Какие есть специальности Python?

Продолжается бесплатный курс Python для новичков.
(можете присоединяться к нам тут: https://t.me/+k2k7VLPc2ihkYWRi)

Несколько участников этого курса задали мне вопрос, кем можно работать со знанием Python?
Давайте рассмотрим возможные специальности и пути развития:

------

1. Веб-разработка (Backend)
Самое классическое направление. Python используется для создания серверной части (backend) сайтов, веб-приложений и API.

Чем занимаются: пишут логику работы сайта, работают с базами данных, обеспечивают безопасность, интегрируют фронтенд с бэкендом.

Ключевые фреймворки:

Django - мощный фреймворк, включает в себя почти всё "из коробки" (админ-панель, ORM, аутентификацию). Подходит для сложных проектов, например, интернет-магазинов, соцсетей, новостных порталов.

Flask / FastAPI - более легковесные и гибкие микрофреймворки. FastAPI особенно популярен для создания высокопроизводительных RESTful API благодаря своей асинхронности.

Что нужно знать: Помимо Python и фреймворков, необходимо знание баз данных (SQL, PostgreSQL), REST API, Docker, знание Git, основ веб-безопасности.

------

2. Data Science (Наука о данных)
Одно из самых модных и высокооплачиваемых направлений. Специалисты работают с большими данными, чтобы извлечь из них ценную информацию и найти закономерности.

Чем занимаются: сбор, очистка и анализ данных, построение моделей машинного обучения, визуализация результатов.

Ключевые библиотеки:

Pandas - для работы с табличными данными (основной инструмент).
NumPy - для работы с многомерными массивами и математическими вычислениями.
Matplotlib / Seaborn / Plotly - для построения графиков и визуализации данных.
Scikit-learn - главная библиотека для классического машинного обучения (алгоритмы классификации, регрессии, кластеризации).

------

3. Machine Learning (Машинное обучение) / AI Engineer
Более узкая и углубленная специализация внутри Data Science, сфокусированная именно на создании и обучении моделей.

Чем занимаются: разработка, обучение, развертывание и поддержка моделей машинного обучения и нейросетей.

Ключевые библиотеки:

TensorFlow / PyTorch - два основных фреймворка для глубокого обучения и создания нейронных сетей. PyTorch часто выбирают для исследований, а TensorFlow - для продакшена.

Keras - высокоуровневый API (чаще для TensorFlow), который упрощает создание нейросетей.

Что нужно знать: очень сильная математическая база (линейная алгебра, математический анализ, теория вероятностей и статистика).

------

4. DevOps / Automation / SRE
Python - язык скриптования по умолчанию в этой сфере. Он используется для автоматизации рутинных задач, управления инфраструктурой и CI/CD процессами.

Чем занимаются: написание скриптов для автоматизации развертывания, мониторинга и управления облачной инфраструктурой (AWS, GCP, Azure).

Ключевые технологии: Помимо Python, нужно глубоко знать Ansible (написан на Python), Terraform, Kubernetes, Docker, Bash, различные системы мониторинга.

------

5. Разработка игр
Не основная, но существующая ниша. Python используется для создания прототипов, инструментов для геймдизайнеров и скриптования внутри игровых движков.

Чем занимаются: создание не больших AAA-игр, а инди-игр, модов, прототипов и образовательных проектов.

Ключевые библиотеки и движки:

Pygame - популярная библиотека для создания 2D-игр.

Встроенная поддержка скриптования в движках: Unreal Engine (через Plugin), Blender (для создания 3D-контента).

------

6. Разработка десктопных приложений
Python можно использовать для создания кроссплатформенных приложений под Windows, macOS и Linux.

Чем занимаются: создание GUI-приложений (с графическим интерфейсом) для бизнеса или личного использования.

Ключевые библиотеки:

Tkinter - стандартная библиотека Python, простая, но с устаревшим дизайном.

PyQt / PySide - самые мощные и популярные фреймворки для создания профессиональных приложений.

Kivy - хорош для приложений с сенсорным управлением и мультитач-интерфейсами.

------

7. Программирование встроенных систем и IoT
Python (особенно его версия MicroPython) используется для программирования микроконтроллеров (например, ESP32, Raspberry Pi).

Чем занимаются: создание умных устройств, робототехника, автоматизация умного дома, написание скриптов для одноплатных компьютеров.

------

8. Парсинг и scraping данных
Python - лучший язык для автоматизированного сбора данных из интернета.

Чем занимаются: написание программ (парсеров), которые автоматически собирают информацию с веб-сайтов (цены, новости, отзывы, вакансии и т.д.).

Ключевые библиотеки:

Beautiful Soup - для разбора HTML/XML.

Scrapy - мощный фреймворк для написания сложных парсеров.

Requests / Selenium - для отправки HTTP-запросов и эмуляции поведения браузера (для обхода защиты).

------

9. QA Automation (Автоматизация тестирования)
Python широко используется для написания автоматических тестов благодаря своей простоте и читаемости.

Чем занимаются: написание скриптов, которые автоматически проверяют работу сайтов или приложений, экономя время ручных тестировщиков.

Ключевые библиотеки и фреймворки:

Pytest - популярный фреймворк для написания unit-тестов.

Selenium / Playwright - для автоматизации тестирования веб-интерфейсов (браузеров).

Requests - для тестирования API.

------

Какую выбрать?
Новичку проще всего начать с веб-разработки (Django/Flask) или автоматизации тестирования. Путь более предсказуем и понятен.

Если у вас математический склад ума и нравится работать с цифрами - присмотритесь к Data Science и ML.

Если вам нравится работать с инфраструктурой, серверами и автоматизировать процессы - ваш путь DevOps.

Для быстрого решения практических задач (собрать данные, автоматировать рутину) - парсинг и написание скриптов.

Sticky-меню на CSS

Sticky-меню - это навигационная панель, которая остается видимой при прокрутке страницы, прилипая к верхней части окна браузера. Это удобно для пользователей, так как они всегда имеют доступ к основным разделам сайта. Мы реализуем это с помощью CSS-свойства position в значении sticky.

Читайте полную статью по ссылке:
https://code.mu/ru/markup/article/sticky-menu/

СЕГОДНЯ!
Бесплатный курс по Git для новичков.

Мы уже начали! Присоединяйтесь к нам:)

Для этого вступайте в следующий канал:
https://t.me/+EcXTs5I1dlk3Y2Uy