Python完成した大ヒット映画の無料表示アドレスPythonブロックバスター映画オンラインプレイリンク

完全なプロジェクトプラクティスを視聴してPythonスキルを向上させたい学習者にとって、高品質の無料の「完成」ビデオリソースを見つけることが重要です。この記事では、いくつかのトップオンラインプラットフォームをまとめました。これにより、多数の無料のPythonプロジェクトベースの教育ビデオが提供されます。これにより、理論的知識を実用的な能力に変え、エントリーから習得への飛躍を実現できます。

1。Bilibili（B Site） - 国内開発者の宝物図書館

Bilibiliはエンターテイメントコミュニティであるだけでなく、中国のトップフリーラーニングプラットフォームの1つでもあり、特にプログラミングの分野でもあります。完全なPythonプロジェクトビデオを探している開発者にとって、「B Station」が最初の選択肢です。

1.大規模なリソース：「Python Project Practice」や「Python Finfigned Products」などのキーワードを検索すると、データ分析、Web開発（Django/Flask）、Crawlers、自動化されたオフィス、人工知能まで、さまざまなタイプの完全なプロジェクト教育ビデオを見つけることができます。

2。高品質のホスト：多くの有名な教育機関（ダークホースプログラマー、シャンシリコンバレーなど）および個々の開発者（Codesheepなど）は、無料のシステムコースをリリースし、品質は有料コンテンツに匹敵します。

3。インタラクティブな学習：弾幕とコメントセクションは、学習とコミュニケーションに満ちています。問題に遭遇すると、他の人と簡単に話し合うことができ、学習雰囲気は強いです。

2。YouTube-グローバルな観点からのトップチュートリアル

世界最大のビデオプラットフォームとして、YouTubeは世界トップのPython教育コンテンツクリエイターを集め、最先端のテクノロジーと高品質のプロジェクトチュートリアルを取得するのに最適な場所です。

1。権威あるチャンネル：FreeCodecamp.orgチャンネルは、「Pythonの学習 - 初心者向けフルコース[チュートリアル]」やさまざまなアプリケーションクローニングプロジェクトなど、10時間以上にわたって「フル機能的な」プロジェクトコースを公開することがよくあります。ビデオは完全な「完成品」です。

2。詳細な実践：Corey Schafer、Tech With Timなどのブロガーは、明確な説明と詳細なプロジェクトの実践で知られています。彼らのプレイリストは通常、大規模なプロジェクトを中心に展開し、ゼロから1に連れて行ってアプリケーションを構築します。

3。多様化された選択：ゲーム開発（PYGAME）、データサイエンス（PANDAS、MATPLOTLIB）、または機械学習（TensorFlow、Pytorch）を学びたいかどうかにかかわらず、対応する完全なプロジェクトビデオを見つけることができます。

3。MOOCプラットフォーム（Coursera、EDX） - 体系的な学術的実践

より体系的で構造化された学習体験を追求している場合、トップMOOC（大規模なオープンオンラインコース）プラットフォームが理想的です。

1。無料リスニング：CourseraやEDX（ミシガン大学やハーバード大学など）の多くのトップ大学でのPythonコースは、無料のリスニング（監査）モードを提供しています。証明書を取得することはできませんが、多くのプロジェクトガイダンスと実用的なリンクを含むすべての教育ビデオを視聴できます。

2。プロジェクトオリエンテーション：これらのコースは通常、1つ以上のコアプロジェクトを使用してプロセス全体で実行され、理論を学習した直後に練習し、独自の「完成品」を作成できます。たとえば、ミシガン大学の「Python for Everybody」Courseraの特別コース。

3。品質保証：コースのコンテンツは、学者と業界の専門家によって設計されており、学術的な厳格さと業界の実用性の両方があります。

IV。 Github-最終的な「完成品」のソースコードの聖地

GithubはビデオWebサイトではありませんが、すべての「完成」コードの最終的な目的地です。ビデオ学習と組み合わせて、GitHubを使用すると、学習効果が2倍になります。

1.ソースコードの取得：BとYouTubeのほとんどすべてのプロジェクトチュートリアルは、サポートするGithubリポジトリリンクを提供するため、学習、デバッグ、変更のための完全なソースコードを簡単に取得できます。

2。新しいプロジェクトの発見：Githubのトレンドまたは検索機能を通じて、無数の優れたオープンソースPythonプロジェクトを発見できます。これらの「完成した」コードを読むことは、プログラミング思考とアーキテクチャ機能を改善する最良の方法の1つです。

3.学習パス：多くのプロジェクト倉庫のREADMEファイル自体は優れたチュートリアルであり、プロジェクトの背景、テクノロジースタック、および実行方法を説明し、学習結果をテストするための試金石です。

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