Python - ścieżki rozwoju

pytanie zadane 25 listopada 2017 w Offtop przez Deloryn Bywalec (2,060 p.)

Od pewnego czasu interesuję się Pythonem i próbuję iść w tym kierunku. Na bazie tego, co czytałem, mogę wymienić dziedziny, w których Python ma zastosowanie:

1. IoT (przynajmniej na Raspberry Pi można programować)

2. Cybersecurity

3. Webdevelopment

4. Cloud

5. Data Science

Próbuję znaleźć sobie coś, co by mi się podobało. Mam dylematy i jestem niezdecydowany. Moglibyście opisać swój punkt widzenia / doświadczenia w danych kierunkach? Jak to w praktyce wygląda? Chciałbym robić coś fajnego.

Raz myślę np. o data science, ale nie wiem, czy można by się wtedy nazywać programistą. Poza tym data scientist, z tego, co słyszałem, różni się od programisty tym, że nie dostaje wytycznych, tylko sam ma na wszystko wpaść. Potrzebuje wiedzy statystycznej itp. Bycie dobrym programistą nie oznacza bycia dobrym data scientist.

Co do webdevelopmentu - raczej przedtem tego unikałem, nie chciałem, ale nie odrzucam całkowicie. Czy nie jest to nudne? Ciągle tworzyć projekty stron dla klientów?

Cybersecurity. Brzmi fajnie, ale jak to wygląda w praktyce? Czy to ciekawa praca?

Obecnie mam perspektywę rozwoju i później stażu w data science / cybersecurity / webdevelopmencie, choć Cloud też pewnie jest w zasięgu (ale w dalszej perspektywie). Najwięcej pracy jest chyba dla webdev, ale cieszy mnie, że mam inne możliwości.

3 odpowiedzi

odpowiedź 25 listopada 2017 przez Boshi VIP (100,240 p.)

3 jeżeli klepiesz stronki na wordpressie cały czas, to faktycznie jest to nudne, ale jak robisz kilkumiesięczny projekt sklepu to wierz lub nie, jest to ciekawe.

komentarz 26 listopada 2017 przez Deloryn Bywalec (2,060 p.)

A jak to wyglądało w Twoim przypadku, od juniora aż do obecnego czasu?

odpowiedź 26 listopada 2017 przez Deloryn Bywalec (2,060 p.)

odpowiedź 26 listopada 2017 przez Benek Szeryf (91,010 p.)

Myślę już 15 minut i nie mam weny, a trochę doświadczenia z Pythonem, i nie tylko, mam. Pisząc krótko, jeśli masz możliwość otrzymania stażu, to idź w Data Science.

komentarz 26 listopada 2017 przez Deloryn Bywalec (2,060 p.)

A dlaczego akurat w data science? Przyszłościowy kierunek?

komentarz 26 listopada 2017 przez Benek Szeryf (91,010 p.)
edycja 26 listopada 2017 przez Benek

Tak. Ale inne dziedziny IT również. Po prostu danych stale przybywa i z każdym dniem ten przyrost jest coraz większy. Prosiłeś o przedstawienie własnego punktu widzenia, to napisałem, co myślę. Próbowałem wielu technologii, w większości z nich zrobiłem jakieś programy/aplikacje. Każdą uważam za ciekawą, ale Data Science daje coś, czego nie znajdziesz w pozostałych.

Możesz pisać rozbudowane aplikacje (np. w JavaScript/Java), które będą miały wspaniałą strukturę, będą korzystać ze wzorców projektowych i architektonicznych, wszystko będzie działać jak w szwajcarskim zegarku. Możesz również kodować świetne strony internetowe (np. w HTML/JavaScript/PHP/Python/Ruby), interaktywne, user-friendly i semantyczne. Możesz dojść do perfekcji i być mistrzem w tym, co robisz. Twój kod będzie idealny i doceniony przez lepszych programistów, ale dla klienta nie będzie on miał znaczenia. To znaczy świetnie, że aplikacja będzie działać, ale to tyle.

W przypadku Data Science wchodzisz na dziewiczy teren. Po prostu nikt wcześniej tego nie robił, bo nie było tylu danych. W takim przypadku możesz odkryć niesamowite, nieznane dotąd zależności, które mogą rzutować na wiele dziedzin. Ten obrazek pochodzi z książki Python for Data Analysis (wiem, że to nie Data Science) i przedstawia jaki był procentowy udział imion chłopców urodzonych w Stanach na przestrzeni ponad 100 lat, których imiona kończyły się na litery d, n, y. I jak widzisz, od 70. lat popularność zyskały imiona kończące się na literę n. Skąd taki trend? Jak to wyjaśnić? Pewnie trzeba zapytać socjologa lub innego specjalistę. Co jeszcze widać z tego wykresu? Na pewno to, że w obecnych czasach ten trend nie spadnie do 10%. Ciężko powiedzieć, jak się zachowa, ale możesz założyć, że w ciągu 5 lat co 3. napotkany chłopiec w USA będzie miał imię kończące się na n.

Teraz sobie wyobraź, że opracowałeś pewien algorytm, który robi Ci podobne wykresy, zestawiające statystyki gospodarcze, powiązane z innymi wydarzeniami na świecie. Dodatkowo wyliczyłeś korelację dla tych zmiennych i okazuje się, że potrafisz przewidzieć przyszłość (ekstrapolować krzywą) z wyprzedzeniem 3-5 lat. Daje Ci to możliwość pewniejszego inwestowania na giełdzie, podejmowania decyzji, zarządzania ryzykiem. Czyli mówiąc w wielkim skrócie, masz maszynkę, która z pewnym prawdopodobieństwem (zależnym od tego jak doskonałe stworzysz narzędzie) przewiduje przyszłość.

komentarz 26 listopada 2017 przez Deloryn Bywalec (2,060 p.)

Fajnie to przedstawiłeś. To prawda, w takiej pracy można mieć do czynienia z ciekawymi projektami. Zachęciłeś mnie. Choć trzeba też być pewnie bardzo "łebskim" gościem. Ale warto spróbować, zawsze można przeskoczyć na inne działy IT.