Python 职业：先决条件、技能、机会

Python 是一种高度通用、功能强大且易于使用的语言，在过去的几十年中以真正的多用途意义发展。 截至今天，它可以用于各种应用。 从 Web 应用程序到桌面软件，从服务器管理到 AI 工具——只要您说出它的名字，Python 就会帮助您！

除此之外，Python 也非常容易学习，因为它主要是用简单的英语格式编写的。 此外，与使用一行又一行代码的 Java 不同，Python 只用两行代码就可以做到这一点，而且也更容易学习。 由于这些原因，Python 在希望掌握一门编程语言的初学者和新生中越来越受欢迎。 此外，由于该语言的可用性，对于那些熟练掌握 Python 的人来说，工作机会并不缺乏。

在本文中，让我们帮助您了解学习 Python 的不同先决条件、它需要哪些技能，以及您可以在 Python 中寻找哪些职业机会！

Python 的先决条件

如果您刚刚开始 Python 编程之旅，您可能会对是否需要了解一些先决条件感到困惑。 一个基本的先决条件是学习和理解新事物的好奇心，以及不断尝试直到理解的意愿。

因此，在您开始探索 Python 编程世界之前，让我们帮助您满足更多的先决条件：

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了解前端和后端之间的区别

您可能已经多次听说过“前端”和“后端”这两个术语。 但是，你知道这两者的区别吗？ 在开始学习 Python 之前，了解这些细微差别至关重要。 因此，让我们帮助您了解差异，以便您充分利用它！

当您访问任何网站或 Web 应用程序时，您首先看到的是前端。 这包括所有表单、按钮、页面上的文本、动画和所有内容。 通常，HTML、CSS 和 JavaScript 构成了前端。 相比之下，后端更多的是关于幕后发生的事情。 你看不到后端的工作。 它告诉网站要做什么、要显示什么页面、要执行哪个操作等。此外，它还从数据库发送数据以显示在网站上。 后端是 Python、PHP、Ruby 等语言派上用场的地方。

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了解 Python 的能力

Python 是一种多用途语言——它可以用于不同的用例。 因此，在开始学习 Python 之前弄清楚您感兴趣的确切领域将是一个好主意。 Python 能够构建网站的后端、执行数据分析、访问 API 数据、构建 ML 模型和执行自动化。 作为先决条件，最好弄清楚你感兴趣的领域，这样你就可以在学习 Python 的同时朝那个方向扩展。

Python 2 还是 Python 3？

Python 2 是遗留的，并且仍然被许多组织使用，因为他们的网站主要是使用 Python 2 构建的。 另一方面，Python 3 是一个较新的版本，大多数现代网站都是使用 Python 3 构建的。从学习 Python 3 开始是个好主意，但您应该查看 Python 2 的其他用例以使正确的选择。

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Python 职业技能

对于 Python 职业，您需要以下基本技能：

• 核心 Python 方面的专业知识：在继续学习 Python 框架和库之前，您应该已经掌握了 Python 的基本概念。 这包括以下术语和想法：

• • • 数据结构
    • 数据类型和变量
    • 异常和异常处理
    • 面向对象编程
    • 文件处理等等。

• Python 框架：了解核心 Python 是必要的，但不足以帮助您的 Python 职业生涯。 根据您的兴趣领域，您应该具备使用 Python 工具的技能，例如 Flask、Django、Bottle、Web2Py 等。

• Python 库：您还应该熟练使用 Python 提供的各种库。 无论你在做什么，你都需要处理 Python 库的专业知识。

版本控制：每当您从事软件项目时，您和您的团队都会进行许多更改和更新。 在这种情况下，版本控制变得极其重要。 至少你应该精通 GitHub。

Python 中的职业机会

以下是您可以在 Python 编程领域看到的一些职业机会：

Python 开发人员

这是提高 Python 技能后最直接的工作之一。 该职位的一些角色和职责包括：

• 编写高效的 Python 代码
• 与不同的团队合作
• 优化算法
• 解决逻辑问题
• 测试、调试和修复错误。

作为一名 Python 开发人员，您将主要创建桌面应用程序。

全栈或后端开发人员

这两个工作角色都需要 Python 程序员。 然而，虽然后端 Python 开发人员完全在后端工作，使用 SQL 等其他语言，但全栈开发人员在整个 Web 应用程序端对端工作——这包括了解 HTML、CSS 和 JavaScript为前端。

数据分析师

全球的数据分析师使用 Python 来快速管理和创建数据结构。 Python 提供了不同的库，包括 Pandas，它们提供了用于处理复杂数据集并从中获得洞察力的工具。 数据分析师的角色需要熟练使用 Python 来分析数据。 一些角色和职责包括：

• 解释结果
• 报告见解
• 识别趋势和模式
• 与不同的团队合作
• 改进和完善数据收集和分析流程

数据科学家

数据科学家目前的需求量非常大，并且在可预见的未来很可能会保持这种状态。 原因是当今的公司拥有大量数据。 此数据包含改进业务和实现业务目标所需的所有见解。 从这些数据中获得洞察力是数据科学家的工作。 数据科学家与利益相关者密切合作，以了解不同的计划并制定实现目标的路线图。 数据科学家使用 Python 及其各种库和框架来收集和分析这些数据，甚至以易于理解的方式报告调查结果。

机器学习工程师

在过去的几年里，机器学习工程师的招聘信息急剧攀升。 如果您精通 Python，则更有可能被选中担任这些角色。 作为机器学习工程师，您将训练机器并构建它们以使用数据并做出明智的预测。 Python 与自动化和 ML 算法无缝协作的能力使其成为从事机器学习工作的完美工具。

这份机会清单绝不是详尽无遗的。 Python 的用例只会随着时间的推移而扩大，机会也在扩大！

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综上所述

Python 是一种真正适用于所有用途的语言。 除此之外，它还由一个活跃的智能 Python 开发人员社区支持开源。 在很长一段时间内，Python 仍将是企业构建、评估、训练和修改系统、程序和算法的重要工具。

在当今时代，Python 更重要的用例之一是数据分析。 该语言提供的功能是无与伦比的，并且易于学习，它为每个人提供了一个平台。 还有很多工作！ 您所需要的只是开始您的 Python 之旅，在不知不觉中，您将享受上述机会之一。 在 upGrad，我们从基础开始引导学生，并通过我们的 360 度帮助帮助他们找到自己的 Python 梦想工作。 查看我们的马里兰大学数据科学和商业分析专业证书课程，了解更多关于该课程的信息！