Pythonプログラミング言語の専門的な市場の見通し：給與、スキル、就職活動プラットフォーム

ファイナンスから人工知能まで、データサイエンスからWeb開発まで、Pythonアプリケーションはほぼどこにでもあり、急速に成長しています。この記事では、実際の給與レベル、人気のあるスキル、就職活動プラットフォーム、およびPython開発者が非常に競爭力のある市場で競爭力を維持する方法について説明します。

SitePoint RemoteのPython関連の位置を含む、テクノロジー分野でリモート作業(yè)を見つけます。

キーポイント：

• Pythonは、人工知能、クラウドコンピューティング、暗號通貨と金融、データサイエンス、Web開発など、多くの業(yè)界で広く使用されている多機能プログラミング言語です。 Pythonの習(xí)熟度は、これらの業(yè)界での雇用採用に必要な要件であることがよくありますが、プログラミングの知識だけでは十分ではなく、業(yè)界固有の専門知識も必要です。
• Pythonに加えて、統(tǒng)計、確率理論、推論、線形代數(shù)などの分野の知識をマスターすることで、雇用市場での競爭力を高めることができます。たとえば、堅実な數(shù)學(xué)的基盤を持つ人工知能の専門家は、年間30萬ドルから500,000ドルを稼ぐことができます。
• Pythonは単なるツールではなく、さまざまな業(yè)界のテクノロジースタックの重要な要素でもあります。フルタイムの機會であろうとパートタイムの機會を探しているかどうかにかかわらず、Python関連のポジションを見つけるための多くのプラットフォームがあります。これらのプラットフォームには、LinkedIn、Stack Overflow、Pythonjobs.com、公式Python Webサイトの募集セクション、SitePoint Remote.coが含まれます。
• 雇用市場で競爭力を維持するためには、継続的な學(xué)習(xí)が重要です。従事したい分野の特定のコンテンツは頻繁に変化し、拡大するため、最新のトレンドと開発に対応することが重要です。どのプログラミング言語を使用しても、積極的で好奇心が強く、適応性があり、潛在的な雇用主により魅力的になります。

現(xiàn)在の雇用市場：

情報技術(shù)は非常に多様で動的な市場を生み出しており、「コンピューターサイエンス」自體が過度に一般的な用語になっています。ほとんどすべてに、視聴すべきテレビ番組を推奨するアルゴリズムから、このページのコード、さらにはアプライアンスを攜帯電話に統(tǒng)合するソフトウェアなど、ほぼすべての要素が含まれています。

多くの分野（各フィールド自體がキャリアの方向）で、特に人気のある領(lǐng)域をいくつか選択します。これらの地域はすべて、2020年の時點で急速に成長し、近い將來に活動し続ける可能性が高い數(shù)百萬/10億ドルの産業(yè)に屬します。 これらのフィールドには次のものが含まれます

人工知能（ai）

クラウドコンピューティングの開発
暗號通貨と金融
データサイエンス
Web開発とモバイルアプリケーション
• ほぼすべてのエキサイティングで急速に成長し、収益性の高い産業(yè)における完璧な位置をPython

によって習(xí)得する必要があります。スタックオーバーフローの傾向は、Pythonの人気が2008年以來増加しており、最も議論されているプログラミング言語になっていることを明確に示しています。

ただし、プログラミングを習(xí)得するだけでは十分ではありません。また、求人アプリケーションを検討する前に、業(yè)界に固有の強固な知識も必要です。

Googleのトレンドを取り、Pythonが過去5年間にわたってさまざまな分野の他の言語と比較して、さまざまな分野での追加の知識要件について話し合いましょう。

統(tǒng)計分析と深い學(xué)習(xí)：

機械學(xué)習(xí)：RおよびMATLABとのPython比較

人工知能（AI）の人気については詳細に説明できない場合があります。実際、過去10年間の成功のための財務(wù)式は次のとおりです。

AIスタートアップへの資金提供

1. 概念実証の開発の成功
2. 資金調(diào)達を取得するか、取得されます
3. 報酬
機械學(xué)習(xí)は継続しますが、重要なのは今や深い學(xué)習(xí)です。もっと深く勉強したい場合は、畳み込みニューラルネットワークをご覧ください。

追加リソース：いくつかの関連するリソースについて學(xué)ぶために機械學(xué)習(xí)を始める5つの方法をチェックしてください。

數(shù)學(xué)：

しかし、AIだけに集中することはできません。數(shù)學(xué)を追加しましょう。

ツールの法則について聞いたことがありますか？アブラハム?マスローはかつて有名なことわざを言った：「あなたの唯一のツールがハンマーであるなら、あなたはすべてを爪として扱う傾向があるかもしれない。」

私たちの現(xiàn)在の狀況では、これはAIのみを知っている場合、どんな問題に遭遇したとしても、データセットを見つけてアルゴリズムをトレーニングしようとすることを意味します。迅速な予測を行うための単純な確率モデル

。言い換えれば、數(shù)學(xué)。

さらに進んでAIの知識を補完したい場合は、學(xué)ぶことができます：

記述統(tǒng)計

確率理論

• 推論
• 線形代數(shù)（悪くない）
給與：
AIスキルを必要とする雇用の數(shù)は、過去5年間で4.5倍に増加しており、2018年の時點で、北米の4つの企業(yè)に1つが少なくとも1つのエンタープライズ機能に機械學(xué)習(xí)を組み込んでいます。さらに、Apple、Facebook、GoogleはDeep Renection Learning（DRL）に投資しており、2021年までにAIツールが2021年までに3兆ドル近くのビジネス価値を生み出すことを期待しています。

このすべてを考慮して、トップAIの専門家が年間30萬ドルから500,000ドルの間で稼ぐことは驚くことではありません。

マイクロサービスとサーバーレスコンピューティング：

サーバーレスアーキテクチャ：Python vs. javascript and go

これは、サービスをクラウドと統(tǒng)合するとも言えます

- しかし、これはまだあなたが成長し続けることが最も確実な領(lǐng)域です。 「サーバーレス」実行モデルでは、企業(yè)はメンテナンスの取り組みを削減し、コストを節(jié)約し、すべてのプラットフォーム間で効果的に情報を交換できます。

コンテンツとプラットフォーム：

多くのクラウドインフラストラクチャプロバイダーがありますが、競爭力を維持するには、次の3つのプラットフォームを使用することに集中できます。

Amazon Web Services（AWS）
Google Cloud Platform（GCP）
Microsoft azure
特に、AWS LambdaおよびAmazon API Gateway（Googleのクラウド関數(shù)とMicrosoftのAzure関數(shù)の同等物）を使用してAPIを?qū)g裝および展開できるようにする必要があります。

追加リソース：共有とクラウドホスティングの比較と、これらのクラウドプロバイダーがサービスを構(gòu)築する方法について詳しく知る方法をご覧ください。

給與：

DevOps関連のジョブの數(shù)は2015年以降2倍になり、米國だけで50,000を超えるクラウドコンピューティングジョブがありました。

米國では、クラウドコンピューティングの専門家の平均給與は146,000ドルです。

ブロックチェーンと定量分析：

ブロックチェーン：CおよびJavaとのPython比較 私は當(dāng)初、このリストにブロックチェーンを含める計畫を??持っていませんでした。なぜなら、私の（限られた、そして確かに偏った）視點から、暗號通貨がまだ數(shù)年で存在するかどうかはよくわかりません。 しかし、ちょっと、

それは今ではどこにでも雇用機會があるかなり活発な分野です！

ファイナンス：CおよびJavaとのPython比較

暗號通貨の財政的側(cè)面をPythonの習(xí)得と組み合わせて理解するのに十分な知識を蓄積した場合、これはいくつかの投資銀行やフィンテックスタートアップIT部門への扉を開く可能性があります。 ブロックチェーンは、暗號通貨の基礎(chǔ)であるだけでなく、複數(shù)のアプリケーションを備えた分散元帳を構(gòu)築するためにも使用できます。

給與：

私たちが述べたように、ブロックチェーンの需要は活況を呈しており、市場は毎年60％以上増加すると予想されています。

ブロックチェーンエンジニアの年間給與は150,000ドルから175,000ドルです。

ビッグデータとビッグデータ分析：

データサイエンス：rおよびscalaとのPython比較

データサイエンスにはますます多くの研究分野があります：

データ分析（および探索的データ分析）

データ管理

• データマイニング
• データの視覚化（およびインタラクティブなデータの視覚化）
• データウェアハウス
また、洗浄、収集、圧縮、計畫、農(nóng)業(yè)、統(tǒng)合、移住、貯蓄、復(fù)元、つかみ、ソートなどの補足慣行やツールも數(shù)え切れないほどです。

• その他のコンテンツ：

  うまくいけば、Pythonは単なるツールであり、それを使用する方法の數(shù)がまだ學(xué)習(xí)する必要があることが明らかになっています。しかし、あなたが本當(dāng)に優(yōu)れたデータサイエンティストになりたい場合は、生物學(xué)、金融、社會現(xiàn)象などであろうと、あなたがそれを適用する領(lǐng)域を?qū)Wぶ必要があります。 給與：

  データ駆動型プロセスへの投資は、2018年には5年で2倍になり、1兆ドルになりました。

  米國のデータエンジニアの平均基本給は115,000ドルです。

  バックエンド開発：

  Web開発：PHPおよび.NETとのPython比較 これは、このリストで最も人気のないトピックと言えます。しかし、真実は、前述のマイクロサービスが臺頭しても、Web開発はすぐには消えないということです。 Webおよびモバイルアプリケーションでは、WebブラウザーまたはモバイルデバイスUIからの入力を処理するために、多くのバックエンドプログラミングが必要です。 過去には、Linuxに精通していたことは「利點」でした。今日、バックエンド開発者として、これは當(dāng)然のことと考えられています?！弗ⅴ丧啸螗譬`ジ」は、クラウドインフラストラクチャを調(diào)整し、少なくともパイプラインの展開やソフトウェアコンテナの取り扱いなどのDevOpsプラクティスをある程度理解できるはずです。

  出力リソース：DevOpsの例を表示：DevOpsカルチャーのツール、長所、および短所は、トピックについて學(xué)習(xí)します。

  データベース： バックエンド開発を適切に管理するには、PostgreSQLやMySQLなどのさまざまなRDBMSを簡単に使用する必要もあります。また、

  データ管理もしばらくの間NoSQL

  に移行し、MongodbとRedisが信頼できる実裝としての持続性を証明していることを知っておく必要があります。

  給與：

  米國労働統(tǒng)計局は、Web開発者の雇用の成長が今後5年間で15％を超えると予測しています。 米國のバックエンド開発者の給與は大きく異なり、中央値は72,000ドルで、34,000ドルから98,000ドルの範囲です。

  ジョブ検索プラットフォーム：

  Pythonがテクノロジースタックの重要なコンポーネントであるという議論がすでに確立されていることを願っています。そのため、いくつかの大規(guī)模なプロジェクトに取り組み、フルタイムのポジションに応募したいとします。または、少し簡単になりたい、パートタイムのPythonプログラミングをしながら、あなたの人生を楽しんだり収入を増やしたりしたいかもしれません。

  続きを読み続けます。 Pythonを使用できる場合は、多くのオプションがあります。

  Pythonフルタイムの仕事を探しています：

  LinkedInはソーシャルプラットフォームであるだけでなく、最大の採用サイトの1つでもあります。もちろん、カバーレターを保存できるため、よく接続されたプロファイルを持つことが役立ちます。しかし、LinkedInを初めて使用する場合でも、Pythonのジョブを検索し、國と州ごとにフィルターをかけています。

  あなたは開発者になることはほとんどなく、日々の仕事の一環(huán)としてスタックオーバーフローを使用しないでください。 Q＆Aに加えて、Stack Overflowには、外國人の才能をもたらすことに熱心な「Visa Sponsorship」企業(yè)を選別できる十分に計畫されたジョブリストもあります。 Pythonを使用して開発者のポジションを検索します。

  さらに、より具體的には、pythonjobs.comの採用セクションと公式のPython Webサイトを必ず確認する必要があります。それらはこれらのプラットフォームほど包括的ではありませんが、

  リモートワークを?qū)熼Tとしたい場合は、SitePoint Remoteに多くのPythonエンジニアジョブのリストを提供します。

  最後に、Angel.coは、開発者、起業(yè)家、投資家をつなぐように設(shè)計されたスタートアップのコミュニティです

  。エキサイティングな新しく作成されたスタートアップのために働きたい場合は、これはチェックアウトする場所です。

  Pythonを使用したパートタイムのジョブ： 自由は、議論するために一連の記事を必要とする獨立した分野です。さて、どのプラットフォームがあなたに興味を持っているかを指摘するだけです。

  2013年にElanceとOdeskの合併後、Upworkは毎年何百萬もの雇用を発表し、メインフリーランサー市場になりました。これは、データサイエンスや分析のソフトウェア開発などの分野に多數(shù)の潛在的な雇用主がいることを意味します（もちろん、Pythonフリーランスのポジションを閲覧することを忘れないでください）。もう1つの良いアイデアは、他のPython開発者のプロファイルを調(diào)べて、提供するものと請求額を確認することです。

  Upworkの欠點は、ターゲット情報を大量に見つけることが非常に面倒である可能性があるだけでなく、他の1200萬人のフリーランサーと競爭することは困難な場合があります。さらに、アップワークコストはあなたが支払わなければならない最高です！

  フリーランサーは別の小さいが、非常に大きくて活発な市場であり、ユーザーは良い経験を報告し、魅力的な手數(shù)料のないプラン（Upworkの20％の手數(shù)料とは非常に異なる）を持っています。 Pythonジョブリストを必ず表示してください。

  Guru（Python Job）とPeopleHour（Python Service、Python Job）は、表示できる他のWebサイトです。

  toptal：

  Python開発者として既に成熟したプロファイルを既に持っている場合は、フリーランサーの上位3％をキュレートすると主張するプラットフォームであるToptalを申請することを検討する場合があります。

  基本的に、Toptalはあなたのプロファイルをフィルタリングし、

  より多くの努力をすることができることを証明した人に余分な支払いをすることを気にしない顧客の候補者に含まれます??>。時間ベースのタスクを含めても、フルタイムおよびパートタイムのオプションを利用できます。

  要約：

  正直に言うと、問題を解決するとき、プログラミング言語自體が二次的な問題であることがあり、本當(dāng)に必要なのは現(xiàn)在の狀況と開かれた心の理解です。あなたが働きたい分野についてほとんど知らない場合、あなたの潛在的な雇用主はあなたがPythonをどれだけうまくマスターするかについてあまり気にしません。そして最近では、これらの詳細は頻繁に変化し、拡大します。

  これは、

  が、數(shù)年後にはもはや存在しない可能性があるためです。

  私は個人的には未承諾の提案が好きではありません。しかし、できるなら、この記事を要約するだけです。積極的で、好奇心を持ち、より多くの努力をし、変化に適応し、あなたがすでに知っていることに満足しないでください。最終的には、プログラミング言語が何であるかは関係ありません。常に必要になるからです。

  Pythonスキルを向上させ、急速に成長している市場で際立っていますか？ SitePoint Premiumをご覧ください！いくつかの入門書（「Python Apprentice」など）と雇用スキル（「Pythonフロントエンドテスト」などの開発スキルがあります。 Python Mastersを使用してスキルを向上させ、400冊以上の本とWebデザインと開発に関するコースの成長するライブラリにアクセスします。

  Python雇用市場に関するよくある質(zhì)問：

  Python開発者の平均給與はいくらですか？

  Python開発者の平均給與は、地域、経験レベル、および特定の業(yè)界によって大きく異なります。ただし、Exheec.comによると、米國のPython開発者の平均年salは約120,000ドルです。この數(shù)は、生活費が高く、専門的なスキルや経験を必要とする地域で高くなる可能性があります。

  なぜPythonは雇用市場で高い需要があるのですか？

  Pythonは、その汎用性と使いやすさのために大きな需要があります。これは、Web開発からデータ分析、人工知能まで、アプリケーションの強力なプログラミング言語です。さらに、Pythonの読みやすさと効率性により、初心者や経験豊富な開発者にとって人気のある選択肢となります。

  Python開発者を雇う業(yè)界は何ですか？

  Python開発者はさまざまな業(yè)界で雇用されています。これらの業(yè)界には、テクノロジーおよびソフトウェア開発會社、金融機関、醫(yī)療機関、政府機関が含まれます。 Pythonは、科學(xué)研究、データ分析、人工知能にも広く使用されており、これらの分野でも貴重なスキルとなっています。

  Python開発者になるにはどのようなスキルが必要ですか？

  Python開発者になるには、Pythonプログラミング言語を深く理解する必要があります。これには、Python構(gòu)文、データ構(gòu)造、ライブラリの知識が含まれます。さらに、DjangoやFlaskなどのWeb開発フレームワークを使用した経験と、データベースやSQLに精通した経験が必要です。また、HTML、CSS、JavaScriptなどのフロントエンドテクノロジーを理解することも有益です。

  雇用の見通しを増やすために、Pythonスキルを向上させるにはどうすればよいですか？

  Pythonスキルを向上させる方法はたくさんあります。これらの方法には、オンラインコースの撮影、Python関連の本やブログの読み取り、個人プロジェクトに取り組むことが含まれます。コーディングの課題に參加し、オープンソースプロジェクトに貢獻することは、実踐的な體験を獲得し、問題解決能力を向上させるのにも役立ちます。

  Pythonは初心者に適していますか？

  はい、Pythonは読みやすく、単純な構(gòu)文を備えているため、初心者向けの紹介言語として推奨されることがよくあります。そのデザインは理解して書くのが簡単で、初心者のプログラミングに最適です。

  Python開発者の將來の見通しは何ですか？

  Python開発者の將來の見通しは非常に楽観的です。データ分析と人工知能がますます重要になるにつれて、Python開発者の需要は増加し続けると予想されます。さらに、Pythonの汎用性と使いやすさにより、さまざまな業(yè)界で貴重なスキルになります。

  Python開発者にとって一般的なジョブタイトルは何ですか？

  Python開発者向けの一般的なジョブタイトルには、Python開発者、ソフトウェアエンジニア、データ科學(xué)者、データアナリスト、Web開発者が含まれます。一部のPython開発者は、機械學(xué)習(xí)やデータの視覚化などの特定の分野に特化する場合があります。
  他のプログラミング言語と比較して、Python開発者の給與はどのようにありますか？
  さまざまな給與調(diào)査によると、Pythonの開発者は、他の言語に特化した開発者よりも競爭力がある傾向があります。これは、データサイエンスや機械學(xué)習(xí)などの分野でPythonスキルが多くの需要があるためかもしれません。
  Python開発者のキャリアの機會は何ですか？
  Python開発者にはさまざまなキャリアの機會があります。経験が蓄積されると、シニアまたはチーフ開発者のポジションに昇格することができます。また、データサイエンスや機械學(xué)習(xí)などの分野を?qū)熼Tとすることも、ITプロジェクトマネージャーやソフトウェア開発ディレクターなどの管理職を受講することもできます。

以上が活況を呈するPython雇用市場に參加する方法の詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。