W ostatnich latach Python zdobywa szczyty popularności w świecie technologii. W 2023 roku ten elastyczny język programowania był wymagany aż w 16% ogłoszeń o pracę i odnotował najszybszy wzrost, nawet w porównaniu z Javą czy SQL1. Według Indexu Tiobe w maju 2024 roku, w Pythonie zostało napisanych najwięcej linii kodu na świecie2. Te statystyki nie tylko potwierdzają jego rosnące znaczenie, ale także stawiają Pythona na czele narzędzi kształtujących przyszłość programowania. Dlaczego Python zyskał tak wielką popularność i czy warto go się uczyć z myślą o swojej przyszłości w branży IT?
Python szybko zdobył uznanie na rynku technologicznym, przede wszystkim dzięki temu, że stosunkowo łatwo jest się go nauczyć osobom, które znają już inne języki programowania np. Java czy .net. Rozwijanie umiejętności w Pythonie otwiera przed programistami i programistkami nowe ścieżki kariery, zwiększając ich wartość na rynku pracy. Dodatkowo, Python jest niezastąpionym narzędziem w tworzeniu innowacyjnych rozwiązań w obszarze sztucznej inteligencji czy inżynierii danych , co sprawia, że jest poszukiwany przez pracodawców.
Od programisty do inżyniera danych w kilka tygodni
Osoby posiadające doświadczenie w programowaniu w językach takich jak Java czy .NET, mogą relatywnie szybko nauczyć się programowania w Pythonie. Dzięki temu już w ciągu kilku tygodni, są w stanie rozpocząć pracę w roli data engineer, specjalizujący się w przetwarzaniu i analizie dużych zbiorów danych. Niegdyś była to trudna ścieżka rozwoju zawodowego, wymagająca głębokiej specjalizacji i dostępu do złożonych narzędzi. Obecnie, dzięki dostępności rozwiązań chmurowych i platform, takich jak Azure Databricks, procesowanie danych stało się znacznie prostsze i bardziej dostępne. Opanowanie Pythona umożliwia programistom nie tylko elastyczne dostosowanie do zmieniających się wymagań rynkowych, ale również otwiera przed nimi nowe możliwości zawodowe w dynamicznie rozwijających się sektorach technologicznych.
–W Capgemini kładziemy szczególny nacisk na adaptacyjność naszych zespołów programistycznych w kontekście szybko zmieniających się trendów technologicznych. Nasze programy upskillingowe umożliwiają programistom z doświadczeniem w językach takich jak Java czy .Net na szybkie opanowanie Pythona, co jest kluczowe dla rozwijania kompetencji związanych z inżynierią danych. Dzięki temu jako zespół pracujący w zwinnym podejściu posiadamy wszystkie niezbędne kompetencje do budowania kompleksowych rozwiązań, które obejmują przetwarzanie dużych ilości danych, integrację systemów oraz udostępnianie danych poprzez API z wykorzystaniem różnych kanałów. Obecnie, gdy znaczna część naszych rozwiązań oparta jest na GenAI, jest to szczególnie istotne – mów Łukasz Parczewski, Główny Architekt Rozwiązań w Capgemini Polska.
Python w centrum rewolucji GenAI
Narastające zainteresowanie technologiami GenAI miało znaczący wpływ na rosnącą popularność Pythona. Świetnie obrazuje to zestawie Google Trends, które pokazuje, że w 2022 roku Python nagle stał się jednym z najczęściej wyszukiwanych terminów w dziedzinie IT.
Python jest ceniony za elastyczność oraz bogaty zasób bibliotek, co sprawia, że doskonale nadaje się do projektowania zaawansowanych systemów sztucznej inteligencji. Jego zdolność do efektywnego przetwarzania dużych zbiorów danych jest niezwykle cenna w kontekście machine learningu.
– Wraz z rozwojem genAI, na rynku pojawiło się kilka frameworków takich jak LangChain, PromptFlow oraz SemanticKernel, zaprojektowanych do tworzenia kompleksowych rozwiązań opartych na modelach językowych (Large Language Models, LLMs). Podstawowym językiem programowania używanym do budowy aplikacji opartych na tych frameworkach jest Python. Dlatego, oprócz znajomości języków programowania takich jak Java czy .NET, warto zdobyć wiedzę z zakresu Pythona – przekonuje Łukasz Parczewski.