Python에서의 경력: 전제 조건, 기술, 기회

Python은 지난 수십 년 동안 진정한 다목적 의미로 개발된 매우 다재다능하고 강력하며 사용하기 쉬운 언어입니다. 오늘날에는 다양한 응용 분야에서 사용할 수 있습니다. 웹 앱에서 데스크톱 소프트웨어, 서버 관리, AI 도구에 이르기까지 이름만 지정하면 Python이 도와드립니다!

게다가 Python은 주로 간단한 영어 형식으로 작성되었기 때문에 배우기 매우 쉽습니다. 게다가 코드 줄과 줄을 사용하는 Java와 달리 Python은 두 줄로 트릭을 수행하고 배우기도 쉽습니다. 이러한 이유로 프로그래밍 언어를 마스터하려는 초보자와 초심자 사이에서 Python의 인기가 높아졌습니다. 또한 언어의 사용성으로 인해 Python에 능숙한 사람들의 취업 기회가 부족하지 않습니다.

이 기사에서는 Python 학습을 위한 다양한 전제 조건, 필요한 기술 및 Python에서 경력을 쌓을 수 있는 기회를 이해하는 데 도움을 드리겠습니다!

Python의 전제 조건

Python 프로그래밍 여정을 막 시작하는 경우 알아야 할 전제 조건이 있는지 혼란스러울 수 있습니다. 한 가지 필수 전제 조건은 새로운 것을 배우고 이해하려는 호기심과 이해할 때까지 계속 노력하려는 의지입니다.

따라서 Python 프로그래밍의 세계를 탐험하기 전에 필요한 몇 가지 전제 조건을 더 알려드리겠습니다.

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프론트엔드와 백엔드의 차이점 이해하기

"프론트엔드"와 "백엔드"라는 용어를 많이 들어보셨을 것입니다. 그런데 이 둘의 차이점을 아시나요? Python을 배우기 전에 먼저 이러한 뉘앙스를 이해하는 것이 중요합니다. 따라서 차이점을 이해하여 최대한 활용할 수 있도록 도와드리겠습니다!

웹 사이트나 웹 애플리케이션을 방문할 때 가장 먼저 보게 되는 것은 프런트 엔드입니다. 여기에는 모든 양식, 버튼, 페이지의 텍스트, 애니메이션 및 모든 것이 포함됩니다. 종종 HTML, CSS 및 JavaScript가 프론트 엔드를 구성합니다. 대조적으로, 백엔드는 무대 뒤에서 일어나는 일에 관한 것입니다. 백엔드의 작동을 볼 수 없습니다. 웹사이트에 무엇을 할지, 어떤 페이지를 표시할지, 어떤 작업을 수행할지 등을 알려줍니다. 또한 데이터베이스에서 데이터를 전송하여 웹사이트에 표시합니다. 백엔드는 Python, PHP, Ruby 등과 같은 언어가 유용한 곳입니다.

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파이썬의 능력 알기

Python은 다양한 사용 사례에서 사용할 수 있는 다목적 언어입니다. 따라서 Python 학습을 시작하기 전에 정확한 관심 분야를 파악하는 것이 좋습니다. Python은 웹 사이트의 백엔드를 구축하고, 데이터 분석을 수행하고, API 데이터에 액세스하고, ML 모델을 구축하고, 자동화를 수행할 수 있습니다. 전제 조건으로 관심 영역을 파악하여 Python을 배우는 동안 해당 방향으로 분기할 수 있도록 하는 것이 좋습니다.

파이썬 2 또는 파이썬 3?

Python 2는 레거시이며 웹 사이트가 대부분 Python 2를 사용하여 구축되기 때문에 많은 조직에서 여전히 사용하고 있습니다. 반면에 Python 3은 최신 버전이며 대부분의 최신 웹 사이트는 Python 3을 사용하여 구축됩니다. Python 3을 배우는 것으로 시작하는 것이 좋지만 Python 2의 다른 사용 사례를 찾아 올바른 선택.

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Python 경력을 위한 기술

Python 분야에서 경력을 쌓으려면 다음과 같은 필수 기술이 필요합니다.

• 핵심 Python에 대한 전문성: Python 프레임워크 및 라이브러리로 이동하기 전에 Python의 기본 개념을 마스터해야 합니다. 여기에는 다음과 같은 용어와 아이디어가 포함됩니다.

• • • 데이터 구조
    • 데이터 유형 및 변수
    • 예외 및 예외 처리
    • 객체 지향 프로그래밍
    • 파일 처리 등.

• Python 프레임워크: 핵심 Python을 아는 것은 필수이지만 Python 경력에 도움이 되기에는 충분하지 않습니다. 관심 분야에 따라 Flask, Django, Bottle, Web2Py 등과 같은 Python 도구로 작업하는 기술이 있어야 합니다.

• Python 라이브러리: Python 에서 사용할 수 있는 다양한 라이브러리 작업에도 능숙해야 합니다. 무엇을 하고 있든 Python 라이브러리를 다루는 데 전문 지식이 필요합니다.

버전 관리: 소프트웨어 프로젝트에서 작업할 때마다 귀하와 귀하의 팀은 많은 변경과 업데이트를 수행합니다. 이 경우 버전 관리가 매우 중요해집니다. 최소한 GitHub에 능숙해야 합니다.

파이썬에서의 취업 기회

다음은 Python 프로그래밍 세계에서 볼 수 있는 몇 가지 직업 기회입니다.

파이썬 개발자

이것은 Python 기술을 향상시킨 후 얻을 수 있는 가장 직접적인 직업 중 하나입니다. 이 직책의 일부 역할과 책임은 다음과 같습니다.

• 효율적인 Python 코드 작성
• 다양한 팀과 협업
• 알고리즘 최적화
• 논리적 문제 해결
• 테스트, 디버깅 및 버그 수정.

Python 개발자는 주로 데스크톱 응용 프로그램을 만듭니다.

전체 스택 또는 백엔드 개발자

이 두 가지 역할 모두 Python 프로그래머가 필요합니다. 그러나 백엔드 Python 개발자는 SQL과 같은 다른 언어를 사용하여 전적으로 백엔드에서 작업하는 반면, 전체 스택 개발자는 HTML, CSS 및 JavaScript에 대한 지식을 포함하여 전체 웹 앱 엔드 투 엔드에서 작업합니다. 프론트엔드용.

데이터 분석가

전 세계의 데이터 분석가는 Python을 사용하여 데이터 구조를 빠르게 관리하고 생성합니다. Python은 Pandas를 비롯한 다양한 라이브러리를 제공하여 복잡한 데이터 세트로 작업하고 이들로부터 통찰력을 도출하기 위한 도구를 제공합니다. 데이터 분석가의 역할은 데이터 분석을 위해 Python 작업에 능숙해야 합니다. 일부 역할과 책임은 다음과 같습니다.

• 결과 해석
• 보고 인사이트
• 추세 및 패턴 식별
• 다양한 팀과 협업
• 데이터 수집 및 분석 프로세스 개선 및 개선

데이터 과학자

데이터 과학자는 현재 수요가 매우 많으며 가까운 미래에도 그럴 것입니다. 그 이유는 오늘날의 기업에는 수많은 데이터가 있기 때문입니다. 이 데이터에는 비즈니스를 개선하고 비즈니스 목표를 달성하는 데 필요한 모든 통찰력이 포함되어 있습니다. 이 데이터에서 통찰력을 도출하는 것이 데이터 과학자가 하는 일입니다. 데이터 과학자는 이해 관계자와 긴밀히 협력하여 다양한 계획을 이해하고 목표 달성을 위한 로드맵을 파악합니다. 데이터 과학자는 Python과 Python의 다양한 라이브러리 및 프레임워크를 사용하여 이 데이터를 수집 및 분석하고 이해하기 쉬운 방식으로 결과를 보고합니다.

기계 학습 엔지니어

머신 러닝 엔지니어를 위한 채용 공고는 지난 몇 년 동안 가파른 상승세를 보였습니다. Python에 능숙하다면 이러한 역할에 선택될 가능성이 더 높습니다. 기계 학습 엔지니어는 데이터를 사용하고 정보에 입각한 예측을 하도록 기계를 훈련하고 구축합니다. 자동화 및 ML 알고리즘과 원활하게 작동하는 Python의 기능은 기계 학습 작업을 위한 완벽한 도구입니다.

이 기회 목록이 완전한 것은 아닙니다. Python의 사용 사례는 시간이 지남에 따라 확장되고 기회도 늘어납니다!

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결론적으로

Python은 진정으로 모든 용도를 위한 언어입니다. 그 외에도 스마트 Python 개발자의 활발한 커뮤니티가 지원하는 오픈 소스입니다. Python은 기업이 시스템, 프로그램 및 알고리즘을 구축, 평가, 교육 및 수정하는 데 오랫동안 필수적인 도구로 남아 있을 것입니다.

오늘날과 같은 시대에 Python의 더 중요한 사용 사례 중 하나는 데이터 분석입니다. 언어에서 제공하는 기능은 비할 데 없고 배우기 쉽기 때문에 모든 사람이 시작할 수 있는 플랫폼입니다. 일자리도 많다! Python 여정을 시작하기만 하면 됩니다. 알게 되기 전에 위에서 언급한 기회 중 하나를 누리게 될 것입니다. upGrad에서 우리는 학생들을 기초부터 안내하고 360도 지원을 통해 학생들이 꿈의 Python 직업을 찾도록 도왔습니다. 메릴랜드 대학교의 데이터 과학 및 비즈니스 분석 전문 자격증 프로그램을 확인 하고 과정에 대해 자세히 알아보세요!