Pythonの学習をお考えですか？毎週何百時間も投資する価値があるかどうか知りたいと思いませんか？Pythonの使用を必要とする仕事の機会はどれくらいあるのでしょうか？人々が言うほど儲かるのでしょうか？一流のプログラマーになるにはPythonだけを使っていればいいのでしょうか？プログラミングプラットフォームの使用に関連するキャリアの選択肢に関わるこれらの質問については、すべてまもなく説明します。
1. Python開発者
Python開発者であることは、プログラミング言語の練習にそれらの長い時間を投資する人のためのトップのキャリアの選択肢の1つです。
数年前に技術統合の価値が上がったので、Python開発者の位置は、組織でほぼ必然的になっています。
企業は、フロントエンドとバックエンドの開発を最新の状態に保つために、Python開発者のための仕事を容易に利用可能です。
Pythonプログラミングは、データアルゴリズムの最適化、および主にバックエンドとフロントエンドの機能をゼロから作成することを担当する仕事を得ることができます。
Python開発者は、主要なデータ分析の問題を解決し、一般的にデータセキュリティを管理するスキルを持っています。
Pythonを使った優れたプログラミングスキルがあれば、フロントエンド開発者のチームを率いることができます。
ハイパフォーマンスと応答性の向上を保証するための唯一の責任者です。
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2. ソフトウェアエンジニア
ベテランのPython開発者として、ソフトウェアエンジニアリングの分野でより多くの機会を得るために業務範囲を広げることも可能です。
もちろん、他のオペレーティングシステムやプログラミング言語の使用について、より多才になる必要があります。
しかし、コードのテストやデバッグによってプロジェクトを監督する必要がある場合、拡張された知識は報われます。
コードのバグを発見して修正するために、Pythonスクリプトを理解する必要があります。
「Pythonの広範な知識は、ソフトウェアエンジニアが他のプログラミング言語をストレスなくナビゲートできるようにします」 – papersowl.comのリードデータサイエンスライター、ジョン・スミスは説明しています。
また、この仕事では、コードドキュメントの責任者となるため、プロジェクトの詳細を把握する必要があります。
コンパイル、監視、データ修正に必要なので、C++やJavaといった他の言語があれば尚良しです。
3. データサイエンティスト
データサイエンティストは、構造化データおよび非構造化データの分析に従事することが多い。
しかし、今日では、統計学、コンピュータサイエンス、数学の知識があれば、高い価値を持つプロファイルに貢献することができます。
データサイエンティストは、データの抽出、分析、処理を行い、実行可能な計画を達成するための構造化されたモデルを設計することが求められる組織で働くことになります。
また、機械学習プログラムのためのデータの管理にも役立ちます。
データサイエンスにおけるPythonの仕事では、Pythonの豊富な機能を正確に使用するために、データ管理に関する適切な理解が必要です。
過去10年間だけでも、データサイエンティストの需要は合理的な疑いを超えて増加しています。
今日、Pythonの使い方のプロになれば、世界で最も高給なデータサイエンティストの一人としてランク付けされるかもしれません。
Pythonを学んで、大学卒業後に13万ドル（中央値）の給与を得るのに、遅すぎるということはないのです。
4. データアナリスト
インターネット上で読むもの、見るもの、聞くものすべてがデータに基づいています。
インターネット上で情報を作成するにしても、消費するにしても、データはシームレスに照合され、蓄積されている。
データの専門家は、インターネット上でデータの照合作業を行い、そのパターンと意味を解読します。
そして、この情報は、よりユーザーフレンドリーなサービスのコンテンツを作成する際に、企業にとって有利になるように利用されます。
Pythonは優れた分析・レポート機能を備えており、少ない労力でデータ分析が可能です。
このプログラミングプラットフォームは、インターネット上のデータパターン、トレンド、検索スパイクを簡単に見つけ出し、その情報をわかりやすくレポートにしてくれます。
金融、銀行、ヘルスケア、自動車、小売店など、あらゆる業界で活躍しています。
Python開発者としてのあなたの分析能力は、様々な仕事であなたのサービスが求められるようになります。
5. 機械学習エンジニア
今日の技術界で需要の高いもう一つのPythonの仕事内容は、データを機械に送り込むことです。
私たちは今、機械に学習させ、この知識を応用して、一見不可能に見える成果を実証的に生み出しています。
機械は、主にコンパイルされた、Pythonプログラマーによってシステムに供給される統計で繁栄しています。
Facebook、Netflix、Amazonなどの主要なウェブサイトは、機械学習を使って運営されています。
すべてのIoT（モノのインターネット）製品は、人工知能を使用して、私たちが今日目にする驚異的な結果を提供しています。
人工知能は機械学習の一側面で、システムがユーザー中心のデータを照合し、より良いユーザー体験を実現することを可能にします。
Pythonのデータ自動化における分析機能は、このプログラミングプラットフォームを、データを機械に取り込むための完璧なツールにします。
Pythonは、データサイエンスを実装するための最も効果的なツールの1つであることが理想です。
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おわりに
Pythonのライブラリを活用したプロダクトマネージャー、教育者、ファイナンシャルアドバイザーなど、他にも活躍できる場はあります。
プログラミングプラットフォームとしてのPythonは、コンピュータプログラマーだけのためのものではありません。
今日、営業担当者、金融アナリスト、デジタルマーケティングの専門家によるPythonコースの需要が急増しています。
これらの分野では、Pythonを使用した分析機能や結果が必要とされています。
ありがたいことに、コロンビア大学のような高等教育機関を経由しなくても、Pythonの熟練したユーザーになることができます。
高品質のオンラインPythonブートキャンプやコースがあり、最高の個人指導やメンタリングのヒントを得て始めることができるのです。
Pythonプログラミングは、世界をより良い場所にする準備ができている専門家のための利用可能な多くのキャリアの機会を持っています。
大学在学中から、大きな影響を与えるための練習を始めることができます。
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