نگاهی به بازار کار برنامه نویسی پایتون
زبان برنامه نویسی پایتون تنها یکی از چندین زبان برنامه‌نویسی محبوب در جهان است؛ اما به جرات می‌توان گفت تفاوت درآمد برنامه نویسی پایتون و فرصت‌های پیشرفت در بازار کار آن با سایر زبان‌ها بسیار زیاد است. موج یادگیری پایتون در سال‌های اخیر با جهش زیادی مواجه شده است و علت آن هم افزایش تقاضا از سوی کسب و کارها و رونق فرصت‌های استخدام پایتون است. امروزه شرکت‌های بزرگ دنیا همچون گوگل، نتفلیکس، اینستاگرام، اسپاتیفای، بلومبرگ، نیویرک تایمز و … برای جذب مهندسان پایتون حرفه‌ای با هم در رقابت هستند. با نگاه کوتاهی به آگهی‌های استخدام جدیدمی‌توان متوجه شد که در ایران نیز این شاخه از برنامه‌نویسی تقاضای زیادی دارد. با توجه به اینکه افراد زیادی به یادگیری این زبان تمایل نشان داده و برای استخدام در موقعیت‌های شغلی آن تلاش می‌کنند، تصمیم گرفتیم در این مقاله از وبلاگ جاب ویژن به بررسی حقوق دریافتی و بازار کار پایتون بپردازیم.
برنامه‌نویسی پایتون چیست؟
از زبان برنامه‌نویسی پایتون عمدتاً برای ساخت وبسایتها و نرم‌افزارهای مختلف، خودکارسازی تسک‌ها، تحلیل داده و مصورسازی آن‌ها استفاده می‌شود. پایتون زبانی عمومی است؛ یعنی برای توسعه برنامه‌های مختلفی از آن استفاده شده و کاربرد آن محدود به یک نوع برنامه مشخص نمی‌شود. تطبیق‌پذیری بالای این زبان به همراه سادگی نسبی آن برای برنامه‌نویس‌های مبتدی باعث شده که امروزه (سال 2021 میلادی) آن را به عنوان پرکاربردترین و محبوب‌ترین زبان برنامه‌نویسی بشناسیم. مزایای برنامه‌نویسی به زبان پایتونآنقدر گسترده و یادگیری آن به حدی ساده است که حتی افرادی که تخصصی در برنامه‌نویسی ندارند می‌توانند از آن بهره ببرند؛ از مدیریت مخارج روزمره گرفته تا حل دشوارترین مسائل و تحلیل داده‌های عظیم، همگی به کمک پایتون قابل انجام هستند.
سینتکس ساده و زبان طبیعی، تطبیق‌پذیری بالا برای انجام فعالیت‌های مختلف، سادگی برای افراد مبتدی، متن‌باز بودن، دارا بودن کتابخانه‌ها و ماژول‌های مختلف و جامعه عظیم برنامه‌نویس‌ها، پایتون را به یک زبان محبوب در جهان تبدیل کرده است. کاربردهای مهم زبان پایتون عبارتند از:
تحلیل داده و یادگیری ماشین
امروزه پایتون جزء جدایی‌ناپذیر دنیای علم داده شده است؛ چرا که به کمک این زبان می‌توان داده‌ها را دستکاری و تحلیل کرد، محاسبات پیچیده آماری روی آن‌ها انجام داد، داده‌ها را به تصویر کشید، الگوریتم‌های یادگیری ماشین خلق کرد و هزاران کار دیگری که می‌توان روی داده‌ها انجام داد. پایتون قادر است مصورسازی داده‌ها را به شیوه‌های مختلفی مثل نمودارهای میله‌ای، خطی، دایره‌ای، هیستوگرام و سه‌بعدی اجرا کند. همچنین کتابخانه‌های بی‌شمار آن به برنامه‌نویس‌ها کمک می‌کند کدهای یادگیری ماشین و تحلیل داده را سریع‌تر و موثرتر بنویسند.
برنامه‌نویسی وب
یکی دیگر از کاربردهای رایج پایتون توسعه بک اند وبسایتها و اپلیکیشن‌ها (بخش غیرقابل مشاهده از سمت کاربر) است؛ این عملیات به کمک فریمورک‌های مخصوص توسعه وب در پایتون مثل جنگو (Django) و فلسک (Flask) انجام می‌شود. از پایتون در برنامه‌نویسی وب برای ارسال داده‌ها از سمت سرور (و برعکس)، پردازش داده‌ها و ارتباط با پایگاه داده، مسیریابی URL و تضمین امنیت استفاده می‌شود. برنامه‌نویس بک اند، برنامه‌نویس فول استک، برنامه‌نویس پایتون و مهندس دواپس از جمله موقعیت‌های شغلی بازار کار پایتون هستند که با توسعه وب سروکار دارند.
خودکارسازی یا اسکریپت‌نویسی
از پایتون می‌توان برای خودکارسازی و انجام موثرتر فعالیت‌های تکراری استفاده کرد. به نوشتن کد با هدف اجرای خودکار فرایندها «اسکریپت‌نویسی» (Scripting) گفته می‌شود که برای چک کردن خطاها در فایل‌های متعدد، تبدیل فایل‌ها، انجام عملیات ریاضی ساده و حذف داده‌های تکراری استفاده می‌شود. حتی برنامه‌نویس‌های مبتدی نیز می‌توانند از این قابلیت پایتون برای خودکارسازی فعالیت‌های ساده کامپیوتری مثل تغییر نام فایل‌ها، جستجو و دانلود محتوا و ارسال ایمیل در بازه‌های زمانی مشخص استفاده کنند.
تست نرم‌افزار
از پایتون می‌توان برای انجام فعالیت‌هایی مثل ساخت کنترل، دنبال کردن باگ‌ها و تست استفاده کرد. توسعه‌دهندگان نرم‌افزار می‌توانند به کمک پایتون، فرایند تست محصولات و فیچرهای جدید را خودکار کنند.
فعالیت‌های روزمره
کاربرد پایتون تنها به دنیای برنامه‌نویسی و تحلیل داده‌های عظیم خلاصه نمی‌شود؛ یادگیری این زبان می‌تواند به افرادی که با حجم کمتری از داده‌ها سروکار دارند نیز کمک کند. روزنامه‌نگارها، صاحبان کسب و کارهای کوچک یا سوشال مدیا مارکترها نیز می‌توانند از این زبان برای ساده‌سازی کارهای خود استفاده کنند. از جمله فعالیت‌هایی که به کمک پایتون خودکارسازی می‌شوند می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
- دنبال کردن بازار سهام و قیمت رمزارزها
- ارسال یادآورهای شخصی (Reminder)
- به‌روزرسانی لیست مایحتاج منزل
- نگهداری حجم زیادی از فایل‌ها
- تبدیل فایل‌های متنی به فایل صفحه گسترده (Spreadsheet)
- تخصیص وظایف به اعضای تیم (یا اعضای خانواده) به صورت تصادفی
- تکمیل خودکار فرم‌های آنلاین
بازار کار پایتون و کسب درآمد از آن
اغلب افرادی که به کسب درآمد از برنامه نویسی پایتون فکر می کنند، به سمت رشته‌های علم داده و تحلیل داده‌ها می‌روند. جهان امروز با داده‌های ارزشمندی احاطه شده است و کسب و کارها تمایل دارند الگوهای پنهان در این داده‌ها را شناسایی و از آن‌ها در راستای پیشرفت خود استفاده کنند. راه های کسب درآمد از پایتون در دنیای امروز بسیار زیاد است؛ به همین دلیل ما در این مقاله تنها به بخشی از زمینه‌های کاری پایتون اشاره می‌کنیم.
مهندس نرم‌افزار (توسعه دهنده پایتون)
- تحلیل نیازمندی‌های کاربران
- کدنویسی و تست آن
- نوشتن مستندات عملیاتی
- مشاوره به مشتریان و همکاری با سایر افراد
- توسعه برنامه‌های جدید
مهندس ارشد نرم‌افزار (سنیور)
- توسعه معماری نرم‌افزار
- خودکارسازی فعالیت‌ها به کمک اسکریپت‌نویسی و سایر ابزارها
- بازبینی و دیباگ کردن کدها
- اجرای تست‌های اعتبارسنجی
- طراحی الگوها و کنترل ورژن
مهندس دواپس (DevOps)
- به‌روزرسانی و رفع نقص‌ها
- تحلیل و رفع مشکلات فنی
- طراحی فرایندهای نگهداری و رفع عیب
- اسکریپت‌نویسی برای خودکارسازی مصورسازی داده‌ها
- پشتیبانی فنی سطح دو
دانشمند داده
- شناسایی منابع داده و خودکارسازی مجموعه‌ها
- پردازش داده‌ها و تحلیل آن‌ها برای شناسایی ترندها
- طراحی مدل‌های پیش‌بینی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین
- مصورسازی داده‌ها
- ارائه راه‌حل برای چالش‌های کسب و کار
دانشمند داده ارشد
- سرپرستی تحلیل‌گرهای داده جونیور
- ساخت ابزارهای تحلیل برای شناسایی الگوها، پیش‌بینی رفتارهای آتی و ایجاد بینش نسبت به داده‌ها
- ایجاد الگوریتم‌های یادگیری ماشین براساس تحلیل‌های آماری
- انتقال نتایج به دست آمده از تحلیل‌ها به مدیران کسب و کار
مهندس یادگیری ماشین
مهندس یادگیری ماشین یکی دیگر از محبوب‌ترین زمینه‌های بازار کار و استخدام برنامه نویس پایتون است. مهندس یادگیری ماشین (ML) مسئولیت اجرای تحلیل‌های آماری روی داده‌ها و ایجاد مدل‌های یادگیری ماشین را بر عهده دارد.
پژوهشگر تحلیلی
پژوهشگر تحلیلی داده‌ها یکی دیگر از مشاغل جدید در بازار کار python است. پژوهشگرهای تحلیلی مسئول تحقیق، تحلیل و تفسیر داده‌های مرتبط با بازاریابی، عملیات، مالی، اقتصاد، مشتریان و … هستند.
آینده شغلی برنامه نویسی پایتون
شرکت‌های بزرگ دنیا مثل گوگل، ناسا، نوکیا، IBM، یاهو، والت دیزنی و هزاران شرکت کوچک و بزرگ دیگر از پایتون برای اجرای پروژه‌های مختلف خود استفاده می‌کنند. باتوجه به نیاز روزافزون سازمان‌ها به تحلیل داده، آینده شغلی برنامه نویسی پایتون در ایران و خارج از کشور بسیار روشن است. برخی از مهم‌ترین زمینه‌های کاری پایتون در آینده عبارتند از:
هوش مصنوعی (AI)
«هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence)، در واقع هوش مربوط به ماشین (کامپیوتر) و نقطه مقابل «هوش طبیعی» (هوش انسان و حیوانات) است. اهمیت هوش مصنوعی در جهان امروز روز به روز بیشتر درک می‌شود و پایتون، بهترین زبان برنامه‌نویسی برای بهره‌گیری از مزایای بی‌شمار هوش مصنوعی در کسب و کارها است. در پایتون فریمورک‌ها، کتابخانه‌ها و ابزارهای متعددی مختص هوش مصنوعی وجود دارد که در بازار کار پایتون، از آن‌ها برای توسعه برنامه‌هایی برای شبیه‌سازی هوش طبیعی انسان استفاده می‌شود. سیستم‌های تشخیص گفتار و اتومبیل‌های خودران تنها نمونه‌هایی از کاربرد هوش مصنوعی در صنعت هستند.
ابزارها و کتابخانه‌های مهم هوش مصنوعی عبارتند از:
- یادگیری ماشین: PyML، PyBrain، scikit-learn، MDP Toolkit، GraphLab Create، MIPy
- هوش مصنوعی عمومی: PyDatalog، AIMA، EasyAI، SimpleAI
- شبکه عصبی: PyAnn، Pyrenn، ffnet، Neurolab
- زبان طبیعی و متن‌کاوی: Quepy، NLTK، Gensim
کلان داده یا بیگ دیتا (Big Data)
تحلیل مجموعه داده‌های عظیم (بیگ دیتا) یکی دیگر از پرطرفدارترین شاخه‌های بازار کار زبان برنامه نویسی پایتون است. بیگ دیتا به مجموعه عظیم و پیچیده‌ای از داده‌ها گفته می‌شود که تحلیل آن‌ها با استفاده از نرم‌افزارهای سنتی تحلیل داده امکان‌پذیر نیست. پایتون به رشد بیگ دیتا و کاربرد آن در کسب و کار کمک زیادی کرده و کتابخانه‌های آن به برنامه‌نویس‌ها امکان تحلیل و بهره بردن از خوشه‌های داده‌ای عظیم را فراهم کرده است. کتابخانه‌های پایتون در زمینه بیگ دیتا عبارتند از:
- Pandas
- Scikit-Learn
- NumPy
- GraphLab Create
- IPython
- Bokeh
- Agate
- PySpark
- Dask
شبکه
پایتون به کانفیگ روترها و سوویچ‌ها و انجام سایر فعالیت‌های خودکارسازی شبکه‌ها به طوری که از نظر مالی به‌صرفه باشد کمک می‌کند. کتابخانه‌هایی که در این زمینه وجود دارند عبارتند از:
- Ansible
- Netmiko
- NAPALM
- Pyeapi
- Junos PyEZ
- PySNM
- Paramiko SSH
جمع بندی
زبان برنامه‌نویسی پایتون دارای سینتکس بسیار ساده‌ای است و خیلی راحت می‌توان آن را آموخت. دانستن این زبان برنامه‌نویسی open-source فرصت‌های شغلی متعددی پیش رویتان می‌گذارد و شما می‌توانید از تمامی مزیت‌های یک شغل برنامه‌نویسی مثل دورکاری برنامه نویسی، فریلنسینگ و دستمزد نسبتا خوب در مقایسه با خیلی از مشاغل دیگر، بهره‌مند شوید.
تبدیل شدن به یک برنامه‌نویس موفق پایتون، مهارت‌های زیادی می‌خواهد ولی اختصاص، زمان و انرژی و هزینه کردن برای تقویت این مهارت‌ها، کاملا ارزشش را دارد زیرا نیاز به استخدام جدیدبرنامه نویس پایتون روز به روز در حال افزایش است. شما می‌توانید به عنوان یک توسعه‌دهنده‌ی پایتون کار خود را شروع کنید و پس از مدتی، وارد مشاغل پردرآمدتری مثل علم داده و هوش مصنوعی شوید.