7 powodów, dla których warto nauczyć się Pythona

Ucz się Pythona dla:

Niskiej bariery wejścia

Przez większość czasu Python to w zasadzie człowiek rozmawiający z maszyną po angielsku. Jeśli chcesz coś wydrukować, po prostu wpisujesz print("coś"). Oto jak to samo wyglądałoby w Javie:

Python jest znacznie bardziej naturalny zarówno pod względem "słownictwa", jak i składni. Zwykle masz mniej znaków interpunkcyjnych do umieszczenia (i pominięcia). Spójrz na ten przykład z jaxenter.

Zwłaszcza dla osoby „nietechnicznej”, mniej kłopotliwych niuansów prowadzi do przyjemniejszej nauki. Później zawsze można przejść do bardziej irytujących rzeczy

Popytu
Na całym świecie Python ma ponad 200 000 aktywnych ofert pracy na LinkedIn. Firmy różnej wielkości potrzebują zarówno nowych, jak i doświadczonych programistów, aby zaspokoić istniejące potrzeby i tworzyć nowe produkty. W rzeczywistości tylko JavaScript może prześcignąć Pythona pod względem liczby ofert pracy, a nawet to ma swoje wyjątki.

Aby uniknąć nieporozumień, duża liczba ofert pracy nie jest wcale złą rzeczą. Sposób, w jaki pracują programiści, sprawia, że nie ma sensu prowadzić firmy zatrudniając słabo wyszkolonych i słabo opłacanych pracowników, co robią niektóre firmy handlowe. Dzięki różnym opcjom pracy zdalnej, IT nie zostało tak mocno wstrząśnięte pandemią koronawirusa. Spadek przychodów o 5-10% jest dość łagodny jak na standardy Covid.

Dokumentacji

Po raz pierwszy wydany w 1990 roku, Python istnieje od czasów zanim komputery osobiste stały się naprawdę osobiste. Język został szybko przyjęty na całym świecie, dzięki czemu można znaleźć dokumentację techniczną i obszerniejsze przewodniki w dziesiątkach języków. Dokumentacja własna Python Software Foundation jest również dość bogata.

Ostatnia duża wersja Pythona, 3.0, została wydana w 2008 roku. Od tego czasu jest on w większości aktualizowany co roku. Wsparcie dla starszych wersji jest również całkiem dobre: Python 2.0 został wycofany dopiero w styczniu 2020 roku.

Wejścia do IT

Jeśli się nad tym zastanowić, można zauważyć podobieństwa między IT a ochroną zdrowia. Tak jak nie każdy pracujący w tej branży musi być lekarzem, tak nie każdy w IT musi być programistą. Jest praca do wykonania i pieniądze do zarobienia - wszystkie korzyści płynące z IT - dla osób z wielu innych dziedzin technicznych. Zautomatyzowana kontrola jakości jest dobrą opcją, ponieważ znajomość Pythona zapewni większą wartość w przeliczeniu na godzinę pracy w porównaniu do testera manualnego.

Należy pamiętać, że mobilność pozioma jest bardzo ważna w IT. Przejście do zautomatyzowanej kontroli jakości nie jest wyrokiem śmierci dla twoich aspiracji w zakresie inżynierii oprogramowania. W rzeczywistości możesz okazać się bardziej wartościowy (i lepiej wynagradzany) niż inżynierowie oprogramowania, ponieważ zajmujesz się przynajmniej częścią kodowania. Poza tym, projekty realizowane z pasją są ogromnym narzędziem mobilności w branży, więc możesz tam ćwiczyć i doskonalić swoje umiejętności inżynierskie.

Nauki o danych i uczenia maszynowego

Jeśli chcesz pracować z Big Data i wyciągać z nich wnioski, Python jest językiem, którego powinieneś używać. Będziesz pracować z biblioteką przetwarzania danych pandas i biblioteką wizualizacji danych matplotlib. Język programowania R jest solidną alternatywą dla Pythona, ale sugeruję zachowanie elastyczności.

Podobnie, biblioteki Pythona najlepiej pasują do uczenia maszynowego. Jeśli wybierzesz tę specjalizację, będziesz używać TensorFlow do rozpoznawania obrazów i przetwarzania języka naturalnego, wykorzystując Pytorch do wymagających wydajności zadań i wykorzystując wysokopoziomowe funkcje matematyczne NumPy. Jako ciekawostka, wiele fajnych rzeczy związanych z pracą z danymi, w tym wizualizacje matplotlib, opiera się na NumPy.

Wielkich lig

Python jest przystępny dla początkujących, ale zasila również wiodące na świecie produkty o różnym stopniu złożoności. Google (wyszukiwarka, YouTube), Facebook/Instagram, Spotify - wszystkie one polegają na Pythonie do obsługi kluczowych części swoich operacji. Istnieją również firmy takie jak reddit, które czerpią inspirację i dostosowują biblioteki Pythona do podstawowych usług i uwierzytelniania. W wielu przypadkach rozwiązania oparte na Pythonie przyczyniają się do rozwoju tego języka.

Wraz z dużymi firmami przychodzą wielkie (ogromne!) zespoły. Nad jednym aspektem powiadomień Facebook Messenger może pracować zespół składający się nawet z kilku inżynierów oprogramowania. Chociaż takie firmy będą wybredne, jeśli chodzi m.in. o wykształcenie i portfolio, możesz znaleźć pracę w Dropbox z samym tylko Pythonem.

Ciebie!

Podobnie jak w przypadku sportu, muzyki czy gier wideo, nie trzeba być profesjonalistą w programowaniu, by czerpać z niego przyjemność. Kodowanie polega na rozwiązywaniu problemów, najlepiej w jak najbardziej efektywny sposób, i ewentualnie uzyskaniu wglądu w wyniki. W tym celu nie trzeba tworzyć oprogramowania: istnieje mnóstwo zasobów z małymi zadaniami, które stają się coraz trudniejsze w miarę rozwoju umiejętności.

Możesz wykorzystać biblioteki danych Pythona, aby znaleźć odpowiedzi na temat otaczającego Cię świata. Ilekroć zauważysz nowe trendy w opiece zdrowotnej lub gospodarce, zwłaszcza jeśli nie mają one sensu, możesz zakwestionować je za pomocą kodu. Biblioteka pandas pomoże ci znaleźć korelacje między - na przykład - liczbą palaczy a aktualnymi przedziałami wiekowymi. Następnie możesz użyć matplotlib do wizualizacji statystyk i wykrycia wartości odstających.

Możesz wybrać samodzielną naukę lub zacząć od naszego kursu Pythona (link: kurs Python w BA). W ciągu 4 miesięcy zajęć w czasie rzeczywistym omawiamy najważniejsze zagadnienia, dajemy podstawowe umiejętności tworzenia backendu i przygotowujemy do nauki narzędzi danych. Wszystkie zajęcia odbywają się online.