensable.
Je ne dis pas ça pour t'embêter, hein, mais c'est réellement obligatoire pour comprendre ce qui se dira par la suite.
J'ai toujours eu un blocage sur les stats et j'en ai parlé avec mon prof de stats qui m'a conseillé de potasser le bouquin de M. Lejeune: https://www.springer.com/la/book/9782817801568
Tout commence par les probas et stats de bases, les boules noires et blanches tirées au sort, pile ou face, toussatoussa.
Ensuite vient la notion à mon sens la plus essentiel des stats sur laquelle tout repose ensuite: la notion d'estimateur.
Après, les modèles linéaires gaussiens etc.
Si tu en es là, les moocs fun cités plus haut et les différents livres qui y sont consacrés te donneront de bonnes bases pour commencer.
Sinon, franchement, ne néglige pas tes bases, tu y passera peut-être un ou deux ans minimum, mais tu pourras t'appuyer dessus.
Si tu veux vraiment t'y mettre, as-tu pensé à (re)prendre des études?
C'est ce que j'ai fait, c'est pas évident tout les jours, mais ça vaut le coup!
Bon courage à toi (et à tous les autodidactes!)
# Livres en médiathèque
Posté par etbim . En réponse au message Des cours libres ? (Python / Maths / Deep Learning). Évalué à 1.
Perso, je suis autodidacte en python aussi, et j'ai appris presque tout mon python dans deux livres:
Le premier c'était "apprendre à programmer en python 3"
https://www.developpez.net/forums/d1534007/autres-langages/python-zope/livres/livre-apprendre-programmer-python-3-60-pages-d-exercices-corriges/
Ne pas se laisser envahir par l'apparence viellote et cheap du livre, il y a tout ce qu'il faut dedans, les exemples sont simples mais efficaces, tu lis ce bouquin, tu peux faire un petit logiciel graphique dans ton coin.
En plus, la programmation orientée objet est traitée simplement et tu peux t'y mettre en douceur.
En parallèle, j'avais aussi emprunté celui-ci, qui va un peu plus loin tout en restant accessible:
«Python3 les fondamentaux du langage» (Chazallet)
après avoir lu ça, j'ai fait mon petit logiciel libre de météo perso:
https://github.com/eiua/lumet
tu peux voir les cartes sur mon site perso:
https://etboum.fr/lumet.php
Il m'a bien fallu 3-4mois à temps plein, après mon stage de fin d'étude, en commençant par les trucs simples, puis la POO, et pour finir l'interface graphique.
Maintenant je bosse et j'ai pas retouché à mon site ni a ce petit logiciel depuis 1an...
Ensuite les stats:
Je ne sais pas quelle base tu as en math, mais avant de commencer direct le deep learning, je commencerais par me taper les bases de stats, comme tout le monde, c'est indispensable.
Je ne dis pas ça pour t'embêter, hein, mais c'est réellement obligatoire pour comprendre ce qui se dira par la suite.
J'ai toujours eu un blocage sur les stats et j'en ai parlé avec mon prof de stats qui m'a conseillé de potasser le bouquin de M. Lejeune:
https://www.springer.com/la/book/9782817801568
Tout commence par les probas et stats de bases, les boules noires et blanches tirées au sort, pile ou face, toussatoussa.
Ensuite vient la notion à mon sens la plus essentiel des stats sur laquelle tout repose ensuite: la notion d'estimateur.
Après, les modèles linéaires gaussiens etc.
Si tu en es là, les moocs fun cités plus haut et les différents livres qui y sont consacrés te donneront de bonnes bases pour commencer.
Sinon, franchement, ne néglige pas tes bases, tu y passera peut-être un ou deux ans minimum, mais tu pourras t'appuyer dessus.
Si tu veux vraiment t'y mettre, as-tu pensé à (re)prendre des études?
C'est ce que j'ai fait, c'est pas évident tout les jours, mais ça vaut le coup!
Bon courage à toi (et à tous les autodidactes!)