Казалось бы, программирование — занятие довольно прямолинейное: разработчик сидит и пишет код. Однако код может запускать сайты, а может управлять космическими кораблями. Он может быть фронтендом приложения, а может быть его бэкендом. Он может отвечать за что угодно, особенно когда речь идет о настолько востребованном языке программирования как Python.

Перед разработчиком открывается множество карьерных путей. Поговорим о том, чем в перспективе может заняться любой выпускник курса «Программист на Python с нуля» от онлайн-университета «Зерокодер»!

Почему Python?

Проект PYPL (PopularitY of Programming Language Index, индекс популярности языков программирования) поставил Python на первое место по востребованности в 2024 году. Их методология довольно проста — они анализируют, как часто люди ищут в Google туториалы по тому или иному языку программирования. Данные берутся из Google Trends.

Как говорится на сайте проекта, «если вы доверяете народной мудрости, PYPL поможет вам решить, какой язык программирования учить, или какой использовать для разработки новой программы».

Данные по марту 2024 года показывают, как сильно Python оторвался от конкурентов. Более того, согласно тому же PYPL, за последние 5 лет этот язык сильнее других набрал популярности — на 2,5%.

Так что с Python вы точно не пропадете. Работа для «пайтонистов» найдется всегда — осталось разобраться, какой из карьерных путей выбрать.

Что делают Python-разработчики?

Они программируют — пишут код. Это логично, потому что программирование нужно именно для этого.

Что еще:

  • участвуют в разработке бэкенда, то есть, продумывании архитектуры и логики со стороны сервера;
  • пишут документацию и проводят код-ревью — проверяют качество и читабельность кода своих коллег;
  • создают программы и приложения вместе с фронтенд-разработчиками, в том числе помогают интегрировать API;
  • следят за деплоем программ и контролируют версии при помощи такого инструмента как GitHub;
  • работают с искусственным интеллектом и пишут модели машинного обучения при помощи библиотек NumPy, Pandas и других;
  • автоматизируют скрипты, общаются с клиентами, занимаются дебаггингом своего и чужого кода…

В современных реалиях хороший разработчик должен быть еще и менеджером, архитектором, тимлидом. Но говоря о хард-скиллах, список выше — базовые умения любого Python-разработчика после окончания курсов. Для новичка это может показаться чем-то сложным, но Python был создан для того, чтобы быть простым и даже захватывающим, так что страшно бывает студентам ровно до первой написанной функции. Дальше становится весело.

Карьерные пути для разработчика на Python

Кодинг напоминает любую академическую специальность. Сначала ученик получает базу — тот пласт знаний, который должен быть у любого разработчика. Потом он углубляется в специализацию, выбирая ту из них, которая интересует его больше всего.

Если говорить о Python, то вариантов тут много. Мы перечислим семь самых популярных, но важно понимать, что это универсальный язык программирования, поэтому перечисленными семи карьерные направления не ограничиваются.

1. Бэкенд-разработчик

Задачи бэкендера — проектировать, строить и поддерживать сайт или приложение со стороны сервера. Обычно бэкендеры работают в связке с фронтендерами для создания удобного пользовательского интерфейса. Другие их коллеги — DevOps, девопсы, которые запускают и поддерживают разрабатываемый проект.

В задачи бэкендера входят написание масштабируемого кода, тестирование и дебаггинг, интеграция фронтенда и баз данных, разработка бэкенд-решений. Желательно присмотреться к таким фреймворкам как Django или Pyramid, базам данных PostgreSQL и MySQL.

2. Инженер машинного обучения

Специалисты по машинному обучению — это программисты продвинутого уровня, которые разрабатывают модели искусственного интеллекта. Для этого они используют алгоритмы и данные. Сфера их специализации — изучение алгоритмов машинного обучения, файн-тюнинг моделей, анализ статистики, обучение и развертывание модели, их запуск на платформы.

Для этого желательно знать, помимо Python, языки R или Java, быть знакомым с фреймворками PyTorch и Tensorflow, библиотеками NumPy, Pandas, Seaborn.

3. Дата-сайентист

Дата-сайентисты изучают огромные объемы данных для того, чтобы отыскать в них скрытые паттерны. Они же изучают тренды. Для этого они используют модули Python, строят и деплоят модели машинного обучения. В список их задач входит построение конвейеров CI/CD, их автоматизация, масштабирование проектов.

Для работы в дата-сайенс нужно знать математику, теорию вероятности, статистику, линейную алгебру, алгоритмы машинного обучения, а работать предстоит на Python и его аналитических модулях — NumPy и Pandas. Дата-сайентисты взаимодействуют с инструментами по дата-майнингу RapidMiner и KNIME, фреймворками Tensorflow и PyTorch.

4. Инженер по обработке данных

Где дата-сайенс, там и обработка данных. Инженеры по обработке данных собирают информацию, настраивают конвейеры обработки и создают хранилища, в которых хранятся данные, используемые аналитиками и учеными для аналитики и машинного обучения.

Их работа заключается в управлении исходными данными для построения архитектуры и создания конвейеров. Они проектируют, улучшают качество информации, занимаются извлечением, преобразованием и загрузкой информации из баз при помощи SQL-запросов. Соответственно, для этого они должны в совершенстве владеть не только Python, но и MySQL или PostgreSQL, управлять облачными хранилищами, использовать библиотеки и фреймворки. Основные инструменты — это Apache Airflow или Apache Spark.

5. Девопс

Инженеры-девопс обслуживают DevOps-инфраструктуру — так называется схема взаимодействия разных IT-специалистов в команде, которая приводит к успешному запуску проекта. Именно инженер-девопс «заполняет» пространство между «техниками» и «менеджерами». При этом девопса нельзя назвать чистым менеджером, потому что в его задачи входит разработка приложений, создание интерфейсов и библиотек, работа с API, автоматизация, написание тестов.

Обычно девопсы используют какой-то из трех языков программирования — Python, Ruby или JavaScript. Также они обязаны хорошо знать такие инструменты как GIT и GitLab.

6. Аналитик данных

Аналитик данных — специализация для тех, кто хочет поменьше кодить. Он отвечает за очистку и исследовательский анализ данных, а в спектре его задач находятся анализ и интерпретация массивов информации, решение бизнес-проблем, создание презентаций и отчетов, разработка информационных панелей и построение KPI. Однако для эффективной работы все равно потребуется знание Python, а также MySQL и PostgreSQL.

Но больше всего аналитику данных нужно понимание методов преобразования данных — таких как агрегирование, повторная выборка, фильтрация.

7. Тестировщик

Тестировщики помогают выявлять и исправлять ошибки до того, как программное обеспечение будет выпущено для пользователей. При наличии Python в портфолио специалист может писать автоматизированные сценарии тестирования, что поможет ему более эффективно находить проблемы и предлагать решения.

В идеале нужно знать Python, Selenium, MySQL, работать с pytest и BDD, с фреймворками TestNG, Appium, JUnit и Protractor, с инструментами для тестирования производительности JMeter или LoadRunner. Желательно также базовое понимание задач девопс.

Однако все эти карьерные пути начинаются с одной точки — с изучения Python. По мере прохождения курса появится понимание, кем именно вы хотите работать в дальнейшем. Тем более, что выбор одной стези не отрезает специалиста от других. Девопс может в перспективе переквалифицироваться в бэкендера, а аналитик данных — в дата-сайентиста.