Дополнительный источник дохода: осваиваем Python29.09.2020 22:51

Не время ли задуматься о новой профессии?

Пандемия и последовавший за ней карантин привели к тому, что население целых стран оказалось, по сути, заперто в своих квартирах, а десятки тысяч бизнесов разорились, оставив миллионы людей без работы.

Если отбросить сантименты, рационально оценив произошедшее, и постараться сделать выводы (не на глобальном, а на личном уровне), то становится очевидно, что в первую очередь стоит задуматься о том, как сохранить доходы. Вполне вероятно, вам повезло и ваша компания сумела перейти на удаленку.

Однако ситуация привела к тому, что многие компании или провели сокращения, или урезали зарплаты. А иногда и то и другое. Так друзья, работавшие в офисе одной большой авиакомпании, остались на урезанном более чем в 2 раза окладе. Пара товарищей, связанных непосредственно с обслуживанием самолетов, были отправлены в неоплачиваемый отпуск. Знакомые экономисты некой нефтегазовой компании узнали, что в этом году останутся без бонусов, обычно обязательных к выплате и составляющих существенную часть дохода. А коллеги из маркетинга в пищевой отрасли в пятницу с удивлением прочитали письмо, в котором сообщалось, что их отдел сокращают на несколько человек, а заработную плату урезают на 35%. К слову, карантин закончился, но до прежнего уровня зарплату пока так и не подняли.

Кто-то возмущенно уволился, другие, придавленные ипотекой и маленькими детьми, сжав зубы, терпят, сурово экономя на всем.

Разные отрасли, разные профессии, но ситуации схожая. В кризис компании вынуждены максимально урезать расходы, оставляя лишь жизненно важные траты.

Рациональное решение в такой ситуации — это или стать незаменимым, или найти новую или дополнительную профессию, востребованную по всему миру. Такую, чтобы можно было работать откуда угодно и для работы требовался минимальный инструментарий — компьютер и интернет.

Сегодня и в будущем, когда цифровизация общества только усилится, одними из таких востребованных специалистов становятся веб-разработчики. Не все понимают, чем именно занимается веб-разработчик. Веб-разработчик не только создаёт новые сервисы и сайты самостоятельно, но и является ключевым игроком в команде, согласовывая действия фронтендеров (делают рутину, чтобы сайты хорошо выглядели на всех устройствах, верстают макет, полируют интерфейс и т.д) и бэкендеров (отвечают за сбор, обработку и передачу данных на сервер). На плечах веб-разработчика лежит обязанность изучить поставленную задачу, выбрать решение, раздать поручения остальным членам команды, после чего он уже пишет основной код заданного сайта или веб-приложения.

Однако веб-разработчик — это только начало пути. Можно легко перейти на стезю аналитиков больших данных, которых ещё называют data scientist. Занятно, что хоть веб-разработчики и data scientist и кажутся разными профессиями, но они схожи, так как подразумевают наличие аналитического мышления, умения мыслить алгоритмами и знания универсальных языков программирования. Одним из таких языков стал Python.

Почему именно Python и почему язык так популярен?

Сначала о том, как произносится. Можно говорить и «Пайтон», и «Питон». Но правильнее всё-таки «Пайтон», потому что создатель языка назвал его так не из-за любви к питонам, а в честь комедийного телешоу «Летающий цирк Монти Пайтона». Впрочем, питонов тоже не обидели. Логотип языка представляет собой двух питонов.

Python — это высокоуровневый язык программирования общего назначения, то есть он универсален и может использоваться практически для любых задач. Именно это и можно считать основой его популярности. Вы каждый день, так или иначе, сталкиваетесь с продуктами, написанными на «Пайтон».

Не все знают, но даже самая первая поисковая строка Google была написана на Python. Впрочем, и сегодня «Пайтон» остаётся одним из главных языков в Google. В компании действует правило использовать «Пайтон» везде, где это возможно (иначе C++).

Другой яркий пример использование «питона» — это Instagram. Используют «Питон» и Spotify, и Netflix, и Facebook. Скорее следует не перечислять тех, кто использует, а искать, кто не использует. Кстати, занятный факт. Nokia для своей лучшей классической операционной системы S60 использовала «Питон».

Пожалуй, главная причина популярности — это относительная легкость языка. Как высокоуровневый язык Python позволяет оперировать смысловыми понятиями. То есть вместо досконального прописывания всех переменных и каждого шага, заучивания сложного синтаксиса можно использовать общие команды, понятные по школьному курсу английского — print, check, type, if, else, except. В результате код Python получается в 3–5 раз короче, чем, например, код С++ или Java. Из-за простоты Python называют языком программирования будущего. Хотя это утверждение и провоцирует волну споров.

Разумеется, профессия веб-разработчика предполагает знание не только «Питона». Также полезно знать JavaScript, фреймворки (один из самых распространенных — это Django). Важно уметь работать с виртуальными машинами, использовать контейнеризацию, уметь тестировать приложения. Другой момент, что Python всё же является ключевым знанием и позволяет менять специализацию, например, перейти из веб-разработчиков непосредственно в программисты.

Может показаться, что Python — это прямой путь в программисты, что, безусловно, правда. Однако благодаря универсальности языка количество профессий и сфер применения гораздо больше. По сути, Python применим везде, где нужно или что-то автоматизировать, или создать веб-приложение, или проработать большие объемы данных. А учитывая всё усиливающуюся цифровизацию мира, большие объёмы данных теперь везде, от продаж до журналистики.

Сегодня Python всё больше нужен как базовым аналитикам, так и более продвинутым аналитикам, которых ещё называют data scientist. Аналитики и data scientist нужны во всех отраслях. Однако отдельно можно выделить банковский сектор. Крупнейшие мировые и российские банки испытывают дефицит финансовых и инвестиционных аналитиков, которые, помимо банального Excel, знают ещё Python. Занятно, что некоторые банки (например, Citigroup) теперь даже на базовые аналитические позиции требуют знания «Питона».

Ещё одна специальность, где необходим Python — это DevOps. DevOps — это сокращение от Development Operations. По сути, это менеджер, который должен быть связующим звеном между разработчиками и теми, кто планирует эксплуатировать код. Задача DevOps-инженеров — автоматизировать этот процесс.

Необходим «Питон» и веб-разработчикам, разрабатывающим и создающим сайты. Веб-разработчик, согласно исследованиям, — одна из самых востребованных профессий, где требуется знание «Питона». Привлекательность профессии ещё и в том, что тут достаточно низкий порог входа и работу относительно просто могут найти начинающие специалисты.

Сколько получают веб-разработчики, знающие Python?

Пожалуй, самый интересный и животрепещущий вопрос. Всё зависит от квалификации. Например, если посмотреть курсы в интернете, то вот предложение сделать «крепкого» junior-специалиста по веб-разработке на Python. То есть после подобного курса можно претендовать на места, где требуется 1–2 года опыта.

Попутно важно рассмотреть и общую перспективность. Например, в 2015 году junior-специалист с 1–2 годами опыта мог рассчитывать на медианную зарплату в 60 тысяч рублей в Москве. Если верить HeadHunter, то сегодня специалист с подобным опытом получает 100–120 тысяч рублей.

Если говорить про продвинутых специалистов, то тут разговор начинается от 180 тысяч рублей. Но говоря про senior-разработчиков, следует держать в уме, что Python позволяет искать работу и за границей. Например, в Германии оплата квалифицированного специалиста начального уровня стартует от 3 400 евро, то есть 300 000 рублей. Рядовой разработчик зарабатывает 55 000 евро в год. А работая удаленно, вполне неплохо и в России жить на немецкую зарплату.

Говоря про доход, важно отметить, что достаточно велик спрос на фриланс-разработчиков. Разработку базовых мелких проектов — продумать бота для Telegram, помочь создать форму для обработки данных — оценивают в 3 — 7 тысяч рублей. Этим можно воспользоваться и для побочных заработков, и чтобы портфолио проектов собрать.

На мой взгляд, Python — это только первая ступень. Освоив язык, уже можно претендовать на позиции data scientist. А на них средний уровень только окладов начинается от 170 тысяч рублей. Продвинутые специалисты получают более 250 000 рублей.

Кто может стать разработчиком?

Вероятно, самое главное препятствие, мешающее даже теоретически рассмотреть возможность освоить Python, — это мысль, что всё это для продвинутых технарей и недоступно пониманию гуманитариев.

Откровенно говоря, я тоже так считал, пока не начал изучать тему. Оказалось, что препятствий здесь нет абсолютно никаких. Я наткнулся на несколько интересных историй. Вот парочка из них. Например, вот рассказ девушки с образованием «Зарубежное регионоведение», которая на декабрь 2019 работала младшим разработчиком в Яндекс.Маркете. Но это история, как из хобби развиваться в программиста, так как девушка выучила не только «Пайтон», но и С++. Меня же больше заинтересовала история Оксаны Дерезы, которая умудрилась совместить свой интерес к кельтским языкам и IT-тематике. Забегая вперед, надо сказать, что у неё всё сложилось хорошо. Она работает в НИИ в Ирландии, занимаясь разработкой различных моделей для изучения языков. Впрочем, почитайте сами, эту историю можно легко найти в Google. Меня рассказ привлек тем, что знание Python помогло найти такую необычную и интересную работу, связанную и с языками, и с профессией data scientist.

По факту основное качество, необходимое для овладения Python, — это стройное аналитическое мышление, позволяющее ясно формулировать проблемы и сводить их решение к алгоритмам.

Следует ли учиться новому в зрелом возрасте?

Отдельный момент, который стоит затронуть, — это возраст. Почему-то считается, что программирование — это работа для молодежи. Реальность опровергает этот миф. На одном из сайтов с вакансиями провели исследование, и оказалось, что разработчики старше 30 лет занимают 50%. Доля 40-летних — около 30%. К слову, есть интересное исследование Seattle Longitudinal Study, в котором на протяжении десятков лет замеряли когнитивные способности 6000 тысяч человек. Неожиданный вывод, что в диапазоне от 40–50 лет у людей способность к обучению выше, чем в 20-летнем возрасте. Так что если хочется найти оправдание, почему не получится и не надо тратить время, то, к сожалению, возраст тут не поможет. Лучше быть честным и прямо говорить, что просто лень.

Как и где учиться?

Обучающих курсов по Python много. Можно найти на любой вкус и кошелек. А можно и учиться самостоятельно. Хотя последний вариант я не рекомендую. Если посмотреть в интернете, то в рассказах из серии «Как я попытался, но у меня ничего не получилось» чаще всего фигурирует история, что решил учиться самостоятельно. Показательный пример такого текста я прочитал на «Хабре». Интересно, что автор не бросает свои попытки и продолжает пытаться освоить всё самостоятельно, хотя в конце сам же пишет: «Самостоятельное обучение жутко неэффективно. То, чему тебя научат, например, за полгода, ты будешь самостоятельно разбирать года два. Соотношение примерно такое. Всякие мелочи, типовые приёмы и известные подводные камни ты вынужден будешь находить самостоятельно, постоянно изобретать велосипед».

По этой причине оптимально найти курсы. Однако к выбору надо подходить трезво. Есть варианты, где обещают, что за месяц вы освоите профессию. Слишком хорошо, чтобы быть правдой. В этом плане больше доверия вызывают более внятные программы. Например, когда дают чёткий перечень того, чему научат, указывают адекватные сроки (в примере по ссылке речь про 9 месяцев с разбивкой, что через 4 месяца будете знать вот это, через 9 месяцев — то-то), а также уровень, которым нужно обладать изначально, то есть важно, чтобы было прописано, что обучение с нуля. Пример правильной формулировки обещаний:

Заключение

Основная мысль этого материала в том, что всегда следует иметь запасной план и дополнительные источники дохода. Знание языка программирования в современном мире становится таким же полезным, как знание иностранного. С точки зрения универсальности и простоты освоения, Python является отличным выбором, чтобы попробовать. Разбивка на гуманитариев и технарей искусственна, как и ограничения по возрасту. По факту, основное качество, необходимое для овладения Python, — это стройное аналитическое мышление, позволяющее ясно формулировать проблемы и сводить их решение к алгоритмам.

Считается, что наиболее эффективный вариант — это найти курсы. При выборе курсов следует выбирать такие, где чётко прописывают, чему и за какой промежуток времени научат.

Попробовать или нет, каждый решает сам. Но всё же двигаться вперед всегда лучше, чем стоять на месте.

Этот текст был написан в партнерстве со школой SkillFactory, которая специализируется на обучении Data Science, Machine Learning, разработке и управлению продуктами, Python.

Этот текст — не призыв к действию. Он должен навести вас на размышления про запасной план. Возможно, ваш план вообще не будет связан с IT-тематикой. Для тех же, кто заинтересовался, есть приятный бонус. По промокоду MOBILE до 30 октября действует скидка 45% на все курсы SkillFactory, так что посмотрите каталог, там есть из чего выбрать.

Поделиться:  

Мы в социальных сетях:

Есть, что добавить?! Пишите… eldar@mobile-review.com

Полный текст статьи читайте на mobile-review