Python 職業：先決條件、技能、機會

Python 是一種高度通用、功能強大且易於使用的語言，在過去的幾十年中以真正的多用途意義發展。 截至今天，它可以用於各種應用。 從 Web 應用程序到桌面軟件，從服務器管理到 AI 工具——只要您說出它的名字，Python 就會幫助您！

除此之外，Python 也非常容易學習，因為它主要是用簡單的英語格式編寫的。 此外，與使用一行又一行代碼的 Java 不同，Python 只用兩行代碼就可以做到這一點，而且也更容易學習。 由於這些原因，Python 在希望掌握一門編程語言的初學者和新生中越來越受歡迎。 此外，由於該語言的可用性，對於那些熟練掌握 Python 的人來說，工作機會並不缺乏。

在本文中，讓我們幫助您了解學習 Python 的不同先決條件、它需要哪些技能，以及您可以在 Python 中尋找哪些職業機會！

Python 的先決條件

如果您剛剛開始 Python 編程之旅，您可能會對是否需要了解一些先決條件感到困惑。 一個基本的先決條件是學習和理解新事物的好奇心，以及不斷嘗試直到理解的意願。

因此，在您開始探索 Python 編程世界之前，讓我們幫助您滿足更多的先決條件：

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了解前端和後端之間的區別

您可能已經多次聽說過“前端”和“後端”這兩個術語。 但是，你知道這兩者的區別嗎？ 在開始學習 Python 之前，了解這些細微差別至關重要。 因此，讓我們幫助您了解差異，以便您充分利用它！

當您訪問任何網站或 Web 應用程序時，您首先看到的是前端。 這包括所有表單、按鈕、頁面上的文本、動畫和所有內容。 通常，HTML、CSS 和 JavaScript 構成了前端。 相比之下，後端更多的是關於幕後發生的事情。 你看不到後端的工作。 它告訴網站要做什麼、要顯示什麼頁面、要執行哪個操作等。此外，它還從數據庫發送數據以顯示在網站上。 後端是 Python、PHP、Ruby 等語言派上用場的地方。

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了解 Python 的能力

Python 是一種多用途語言——它可以用於不同的用例。 因此，在開始學習 Python 之前弄清楚您感興趣的確切領域將是一個好主意。 Python 能夠構建網站的後端、執行數據分析、訪問 API 數據、構建 ML 模型和執行自動化。 作為先決條件，最好弄清楚你感興趣的領域，這樣你就可以在學習 Python 的同時朝那個方向擴展。

Python 2 還是 Python 3？

Python 2 是遺留的，並且仍然被許多組織使用，因為他們的網站主要是使用 Python 2 構建的。 另一方面，Python 3 是一個較新的版本，大多數現代網站都是使用 Python 3 構建的。從學習 Python 3 開始是個好主意，但您應該查看 Python 2 的其他用例以使正確的選擇。

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Python 職業技能

對於 Python 職業，您需要以下基本技能：

• 核心 Python 方面的專業知識：在繼續學習 Python 框架和庫之前，您應該已經掌握了 Python 的基本概念。 這包括以下術語和想法：

• • • 數據結構
    • 數據類型和變量
    • 異常和異常處理
    • 面向對象編程
    • 文件處理等等。

• Python 框架：了解核心 Python 是必要的，但不足以幫助您的 Python 職業生涯。 根據您的興趣領域，您應該具備使用 Python 工具的技能，例如 Flask、Django、Bottle、Web2Py 等。

• Python 庫：您還應該熟練使用 Python 提供的各種庫。 無論你在做什麼，你都需要處理 Python 庫的專業知識。

版本控制：每當您從事軟件項目時，您和您的團隊都會進行許多更改和更新。 在這種情況下，版本控制變得極其重要。 至少你應該精通 GitHub。

Python 中的職業機會

以下是您可以在 Python 編程領域看到的一些職業機會：

Python 開發人員

這是提高 Python 技能後最直接的工作之一。 該職位的一些角色和職責包括：

• 編寫高效的 Python 代碼
• 與不同的團隊合作
• 優化算法
• 解決邏輯問題
• 測試、調試和修復錯誤。

作為一名 Python 開發人員，您將主要創建桌面應用程序。

全棧或後端開發人員

這兩個工作角色都需要 Python 程序員。 然而，雖然後端 Python 開發人員完全在後端工作，使用 SQL 等其他語言，但全棧開發人員在整個 Web 應用程序上端到端工作——這包括了解 HTML、CSS 和 JavaScript為前端。

數據分析師

全球的數據分析師使用 Python 來快速管理和創建數據結構。 Python 提供了不同的庫，包括 Pandas，它們提供了用於處理複雜數據集並從中獲得洞察力的工具。 數據分析師的角色需要熟練使用 Python 來分析數據。 一些角色和職責包括：

• 解釋結果
• 報告見解
• 識別趨勢和模式
• 與不同的團隊合作
• 改進和完善數據收集和分析流程

數據科學家

數據科學家目前的需求量非常大，並且在可預見的未來很可能會保持這種狀態。 原因是當今的公司擁有大量數據。 此數據包含改進業務和實現業務目標所需的所有見解。 從這些數據中獲得洞察力是數據科學家的工作。 數據科學家與利益相關者密切合作，以了解不同的計劃並製定實現目標的路線圖。 數據科學家使用 Python 及其各種庫和框架來收集和分析這些數據，甚至以易於理解的方式報告調查結果。

機器學習工程師

在過去的幾年裡，機器學習工程師的招聘信息急劇攀升。 如果您精通 Python，則更有可能被選中擔任這些角色。 作為機器學習工程師，您將訓練機器並構建它們以使用數據並做出明智的預測。 Python 與自動化和 ML 算法無縫協作的能力使其成為從事機器學習工作的完美工具。

這份機會清單絕不是詳盡無遺的。 Python 的用例只會隨著時間的推移而擴大，機會也在擴大！

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綜上所述

Python 是一種真正適用於所有用途的語言。 除此之外，它還由一個活躍的智能 Python 開發人員社區支持開源。 在很長一段時間內，Python 仍將是企業構建、評估、訓練和修改系統、程序和算法的重要工具。

在當今時代，Python 更重要的用例之一是數據分析。 該語言提供的功能是無與倫比的，並且易於學習，它為每個人提供了一個平台。 還有很多工作！ 您所需要的只是開始您的 Python 之旅，在不知不覺中，您將享受上述機會之一。 在 upGrad，我們從基礎開始引導學生，並通過我們的 360 度幫助幫助他們找到自己的 Python 夢想工作。 查看我們的馬里蘭大學數據科學和商業分析專業證書課程，了解更多關於該課程的信息！