Nasza strona używa cookies. Korzystając ze strony, wyrażasz zgodę na używanie cookies, zgodnie z aktualnymi ustawieniami przeglądarki. Rozumiem

Python Developer - ścieżki kariery

Sprawdź, w jakich kierunkach możesz rozwijać swoją karierę, będąc Python Developerem.
Python Developer - ścieżki kariery

Znasz Pythona i podstawowe biblioteki oraz frameworki, ale zastanawiasz się co robić dalej i jakie masz możliwości? Świetnie trafiłeś, ponieważ przedstawimy Ci kilka scenariuszy wykorzystania tych umiejętności i możliwości ukierunkowania swojej kariery. Pamiętaj, że technologie stale się rozwijają, więc niebawem mogą powstać nowe stanowiska. Gotowy? 


Python i spółka

Python jest dość wszechstronnym językiem, który znajdzie zastosowanie w wielu projektach. Na pewno już teraz wspierasz się licznymi frameworkami i bibliotekami, które ułatwiają Twoją pracę. Według naszego badania społeczności IT w 2021 r. do najpopularniejszych należy Django i Flask. Z jakich Ty najchętniej korzystasz napisz w komentarzu 😉

Popularność Pythona stale rośnie, co obrazują ilość zapytań na Stackoverflow.

Skoro to mamy ustalone, przejdźmy do możliwych specjalizacji / ścieżek kariery, które możesz wybrać dla siebie.


Programista aplikacji webowych

Jak doskonale wiesz, wiele biznesów przeniosło się do sieci i już nie tylko e-commerce potrzebuje wsparcia web developerów. Jeśli lubisz widzieć efekty swojej pracy, tworzyć nowe projekty webowe i trzymać rękę na pulsie, to powinieneś rozważyć karierę Web developera.

Web developer to specjalista, który tworzy całą aplikację webową. Znając Pythona możesz zacząć od backendu. Będziesz pisał kod, zadbasz o jego wydajność i dodanie nowych funkcji. Praktycznie do Twoich obowiązków będzie należeć ogarnianie wszystkiego od strony serwisowej, której nie widzi użytkownik. Musisz wiedzieć jak pracować na bazach danych, więc mogą się przydać takie systemy jak MySQL, PostgreSQL czy framework typu Django, który jest rozwiązaniem “wszystko w jednym” jeżeli chodzi o tworzenie aplikacji webowych. Z kolei Flask umożliwi Ci np. postawienie aplikacji internetowej z kilku linijek kodu, którą będziesz rozwijał wyłącznie o te elementy, których potrzebujesz (np. zgodnie z wizją architekta serwisu czy web designera).

Jeśli dodatkowo znasz HTML, CSS i JavaScript (domenty frontendowca) będziesz projektować również wygląd aplikacji, z którą będzie miał do czynienia użytkownik. W ten sposób zostaniesz fullstack developerem. W zakresie technologii powinieneś korzystać z Pythona, CSS-a, HTMLa-, JavaScriptu, SQL-a, protokołu HTTP i znać zasady projektowania REST API, technik przechowywania danych oraz tworzenia różnych testów. Również opanuj pracę z serwerem w chmurze np.z AWS, Azure czy Heroku.


Data Science

Jeśli lubisz doszukiwać się nieoczywistych powiązań, wykorzystywać w pracy zaawansowaną matematykę i sprawdzać założenia statystyczne — powinieneś rozważyć karierę specjalisty od Data Science.

Data Science polega na głębszej analizie już zebranych i często pozornie niepowiązanych danych. Twoim zadaniem będzie znalezienie różnych zależności pomiędzy nimi, stawianiu hipotez i sprawdzaniu ich zasadności za pomocą naukowych metod (matematycznych i statystycznych). Dane będziesz przepuszczał przez różne warianty i zależności, by otrzymać wiążące wnioski. 

Twoja praca będzie wykorzystywana w wielu branżach. Za przykład praktyczny posłuży badanie preferencji konsumenta poprzez już odsłuchane piosenki i propozycję innych tworów w Spotify. Możliwości jest oczywiście o wiele więcej, a inżynierów Data Science znajdziemy w wielu dużych korporacjach jak Amazon, Microsoft, Oracle czy Apple. Dla zobrazowania poniżej grafika przydatnych umiejętności i opanowania narzędzi do tego stanowiska.


Kliknij, by powiększyć.


Poza znajomością wcześniej wspomnianego Pythona warto też korzystać:

  • z SQLa czy baz noSQL (Cassandry czy MongoDB) - dobre zarządzanie bazami danych to podstawa,
  • z biblioteki NumPy — ułatwi pracę z wielowymiarowymi macierzami danych, co jest niezbędne w obszarze analizy,
  • z biblioteki SciPy, przydatnej do obliczeń naukowych i technicznych,
  • z biblioteki Pandas — do manipulacji danych,
  • z Matplotlib — do wizualizacji danych.



Machine Learning

Uwielbiasz tworzyć algorytmy i sprawdzać co z nich wychodzi? Interesuje Cię sztuczna inteligencja, a może marzysz o tym, by po prostu programować roboty? Jeśli te zagadnienia sprawiają Ci frajdę, to z pewnością odnajdziesz się jako Machine Learning Engineer.

Robota polega na wykorzystywaniu wniosków pozyskanych przez Data Science, by stworzyć na tej podstawie samo uczące się modele. Pozwala to przewidzieć trendy, czyli przyszłe dane, które jeszcze nie istnieją. Kolejnym krokiem rozwoju tej dziedziny będzie tworzenie i rozwój sztucznej inteligencji.

Nie jest to prosta droga, natomiast zdecydowanie daje dużo satysfakcji i ciekawych wyzwań. W zakresie technologii będziesz potrzebować podobnych narzędzi jak w przypadku Data Science i dodatkowo zapoznać się, z którym frameworków do ML. Dla Pythona głównie liczą się Tensorflow, PyTorch, a w przypadku deep learningu warto spojrzeć na Kerasa.


DevOps Engineer

Specjalizacja tę wybierają pasjonaci automatyzacji. Do Twoich zadań będzie należeć administrowanie systemem i przede wszystkim optymalizację nudnych powtarzalnych procesów, by wszystko niezawodnie śmigało i to bez większego nadzoru.

Specjalista DevOps, łączy pracę programisty i administratora, by finalnie ułatwić rozwój, wdrożenie i utrzymanie projektu. Powinien mieć szerokie kompetencje w zakresie wytwarzania oprogramowania, wirtualizacji, chmury, narzędzi do tworzenia infrastruktury i wdrażania oprogramowania.

Do częstych zadań DevOpsa należy tworzenie i utrzymywanie pipeline’ów CI (Continuous integration) - czyli ciągłej integracji dostarczanych zmian, poprzez automatyczną weryfikację oprogramowania przez testy czy budowanie kolejnych wersji — oraz CD (Continuous Delivery), czyli automatycznego wdrażania nowych wersji na środowiska testowe i/lub produkcyjne. Kolejny zadaniem jest tworzenie opisu infrastruktury jako kod (IaaC).

Z naszego badania społeczności IT z 2021 r. (7 000 przedstawicieli IT) wynika, że poza Pythonem przyda się znajomość Basha/Shella/PowerShella. Będziesz korzystał z rozwiązań chmurowych, serwerów dedykowanych, narzędzi do wirtualizacji oraz konteneryzacji np. Dockera. Również mogą być pomocne narzędzia do orkiestracji jak np. Kubernetes czy Docker Swarm. Polecamy też Twojej uwadze Ansible do konfigurowania, deploymentu i zarządzania infrastrukturą. Poniżej zobrazowana pełna ścieżka rozwoju wraz z przydatnymi programami. 


Mentoring jako alternatywa

To zadanie dla pasjonatów, którzy mają niezmierzone pokłady cierpliwości i lubią dzielić się wiedzą. Mentorem możesz zostać niezależnie od języka, w jakim się specjalizujesz, ponieważ najważniejsza jest wiedza i zdobyte doświadczenie w rozwiązywaniu problemów.

Zazwyczaj tę funkcję pełnią programiści z wieloletnim doświadczeniem na różnych polach. Wykładają w szkołach i na konferencjach, prowadzą kursy i warsztaty, a także są sędziami/tutorami podczas hackathonów. Jako mentor możesz odpowiadać za przeszkolenie i wdrożenie nowych pracowników lub opiekę nad juniorami.

Tutaj poza wiedzą techniczną przydają się też kompetencje pedagogiczne, charyzma i dobra dykcja 😉 Wymaga to morza cierpliwości i chęci rozwiązywania problemów zarówno swoich jak i młodszych kolegów z zespołu. Nie każdy to lubi i nie każdy z tym zadaniem sobie poradzi.


Decyzja należy do Ciebie

Wskazaliśmy Ci kilka możliwości dalszego rozwoju kariery, natomiast rynek stale się zmienia i powstają nowe specjalizacje. Kieruj się intuicją i wybierz taką robotę, która nie będzie dla Ciebie smutnym i nudnym przymusem — szukaj wyzwań, z których będziesz czerpać satysfakcję.

Jeśli masz pomysł na inne możliwości rozwoju, których nie uwzględniliśmy — daj znać w komentarzu — chętnie ją dodamy 😉

Polecamy też Twojej uwadze nasze nowe narzędzie Bulldog.Guide, dzięki któremu poznasz realne wynagrodzenie na swoim stanowisku (w oparciu o oferty pracy i badanie społeczności IT). Odniesiemy się też do różnic wynikających z doświadczenia. Możesz go rozwijać wraz z nami, by dostarczać Ci informacji, których naprawdę potrzebujesz. Wystarczy kliknąć tutaj >> Bulldog.Guide.

1 komentarz

Lubisz dzielić się wiedzą i chcesz zostać autorem?

Podziel się wiedzą z 160 tysiącami naszych czytelników

Dowiedz się więcej