Yeni Başlayanlar İçin 2022'de Deneyebilecekleri En İyi 8 Açık Kaynak Projesi

Tanıtım

Gelişmekte olan geliştiriciler, kodlama temellerini oluşturmak için genellikle çevrimiçi eğitimlere ve referanslara güvenirler. Herhangi bir öğrenme biçiminde olduğu gibi, bu sadece bilgiyi öğrenciye verir. Uygulamalı deneyim ve pratik uygulama becerileri için pek bir kaynak değildir.

Bu nedenle, tüm yeni başlayan geliştiriciler, becerilerini uygulamalarına ve süreç içinde daha fazlasını öğrenmelerine yardımcı olacak projelere bağlı kalmalıdır. Bu projeler, becerilerini test etmeleri için tek başına veya dünyanın dört bir yanından diğer geliştiricilerle bir ekip olarak bir çaba olabilir.

Açık kaynak projeleri, kodlayıcıların ve geliştiricilerin cesaretlerini test etmeleri ve daha gelişmiş yöntemleri öğrenmeleri için mükemmel bir yoldur. Açık kaynaklı bir projede, farklı beceri düzeylerine ve uzmanlığa sahip birçok katılımcı olacaktır.

Her katılımcı, yeteneklerine göre projeye katkıda bulunur ve birleşik bir çaba, hedefin gerçekleştirilmesine yol açar. Bu nedenle, herhangi bir bireyin öğrenmesi, pratik deneyim kazanması ve akranlardan oluşan bir ekiple çalışmanın nasıl bir şey olduğunu anlaması için en iyi yoldur.

Kariyerinizi hızlandırmak için Dünyanın en iyi Üniversiteleri - Yüksek Lisanslar, Yönetici Yüksek Lisans Programları ve Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında İleri Düzey Sertifika Programından çevrimiçi olarak ML Kursuna katılın .

Açık Kaynak Projelerini Seçme

Açık Kaynak projeleri internette birçok kaynakta mevcuttur. Her kaynak, içerik türüne, dillere, özel platformlara ve sundukları zorluk seviyelerine bağlı olarak farklıdır.

Projeler için en popüler depo, listelerinde tüm diller, platformlar ve zorluk seviyelerindeki projelerle GitHub'dır. Projelerini ve ağlarını diğer kodlayıcılarla depolamak isteyen 31 milyondan fazla geliştiricisi var ve öğrenmek için harika bir yer.

Açık Kaynak projeleri boyut, kapsam ve zorluk düzeyine göre değişiklik gösterebilir. Bu nedenle, ilerlemenizin doğru aşamasında doğru projeyi seçmek önemlidir. Başlangıç ​​seviyesindeki kodlayıcılar, bu zorluk seviyesindeki projeleri seçmelidir. Bunu GitHub'da "Başlangıç" veya "ilk sayı iyi" etiketleriyle işaretlenmiş projeleri arayarak bulabilirsiniz.

İşte bilgi ve uygulamalı deneyim kazanmak isteyen yeni başlayanlar için bazı harika projeler ve depolar. Bu projeler, başlangıçtan uzmana kadar değişen derecelerde yeterliliğe sahip katılımcılarla oldukça popülerdir. Bu projelerin birçoğunun GitHub'da barındırıldığını ve birçok düzeyde sorun içerdiğini belirtmek önemlidir. Doğru etiketlere bakarak diğer başlangıç ​​seviyesi girişlerini arayabilirsiniz.

1. 30 Saniyelik Kod

Bu, 30 saniye veya daha kısa sürede öğrenip anlayabileceğiniz son derece kullanışlı bir JavaScript (JS) parçacıkları koleksiyonudur. Bu proje, JS'ye yeni başlayanlar ve ileri düzey geliştiriciler için kaliteli kaynaklar koleksiyonu oluşturmayı amaçlamaktadır. Acemi geliştiriciler, JS kavramlarını hızlı ve kolay bir şekilde anlamak için bu projeden yararlanabilir. Ayrıca, formata uydukları sürece yeni girişleri de memnuniyetle karşılarlar; kodun 30 saniye veya daha kısa sürede kavranabilmesi.

Kısacası, bu, aynı anda öğrenmek ve yeni başlayanlara katkıda bulunmak için kullanılabilecek, kolayca sindirilebilir bir veri deposudur. Bu, yeni başlayanların katkıda bulunabileceği bir proje olmayabilir, ancak yine de kavramları kavramak isteyenler için harika bir başlangıç.

2. İlk Katkılar

Bu proje, açıkçası, GitHub'a ilk katkılarını yapmak isteyen GitHub kullanıcıları içindir. Açık kaynak projelerine katkıda bulunmak için atmanız gereken prosedür adımlarında size yol gösterir. Bitirdikten sonra, sizi kendi web sayfalarından halledebileceğiniz projelerin bir listesine de yönlendirecektir. GitHub'da 13.200'den fazla yıldız ve yaklaşık 33.000 çatal var.

Okuyun: Python Açık Kaynak Proje Fikirleri

3. TensorFlow Modelleri

TensorFlow projeleri, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme ile ilgilenen yeni geliştiriciler içindir. Yeni başlayanlar ideal olarak bazı TensorFlow Eğitimlerinden öğrenmeli ve herhangi bir projeye katkıda bulunmadan önce resmi modelleri gözlemlemelidir.

Şu anda GitHub TensorFlow Model Bahçesi, Doğal Dil İşleme ve Bilgisayarla Görme projelerini içermektedir. Bu resmi modeller, TensorFlow'un yüksek seviyeli API'lerini kullanan bir koleksiyondur ve en son yapıya ayak uydurmak için uygun şekilde derlenecek, test edilecek ve güncellenecektir. Bu modellerin ayrıca, her yeni yapı ile aynı veya daha hızlı çalışması için uygun şekilde optimize edilmesi amaçlanmıştır.

Üst düzey projeler

GitHub ve benzeri kaynaklarda yeni başlayanlara yönelik birçok proje var. Bunlardan bazıları, size çalışma materyalleri sağlayarak eğitmek içindir, diğerleri ise daha çok izlenecek yol veya alıştırma alıştırmaları gibidir. Durum ne olursa olsun, bunlar yeni başlayanlar için uygun projelerdir ve genellikle başlangıç ​​noktasıdır. Ancak, “iyi bir ilk konu” olarak işaretlenen tüm projelerde durum hiç de böyle değildir.

Bazı üst düzey uygulamalar, web siteleri, platformlar ve projeler de yeni başlayanlar için uygun işler sunar. Bunun temel nedeni, üst düzey işlerin bunu yapmak için gerekli niteliklere sahip kişiler tarafından yapılmasıdır, ancak proje hala açık kaynaklıdır ve tüm zorluk seviyelerinde yapılması gereken birçok görevi içerir. İşte yeni gelenlerin ipleri öğrenirken gerçek sorunlarla başa çıkmaları için bir yer sunan bazı karmaşık projeler.

4. Zulip

Zulip, internetteki en hızlı büyüyen açık kaynaklı projelerden biridir ve açık kaynaklı bir grup sohbet uygulamasıdır. Anlık gerçek zamanlı mesajlaşmayı, zincirleme konuşmaların yardımcı programıyla birleştirir ve açık kaynaklı platformlarda çalışır. Uygulamanın ekibi, başlangıç ​​seviyesindeki bir programcının öğrenmek ve portföyüne eklemek için gerçekleştirebileceği birçok görev sunar.

Zulip'te, koda katkıda bulunarak ve ayrıca sorunları bildirme, çeviri gibi kod dışı katkılar gerçekleştirerek veya uygulamayı geliştirmek için geri bildirimde bulunarak platforma katkıda bulunan birçok kişiden biri olabilirsiniz. Ayrıca Ubuntu 18.04 Bionic, Ubuntu 16.04 Xenial ve Debian 9 Stretch dahil olmak üzere birçok platformda çalışan bir Zulip sunucusunu barındırabilir ve çalıştırabilirsiniz.

Ayrıca Okuyun: Python AI ve ML Açık Kaynak Projeleri

5. Neovim

Neovim, GitHub'da ilk açık kaynak projelerini arayan kişiler için uygun olduğunu gösteren GitHub'da "iyi bir ilk sayı" olarak etiketlendi. Vim, yirmi yılı aşkın süredir güçlü bir metin editörüdür ve onu çevreleyen zengin, teşvik edici bir topluluğa sahiptir. Çok az insanın anlayabileceği ve hatta daha az kişinin dokunmaya cesaret edebileceği 300.000 satırdan fazla C89 kodu biriktirdi.

Neovim, kaynak kodunu yeniden faktörlendirerek Vim'i geliştirmenin baş ağrısına bir çözüm sunuyor. Bu, hata düzeltmelerini ve yeni özelliklerin eklenmesini hızlandırarak bakımı kolaylaştırmayı, kaynak kodunu etkilemeden modern UI eklemeyi, işi birden fazla geliştirici arasında bölmeyi ve genişletilebilirlik gücünü artıracak yeni bir eklenti mimarisi eklemeyi amaçlıyor.

Bu proje, Vim'i yeniden yazma görevi değil, onu modern zamanlara uyacak şekilde değiştirme görevidir. Değişikliklerin kaynak kodu üzerinde mümkün olduğunca az etkisi olacaktır. GitHub'da yaklaşık 40.000 yıldızla bu, toplulukta çok popüler bir projedir.

6. iGraph

iGraph, C, R, Python ve Mathematica'dan kullanılabilen bir kitaplıktır. Proje, grafikler oluşturmak, manipüle etmek ve analiz etmek içindir. Bir ağ analiz araçları kütüphanesidir ve verimliliği, taşınabilirliği ve kullanım kolaylığını vurgular. GitHub'daki Igraph deposunda binden fazla yıldız ve başlangıç ​​seviyesindeki geliştiricilerin çözmesi için birçok uygun sorun var.

7. Hurda

Scrapy, Python çerçevesi üzerine inşa edilmiş yüksek seviyeli, hızlı ve doğru bir veri kazıma aracıdır. Kullanıcının ihtiyacına göre siber uzayı araştırmak ve birçok çevrimiçi kaynaktan gerekli verileri toplamak için kullanılır.

Veri madenciliği, izleme amaçları ve hatta test için kullanılır. Bu üst düzey web tarayıcısı ayrıca, başlangıç ​​seviyesindeki giriş yapanların denemesi için iyi bir yer olarak hizmet edebilecek zengin bir GitHub deposuna sahiptir. Bu proje, Veri Madencileri ve bilim adamları için de ilgi çekici olmalıdır.

8. Jin

Jina, modlar arası arama uygulama yeteneklerine sahip bir arama çerçevesidir. Deep Learning tarafından desteklenmektedir ve bulutta metin, resim ve ses aramalarını etkinleştirmek için kullanılabilir. Pythonic arayüzleri kullanılarak genişletilebilir, tak ve çalıştır, bulut etkindir ve diğer yeteneklerin yanı sıra harika AI modelleri içerir.

Python ile Linux veya macOS üzerine kurulabilir. Bu, yeni başlayanlar için nispeten daha kolay görevleri olan üst düzey bir Derin Öğrenme projesidir. Yapay zeka, Bulut Bilişim ve arama motorlarıyla ilgilenen herkes bu projeyi kesinlikle üstlenmeli.

En Çok Okunan: Github'daki Popüler Açık Kaynak Depoları

Çözüm

Açık kaynaklı yazılım, Bilgisayar Biliminde birçok yönden devrim yarattı. Artık, tutku projeleri üzerinde çalışan ve becerileriyle geçimini sağlayan canlı bir geliştiriciler topluluğu tarafından desteklenen bir alandır. Açık kaynak projeleri, başlangıç ​​seviyesinden uzman düzeyine kadar birçok insanı bilgi ve beceri açısından yönlendirir. Bunlar, hevesli herhangi bir programcının büyümesi için hayati önem taşır.

Tek başına GitHub, kariyerlerine başlamak için umutlu kişileri programlamak için bir hazinedir. Yeni başlayanlar için, akranlarıyla çalışmak ve katkıda bulundukça öğrenmek için en iyi platformdur. Sadece yeni başlayanlar için projeler var ve ayrıca yeni gelenlerin işe girmesine izin veren yüksek seviyeli fikirlerin devasa depoları da var. Büyüdükçe öğrenmek için bu fırsatları akıllıca kullanın ve bir geliştirici olarak becerilerinizi geliştirin.

Makine öğrenimi ve yapay zekada ustalaşmayı merak ediyorsanız, IIIT-B ve Liverpool John Moores Üniversitesi ile Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında Yüksek Lisansımızla kariyerinizi artırın.