پس از یادگیری پایتون چه میتوان کرد؟

پایتون یک زبان برنامه نویسی قدرتمند، سطح بالا، شی گرا و همه منظوره است که توسط Guido van Rossum در اوایل دهه 1990 طراحی شده است. پایتون یک پروژه آزاد و متن باز است که به دلیل سادگی و خوانایی بالای کدهایش، یکی از محبوب ترین زبان های برنامه نویسی در جهان است. یادگیری زبان پایتون به شما امکانات و فرصت ها ی فراوانی را می دهد، در این مقاله سعی داریم به بررسی موقعیت های شغلی این زبان بپردازیم .

متخصص علم داده (Data Science)

یک متخصص علم داده، علوم کامپیوتر، آمار، ریاضیات و تعدادی اطلاعات مفید به دست آمده از داده ها را با هم ترکیب کرده و با این روش ، از داده های تقریبا گنگ و نا مفهوم، اطلاعات و دانش جدیدی استخراج میکند.

درآمد متخصص علم داده بر اساس عواملی مانند موقیعت جغرافیایی، سابقه، صنعت و اندازه شرکت متغیر است. بر اساس داده های اخیر، میانگین درآمد در این حوزه در سراسر جهان در محدوده 80 هزار تا 120 هزار دلار در سال میباشد. پیش بینی میشود که علم داده، یکی از محبوب ترین مشاغل دهه پیش رو باشد.

توسعه دهنده وب (Web Developer)

توسعه دهنده وب یک شغل همواره زنده است. محبوبیت این شغل هرگز از بین نرفته و متقاضیان زیادی دارد. پس اگر مایلید شغلی با بازار کاری امن و همیشگی داشته باشید، به سراغ این حرفه بروید.

اما به خاطر دشته باشید که تنها با یادگیری پایتون نمیتوانید به توسعه دهنده وب تبدیل شوید، بلکه باید دانش کلی از HTML، CSS و JavaScript نیز داشته باشید.پایتون کتابخانه های فراوانی مانند Flask، Django ، Pyramid ، FastAPI و ... دارد که به طراحی وب کمک میکند.

یک توسعه دهنده وب تازه کار، حدود 82 هزار دلار تا 106 هزار دلار در سال درآمد خواهد داشت و با کمی تجربه، این مقدار به بیش از 118 هزار دلار در سال افزایش پیدا میکند.

در بلاگ تحلیل داده بخوانید

معرفی برترین کتابخانه های پایتون

کتابخانه در زبان پایتون، همچون "صندوق جادویی توانایی‌ها" عمل می‌کند! این صندوق حاوی ابزارها و امکانات متنوعی است که برنامه‌نویسان می‌توانند از آن‌ها برای خلق شگفتی‌ها و انجام وظایف پیچیده استفاده کنند. اصطلاحاً، کتابخانه‌ها به عنوان ترکیبی از اسرار جادویی کد و ابزارهای کاربردی علمی عمل می‌کنند که به برنامه‌نویسان اجازه می‌دهند تا با سرعت نور به سوی اهداف خود حرکت کنند. این به ایشان امکان می‌دهد که طراحی‌های ناب و خلاقانه‌تری ارائه دهند و پنجره ای به دنیایی از خلاقیت و ابتکار باز کنند.

مهندس یادگیری ماشین (Machine Learning Engineer (ML Engineer))

یادگیری ماشین یکی از شاخه های هوش مصنوعی است و به طراحی، ساخت و توسعه سیستم های هوش مصنوعی میپردازد که بدون نیاز به برنامه نویسی ، بتوانند یک علمکرد را یادبگیرند.

مهندسان یادگیری ماشین عموما با داده های عددی، داده های دسته ای، داده های زمانی و متن روبرو هستند. یک مدل یادگیری ماشین، داده ها را بررسی کرده، الگو های موجود در داده ها را کشف کرده و از آنها یاد میگیرد تا در آینده بتواند، با استفاده از این الگو ها، ورودی ها را پیش بینی کند و تصمیمات هوشمند اتخاذ کند.

مسئولیت های اصلی مهندس نرم افزار عبارتند از :

• • طراحی و توسعه و پیاده سازی سیستم ها، مدل ها و الگوریتم های یادگیری ماشین
• • جمع آوری، پردازش و آماده سازی مجموعه داده های بزرگ برای آموزش مدل
• • آموزش و بازآموزی مدل های یادگیری ماشین برای بهبود دقت و عملکرد
• • گسترش و بهینه سازی کتابخانه ها و چارچوب های موجود یادگیری ماشین

یک مهندس یادگیری ماشین تازه کار حدود 110 هزار دلار در سال درآمد خواهد داشت و با چند سال سابقه کار، این مقدار به حدود 160 هزار دلار افزایش پیدا میکند.

مهندس تست خودکار( Test Automation Engineer)

دهه ی آینده، دهه ی اتوماتیک سازی ماشین لرنینگ و حتی کار های شخصی است که سبب کاهش میزان صرف زمان و انرژی انسانی در هر صنعتی است.

یک مهندس تست خودکار نرم افزار مسئول طراحی، پیاده سازی و مدیریت برنامه های تست خودکار برای نرم افزارها است. افرادی که در این حوزه هستند میتوانند برنامه های اتوماتیک را طراحی، برنامه نویسی، راه اندازی و تست کرده و در صنایعی مانند انرژی، ساخت، تولیدی و یا صنایع غذایی و رباتیک، مشغول به کار شوند.

عمده ی مسئولیت های این افراد عبارتند از:

• • انتخاب و پیاده سازی ابزارهای مناسب برای خودکارسازی تست نرم افزار مانند Selenium، Appium، Katalon و غیره.
• • نوشتن اسکریپت های تست خودکار با استفاده از زبان های برنامه نویسی مانند Java، Python، C# و غیره برای تست واحد، تست تعاملی کاربر (UI)، تست API و غیره
• • تهیه گزارشات خطا
• • بهینه سازی و نگهداری از اسکریپت های تست خودکار برای حفظ کارایی و قابلیت اطمینان در طول چرخه توسعه نرم افزار.
• • اتوماتیک سازی، میزان صرف زمان و انرژی انسانی را در هر صنعتی کاهش میدهد.

متوسط حقوق مهندس اتوماتیک سازی حدود 100 هزار دلار در سال است و با اینکه نسبت به بقیه زمینه های کاری پایتون حقوق نسبتا پایینی دارد، موقعیت های freelancing فراوانی برای افراد در زمینه های مختلف موجود است.

آنالیزور داده (Data Analyst)

پایتون بهترین زبان برنامه نویسی برای آنالیز داده است. کتابخانه های موجود در زبان پایتون مانند، Pandas، Numpy، Scikit learn و... ، امکانات بسیار قدرتمندی برای تغییر و مدیریت داده، در اختیار ما قرار میدهد. البته لازم است که مهارت هایی مانند کار با Excel ، SQL، ، تفکر انتقادی، تایید داده و بیان مناسب نیز داشته باشید.

یک آنالیزو داده، داده های موجود در یک دیتابیس عظیم را جمع آوری و پردازش کرده و عملیات آماری را بر آنها پیاده سازی میکند. سپس با استفاده اطلاعات به دست آمده، پاسخ سوالات مختلفی را می یابد.

اصلی ترین مسئولیت های یک تحلیگر داده عبارتند از:

• • جمع آوری و آماده سازی داده ها از منابع اولیه و ثانویه
• • نگهداری پایگاه داده ها و سیستم های داده برای اطمینان از یکپارچگی داده ها
• • تفسیر داده ها و تجزیه و تحلیل نتایج با استفاده از تکنیک های آماری و شناسایی روندها، الگوها و روابط در میان مجموعه داده های پیچیده
• • تولید گزارش های جامع با برجسته کردن بینش ها و روندهای کلیدی
• • همکاری با تیم های فنی برای بهینه سازی سیستم ها و فرآیندهای داده ای

متوسط درآمد یک آنالیزور داده حدود 115 هزار دلار در سال خواهد میباشد.

تدریس زبان پایتون

هر روزه به تعداد افرادی که در حال یادگیری پایتون هستند افزوده میشود و تعلیم این دانش آموزان جدید یک شغل بسیار جذاب است. برای آموزش پایتون نیازی نیست مهارت های در سطح عالی داشته باشید.

Freelancing

اگر علاقه به کار در کمپانی ها و گروه های مخلتف را ندارید و ترجیح میدهید به تنهایی و با استقلال کامل مشغول به کار شوید، میتوانید سراغ این گزینه بروید. freelancer های پایتون میتوانند تا ۲۰۰ هزار دلار در سال درآمد داشته باشند.

راه های مختفی برای آغاز freelancing موجود است. مثلا میتوانید برای وب سایت های مختلف مقاله بنویسید و یا پروژه های freelancing در وب سایت های مختلف استفاده کنید. این وب سایت ها دارای مشتریانی هستند که برای انجام پروژه خود به دنبال برنامه نویسان و متخصصان مختلف میگردند.