Що вчити після основ Python: кар’єрні шляхи розвитку пайтон-розробника

Python є однією з найбільш універсальних мов програмування. Аналіз даних, створення вебсайтів, побудова моделей машинного навчання, розробка програм – це тільки частина сфер, в яких основним інструментом є код на Python.

Та чим ширше різноманіття, тим складніше розробникам-початківцям визначитися, в якому напрямі розвивати свої пайтон-скіли та до якої професії прямувати.

Якщо ти знаходишся на тому етапі, коли знання про цикли, класи, об’єкти, функції вже надійно закарбувалися в пам’яті, але турбує запитання “Що вчити додатково, щоб знайти своє місце на ринку праці?” – тоді ти на потрібній сторінці.

Результати Python Developers Survey 2021 перераховують щонайменше 15 сфер використання Python. У цій статті ми розглянемо п’ять із них та з’ясуємо, чому ця мова програмування така популярна, де може знадобитися та що потрібно довчити для омріяної позиції в ІТ.

Почнемо з «чому?».

Чому Python такий популярний?

Уже протягом багатьох років Python височіє на перших місцях світових рейтингів популярності серед розробників, а свіжі оцінки доводять, що попит на Python невпинно зростає.

Наприклад, станом на травень 2024 року Пайтон посідає першість за всесвітнім індексом популярності мов програмування TIOBE та є улюбленцем українських ІТ-спеціалістів і компаній за даними платформи dou.ua.

Секретом лідерства є ціла низка якостей:

• Інтуїтивно зрозумілий синтаксис: якщо ти вже вчив основи, скоріш за все помітив, що Python схожий із природною англійською мовою. Наприклад, для того, щоб вивести фразу «The sky is blue», потрібно використати лише слово print (з англ. друкувати). А тепер поглянь на код С++, який виконує ту ж саму функцію:

• Різноманіття додаткових бібліотек і модулів: Python має велику кількість бібліотек, призначених для різних типів завдань, як от візуалізувати графік, видалити дублікати даних або ж створити API (англ. Application Programming Interface);
• Доступність: Python є безоплатним для бізнесів та окремих користувачів;
• Велика спільнота поціновувачів, завдяки підтримці якої Python постійно розвивається, вдосконалюється, розширюється;
• Легкість впровадження: Python можна інтегрувати в будь-який проєкт і використовувати для розв’язання складних завдань.

І головне, що слід враховувати тим, хто ще не визначився з конкретною професією – Python використовують для величезного спектру сфер: від розробки серверної частини сайтів до конструювання складних моделей штучного інтелекту.

Для яких професій знадобиться знання Python

Перш ніж відповісти на питання «а що ж учити далі?», слід визначитися, з якими проєктами та в якій сфері ти прагнеш розвиватися. Як ми казали раніше, Python – інструмент у руках багатьох технічних спеціалістів.

Тільки поглянь на цей обсяг:

Очі розбігаються, правда? Тоді розберемо сфери, в яких використовується Python – окремо та детально.

Python для науки про дані (Data Science)

Сьогодні дані є одним із найцінніших активів. За прогнозами науковців, до 2025 року кількість цифрових даних у світі сягне 181 зетабайта, що втричі більше за показник 2020 року. Можна копати ще глибше: у 2011 році в інтернеті було згенеровано всього 1,8 зетабайта інформації.

Data Science (DS) – це наука про вивчення даних та взаємодію з ними для отримання висновків та детальної аналітики. Найпоширенішими задачами DS є збір даних, поліпшення їхньої якості, візуалізація даних, пошук корисних ознак у даних, вибір релевантної моделі машинного навчання, підбір параметрів для її функціонування та власне розгортання моделі для роботи з реальними даними.

Цікаво, що майже для кожного елементу цього переліку необхідне знання основ Python, бо він пропонує величезну колекцію додаткових модулів та бібліотек для аналітичних цілей.

Бібліотеки Python для роботи з даними:

• Pandas – для високорівневих структур та аналізу,
• NumPy – для операцій з великими багатовимірними масивами й матрицями даних,
• Statsmodels – для роботи з часовими рядами та побудови моделей прогнозування,
• Matplotlib – для візуалізації даних за допомогою 2D та 3D графіки,
• Seaborn (розширення Matplotlib) – для створення інформативних та естетичних графіків.

У сфері науки про дані працюють різні спеціалісти:

Ти можеш обрати кар’єру Data Analyst та відповідати за пошук потрібної для бізнесу інформації, інтерпретувати її та створювати звіти, візуалізації для презентації клієнтам.

Якщо твій вибір паде на професію Data Engineer, ти будеш збирати, валідувати, перетворювати, переміщувати дані, розробляти каталоги й сховища для них, налаштовувати потік інформації та її агрегацію, щоб потім дата-сайнтисти могли запускати свої моделі на вже підготовлених платформах з даними.

Власне Data Scientist виявляють закономірності у великих масивах даних, створюють алгоритми, впроваджують моделі. Вони добре знають математику й статистику та щоденно використовують у своїй роботі R, Python і SQL.

Та є ще одна професія, яка об’єднує Data Science зі сферою штучного інтелекту.

Python для машинного навчання (ML, Machine Learning)

Так, для створення програм на основі штучного інтелекту також необхідний код, а не лише магія 😊

Machine Learning — це сукупність методів, за допомогою яких машини вчаться виконувати різноманітні завдання самостійно. Серед найбільш розповсюджених завдань від бізнесу:

• створити чат-бот для сайту або застосунку, який міг би відповідати на запитання клієнта замість менеджера;
• персоналізувати видачу рекомендованих товарів для покупця онлайн-магазину;
• автоматизувати генерацію звітів, повідомлень, відповідей на листи для економії часу й ресурсів.

Це лише маленька частина того, з чим допомагають моделі машинного навчання.

І всі дива, які здійснює Machine Learning, не відтворити без знань мови програмування Python та її спеціалізованих фреймворків і бібліотек.

Найпоширеніші бібліотеки Python для роботи в ML-сфері:

• scikit-learn – для обробки основних алгоритмів машинного навчання, таких як кластеризація, лінійна та логістична регресія, класифікація та інші,
• Keras – для проведення швидких обчислень та створення прототипів,
• TensorFlow – для роботи з нейронними мережами,
• PyTorch – для задач комп’ютерного бачення та обробки природної мови,
• NLTK – для роботи з комп’ютерною лінгвістикою, розпізнаванням та обробкою природної мови.

Але для вивчення машинного навчання тобі знадобиться не тільки Python. Необхідно підтягнути так знання:

• Математика й статистика на базовому рівні;
• Навички користування GitHub;
• Розуміння ML-фреймворків та бібліотек;
• Володіння англійською мовою.

Поряд із кожним пунктом поставив галочку? Тоді реєструйся на наш курс Machine Learning. На тебе чекає плідне насичене навчання – від основ NumPy, SciPy та Pandas до власного проєкту з розробки й налаштування моделі для конкретного завдання.

Python для веброзробки (Web Development)

Веброзробка – це багатокомпонентний процес створення вебсайтів та вебзастосунків і Python тут відіграє одну з провідних ролей.

Якщо для розробки інтерфейсу (частини вебсайту, доступної для користувачів) здебільшого використовують HTML, CSS та JavaScript, то для бекенду часто у пріоритет ставиться мова Python. Google, Instagram, Reddit, Dropbox обрали саме цю мову програмування для своїх продуктів.

І знову до бібліотек – у веброзробці на Python вони допомагають обмінюватися даними з серверами, обробляти інформацію, отримувати доступ до баз даних, маршрутизувати URL-адреси, керувати контентом і підтримувати безпеку веб-сайту.

Серед найбільш поширених бібліотек для веброзробки:

• Django – для комплексної розробки вебзастосунків,
• Flask – для розробки маленьких та середніх вебзастосунків,
• Pyramid – для швидкої розробки складних об’єктів та вирішення багатофункціональних задач (ідентифікація, маршрутизація, розробка прототипів API),
• Grok – для роботи з шаблонами,
• Tornado – для створення масштабованих мережевих додатків і вебсервісів,
• Bottle – для створення прототипів.

Якщо веброзробка – це саме те, до чого кличе серце, то зі знанням Python ти можеш рухатися до професій Backend- або Full Stack-розробника.

Python для автоматизації тестування

Ручне або мануальне тестування програмного забезпечення зазвичай використовується на невеликих простих проєктах. Коли масштаб продукту шириться, разом із ним збільшується й потреба в автоматизації тестування. На цьому етапі компанії вдаються до допомоги експертів із QA Automation, які розробляють автоматичні тести, щоб забезпечити необхідну якість та безпеку системи.

Python у цьому випадку одна з мов, що використовуються як для написання автотестів, так і для перевірки отриманих результатів.

Ключові фреймворки на Python для автоматизації тестування:

• Pytest – для написання автоматичних тестів,
• Selenium — для автоматизації взаємодії з веббраузером.

Python – чудовий фундамент для спеціалістів, які хочуть спробувати себе в різних нішах програмування. Зі знанням цієї мови можна брати участь у будь-якому етапі створення продукту. Головне – захотіти й почати діяти!

Створювати вебсайти, відповідати за відмінну якість ПЗ, працювати з алгоритмами штучного інтелекту. Який шлях обереш ти?

Пам’ятай, що ти завжди можеш звернутися до менеджерів CHI IT Academy за порадою й обрати найбільш влучний для себе шлях на даний час.

Слідкуй за CHI IT Academy – і ми допоможемо досягнути твоїх кар’єрних цілей!