Python დეველოპერისთვის საჭირო უნარები
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.
ამ ბლოგში კი მინდა ის უნარები გაგიზიარო, რაც Python დეველოპერს უნდა ჰქონდეს
1. Python პროგრამირების ენის მყარი ცოდნა
რა თქმა უნდა, ყველაზე მნიშვნელოვანი Python პროგრამული ენის გამართულად ცოდნა და მის ისეთ სპეციფიკურ კონცეფციაში გარკვევაა, როგორებიცაა მონაცემთა სტრუქტურები, მონაცემთა ტიპები, ფაილების დამუშავება, გენერირება და მართვა.
2. CSS, HTML და JavaScript
შესაძლოა ფიქრობდეთ, რომ Python დეველოპერებისთვის აუცილებელი არაა Front-end ტექნოლოგიების ცოდნა, თუმცა, რეალურად მისი ცოდნაც ერთ-ერთი დამატებითი პლუსია. CSS, HTML და JavaScript-თან მუშაობა საშუალებას მოგცემს გქონდეს სრული სურათი იმის შესახებ, თუ როგორ გამოიყურება ვებ-საიტი ან პლატფორმა და როგორ მუშაობს იგი.
3. Python framework
კიდევ ერთი მთავარი უნარი Python დეველოპერისთვის არის framework-ების ცოდნა. როდესაც Python დეველოპერმა კარგად იცის მნიშვნელოვანი framework-ები, ის უფრო სწრაფად ახერხებს პროცესის წარმართვას და მუშაობის პროცესში ნაკლები ხარვეზი აქვს.
4. პითონის ბიბლიოთეკების ცოდნა
Python-ს ბევრი დიდი უპირატესობა აქვს, მაგრამ ერთ-ერთი მისი ბიბლიოთეკებია, რადგან როდესაც დეველოპერები გეგმავენ რაღაცის შექმნას ან პროექტის შექმნის პროცესში არიან, მათ აქვთ საშუალება გამოიყენონ ეს ბიბლიოთეკა, რომელიც სავსეა მათთვის საჭირო დოკუმენტაციითა და მითითებებით. მისი გამოყენების უნარების ქონა კი დეველოპერებს უადვილებს პროექტზე მუშაობას.
5. მანქანური სწავლება და AI
ჩვენ ვცხოვრობთ ციფრულ ეპოქაში, რაც თითქმის შეუძლებელს ხდის ისეთი ინდუსტრიებისგან გაქცევას, როგორიცაა Machine Learning (ML) და ხელოვნური ინტელექტი (AI). ვებ-აპლიკაციებს შეუძლიათ დიდი სარგებელი მიიღონ ამ ტექნოლოგიების გამოყენებით. პაითონ დეველოპერმა ისინი შესაძლოა გამოიყენოს მონაცემთა ვიზუალიზაციისთვის, ანალიზისთვისა და შეგროვებისთვის, რაც საბოლოოდ პროექტისთვის მკაფიო სურათის დანახვაში ეხმარება.
ასე რომ, თუ Python შენთვის საინტერესო ენაა და ამ მიმართულებით განვითარებასაც გადაწყვეტ, ეს უნარები დაგეხმარება არა მხოლოდ კონკურენტული უპირატესობების მოპოვებაში, არამედ სხვადასხვა ისეთ მიმართულებით განვითარებაში, როგორებიცაა: Software engineer, Web Development, Data Science, Machine Learning Engineer.
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
შეავსე ფორმა და გაიარე კონსულტაცია
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