Az alábbi cikkben bemutatjuk, milyen sokféle karrierút várhat egy Pythont magabiztosan használó szakemberre, illetve miért lehet megtérülő befektetés megismerkedni ezzel a programnyelvvel – ami még mindig jelentősen könnyebben tanulható, mint a másik két óriás, a C# vagy a Java.
A programozás elsajátítása körüli egyik legnagyobb visszatartó erő a tanulásba fektetett idő, illetve a tévhit, miszerint a programozást csak az informatikusok számára éri meg megtanulni. Az, hogy időt kell szorítani a rendszeres gyakorlásra, tagadhatatlan, viszont a Python egyik nagy előnye, hogy jóval hamarabb el lehet sajátítani, mint a többi programnyelvet.
Kezdjük is az okkal, amiért a Python annyira közkedvelt: mert viszonylag egyszerű. Ha valaki újonc még a programozás világában, mindenképp előnyös egy egyszerűsített szintaktikájú nyelvvel kezdenie, mint amilyen a Python. Ezen kívül a Pythonra épül több olyan keretrendszer, amit a világ vezető tech vállalatai is használnak, például a Django, de az adatbáziskezeléssel is megismerkedhetsz, ha elvégzel egy Pythonra épülő SQL képzést. Általa könnyen elsajátítható az objektumorientált szemléletmód, ami elengedhetetlen a programozási logika megértéséhez.
Az egyszerűség és a közkedveltség mind visszahatnak a másikra, és tovább erősítik egymást. A Python körül, hála a népszerűségének, számottevő méretű közösség alakult ki a különböző felületeken, ahol programozók gyűlnek össze, például Slacken, Discordon, GitHubon, vagy Stack Overflow-n. Itt rengeteg előre megírt kódot is lehet találni, amiket a saját kódodba is beleépíthetsz, valamint az általad megírtakat és közzé teheted, ha szeretnéd. Igaz, hogy több millió órányi tananyag áll rendelkezésre Pythonból, de mindig előny, ha áll mögötted egy népes közösség is.
Eddig megtudtuk tehát, hogy a Python egyszerű és közkedvelt – de keresett is egyben? A válasz egy határozott igen. Ezt bizonyítja az IEEE augusztusban publikált kutatása is, amit a Prog.hu szemlézett, és melyben a Python jóformán fej-fej mellett az SQL-el a munkaerőpiac legkeresettebb programnyelve. Ennek igen egyszerű okai vannak, legelőször is a Python sokrétű alkalmazhatósága. Nem csak programozók számára hasznos, de természettudósok, webfejlesztők, biztonsági tesztelők, analitikával foglalkozók és adatmérnökök is alkalmaznak Pythont a munkájuk során.
Data Engineer (Adatmérnök)
Az adatmérnök (amelyet gyakran tévesen kevernek az Adattudóssal) felel az adat infrastruktúrák tervezéséért, létrehozásáért, karbantartásáért és optimalizálásáért. Munkája alapvető szerepet játszik abban, hogy a vállalatok képesek legyenek hatékonyan kezelni, feldolgozni és elemezni adatokat. Ehhez különböző forrásokból dolgozik: külső APIkból, adatfolyamokból és úgynevezett adattavakból.
Gépi tanulás
A Pythonban számos könyvtár elérhető, amik a gépi tanulási modellek felállítását, betanítását, élesítését, alkalmazását és karbantartását segítik. Ilyen többek között a Scikit-learn, a a Flask vagy a TensorFlow. A gépi tanulás az AI kutatás előszobája.
Deep Learning (mélytanulás)
Ezek az algoritmusok különösen bonyolult adatok, például képek, hang, vagy természetes nyelv feldolgozására használhatók. Kutatók között az egyik leginkább preferált a PyTorch.
Biztonsági és automata tesztelés
Hála sokoldalúságának és egyszerű szintaktikájának, a Python igen népszerű különböző penetrációs tesztek, hálózati vizsgálatok és sebezhetőségek felderítése során. Segítségével könnyen készíthetők eszközök a hálózati forgalom elemzésére, portok szkennelésére, különféle informatikai támadási formák szimulálására. Mindezek mellett könnyen kombinálható más eszközökkel, és saját szkriptek fejlesztését is lehetővé teszi, amely ideálissá teszi az etikus hackerek és biztonsági szakértők számára.
Játékfejlesztés
Bár a Python nem annyira elterjedt a nagy AAA játékok készítésénél, mint például a C++ vagy a C#, mégis sokan használják oktatási célokra, indie fejlesztésekhez, prototípusok készítésére és 2D játékokhoz. Az ehhez használt legismertebb könyvtár a Pygame, ami kezdők számára is megbízható választás, a gyakorlottabbak pedig Panda3D-vel készíthetnek komplexebb projekteket.
Tudományos munka
A Python segítségével létrehozhatóak különböző számítási szimulációk, többek közt molekuláris dinamikai szimulációk is, ami igen fontos a biokémiai kutatásokban. Emellett az adatvizualizációban, a számítógépes látásban és a nyelvfeldolgozásban is a kutatók segítségére tud válni, nem is beszélve a mérnöki és tudományos számítások elvégzéséről.
A fentiek alapján kijelenthető, hogy akkor is megérheti elvégezni egy Python tanfolyamot, ha a szakmád alapvetően nem az informatikához köt. Ha Pythont tanulsz, egyben a jövődbe is fektetsz, mind anyagilag, mind munka szempontjából. Elképzelhetetlen, hogy a jövőben a Python kikopjon a programozás világából, hiszen, mint már említettük, könnyen használható, valamint számos felülettel kompatibilis, mint például a Windows vagy a macOS. A legjobb idő, hogy kihasználd ennek a programnyelvnek a népszerűségét, nem más, mint a jelen.
Deutsch
