Post #580

#вашивопросы Здравствуйте! Уже задавала вам вопрос по поводу профориентации, если изучаю Пайтон. Вопрос снова актуален для меня и я немного не согласна с тем, что если изучаешь, Пайтон, то дорога тебе только в бакэнд. Пайтон нужен в разработке софта, искусственного интеллекта, в Data science, в аналитике, в тестировании. А если посмотреть вакансии, то есть просто Пайтон разработчик (и это не подразумевает бакэнд). Очень много направлений, поэтому я никак не могу выбрать. Что вы думаете по этому поводу? Возможно вы знаете какие-то видео или пособия, где рассказывается коротко чем занимается представитель каждой профессии? Смотрите, мне кажется, произошла путаница в терминологии. Под "бэкенд-разработкой" обычно и понимают "разработку софта" на питоне и "просто Пайтон-разработчика". Под "просто Пайтон-разработчиком" понимают "бэкенд-разработчиков". Это синонимы. Я думаю, вы воспринимаете термин "бэкенд-разработчик" в очень узком смысле - как только разработку веб-сайтов (серверной части). Но это не так, обычно речь идёт о разработке разнообразных программ, включая в том числе и веб-сайты. Поэтому если вы пойдёте на вакансию "просто Python-разработчика", будьте готовы, что и сайтами там тоже вам придётся заниматься и какую-нибудь Django применять (тут смотря на какой конкретно проект вас берут). Что касается тестирования - ну так оно разное бывает. Да, для написания автотестов используют языки программирования, тесты - это тоже программы. Но не всегда от тестировщиков вообще требуют знать и применять язык программирования. Подробнее вопроса о том, нужно ли тестировщикам уметь программировать я писала уже тут. В Data Science python используется очень часто, язык R в этом смысле ему уступает. Но само по себе знание Python вас не сильно приближает к професси дата-саентиста. Чтобы её освоить, начать придётся с математики, которая лежит в основе дата саенс, и ну и собственно изучать саму дата саенс - нейросети, машинное обучение, AI, упомянутый вами итд итп. Чтобы понять ваше это или нет - попробуйте какой-нибудь бесплатный или недорогой курс по введению в дата саенс, и посмотрите, как вам - идёт, не идёт, смущает или нет вас математика, итд итп. Под аналитиками понимают вообще разное, но в целом можно сказать, что там вам не придётся писать полноценные программы, включающие весь цикл разработки, те программы, с которыми будет работать пользователь. Тут пайтон используется для автоматизации аналитических задач - то есть, для того, чтобы не проделывать какие-то вычисления вручную, например, в Excel. Посчитать какую-нибудь статистику по активности пользователей, посмотреть, сколько времени они проводят на сайте, ну и всевозможные задачи, которые требуют умения работать с данными, но не на таком уровне как дата-саентисты. Видео-туториалов по профориентации я не знаю, могу лишь посоветовать пробовать короткие курсы в каждом направлении, или книжки почитать, и смотреть, что вам больше подойдёт. Задать вопрос автору блога можно здесь: @hum_it_bot