Misschien heb je het een of twee keer eerder bedacht: weet je, dit zou een stuk eenvoudiger zijn als ik gewoon wist hoe ik moest programmeren. Maar het is een intimiderend onderwerp, vooral als je niet zeker bent van je technische expertise, en er is zoveel te leren dat het moeilijk is om te weten waar je moet beginnen.
In de whiteboard vrijdag van vandaag deelt meester technisch SEO Paul Shapiro waarom het zo belangrijk is voor SEO’s en marketeers om de programmeersprong te maken, legt sleutelconcepten uit en helpt u bij het bepalen van de beste manier om aan de slag te gaan als het gaat om het nivelleren van uw technische bekwaamheid.
Klik op de whiteboard-afbeelding hierboven om een hoge resolutie-versie op een nieuw tabblad te openen!
Videotranscriptie
Howdy, Moz-fans. Paul Shapiro hier, hoofd SEO bij Catalyst. Ik ben hier om vandaag met je te praten over programmeren voor SEO’s en marketeers.
Waarom zou je leren programmeren?
Ik denk dat er echt verschillende voordelen zijn om te leren programmeren.
1. Verbeterde ontwikkelaarsrelaties
Ten eerste, ontwikkelaarsrelaties. Als SEO’s werken we voortdurend samen met ontwikkelaars om onze aanbevelingen te implementeren. Begrijpen waarom ze bepaalde beslissingen nemen, hoe ze denken is echt cruciaal om beter met hen samen te werken.
2. Word een betere technische SEO
Begrijpen hoe te programmeren maakt je tot een betere technische SEO. Alleen al het begrijpen van de bouw van websites en hoe ze werken, helpt u echt veel beter met uw SEO. Automatisering. Als marketeers, als SEO’s, doen we allemaal soms zeer repetitieve taken, en het is erg belangrijk dat we de tijd kunnen besparen die nodig is om die repetitieve taken uit te voeren.
Het biedt echt de mogelijkheid om dingen te doen en meer te focussen op strategie en de andere dingen die je niet aan automatisering kunt overlaten.
3. Verstandig omgaan met uw gegevensanalyse
Als iemand bekend is met dit nummer, 1.048.576, is dat de rijlimiet in Microsoft Excel.
Als marketeers zwemmen we in een zee van data. Het is heel gemakkelijk om te werken met een dataset die dat veel overtreft. Ik werk vaak met honderden miljoenen rijen met gegevens. Het gebruik van een programmeertaal zoals R of Python is echt een goede manier om met die hoeveelheid gegevens om te gaan.
4. Geletterdheid in programeren
Het wordt heel, heel gebruikelijker in de Verenigde Staten om te leren hoe te programmeren op de lagere school. Dus door te leren programmeren, sta je op gelijke voet met de kinderen van de wereld, mensen die in de toekomst misschien op de werkplek komen. U hoeft dus niet eens diepgaand te leren programmeren. Maar ik raad je aan om tenminste de concepten en logica achter programmeren te begrijpen.
Welke taal moet je leren?
Vaak hoor ik mensen zeggen: “Ik heb een beetje geprogrammeerd op de universiteit of middelbare school. Ik heb zo-en-zo taal geleerd. “Tegen hen zeg ik:” Je bent in topvorm. Blijf bij de programmeertaal waar je je prettig bij voelt. ”Je hoeft niet te beginnen bij af.
Veel van de programmeertalen hebben een gemeenschappelijke logica. Maar als je begint bij het eerste en je moet gewoon beslissen welke programmeertaal ik vandaag ga leren, heb ik twee aanbevelingen.
Python
Als je het pad van data-analyse inslaat, is je primaire reden om te leren programmeren te werken met gegevens en meer geavanceerde dingen met gegevens te doen, dan denk ik dat er geen betere taal is dan Python. Python is zeer goed uitgerust. Er zijn veel bibliotheken die speciaal zijn ontworpen voor gegevensanalyse en het is een veel robuustere taal dan zoiets als R.
JavaScript
Als u op het gebied van webontwikkeling gaat, u wilt een betere technische SEO zijn, u wilt begrijpen hoe websites zijn opgebouwd, JavaScript is een ongelooflijk robuuste programmeertaal die de laatste jaren enorm is toegenomen in het gebruik op websites.
Het is ook heel goed in staat om backend webontwikkeling te doen met een taal zoals Node.js, wat slechts een variant van JavaScript is. Het enige probleem met het leren van JavaScript is dat ik zou moeten zeggen dat u eerst CSS en HTML moet leren. Dus er is een beetje meer van een leercurve dan bijvoorbeeld Python leren.
Voorbeeldconcepten
Nu wil ik enkele basis programmeer concepten doornemen, zodat je je een beetje comfortabeler voelt bij het idee om een programma te leren, zodat het een beetje minder intimiderend is.
Variabelen
Het eerste concept dat ik wil doornemen is het idee van een variabele. Dit zijn net als algebra, zoals basisalgebra.
Dus je kunt x toewijzen is gelijk aan 2 of een andere waarde, en dan kunnen we dat later gebruiken. Dus x plus 2 is 4. Variabelen kunnen elke naam hebben. We gebruiken de syntaxis van Python als voorbeeld. Dus de eerste variabele die we hebben is een variabele die ‘dier’ wordt genoemd, en deze is gelijk aan de waarde ‘kat’.
Dit is een tekenreeks. Dit is slechts een stukje tekst dat we eraan toewijzen. Nu kunnen variabelen van veel verschillende typen zijn. Dus de variabele “nummer” kan gelijk zijn aan 2, een geheel getal. Of de variabele ‘kleuren’ kan een lijst zijn, wat een type Python-array is. Arrays zijn slechts variabelen met meerdere waarden. Dus in dit geval zijn kleuren gelijk aan rood, blauw en groen, en het wordt alleen aangegeven met de haakjes.
Voorwaarden
Het volgende concept dat ik graag zou willen uitleggen, zijn voorwaarden, dus of dit een basisvoorwaarde is waarmee we zouden werken. Het leest veel zoals Engels. Dus als de variabele ‘dier’ gelijk is aan ‘kat’, wat het is, drukt u de tekst ‘MEOW!’ Af. Als ‘dier’ niet gelijk was aan ‘kat’, zeggen we dat het gelijk was aan ‘hond’, dan zou “Woof!” afdrukken.
Dan is de output, omdat “dier” gelijk is aan “kat”, “MEOW!” Lussen. Er zijn veel verschillende soorten lussen. Ik ga een for-lus als voorbeeld gebruiken. Nogmaals, het leest een beetje zoals de Engelse taal. We hebben dus een variabele ‘kleuren’, waarvan we weten dat die gelijk zijn aan rood, blauw en groen. Dus we willen zeggen voor elke waarde in die variabele ‘kleuren’, die waarde afdrukken. Dus voor x in kleuren, print (x). Het zal elk een voor een doorlopen en afdrukken. Dus de eerste waarde is rood. Het wordt afgedrukt. De tweede waarde is blauw. Het wordt afgedrukt.
Functies
De laatste waarde is groen. Het wordt afgedrukt en de code stopt. Nu is het laatste concept dat ik wil uitleggen functies. Functies zijn heel eenvoudig herbruikbare codefragmenten. We hebben hier dus een zeer eenvoudige functie, die we definiëren als moz, dus de functie moz, die de waarde één regel code print (“WBF!”) Heeft voor Whiteboard Friday.
Als we de functie moz uitvoeren, wordt de waarde “WBF!” Afgedrukt. Al deze concepten zijn op zichzelf dus niet erg nuttig. Maar wanneer je echt begint te programmeren en je begint ze allemaal aan elkaar te rijgen, doe je allerlei verfijnde dingen, en het worden heel, heel krachtige bouwstenen om veel grotere dingen te doen.
Leermiddelen
Dus nu je het programmeren begrijpt en waarom je het zou moeten doen, wil ik je wat middelen laten om daadwerkelijk te leren.
Lynda / LinkedIn leren
De eerste bron die ik aanbevelen is Lynda. Het kreeg LinkedIn Learning een nieuwe naam. De reden waarom ik Lynda aanbeveel is omdat veel, veel openbare bibliotheken je een gratis abonnement aanbieden.
Er zijn een heleboel verschillende programmeerklassen daar. Je kunt zeker een Python-les krijgen. Vele niveaus van geavanceerde Python en JavaScript. Je kunt ook andere dingen leren, wat ik vrij cool vind. Dus ik raad Lynda / LinkedIn Learning zeker aan.
Codeacademy
Toen ik oorspronkelijk aan het programmeren was, ging ik eigenlijk naar de bibliotheek en moest ik boeken halen en proberen het zelf te doen. Tegenwoordig zijn er nog tal van andere bronnen, zoals Codecademy.
Coursera
Als u de persoon bent die een meer traditionele klaslokaalomgeving nodig heeft, kunt u gratis leren, die klaslokaalomgeving thuis repliceren. Dit zijn websites zoals Coursera. Veel van de grote universiteiten bieden hen. Er zijn cursussen daar. W3Schools, dat zeer waardevol is voor elke vorm van webontwikkeling, heeft zeer goede, zeer eenvoudige tutorials over JavaScript en CSS en HTML en alles wat u nodig heeft om webontwikkeling te leren.
Python voor gegevensanalyse
Het fungeert ook als een waardevolle referentiegids. Als u geïnteresseerd bent in het leren van Python voor gegevensanalyse, is er één boek dat ik ten zeerste aanbeveel. Het is “Python voor gegevensanalyse” van McKinney. Dat is een boek van O’Reilly. McKinney was de maker van Pandas, een zeer goed gebruikte Python-bibliotheek voor gegevensanalyse. Dus hopelijk ben je wat minder bang voor programmeren weggelopen en ben je enthousiast om te leren.
Bonus: FreeCodeCamp
Een andere geweldige gratis bron voor het leren van webontwikkeling en JavaScript is FreeCodeCamp.org
Video transcription by Speechpad.com
Did you miss Paul’s awesome talk at MozCon 2019, Redefining Technical SEO? Download the deck here and don’t miss out on next year’s conference — super early bird discounts are available now!