Чем занимается Python-разработчик и реально ли им стать с нуля за 1 год?

Онлайн-школа ProductStar опубликовала статью, в которой рассказала, чем занимается Python-разработчик и реально ли освоить эту профессию с нуля за 1 год.

Для решения типовых рабочих задач Python используют в основном веб-разработчики, Software Engineers, дата-сайентисты и бизнес-аналитики. Отличие Python—разработчика от этих специалистов в том, что он владеет языком программирования на глубоком уровне и может решать с его помощью любые задачи: от разработки приложений до машинного обучения и создания искусственного интеллекта, и, при этом, помогать другим специалистам со сбором и анализом данных и автоматизацией.

Python и раньше считался одним из самых популярных языков программирования из-за низкого порога входа в профессию за счет понятного синтаксиса и огромного комьюнити, но сейчас разработчики стали еще востребованнее.

Использование Python для автоматизации задач

Одним из ключевых преимуществ Python является его способность автоматизировать ручные повторяющиеся задачи. При этом вы можете использовать как встроенные модули, так и написать свои собственные сценарии под конкретную задачу. Одно из применений — сбор данных.

Spotify использует Python, чтобы собирать пользовательские данные для предоставления точных рекомендаций и списков воспроизведения. Dropbox использует сценарии Python для создания собственных приложений на каждой платформе (Windows, macOS, Linux, iOS, Android и т. д.).

Netflix, Google, Facebook, Reddit, YouTube, Instagram — Python везде.

Использование Python в машинном обучении и анализе данных

Спрос на Python-разработчиков на IT-сфере не заканчивается: технологии машинного обучения используются в сферах образования, здравоохранения и финансов для внедрения инноваций в рабочие процессы.

На Python можно писать алгоритмы, способные анализировать и выявлять закономерности в данных, на основе которых исследователи составляют прогнозы. При этом специалисты, занимающиеся моделями машинного обучения, часто используют самые базовые библиотеки, такие как NumPy, Pandas и Matplotlib для обработки данных.

Использование Python для финансового анализа.

Python широко используется в финансовой индустрии для быстрого выполнения сложных вычислений. Фондовые рынки генерируют огромные объемы данных, и с помощью Python можно эти огромные объемы данных выгружать, обрабатывать, анализировать и строить предсказательные модели. Язык также можно использовать для оптимизации портфеля, управления рисками, финансового моделирования и визуализации, анализа криптовалют и даже выявления случаев мошенничества (например, вы можете собрать огромное количество данных о транзакциях и обнаружить аномалии).

А еще Python позволяет не только обрабатывать данные, но еще и визуализировать их в красивые и наглядные графики, что упрощает процесс анализа и создания отчетов.

Использование Python для создания искусственного интеллекта

Python — один из предпочтительных языков для ИИ. OpenAI, исследовательская лаборатория искусственного интеллекта, использует фреймворк Python, Pytorch, в качестве стандартного фреймворка для глубокого обучения, который обучает его системы ИИ.

Краткий и удобочитаемый код Python позволяет разработчикам создавать согласованные и надежные системы, а его обширная библиотека предоставляет ряд фреймворков, таких как PyBrain, с помощью которого можно максимально эффективно обучать модели.

Добавьте наш промокод u4ionline в специальное поле в форме заявки на курс.

Python — один из самых простых для изучения языков

У Python понятный и удобный синтаксис: ознакомившись на базовом уровне с тем, как работает язык и по какому принципу формируются простейшие команды, вы уже сможете читать простой код — то, что в него заложено, будет интуитивно понятно из названий команд.

Наглядно сравним Python и Java:

Python

Java

В первом случае даже без каких-либо знаний в программировании можно предположить, что если запустить код, результатом будет надпись Hello World. В случае Java это менее очевидно.

Огромное количество библиотек и готовых решений

Вы буквально можете сделать с помощью Python практически все, что вам нужно (конечно, в чем-то другие языки программирования работают эффективнее). Есть стандартный набор библиотек, которыми пользуются все новички. Например, если вам нужно выполнить числовые вычисления, вы можете использовать NumPy — набор ресурсов. Если занимаетесь аналитикой данных, пользуетесь библиотекой Pandas. Под каждую задачу есть своя библиотека. А если нет — вы даже можете создать ее сами. Пространство вариантов в данном случае огромное.

Кроме того, в комьюнити принято делиться решениями и по желанию выкладывать свой код в открытый доступ. Это сильно упрощает жизнь на старте: вы практически никогда не оказываетесь в тупике, если сталкиваетесь с ошибкой, — скорее всего кто-то столкнулся с этой же проблемой до вас и нашел решение.

Работодатели спросят у вас знание Python

Из-за его широкого применения в разработке и анализе данных, на знание Python часто обращают внимание соискатели. В 2022 году Python был третьим по популярности языком, про который спрашивали рекрутеры по всему миру.

Как начать учить Python?

Сам по себе язык довольно прост в изучении — это мы разобрали ранее.

Сложности на начальных этапах возникают по двум основным причинам:

1. Сложно самостоятельно выстроить систему обучения

Самостоятельное изучение Python — нормальная практика, многие начинают свой путь в профессии именно с этого. Однако, чтобы обучение было эффективным, нужно приложить большие усилий для поиска информации и самостоятельного составления программы.

Проблема в том, что разной информации в открытом доступе слишком много, и без экспертизы крайне сложно (практически невозможно) отличить качественные материалы от некачественных. Чтобы не научиться делать все неправильно и потом долго и болезненно не переучиваться, поищите рекомендации специалистов. Часто опытные разработчики делятся своими подборками бесплатных ресурсов, которым они доверяют и которые советуют начинающим.

Если вы новичок, оставить самостоятельно эффективную программу обучения нереально. Часто учебу забрасывают именно по этой причине: учат что-то то тут, то там, тратят много времени и при этом не видят существенного прогресса. На странице курса у нас в открытом доступе лежит программа, по которой мы учим студентов. Если вы решили попробовать самостоятельно изучить Python, можете взять ее за основу составления собственной системы.

2. Нарвались на курс, где структура обучения убивает вашу мотивацию

Изучение Python, как и других языков программирования, — дело практики.

Если вместо решения простых интересных задач, где можно запустить код и сразу увидеть, как он превращается во что-то реальное (например, вы сами написали калькулятор, которым до этого пользовались тысячи раз), вас заставят несколько месяцев изучать синтаксис, вы быстро потеряете интерес. Все будет выглядеть запутанным, непонятным и не будет приносить никакого удовольствия.

Без практики учиться программировать бесполезно. Поэтому наши студенты абсолютно каждую тему разбирают на примерах и закрепляют материал практическими заданиями.

Идеальный вариант — изначально взять какой-то интересный вам проект и оттачивать все новые скиллы на нем. В итоге к концу обучения у вас будут и знания, и умение применить их на практике, и полноценный проект, который можно показать как кейс в процессе поиска работы.

Совсем идеальный вариант — учиться под руководством опытного наставника. Прорубать себе тропинку топором намного тяжелее, чем идти по асфальтированной дорожке. Кураторы, менторы, воркшопы от экспертов с детальным разбором вопросов, топовые преподаватели — все это вместе с организацией трудоустройства включено в обучение на курсе «Профессия: Python-разработчик».

Добавьте наш промокод u4ionline в специальное поле в форме заявки на курс.

Осваивать любые навыки для большинства людей с возрастом становится сложнее, это факт. Больше половины начинающих разработчиков — люди в возрасте 18–24 лет, это тоже факт. Однако, больше половины — это не 100% всех начинающих разработчиков.

Люди садятся изучать Python в любом возрасте, становятся востребованными специалистами и находят высокооплачиваемую работу. В этом плане решение погрузиться в программирование ничем не отличается от решения освоить любой другой навык. Главное — желание.

Работа (личный проект или приглашение в штат интересной вам компании) — основная цель, ради которой люди проходят обучения.

Расскажем по этапам, как ищут работу наши студенты:

Если вы проходите этот путь самостоятельно, алгоритм тот же: выбрать направление, собрать релевантные кейсы, найти вакансии, написать под каждую из них подходящее резюме, показать навыки на тестовом задании и получить оффер.

Путь с нуля до первой работы проходят в среднем за 10 месяцев. У кого-то это занимает меньше времени, у кого-то больше: все зависит от того, сколько часов в неделю получится уделять обучению.

Сам процесс похож на изучение иностранного языка — учиться можно до бесконечности. Мир Python-разработки постоянно развивается, появляются новые подходы, инструменты и задачи.

Эта статья подготовлена на основе информации, представленной на официальном сайте школы/сервиса. Данный материал носит исключительно обозревательный характер и не является рекламой.

Вам также может быть интересно: