Python დეველოპერი: პროფესია, უნარები, კარიერული გზა
Python N2 მოთხოვნადი პროგრამირების ენაა Back-end-ში, რაც გასაკვირი არ არის, რადგან ის ერთ-ერთი საუკეთესო არჩევანია Back-end დეველოპმენტის, მანქანური სწავლების, მონაცემთა ინჟინერიისა და ღრუბლოვანი სერვისებისთვის. ამასთანავე მისი შესწავლა იდეალურია ნებისმიერი ადამიანისთვის, ვინც ტექნოლოგიური სფეროს მრავალფეროვნებითაა დაინტერესებული.
აქვე გეტყვი, რომ Google, Dropbox, Spotify, Amazon, Facebook, Instagram – იმ კომპანიების არასრული ჩამონათვალია, რომელთა სერვისების მნიშვნელოვანი კომპონენტები სწორედ Python-ის გამოყენებითაა შექმნილი.
ამიტომ, თუ გინდა Back-end Development Python-ის შესწავლით დაიწყო ან/და უბრალოდ ახალი ენის შესწავლა გსურს, სწორ ადგილას შემოგიხედავს, რადგან ამ ბლოგში მინდა Python დეველოპერბის პროფესიის, უნარებისა და კარიერული გზის შესახებ გიამბო.
ვინ არის PYTHON დეველოპერი?
Python დეველოპერი პასუხიმგებელია კოდირებაზე, მის შემუშავებაზე, დიზაინზე, ინტეგრირებასა და პროგრამულ გამართულობაზე. თუმცა, რა თქმა უნდა, Python დეველოპერის პასუხიმგებლობები მისი ცოდნის დონითა და გამოცდილებით განისაზღვრება.
Python-ის არჩევის შემთხვევაში კი როგორც უკვე ზემოთ გიამბე კვალიფიკაციის ამაღლებასთან ერთად შეგეძლება სხვადასხვა ინდუსტრიაში, სხვადასხვა პროქეტზე იმუშაო, დაწყებული აპლიკაციის შემუშავებიდან დამთავრებული მანქანური სწავლებითა და ხელოვნური ინტელექტით. ანუ სხვაგვარად რომ ვთქვათ, შენი როლი და პასუხისმგელობა განსხვავებული იქნება ინდუსტრიისა და იმ ორგანიზაციის მიხედვით სადაც იმუშავებ, ან რომელსაც თავად აირჩევ.
PYTHON დეველოპერის როლი, პასუხისმგებლობა და კარიერული გზა
Python დეველოპერის როლი და პასუხისმგებლობა სამუშაოს ტიპის მიხედვით იცვლება, მაგალითად:
Software Engineer-ის როლი და პასუხისმგებლობაა:
● კოდის შემუშავება და შენარჩუნება
● ერთეული ტესტების წერა
● გამართვის პროგრამული უზრუნველყოფა
● მესამე მხარის კოდისა და API-ების ინტეგრირება
● წვდომის კოდისა და ფუნქციების შეცვლის მოთხოვნები
● შემოთავაზებული პრობლემების ტექნიკური გადაწყვეტილებების შეფასება და წარმოება
Web Developer-ის როლი და პასუხისმგებლობაა:
● Back-end კოდისა და ლოგიკის წერა
● უზრუნველყოს კომუნიკაციის მექანიზმი
● უზრუნველყოს back-end-ის განახლება და ოპტიმიზაცია
● ვებ Wramework-ების ინტეგრირება
● აპლიკაციების განთავსება
Data Analyst-ის როლი და პასუხისმგებლობაა:
● მონაცემთა შეგროვებისა და ანალიზისთვის სკრიპტების შექმნა
● პითონის მათემატიკურ და სასარგებლო ბიბლიოთეკებთან მუშაობა
● მონაცემთა მოდელები შექმნა
Machine Learning Engineer-ის როლი და პასუხისმგებლობაა:
● მანქანური სწავლების ალგორითმების იმპლემენტაცია
● მანქანური სწავლების ალგორითმების გაწრთვნა და ადაპატაცია
● მანქანური სწავლების მოდელების საწარმოო გარემოში დანერგვა
● სტატისტიკური მონაცემების ანალიზი
აქედან გამომდინარე, შეიძლება ითქვას, რომ Python დეველოპერს კარიერული განვითარების მხრივ მრავაფელოვანი არჩევანი აქვს.
აქვე იმასაც გეტყვი, რომ საქართველოშიPython დეველოპერის საშუალო ანაზღაურება 4300 ლარია.
PYTHON დეველოპერისთვის საჭირო უნარები
Python დეველოპერისთვის საჭირო უნარები მისი კარიერული არჩევანიდან გამომდინარე განისაზღვრება, თუმცა თუ შენ კონკრეტულად Web Development გაინტერესებს, მნიშვნელოვანია ფლობდე ისეთ უნარებს და შეგეძლოს ისეთი რაღაცების კეთება, როგორებიცაა:
● Visual Studio Code-ში მუშაობა
● კოდის ვერსიის კონტროლი Git-ის მეშვეობით
● Python-ის პროექტების ორგანიზაცია
● Django/Flask-ის გამოყენება ვებ სერვისებისა და API-ების გასამართად
● პროფესიულ დონეზე კოდის დოკუმენტაცია
● MD ენის გამოყენება დოკუმენტაციის დასაწერად
● Swagger-ის გამოყენება დოკუმენტაციის დასაწერად
● გამართული, სუფთა, პროფესიული სტანდარტის Python-ის კოდის წერა
● ობიექტზე ორიენტირებული დაპროგრამება ამოცანების შესასრულებლად
● Python-ის პაკეტებთან მუშაობა
● Web აპლიკაციის სატესტო და Production გარემოში გაშვება
● მონაცემთა ბაზების გამართვა-დამუშავება (MongoDB)
● პროექტის კონფიგურაციის ფაილებთან მუშაობა (JSON)
● Python-ზე სხვა განხრითაც განვითარება (Machine Learning, Computer Vision, Data Science, Web Scraping)
ასე რომ თუ ამ ბლოგის წაკითხვის შემდეგ ფიქრობ, რომ Web Development-ის მიმართულებით ფეხის შებიჯება Python-ის შესწავლთ გსურს, ან/და უბრალოდ ახალი ენის სწავლა გსურს, მაშინ გირჩევ გადადგა პირველი ნაბიჯი და გაიგო მეტი კურსის შესახებ
ოთო მიქაძე – გრაფიკული დიზაინის ლექტორის პორტფოლიო
Data-Driven მარკეტინგის გამოწვევები და მათი გადაჭრის გზები
გაიცანი Intro to Front-end-ის ახალი ლექტორი – გიორგი კვირიკაშვილი
Facebook Boosts vs Ads Manager – განსხვავებები და მსგავსებები Meta-ს სარეკლამო ხელსაწყოებს შორის
IT Project Management-ის კურსს მარიამ სალია გაუძღვება
შესაძლოა გაინტერესებდეს
საშუალო
1350₾
ტექ. ტალანტებზე მოთხოვნა ასეთი მაღალი არასდროს ყოფილა, რაც თავისმხრივ ართულებს კომპანიების მიერ საუკეთესო ადამიანური რესურსების მოძიებას და მოზიდვას. ამგვარ კონკურენტულ გარემოში, რეკრუტერებს სჭირდებათ არამარტო ტექ. ინდუსტრიის სიღრმისეული აღქმა, არამედ პრაქტიკული ექსპერტიზა, თუ როგორ იპოვონ, დააონბორდინგონ (Onboarding) და შეინარჩუნონ A+ ტექ პროფესიონალები.
კურსი დატვირთულია პრაქტიკული სამუშაოებით და შედგენილია მიმდინარე ტრენდების, პლატფორმების, კვალიფიკაციების დეტალურად აღსაქმელად - ეს არის ტექნოლოგიურ სივრცეში ადამიანური რესურსების რეკრუტინგის მინი MBA. შესაბამისად, კურსის განმავლობაში სტუდენტები შეისწავლიან [Tech] რეკრუტინგის 360 გრადუსიან, სრულ პროცესს.
14 ლექცია
42
საათი
საშუალო
1000₾
დიზაინის ტრადიციული მეთოდები შრომატევადია და დიდ დროის რესურსს მოითხოვს, რაც, ხშირ შემთხვევაში, ზღუდავს შემოქმედობითობას და მოსაწყენს ხდის დიზაინერის ყოველდღიურობას. თუმცა, გენერაციული AI არის ის რევოლუციური გადაწყვეტა, რაც საშუალებას მისცემს დიზაინერებს გადალახონ ამგვარი დაბრკოლებები და მეტიც იყონ მეტად ეფექტურები ყოველდღიურ საქმიანობაში.
კურსი დატვირთულია პრაქტიკული დავალებებით და ფინალური პროექტით, რაც მოგცემს საშუალებას დააგროვო პორტფოლიო და შეიძინო ცოდნა, რომელსაც პრაქტიკაში გამოიყენებ
8 ლექცია
24
საათი
დამწყები
950₾
ხელოვნური ინტელექტი თანამედროვე მენეჯერის განუყოფელი ნაწილი გახდა. შესაბამისად, რაც უფრო მეტად გვესმის რა ენაზე და როგორ ვესაუბროთ ხელოვნურ ინტელექტს მით უფრო მარტივია მისი ყოველდღიურობაში ინტეგრირება. რაც მთავარია, ხელოვნური ინტელექტის საშუალებით შესაძლებელია დროის ეფექტურად გამოყენება და რუტინული საქმეების თავიდან არიდება.
ლექციების განმავლობაში დეტალურად შევისწავლით ისეთი პოპულარული AI სისტემების გამოყენებას, როგორიცაა ChatGPT, Claude.ai, და Gemini. პრაქტიკულ დავალებასა და ფინალურ ნაშრომზე მუშაობა კი დაგვეხმარება სიღრმისეული ცოდნა მივიღოთ AI ხელსაწყოების გამოყენებასა და მათ საკუთარ ნებაზე “მოთვინიერებაში”.
6 ლექცია
18
საათი
შესვლა Google-ით
შესვლა Facebook-ით