Uczysz się Pythona od zera lub masz już solidną znajomość tego języka? Zastanawiasz się, jak dalej rozwijać swoje umiejętności i jakie drogi zawodowe stoją przed Tobą otworem? Istnieje wiele scenariuszy wykorzystania Twoich kompetencji w zakresie Pythona. Nasz artykuł pomoże Ci wybrać kierunek, który zaprocentuje w przyszłości, a przy okazji przyniesie Ci ciekawe wyzwania i dużo satysfakcji.
Python – skąd wziął się ten język programowania i dlaczego warto go opanować?
Python to język stworzony przez Guido van Rossuma w 1990 roku, którego nazwa powstała w wyniku fascynacji słynnym serialem „Latający Cyrk Monty Pythona”. Opiera się na języku ABC oraz wykazuje wpływy takich języków jak C, C++, Haskell, Java, Perl czy Lisp. Jego obiektowa natura ułatwia testowanie i interaktywne zastosowanie. Składnia Pythona wyróżnia się przejrzystością i zwięzłością. To jedna z najpopularniejszych technologii na świecie, a według statystyk prowadzonych przez firmę Statista Inc. znajomość Pythona jest obecnie trzecią najbardziej pożądaną kompetencją w świecie IT.
Jakie są największe zalety Pythona?
- Prosta składnia – dzięki czytelnej i prostej składni najpierw nauka, a następnie utrzymywanie, używanie i rozumienie kodu nie należą do najtrudniejszych.
- Wsparcie systemowe – Python jest wspierany przez najważniejsze środowiska, takie jak Windows, Mac OS X, DOS czy Linux/Unix.
- Wszechstronność – język wykorzystuje się szeroko w rozwijaniu narzędzi sztucznej inteligencji, machine learningu oraz zaawansowanej analizie danych.
- Bogata biblioteka – Python oferuje użytkownikom wiele modułów, bibliotek i rozszerzeń.
- Wszechstronność – można stosować go w programach konsolowych, webowych oraz mobilnych.
- Funkcjonalność – programowanie imperatywne, obiektowe lub funkcyjne? Python sprawdzi się w każdym ze stylów.
Do czego i w jakich specjalizacjach może być wykorzystywany Python?
Jet Brains przeprowadza co roku wśród programistów Pythona ciekawe badanie dotyczące między innymi najpopularniejszych zastosowań tego języka. Od kilku lat na czele zestawienia przetasowują się trzy główne dziedziny, czyli:
- web development,
- analiza danych,
- machine learning.
Zaraz za nimi plasują się administracja systemami, testowanie oprogramowania, cele edukacyjne czy prototypowanie. Wyniki tego typu badań są najlepszym potwierdzeniem szerokich możliwości wykorzystywania tego języka. Dzięki swojej wszechstronności i łatwości adaptacji Python jest najczęściej wybieranym językiem developerów pracujących w różnych branżach.
Możliwości rozwoju w języku Python
Python w programowaniu – web development
W 2023 roku Python już kolejny raz zajął pierwsze miejsce w TIOBE INDEX, rankingu najpopularniejszych języków programowania. Nie ma w tym nic zaskakującego, biorąc pod uwagę szereg zalet Pythona, a także trwający od pandemii trend przenoszenia działalności biznesowej do sieci, która wiąże się z rosnącym zapotrzebowaniem na programistów webowych.
Python to język, w którym z sukcesem można pisać w pełni efektywne aplikacje webowe, zaczynając od back-endu. Zadania back-endowca obejmują pisanie kodu, dbanie o jego wydajność oraz rozwijanie funkcjonalności. To, inaczej mówiąc, zajmowanie się stroną techniczną, która nie jest widoczna dla użytkownika końcowego, ale stanowi o działaniu aplikacji. Bardzo ważne jest tu opanowanie umiejętności pracy z bazami danych, dlatego znajomość narzędzi takich jak MySQL, PostgreSQL czy frameworków typu Django będzie dodatkowo przydatna. Framework Flask tymczasem pozwoli Ci na szybkie tworzenie aplikacji internetowych z minimalną ilością kodu, co umożliwi dostosowanie ich do konkretnych, zdefiniowanych w projekcie potrzeb, np. architektury czy grafiki.
Python to uniwersalny język, który jest zarówno łatwy do nauki dla początkujących, jak i cenny przy rozwijaniu kompetencji bardziej doświadczonych programistów. Jeśli web development jest dziedziną, z którą wiążesz przyszłość, warto zainwestować w podniesienie umiejętności programistycznych z użyciem Pythona jako istotnego narzędzia pracy.
Sprawdź szkolenia dla programistów (i nie tylko programistów) Python w Centrum Szkoleniowym Comarch. >>>
Python w big data i data science – analiza danych
Według raportu Emerging Jobs Report 2020 analiza danych to obok web developmentu najbardziej pożądana kompetencja (a raczej zestaw kompetencji) na obecnym rynku pracy. Python może tu służyć jako doskonałe narzędzie pomocne analitykom. Mają oni bowiem za zadanie formułować wnioski z ogromnych, często nieustrukturyzowanych, zbiorów danych. Kluczowe jest tu zarówno zrozumienie dziedziny, w której się poruszają, jak i umiejętności programistyczne czy zaawansowana znajomość statystyki.
Python oferuje wiele zewnętrznych bibliotek, które automatyzują i upraszczają wykonywanie tych często skomplikowanych operacji analitycznych. Które biblioteki możemy zaliczyć do najważniejszych, a zatem wartych opanowania przez analityka?
- NumPy zapewnia efektywne, wielowymiarowe tablice oraz macierze wraz z odpowiednimi operacjami. Pomaga zatem łatwo wczytywać i przechowywać dane do dalszej obróbki.
- SciPy, wykorzystując narzędzia biblioteki NumPy, ułatwia optymalizację liniową, interpolację, przetwarzanie obrazu i wielu innych.
- Pandas, kolejna biblioteka oparta na NumPy, dostarcza szerszy zakres struktur danych i umożliwia manipulację nimi.
- Matplotlib, najpopularniejsza biblioteka do wizualizacji danych, pozwala natomiast na tworzenie wykresów.
Jeśli analiza danych z użyciem Pythona to interesująca Cię ścieżka rozwoju, możesz skorzystać z szerokiej oferty szkoleń z tej tematyki. Pomogą Ci zarówno poznać podstawy tego języka i opisane wyżej biblioteki, jak i wejść na wyższy poziom, czyli np. opanować sposoby na stworzenie mistrzowskiej prezentacji z wykorzystaniem wizualizacji danych czy wejść w świat big data oraz zaawansowanego data science.
Python w rozwoju nowych, trendujących technologii – AI i ML
Rozwój zawodowy z wykorzystaniem Pythona wiąże się również z takimi gorącymi obecnie tematami jak sztuczna inteligencja i machine learning. Mają one także sporo powiązań z opisaną wyżej analizą danych przy użyciu tego języka. Z tą ważną różnicą, że przy analityce będą interesować Cię głównie wnioski płynące z danych, a przy AI i ML – tworzenie własnych rozwiązań, które będą wyciągać owe wnioski w sposób automatyczny.
Pisanie algorytmów i ich implementacja z wykorzystaniem Pythona pozwala tworzyć modele, które potrafią uczyć się samodzielnie. To umożliwia przewidywanie trendów i danych przyszłościowych, które jeszcze nie istnieją. Następnym etapem rozwoju tej dziedziny będzie dalsze rozwijanie sztucznej inteligencji.
To zdecydowanie ambitna ścieżka rozwoju, pełna wyzwań związanych z wiedzą teoretyczną, praktycznymi umiejętnościami technicznymi oraz kreatywnym myśleniem. W dziedzinie AI i ML będziesz korzystać z podobnych narzędzi i bibliotek jak w przypadku analizy danych, a także zapoznawać się z różnymi frameworkami do uczenia maszynowego. W przypadku Pythona kluczowe są biblioteki takie jak TensorFlow i PyTorch, a w kontekście uczenia głębokiego – Keras.
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe to na szczęście łączące się z Pythonem dziedziny, z których już teraz można się szkolić pod okiem doświadczonych, znających rynek trenerów. Jeśli chcesz poprowadzić swoją karierę w kierunku dynamicznie rozwijających się technologii, które będą kształtować nasze życie zawodowe i prywatne w najbliższych latach, AI i ML to doskonała płaszczyzna specjalizacji.
Zapoznaj się z ofertą szkoleń z tworzenia i implementacji algorytmów AI/ML z Pythonem w Centrum Szkoleniowym Comarch. >>>
A Ty, którą ścieżkę wybierasz?
Oto kilka ścieżek rozwoju zawodowego z wykorzystaniem języka Python, które mogą być bardzo atrakcyjne z punktu widzenia rozwoju dalszej kariery w kierunku ambitnych, dających dużo satysfakcji, a także atrakcyjnych finansowo zadań. Pamiętaj jednak, że zarówno świat technologii, jak i rynek pracy stale ewoluują, stwarzając nowe możliwości do podnoszenia kompetencji oraz poszerzania zainteresowań. Dlatego naszą listę dziedzin można jeszcze rozwijać. Jeśli masz pomysł, jak jeszcze można wykorzystać znajomość Pythona, by wejść zawodowo na wyższy poziom, daj znać w komentarzu.