8 лучших проектов с открытым исходным кодом для начинающих, которые стоит попробовать в 2022 году

Введение

Начинающие разработчики часто полагаются на онлайн-учебники и справочные материалы, чтобы заложить основы кодирования. Как и в случае любой другой формы обучения, это просто передача знаний учащемуся. Вряд ли это источник практического опыта и навыков практического применения.

Вот почему все начинающие разработчики должны участвовать в проектах, которые помогут им применить свои навыки и узнать больше в процессе. Эти проекты могут быть индивидуальными для них, чтобы проверить свои навыки, или в команде с другими разработчиками со всего мира.

Проекты с открытым исходным кодом — отличный способ для кодеров и разработчиков проверить свои силы и изучить более продвинутые методы. В проекте с открытым исходным кодом будет много участников с разным уровнем квалификации и опыта.

Каждый участник вносит свой вклад в проект в соответствии со своими возможностями, а совместные усилия приводят к достижению цели. Таким образом, это лучший способ для любого человека учиться, приобретать практический опыт и понимать, что значит работать в команде сверстников.

Присоединяйтесь к онлайн- курсу машинного обучения в ведущих университетах мира — магистерским программам, программам последипломного образования для руководителей и продвинутой сертификационной программе в области машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы ускорить свою карьеру.

Выбор проектов с открытым исходным кодом

Проекты с открытым исходным кодом доступны во многих источниках в Интернете. Каждый источник отличается в зависимости от типа контента, языков, выделенных платформ и уровней сложности, которые они предлагают.

Самый популярный репозиторий проектов — GitHub, в его списке есть проекты для всех языков, платформ и уровней сложности. Более 31 миллиона разработчиков хотят хранить свои проекты и общаться с другими программистами, и это отличное место для обучения.

Проекты с открытым исходным кодом могут различаться по размеру, объему и уровню сложности. Поэтому важно выбрать правильный проект на правильном этапе вашего развития. Кодеры начального уровня должны выбирать проекты такого уровня сложности. Вы можете найти это на GitHub, выполнив поиск проектов, отмеченных ярлыками «Начинающий» или «Хороший первый выпуск».

Вот несколько замечательных проектов и репозиториев для начинающих, желающих получить знания и практический опыт. Эти проекты пользуются большой популярностью, и в них участвуют участники разной степени квалификации, от новичка до эксперта. Важно отметить, что многие из этих проектов размещены на GitHub и содержат множество уровней проблем. Вы можете искать другие записи начального уровня, просматривая правильные теги.

1. 30 секунд кода

Это чрезвычайно полезная коллекция фрагментов JavaScript (JS), которые вы можете изучить и понять за 30 секунд или меньше. Этот проект направлен на создание коллекции качественных ресурсов как для начинающих, так и для продвинутых разработчиков JS. Начинающие разработчики могут воспользоваться этим проектом, чтобы быстро и легко понять концепции JS. Они также приветствуют новые записи, если они соблюдают формат; что код можно понять за 30 секунд или меньше.

Короче говоря, это хранилище легко усваиваемых данных, которые можно одновременно использовать для обучения и помощи новичкам. Это может быть не тот проект, в который могут внести свой вклад новички, но это все же отличное начало для людей, которые хотят понять концепции.

2. Первые вклады

Совершенно очевидно, что этот проект предназначен для пользователей GitHub, которые хотят внести свой первый вклад в GitHub. Он проведет вас через процедурные шаги, которые вам нужно будет предпринять, чтобы внести свой вклад в проекты с открытым исходным кодом. После того, как вы закончите, он также перенаправит вас к списку проектов, которыми вы можете заняться через их собственную веб-страницу. У него более 13 200 звезд и почти 33 000 форков на GitHub.

Читайте: Идеи проекта Python с открытым исходным кодом

3. Модели TensorFlow

Проекты TensorFlow предназначены для тех новых разработчиков, которые заинтересованы в машинном обучении и глубоком обучении. В идеале новичкам следует изучить некоторые учебные пособия по TensorFlow и ознакомиться с официальными моделями, прежде чем вносить свой вклад в какой-либо проект.

В настоящее время GitHub TensorFlow Model Garden содержит проекты обработки естественного языка и компьютерного зрения. Эти официальные модели представляют собой коллекцию, в которой используются высокоуровневые API-интерфейсы TensorFlow, и их необходимо тщательно проверять, тестировать и обновлять, чтобы не отставать от последней сборки. Эти модели также должны быть должным образом оптимизированы, чтобы они работали одинаково или быстрее с каждой новой сборкой.

Проекты высокого уровня

На GitHub и других подобных ресурсах есть множество проектов, ориентированных на новичков. Некоторые из них предназначены для обучения, предоставляя вам учебные материалы, в то время как другие больше похожи на пошаговые руководства или практические упражнения. Как бы то ни было, это проекты, подходящие для начинающих, и часто именно с них можно начать. Однако это далеко не во всех проектах с пометкой «хороший первый выпуск».

Некоторые высокоуровневые приложения, веб-сайты, платформы и проекты также предлагают работу, подходящую для начинающих. В основном это связано с тем, что работы высокого уровня выполняются людьми, имеющими для этого необходимую квалификацию, но проект по-прежнему является открытым и содержит множество задач, которые необходимо выполнить на всех уровнях сложности. Вот несколько сложных проектов, которые также предлагают новичкам место для решения реальных проблем, пока они изучают веревки.

4. Зулип

Zulip — один из самых быстрорастущих проектов с открытым исходным кодом в Интернете и приложение для группового чата с открытым исходным кодом. Он сочетает в себе мгновенный обмен сообщениями в реальном времени с полезностью многопоточных бесед и работает на платформах с открытым исходным кодом. Команда приложения предлагает множество задач, которые программист начального уровня может выполнять, чтобы учиться, а также добавлять в свое портфолио.

На Zulip вы можете быть одним из многих участников платформы, добавляя код, а также выполняя вклады, не связанные с кодом, такие как сообщение о проблемах, перевод или предоставление отзывов для улучшения приложения. Вы также можете разместить и запустить сервер Zulip, который работает на многих платформах, включая Ubuntu 18.04 Bionic, Ubuntu 16.04 Xenial и Debian 9 Stretch.

Читайте также: Проекты Python AI и ML с открытым исходным кодом

5. Неовим

Neovim помечен как «хороший первый выпуск» на GitHub, что указывает на то, что он подходит для людей, которые ищут свои первые проекты с открытым исходным кодом на GitHub. Vim — это мощный текстовый редактор, которому более двух десятилетий, и вокруг него находится богатое поддерживающее сообщество. Он накопил более 300 000 строк кода C89, которые мало кто может понять, и еще меньше осмеливаются прикоснуться к ним.

Neovim предлагает решение проблемы поддержки Vim путем рефакторинга его исходного кода. Это направлено на упрощение обслуживания за счет ускорения исправления ошибок и добавления новых функций, добавления современного пользовательского интерфейса без ущерба для исходного кода, разделения работы между несколькими разработчиками и добавления новой архитектуры плагинов, которая улучшит его расширяемость.

Цель этого проекта — не переписать Vim, а изменить его в соответствии с современными требованиями. Изменения окажут как можно меньшее влияние на исходный код. С почти 40 000 звезд на GitHub это очень популярный проект в сообществе.

6. iGraph

iGraph — это библиотека, которую можно использовать из C, R, Python и Mathematica. Проект предназначен для создания, обработки и анализа графиков. Это библиотека инструментов сетевого анализа, в которой особое внимание уделяется эффективности, портативности и простоте использования. Репозиторий Igraph на GitHub имеет более тысячи звезд и множество подходящих задач для начинающих разработчиков.

7. Скрейпи

Scrapy — это высокоуровневый, быстрый и точный инструмент для очистки данных, построенный на платформе Python. Он используется для изучения киберпространства и сбора необходимых данных из многих онлайн-источников в соответствии с требованиями пользователя.

Он используется для интеллектуального анализа данных, мониторинга и даже тестирования. Этот веб-краулер высокого уровня также имеет обширный репозиторий GitHub, который может послужить хорошим местом для опробования новичками. Этот проект должен быть интересен майнерам данных и ученым.

8. Джина

Jina — это поисковая система с возможностями реализации кросс-модального поиска. Он основан на глубоком обучении и может использоваться для поиска текста, изображений и аудио в облаке. Он может быть расширен с помощью интерфейсов Pythonic, поддерживает технологию plug and play, поддерживает облачные технологии и, среди прочих возможностей, содержит отличные модальные окна с искусственным интеллектом.

Его можно установить на Linux или macOS с Python. Это проект глубокого обучения высокого уровня, в котором также есть относительно простые задачи для начинающих. Любой, кто интересуется искусственным интеллектом, облачными вычислениями и поисковыми системами, обязательно должен заняться этим проектом.

Популярное чтение: популярные репозитории с открытым исходным кодом на Github

Заключение

Программное обеспечение с открытым исходным кодом произвело революцию в информатике во многих отношениях. Теперь это область, в которой работает активное сообщество разработчиков, которые работают над своими увлеченными проектами, зарабатывая на жизнь своими навыками. Проекты с открытым исходным кодом поднимают многих людей с уровня знаний и навыков от новичка до эксперта. Это жизненно важно для роста любого начинающего программиста.

GitHub сам по себе является сокровищницей для начинающих программистов, желающих начать свою карьеру. Для новичков это лучшая платформа для работы со своими коллегами и обучения, когда вы вносите свой вклад. Есть проекты исключительно для новичков, а есть и огромные хранилища высокоуровневых идей, которые позволяют новичкам освоиться. Используйте эти шансы с умом, чтобы учиться по мере роста и оттачивать свои навыки разработчика.

Если вам интересно освоить машинное обучение и искусственный интеллект, повысьте свою карьеру, получив степень магистра наук в области машинного обучения и искусственного интеллекта в IIIT-B и Ливерпульском университете Джона Мура.