С ростом популярности и преимуществ Python он стал одним из самых востребованных и широко используемых языков программирования в отрасли. Создавая эйфорию среди разработчиков, непременно нужно задаться вопросом, какие навыки Python Developer нужны для того, чтобы стать разработчиком Python.
В этой статье я расскажу вам о 10 основных навыках, необходимых для того, чтобы стать разработчиком Python, а также о карьере.
Давайте посмотрим на 10 основных навыков, необходимых для того, чтобы стать разработчиком Python:
- Опыт в Core Python
- Хорошее понимание веб-фреймворков
- Объектно-реляционные преобразователи
- Дорога к науке о данных
- Машинное обучение и ИИ
- Глубокое обучение
- Понимание многопроцессорной архитектуры
- Аналитические навыки
- Навыки дизайна
- Навыки коммуникации
Давайте начнем.
Опыт в Core Python
Это формирует ступеньку для того, чтобы стать разработчиком Python. Чтобы им стать, вы должны хорошо владеть основными концепциями Python, которые включают в себя следующие аспекты:
- Структуры данных
- Концепции ООП
- Переменные и типы данных
- Принципы работы с файлами
- Обработка исключений
- Генераторы
- Итераторы
Давайте продвинемся вперед и рассмотрим следующий навык, посвященный веб-фреймворкам.
Хорошее понимание веб-фреймворков
Хороший веб-разработчик на Python имеет невероятное мастерство в отношении любой из двух веб-фреймворков, Django или Flask, или их обоих. Django - это высокоуровневый веб-фреймворк Python, который способствует хорошему, чистому и прагматичному дизайну, а Flask также является широко используемым веб-фреймворком для микропрограмм Python. Также ожидается хорошее знание интерфейсных технологий, таких как HTML, CSS и JavaScript.
Забегая вперед, давайте посмотрим на следующий навык разработчика Python ...
Объектно-реляционные преобразователи
ORM - это метод программирования в информатике, который пригодится, когда мы конвертируем данные между двумя несовместимыми системами типов с помощью объектно-ориентированных языков программирования. Он создает «базу данных виртуальных объектов», которую можно использовать на любом языке программирования. Есть специальные инструменты ORM, используемые программистами.
Продолжая тему «Навыки разработчиков Python», давайте посмотрим, как ведет себя наука о данных.
Дорога к науке о данных
Наука о данных - это океан возможностей. После того, как вы глубоко погрузитесь в то же самое, есть определенные предпосылки, которые вы должны знать, начиная с вашей математики в средней школе, включая вероятность, статистику и т. Д. Другие наиболее распространенные аспекты того же самого.
- Визуализация данных
- Анализ данных
- Обработка данных и очистка данных
- Использование пакетов Python, таких как (NumPy, MatPlotlib, Scikit learn и т. Д.) Для науки о данных.
- Хорошее знание SQL.
Машинное обучение и ИИ
Когда мы говорим о областях машинного обучения и искусственного интеллекта, которые попадают в категорию Data Science. Ожидается, что вы знакомы со всеми аспектами Data Science с точки зрения новичка, а также хорошо знакомы с алгоритмами машинного обучения. Это требует хорошего понимания того, как получать данные из наборов данных, анализировать данные, визуализировать данные, получать информацию из данных, узнавать о нейронных сетях и т. Д.
Забегая вперед, давайте рассмотрим еще один важный навык разработчика Python.
Глубокое обучение
Глубокое обучение - одна из самых быстрорастущих областей, которая также относится к Data Science. Есть также несколько аспектов глубокого обучения. Ожидается, что вы будете совершенствоваться в архитектуре нейронной сети, но прежде чем погрузиться в нее, начните с основ Data Science, а также познакомьтесь с различными аспектами машинного обучения и искусственного интеллекта.
Другие аспекты включают:
- NLP (обработка естественного языка)
- Обработка видео
- Обработка аудио
Забегая вперед, давайте рассмотрим еще один навык разработчика Python.
Понять многопроцессорную архитектуру
Ваша команда может состоять из инженера-проектировщика, но вы также должны знать, как код работает при развертывании и выпуске. Как Python-Dev вы обязательно должны знать об архитектуре MVC (Model View Controller) и MVT (Model View Template). Как только вы поймете многопроцессную архитектуру, вы сможете решать проблемы, связанные с базовой структурой и т. Д.
Аналитические навыки
Стать хорошим разработчиком Python или экспертом по языкам программирования. Нужно иметь хорошие навыки анализа с точки зрения Python, который он включает. Хорошее понимание алгоритмов, так что вы пишете чистый, а не избыточный код, можете писать оптимизированные алгоритмы, лучше визуализировать наборы данных по сравнению с Data Science, создавать хорошие веб-сайты с помощью веб-разработки.
Затем давайте посмотрим, какой следующий навык Python Developer.
Навыки дизайна
Теперь, когда я говорю об этой конкретной теме. То, что я действительно имею в виду под хорошими навыками проектирования, связано с тем фактом, что вы также должны уметь разрабатывать масштабируемые продукты, внедрять серверы таким образом, чтобы они были высокодоступными. Также следует помнить о фреймворках python, таких как Django или Flask, при разработке веб-сайта, поскольку python может работать как в клиентском, так и в серверном программировании.
Навыки коммуникации
Один из важнейших аспектов любой профессии во многом зависит от наличия действительно хороших коммуникативных навыков. Если вы можете внести свой вклад в команду, провести экспертную оценку кода, эффективно общаться, тогда половина вашей работы будет сделана там сама. Даже в основной технической роли вы должны специально общаться со своими товарищами по команде и вносить свой вклад в решение проблем или помогать другим.
Надеюсь, мой блог Навыки разработчиков Python был для вас актуален. Если вы хотите ознакомиться с другими статьями о самых популярных технологиях на рынке, таких как искусственный интеллект, DevOps, этический взлом, посетите официальный сайт Edureka.
Обязательно обратите внимание на другие статьи в этой серии, которые объяснят различные другие аспекты Python и Data Science.
4. Библиотеки Python для науки о данных и машинного обучения
15. Python vs C ++
17. Python SciPy
20. Основы Python
23. Python Decorator
32. Python 3.8
Первоначально опубликовано на https://www.edureka.co 22 августа 2019 г.
