Python Developer – możliwe ścieżki rozwoju

O Pythonie mówi się wiele. Oceniany jest często jako język prosty, uniwersalny a przy tym również przyjemny w nauce. Podawany szacunkowy czas na opanowanie go w stopniu pozwalającym na realizację podstawowych projektów to… dwa miesiące! Czy warto się tym językiem interesować? Czy nauka Pythona może zapewnić stabilną i dobrze płatną pracę? W jakich dziedzinach można się rozwijać? Poniżej znajdziesz informacje, jakie ścieżki rozwoju zawodowego czekają na Python Developerów.

Fundamenty programowania w języku Python

4.9

(284 opinii)

Kompletne wprowadzenie do programowania w jednym z najpopularniejszych języków Dowiedz się więcej

Web Developer

Odkąd Internet stał się nieodłącznym elementem życia codziennego, zapotrzebowanie na specjalistów webowych nieustannie rośnie. Tendencja ta nie omija oczywiście developerów wyspecjalizowanych w programowaniu w Pythonie. Ścieżka rozwoju w kierunku projektowania i budowy aplikacji webowych jest jedną z kilku możliwości. Python umożliwia pracę w backendzie, czyli budowie zaplecza napędzającego program, niewidocznego dla oka użytkownika. Na developerze spoczywa odpowiedzialność za rozwijanie i optymalizowanie kodu oraz wdrażanie koniecznych poprawek.

Jeśli interesuje Cię właśnie ta droga kariery zawodowej, nie zapomnij o uzupełnieniu swojej wiedzy o zastosowanie i obsługę baz danych. Natomiast biegła znajomość HTML, CSS i JavaScript pozwoli Ci dodatkowo na kompleksową pracę nad aplikacjami jako fullstack developer - czyli jeden z najlepiej płatnych zawodów w IT.

Machine learning - uczenie maszynowe

Obiecującą dziedziną dla programistów Pythona jest również machine learning. Obecnie wiele firm prężnie rozwija się w tym kierunku, poszukując ulepszeń w stosowanych technologiach i sposobów na prognozowanie trendów, wyników prowadzonych działań i prawdopodobnego popytu na usługi lub produkty. Python uchodzi za najlepszy i w chwili obecnej jedyny język, który pozwala na efektywne rozwiązywanie problemów programistycznych w krótkim czasie i przy małym nakładzie czasu. W kontekście machine learning porównywany jest często z Javą lub C#, jednak zawsze porównanie to wypada na korzyść Pythona.

Jakie zadania tu czekają na Python Developera? Rolą takiej osoby jest wykorzystanie zgromadzonych danych w celu tworzenia samouczących się modeli. Korzysta się tu z takich narzędzi, jak TensorFlow, PyTorch czy też Keras.

Data Science

Biznes potrzebuje danych i coraz bardziej świadomie zaczyna z nich korzystać. Wspomniane uczenie maszynowe to jedna gałąź mocno czerpiąca z gromadzonych informacji, drugą zaś jest Data Science. Dziedzina ta nie należy do łatwych, ale z pewnością przyniesie wiele satysfakcji tym, którzy lubią zagadki i wyzwania.

Umiejętność programowania jest jedną z kilku, których się tu wymaga. Kod pomaga w przetwarzaniu danych, jednak w pierwszej kolejności należy te dane wyselekcjonować, przeanalizować i zrozumieć. Konieczna jest więc zdolność do postrzegania zależności między zaistniałymi faktami i wyciągania wniosków. Ponadto, końcowym produktem pracy Data Science Analyst jest raport opatrzony wizualizacjami.

Kurs Programowanie w Python dla dzieci i młodzieży

Zobacz kurs

Kurs Data Science w Python - wprowadzenie do analizy danych

Zobacz kurs

Kurs Machine Learning w Python - wprowadzenie do sztucznej inteligencji

Zobacz kurs

AI - sztuczna inteligencja

Technologie oparte o sztuczną inteligencję otaczają nas w różnych sytuacjach dnia codziennego. Uczestniczą w planowaniu ruchu w miastach, podsuwają propozycje filmów na Netflix i utwory w Spotify lub odpowiadają na podstawowe pytania w komunikatorach jako chatboty. Każda branża, która gromadzi i przetwarza dane, zainteresowała się już AI i próbuje ją efektywnie wykorzystać.

Jest to bardzo dobra wiadomość dla Python Developerów, ponieważ jest to jeden z najpopularniejszych języków w budowie aplikacji używających sztucznej inteligencji. Specjalnie w tym celu wykorzystywana jest biblioteka TensorFlow, która wspiera tworzenie sieci neuronowych. Warto to mieć na uwadze, jeśli umiejętność programowania w Python chcesz powiązać z aplikacjami AI.

Cyberbezpieczeństwo

Python znany jest z prostej składni, pozwalającej na projektowanie skomplikowanych operacji w kodzie o kompaktowej objętości. Co za tym idzie, w Pythonie pracuje się sprawniej, łatwiej się prowadzi testy i szybciej reaguje w sytuacjach niecierpiących zwłoki. Są to cechy idealnie odpowiadające potrzebom cyberbezpieczeństwa i wykrywania hackingu. Język ten usprawnia proces wyszukiwania luk i błyskawicznego wdrażania aktualizacji, stąd coraz częściej korzysta się z niego na przykład w aplikacjach mobilnych i grach z przeznaczeniem na Android.

Czego warto się uczyć poza Pythonem?

Raport BulldogJob z badania społeczności IT wskazuje, że Python znajduje się na piątym miejscu najczęściej wykorzystywanych języków programowania. Oznacza to, że osoby, które postawiły na jego naukę, mają realną szansę na wykorzystanie swojej wiedzy w praktyce. Ten sam raport podaje, że aż 51% programistów Pythona korzysta z frameworka Django, a 29% z Flask. Jest to bardzo dobra wskazówka dla tych, którzy zastanawiają się, jakie jeszcze technologie i narzędzia warto opanować.

Choć na szczytach rankingów znajdują się Java i JavaScript, programiści języka Python na liczbę ofert pracy z pewnością nie narzekają. I nie zanosi się, aby w niedalekiej przyszłości miało się to zmienić. W towarzystwie kilku innych umiejętności język ten może otworzyć drzwi do kariery w najbardziej przyszłościowych dziedzinach współczesnego świata IT.