Python — многогранный язык. На нем пишут сервисы, считают метрики, проверяют приложения, обучают ИИ и не только. Зная его, начать карьеру в IT и развернуть ее можно в самых разных направлениях — о них и расскажем в посте. Также поговорим о зарплатах и посоветуем, с чего начать.
Python-разработчик
Он пишет серверную часть сайтов и приложений — если упростить, то его код запускает заложенные программой функции, хотя сам процесс не видно. Это как смотреть время на часах, внутри которых скрыт сложный механизм, заставляющий стрелки двигаться.
Но на этом круг задач Python-разработчика не заканчивается. Например, он может создавать инструменты для подготовки данных и обучения ИИ. Или писать код, чтобы автоматизировать рутинные процессы и экономить время сотрудникам и целым отделам.
Средняя зарплата разработчика на Python — 266 тысяч рублей в месяц. Доход новичков варьируется от 72 до 133 тысяч. А если вырасти до старшего специалиста — это возможно за три года или больше — можно получать уже от 364 тысяч.
Чтобы стать Python-разработчиком, нужно изучить синтаксис языка и фреймворки (framework) — «каркасы», которые задают основу приложений. В число самых популярных входят Django, FastAPI и Flask. Также для большинства задач понадобятся навыки работы с базами данных и SQL, система контроля версий Git, контейнеризация Docker, понимание HTTP и принципов работы API.
Начать с нуля можно на курсе «Python-разработчик» — есть бесплатная вводная часть. А если вы уже специалист с опытом и хотите расти быстрее, присмотритесь к программе «Мидл Python- разработчик».
Аналитик данных
В его работу входит принятие решений на основе данных. Аналитик их собирает, обрабатывает — а потом в доступном виде показывает результаты, на основе которых принимаются решения. Например, насколько эффективной была рекламная кампания, надо ли доработать продукт, как развиваться бизнесу.
В анализе данных много направлений, но во многих из них понадобится все тот же Python — для автоматизации процессов. Например, для сбора данных из разных источников по скрипту (для маркетинга), составления регулярной отчетности (для бизнес-аналитики). А еще понадобится язык запросов SQL, навыки работы с электронными таблицами и инструментами визуализации.
Аналитики по данных получают примерно 106 тысяч рублей в месяц на позиции новичка и около 185 тысяч — с опытом один-два года. Дальше рост зарплаты будет зависеть от опыта и навыков, в перспективе — до 398 тысяч.
Освоить профессию с нуля можно на онлайн-курсе «Аналитик данных». А если вы уже работаете с таблицами и хотите добавить к ним язык, подойдет более короткая программа «Python для анализа данных».
Автоматизатор тестирования на Python
Проводить ручное тестирование — значит, долго и упорно изучать продукт до и после выхода, пока не найдутся недостатки. Проверки при этом могут включать сотни сценариев, на которые уходят часы и даже дни.
Задача автоматизатора — ускорять повторяющиеся проверки с помощью автотестов, для чего как раз и используется Python. Специалист пишет и поддерживает тестовый код, разбирается в результатах проверок. При этом важно, что автоматизация не заменяет ручное тестирование.
В этой роли можно рассчитывать на зарплату 77–108 тысяч рублей в месяц на старте. В среднем же такие специалисты получают 225 тысяч. На сегодняшний день потолок дохода — 374 тысячи.
При этом хоть Python и открывает путь в профессию, автоматизация проводится на основе знаний ручного тестирования. Поэтому помимо языка понадобятся теория тестирования и тест-дизайн, понимание жизненного цикла разработки, устройства приложений и API, Git, основы SQL, настройка автоматического запуска тестов, знание Pytest.
Тем, кто начинает с нуля, подойдет онлайн-курс «Инженер по тестированию» — в нем есть тариф с автоматизацией на Python. Специалисты с опытом могут пройти отдельную программу «Автоматизатор тестирования на Python».
Специалист по Data Science
Специальность находится на стыке разных областей. В данной роли предстоит исследовать данные, проверять гипотезы, строить прогнозы и создавать решения для бизнеса на основе статистики и машинного обучения (Machine Learning) — а Python в ML один из основных инструментов. Еще понадобятся статистика и теория вероятностей, линейная алгебра, навык оценки моделей, SQL. А для отдельных задач — математический анализ и A/B-тесты.
Зарплата на старте карьеры составляет 88–113 тысяч рублей в месяц с перспективой роста вдвое в горизонте пары лет — при условии развития как специалиста. Но и это не потолок, при достаточном опыте и навыках доход может вырасти до 469 тысяч рублей.
Профессию можно освоить с нуля на курсе «Специалист по Data Science» — программа рассчитана на 13 месяцев. Начать учиться можно бесплатно.
ML-инженер
Этот специалист разрабатывает и внедряет решения на основе машинного обучения: работает с моделями, интегрирует их в приложения и следит за их работой после запуска.
Python тут нужен сразу для работы с самими моделями, сервисами вокруг них и автоматизации. Помимо языка понадобятся такие навыки, как основы машинного обучения, Docker, облачная инфраструктура, мониторинг моделей и оценка их качества, работа с данными, основы разработки программных систем.
ML-разработчики получают около 116 тысяч рублей в месяц на уровне Junior, а в среднем — почти 225 тысяч. При этом самые высокие зарплаты в профессии даже опережают Data Science, вплотную приближаясь к полумиллиону рублей.
ML — сложная и многогранная специальность, но ее можно изучить без багажа знаний из смежных профессий за спиной. В Практикуме для этого есть онлайн-курс «ML-инженер с нуля».
А тем, кто уже знает Python и SQL, умеет готовить данные и знаком с классическим машинным обучением, подойдет программа «ML-инженер с опытом».
Как выбрать направление
Python может стать отправной точкой для любой из этих профессий, а дальше путь определят смежные навыки и практика. Хочется создавать — смотрите в сторону разработки. Нравится искать закономерности и объяснять их другим — подойдет аналитика данных. Цепляет поиск слабых мест — тестирование. Интересен ИИ — возможно, вам ближе Data Science или ML.
Почти во всех курсах Практикума есть бесплатная вводная часть, поэтому любую специальность получится попробовать перед тем, как переходить к полной программе. А познакомиться поближе с самим языком можно на бесплатном курсе «Основы Python-разработки».
Реклама. ООО «Яндекс», ИНН: 7736207543
