Как стать Python-разработчиком

Это тот, кто пишет на языке Python и использует связанный с ним стек технологий. Инженер-программист, веб-разработчик, специалист по автоматизации тестирования — все они являются Python-разработчиками. Каждый из перечисленных специалистов использует различные фреймворки, методы разработки и знания.

Python – очень популярный и перспективный язык программирования. На рынке очень много вакансий, предлагающих высокие зарплаты и хорошие условия труда. Специалистов не хватает, не нужно беспокоится о том, что вам не достанется работы.

Python имеет много интересных особенностей: простой синтаксис, большое количество библиотек и фреймворков, автоматическая работа с памятью и другие. Любой человек может достаточно быстро выучить язык и начать свой путь в программировании.

Python используют такие крупные компании, как Google, IBM, Netflix, NASA и Facebook.

Разработчик ПО (Software Developer)

Разработчик ПО должен хорошо знать Python, веб-фреймворки, а также основные ORM (технологии, связывающие базы данных с ООП). Также нужно понимать, что такое параллельное программирование (процессы и потоки) и API, которые используются для интеграции приложений со сторонними компонентами.

Разработчик ПО должен уметь писать скрипты, работать с базами данных и понимать фронтенд-разработку. Зачем разработчику ПО знания веба и баз данных? Большинство приложений работают с серверами, оттуда они могут получать различные данные, например, информацию об аккаунте. Для хранения полученной информации используются базы данных.

Веб-разработчик

Веб-разработчик создает серверную логику сайтов и веб-приложений, то есть функции, обрабатывающие действия пользователя (ввод данных, нажатия на кнопки и т.д.).

Веб-разработчик должен знать такие фреймворки, как Django и Flask, изучить HTML и CSS, а также основные принципы работы интернета (протоколы, инфраструктура).

Важно уметь работать с базами данных и графическими библиотеками, чтобы получать данные от пользователя через GUI и сохранять их.

Аналитик данных (Data Analyst)

Аналитик данных анализирует и интерпретирует информацию в человеко-понятный формат. Он должен разбираться в математике и статистике, знать такие библиотеки, как Numpy, Pandas, Seaborn и Matpotlib. Эти библиотеки позволяют управлять данными и визуализировать их.

Data Scientist

Специалист по данным должен иметь углубленные знания математики и статистики, а также анализа, управления и интерпретации данных. Кроме того, он должен быть хорошим специалистом в области машинного обучения и искусственного интеллекта, знать их основным алгоритмы (регрессионный анализ, наивный классификатор Байеса).

В основном используются такие библиотеки, как Tensorflow и Scikit-learn. Специалист по данным должен иметь знания из многих областей и, по сути, выполнять роли сразу нескольких специалистов.

Специалист по машинному обучению

Machine learning требует, чтобы разработчик знал и понимал основные концепции глубокого обучения, архитектуру нейронных сетей и основные алгоритмы машинного обучения. Специалист по машинного обучению должен в совершенстве знать такие алгоритмы, как градиентный спуск и регрессивный анализ.
Для того чтобы заставить машину выполнять определенную задачу, используются такие библиотеки, как Tensorflow и Scikit-learn.

AI engineer

Инженер искусственного интеллекта должен знать основные концепции Data Science и Data Modeling, понимать, что такое нейронные сети и как они работают.

Основная задача инженера ИИ — запрограммировать компьютер так, чтобы он думал и реагировал, как человек.

Чтобы стать Python-разработчиком, нужно составить грамотный план обучения и четко следовать ему.

Основы Python

Сначала нужно освоить сам язык программирования, так как он является основным инструментом для любого разработчика. Необходимо знать следующие вещи:

• переменные и типы данных;
• структуры данных и алгоритмы;
• циклы, условия;
• операции ввода/вывода и обработка исключений;
• модули, работа с файлами;
• базы данных.

Веб-разработка

Веб-разработчик должен знать следующие технологии:

• Django или Flask;
• HTML, CSS;
• архитектура MVC-MVT;
• концепции разработки серверной логики;
• фронтенд;
• скрипты.

Также стоит ознакомиться с разработкой графического интерфейса для веб-приложений. Перечисленные выше технологии будет полезно знать не только веб-разработчику, но и другим специалистам.

Data Science

Разработчик должен знать следующие вещи:

• математика и статистика;
• библиотеки Matplotlib, Pandas, Numpy, Seaborn;
• визуализация данных;
• интерпретация и анализ данных;
• управления данными;
• работа с базами данных.

Машинное обучение и концепции искусственного интеллекта

Разработчик должен понимать, как человеко-понятные данные представляются внутри компьютера, а также в совершенстве освоить:

• основные алгоритмы машинного обучения;
• прикладная математика и статистика;
• библиотеки Scikit-learn, Tensorflow и Keras;
• прогнозирующие модели и их построение;
• архитектура нейронных сетей;
• обработка естественного языка компьютером;
• решение проблем машинного обучения.