Czym jest Python? Wszystko, co musisz wiedzieć, żeby zacząć

Co łączy NASA, Spotify, Google i JP Morgan Chase? Te firmy na co dzień korzystają z Pythona.

Python to potężny i wszechstronny język programowania, który odgrywa kluczową rolę w wielu różnych rozwiązaniach technologicznych. Od aplikacji internetowych, wyszukiwarek i gier po oprogramowanie do animacji, a nawet inne języki programowania – Python stoi w centrum innowacji.

W ostatnich latach Python zyskał na popularności, stając się jednym z najczęściej używanych języków programowania na świecie. Jego zastosowania rozszerzają się na nowe, ekscytujące obszary, takie jak sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i data science.

W rzeczywistości Python zajmuje pierwszą pozycję w indeksie TIOBE dzięki konsekwentnemu wzrostowi i wykorzystaniu. Biorąc pod uwagę jego powszechną adopcję i wszechstronność, zrozumienie Pythona jest ważniejsze niż kiedykolwiek.

W tym kompleksowym przewodniku poznamy świat Pythona, jego historię, drogę do popularności, różne ścieżki kariery, które wspiera, i wiele więcej.

Czym jest Python?

Python to potężny, wysokopoziomowy język programowania znany z czytelności i prostoty. Podąża za paradygmatem programowania obiektowego, co oznacza, że jest zorganizowany wokół obiektów, a nie akcji, dzięki czemu jest intuicyjny i wydajny dla programistów.

Filozofia projektowa Pythona kładzie nacisk na czytelność i prostotę kodu, pozwalając pisać przejrzysty, logiczny kod zarówno do małych—, jak i dużych projektów. Jako język wysokiego poziomu, Python ukrywa sporą część złożoności programowania, umożliwiając skupienie się na rozwiązywaniu problemów zamiast na technicznych detalach leżących pod spodem.

Python jest w rdzeniu wielu technologii i aplikacji, z których korzystamy na co dzień. Na przykład YouTube używa go do przetwarzania wideo, a wyszukiwarki – do obsługi ogromnych ilości danych.

Dlaczego jest Python taki popularny?

Python jest konsekwentnie oceniany jako jeden z najpopularniejszych języków programowania na świecie. W rzeczy samej, wielokrotnie zajmował pierwsze miejsce w indeksie TIOBE Programming Community, w tym w 2023 roku, co ugruntowało jego pozycję jako preferowanego języka wśród programistów.

W Stack Overflow Developer Survey 2024 Python został sklasyfikowany jako najczęściej używany i pożądany język programowania. Ta stała pozycja podkreśla rosnący wpływ Pythona i jego szeroką adopcję w różnych dziedzinach.

Wyniki sekcji o językach programowania w Stack Overflow Developer Survey 2024.

Popularność Pythona można przypisać kilku czynnikom:

1. Python jest wszechstronny i elastyczny

Python to język ogólnego przeznaczenia, co oznacza, że można go używać do tworzenia bardzo różnych aplikacji. Od tworzenia stron internetowych po analizę danych, od sztucznej inteligencji po obliczenia naukowe – wszechstronność Pythona jest bezkonkurencyjna.

Na przykład data scientistki i data scientiści używają Pythona do tworzenia wizualizacji i manipulacji danymi, a web developerzy – do budowy dynamicznych serwisów.

2. Python jest prosty i łatwy do nauki

Prosta, przejrzysta składnia Pythona sprawia, że to idealny język dla początkujących. Jego polecenia bazują na angielskim, a nieskomplikowany układ pomaga nowym programistom łatwo zrozumieć kod. Ta prostota sprzyja też szybkiemu rozwojowi i prototypowaniu, skracając czas od pomysłu do wdrożenia.

Jeśli chcesz zacząć naukę Pythona, zerknij na nasz kurs Introduction to Python. 

3. Python jest open source

Otwartoźródłowa natura Pythona doprowadziła do powstania ogromnego ekosystemu bibliotek i frameworków. Niezależnie od tego, czy potrzebujesz narzędzi do web developmentu (Django, Flask), analizy danych (pandas, NumPy), uczenia maszynowego (TensorFlow, scikit-learn), czy czegokolwiek innego – Python ma do tego bibliotekę.

Ten obszerny zestaw zasobów przyspiesza rozwój i pozwala skupić się na rozwiązywaniu problemów zamiast wyważać otwarte drzwi.

4. Python ma silne wsparcie społeczności

Python może się pochwalić dużą i aktywną społecznością programistów, którzy nieustannie go ulepszają. Dzięki temu dostępne są niezliczone tutoriale, fora i dokumentacja, które pomagają zarówno nowicjuszom, jak i doświadczonym deweloperom.

Prężna społeczność sprzyja też powstawaniu nowych narzędzi, bibliotek i frameworków, dodatkowo zwiększając możliwości Pythona.

5. Python jest używany wszędzie

Powszechne zastosowanie Pythona w różnych branżach czyni go cenną umiejętnością dla programistów. Firmy na całym świecie, od gigantów technologicznych jak Google i Facebook po instytucje finansowe jak JP Morgan Chase, polegają na Pythonie w swoich rozwiązaniach technologicznych.

Ta wszechobecność sprawia, że programiści Pythona są bardzo poszukiwani, co czyni to rozsądnym wyborem kariery.

6. Python stale się rozwija

Python nieustannie ewoluuje, by odpowiadać na potrzeby współczesnych deweloperów. Ostatnie wersje, takie jak Python 3.10 i 3.11, wprowadziły znaczące ulepszenia wydajności i nowe funkcje, utrzymując język w kondycji i efektywności.

W efekcie coraz więcej osób zna Pythona i chętniej używa go w swoich projektach lub poleca innym.

Porównanie Pythona z innymi językami programowania

Kiedy został Python stworzony?

Python został po raz pierwszy pomyślany pod koniec lat 80. jako następca języka programowania ABC, który mimo swoich wysokopoziomowych możliwości i prostoty miał ograniczenia utrudniające jego szerokie przyjęcie.

ABC zaprojektowano jako następcę BASIC-a, języka programowania z 1964 roku. Choć ABC oferował wiele przydatnych funkcji, nie był rozszerzalny i brakowało mu elastyczności potrzebnej do szerszego zastosowania, służąc głównie jako język dydaktyczny. Te ograniczenia zainspirowały jego twórcę do opracowania nowego języka, który zachowa atuty ABC, a jednocześnie usunie jego słabości.

Pierwsza wersja Pythona, 0.9.0, została wydana w 1991 roku na alt.sources, wczesnym forum internetowym do udostępniania kodu źródłowego. Ta inicjalna wersja zawierała wiele podstawowych elementów, które definiują Pythona do dziś, w tym projekt obiektowy, system modułów, funkcje, obsługę wyjątków oraz kluczowe typy danych, takie jak listy, słowniki i łańcuchy znaków.

Od skromnych początków jako projekt ulepszający ABC, Python znacznie ewoluował, stając się jednym z najpopularniejszych i najczęściej używanych języków programowania na świecie. Jego rozwój był prowadzony przez silną społeczność współtwórców i nacisk na prostotę oraz czytelność, co uczyniło go ulubieńcem deweloperów w różnych dziedzinach.

Kto wynalazł Pythona?

Python został stworzony przez Guido van Rossuma, gdy pracował w Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) w Holandii. Van Rossum aktywnie uczestniczył w rozwoju języka ABC, ale frustrowały go jego ograniczenia i brak rozszerzalności:

“Miałem sporo zastrzeżeń do języka ABC, ale podobało mi się też wiele jego funkcji. Nie dało się rozszerzyć języka ABC (ani jego implementacji), by zaradzić moim uwagom – w istocie brak rozszerzalności był jednym z jego największych problemów.” - Guido van Rossum

Kierowany chęcią stworzenia bardziej elastycznego i potężnego języka, van Rossum zaczął rozwijać Pythona jako projekt poboczny podczas przerwy świątecznej w 1989 roku. To pozazawodowe przedsięwzięcie ostatecznie doprowadziło do powstania Pythona, którego nazwał na cześć brytyjskiej grupy komediowej Monty Python, odzwierciedlając swój przekorny humor.

Przez całą karierę van Rossum był głęboko zaangażowany w rozwój Pythona. Pełnił funkcję Benevolent Dictator for Life (BDFL), kierując ewolucją języka aż do rezygnacji z tej roli w 2018 roku. Jego wkład w rozwój oprogramowania wykracza poza Pythona i obejmuje m.in. stworzenie Mondriana, narzędzia do przeglądu kodu używanego w Google.

Choć jego nazwisko nie jest tak rozpoznawalne jak gigantów technologii pokroju Steve'a Jobsa czy Billa Gatesa, praca Guido van Rossuma wywarła głęboki wpływ na rozwój oprogramowania i technologii na całym świecie.

Jak Python ewoluował na przestrzeni lat

Python przeszedł wiele zmian na przestrzeni swojego życia, co nie dziwi, biorąc pod uwagę, że język zaczynał jako hobby van Rossuma, a stał się jednym z najbardziej znaczących języków programowania na świecie.

Oto kilka sposobów, w jakie Python ewoluował, by odpowiadać potrzebom programistów i rozwijających się technologii:

Oś czasu wersji i funkcji Pythona

Trwające prace nad Pythonem

Rozwój Pythona nie zatrzymuje się na dużych wydaniach. Wersje pośrednie stale wprowadzają nowe funkcje, usprawnienia wydajności i poprawki bezpieczeństwa. Ostatnie wersje, takie jak Python 3.9, 3.10 i 3.11, przyniosły istotne optymalizacje i nowe elementy składni, które czynią kod w Pythonie bardziej ekspresyjnym i wydajnym.

Społeczność Pythona odgrywa kluczową rolę w ewolucji języka. Python Software Foundation (PSF) i niezliczeni wolontariusze współtworzą Pythona, dbając, by pozostawał aktualny i potężny. Podejście oparte na społeczności zaowocowało kwitnącym ekosystemem paczek stron trzecich dostępnych przez Python Package Index (PyPI), które dodatkowo poszerzają możliwości Pythona.

Biblioteki, frameworki i pakiety Pythona

Od pierwszego wydania społeczność Pythona urosła wykładniczo, co zaowocowało powstaniem ogromnej liczby bibliotek i frameworków.

Narzędzia te rozszerzyły zastosowanie Pythona na liczne dziedziny, w tym web development, data science, sztuczną inteligencję i nie tylko. Na przykład biblioteki takie jak TensorFlow i scikit-learn uczyniły Pythona filarem badań i zastosowań AI i ML.

Jeśli interesują cię zaawansowane biblioteki Pythona, zajrzyj do sekcji naszych kursów Machine Learning.

Python a rozwój data science

W dzisiejszym świecie napędzanym danymi, ich znaczenie trudno przecenić. Data science wyłoniło się jako kluczowa dyscyplina, łącząca matematykę, statystykę i programowanie, aby wydobywać wartościowe wnioski z ogromnych zbiorów danych. Wnioski te pomagają firmom podejmować trafne decyzje, napędzać innowacje i rozwiązywać złożone problemy.

Python stał się filarem data science dzięki swojej wszechstronności, łatwości użycia i potężnym bibliotekom. Obok SQL i R, Python jest jednym z najpopularniejszych języków w tej dziedzinie

Kto używa Pythona?

Python jest używany przez firmy i specjalistów z wielu branż do tworzenia stron WWW, rozwijania komponentów oprogramowania, budowania aplikacji oraz pracy z danymi, AI i uczeniem maszynowym. Jego wszechstronność i łatwość użycia sprawiają, że jest popularnym wyborem zarówno w startupach, jak i dużych przedsiębiorstwach.

Firmy korzystające z Pythona

Python jest wykorzystywany przez niektóre z czołowych firm na świecie, co pokazuje jego powszechne przyjęcie i wszechstronność. Oto kilka godnych uwagi przykładów:

• Google: Python jest jednym z oficjalnych języków w Google i jest szeroko stosowany do budowy systemów, narzędzi oceny kodu i różnych usług.
• NASA: Python służy do różnych zastosowań naukowych i inżynieryjnych, w tym analizy danych i symulacji.
• Spotify: Ten gigant streamingu muzyki używa Pythona do analizy danych i usług backendowych.
• Netflix: Python napędza różne aspekty działania Netflixa, od algorytmów rekomendacji po analitykę danych.
• JP Morgan Chase: W sektorze finansowym Python służy do analiz ilościowych i strategii handlowych.
• Facebook: Wykorzystuje Pythona do zarządzania infrastrukturą, analizy danych i różnych usług backendowych.
• Instagram: Popularna platforma społecznościowa używa Pythona w backendzie, korzystając z jego prostoty i skalowalności.

Role zawodowe korzystające z Pythona

Elastyczność Pythona sprawia, że jest cenny w wielu rolach zawodowych, w tym m.in. dla:

• Data Scientists: używają Pythona do analizy danych, wizualizacji i budowy modeli uczenia maszynowego.
• Web Developerów: korzystają z frameworków Django i Flask do tworzenia solidnych aplikacji webowych.
• Software Engineerów: tworzą różnorodne rozwiązania – od skryptów systemowych po pełnoprawne aplikacje.
• Machine Learning Engineerów: wykorzystują biblioteki ML Pythona do budowy i wdrażania modeli.
• Analityków danych: manipulują i analizują duże zbiory danych za pomocą narzędzi takich jak pandas i NumPy.
• DevOps Engineerów: używają Pythona do automatyzacji procesów, zarządzania infrastrukturą i wdrażania aplikacji.
• Badaczek i badaczy: stosują Pythona do obliczeń naukowych i symulacji badawczych.
• Twórców gier: używają Pythona do skryptów i budowania logiki gry.
• Specjalistów SEO: automatyzują zadania i analizują dane sieciowe, aby poprawić pozycje w wyszukiwarkach.

Ścieżki kariery w Pythonie i średnie wynagrodzenia

Sprawdź wpis na blogu Python Developer Salaries, aby dowiedzieć się więcej o wynagrodzeniach specjalistów Pythona.

Szerokie spektrum zastosowań Pythona i różnorodność jego użytkowników potwierdzają jego status wiodącego języka programowania.

Co potrafi Python?

Być może lepsze pytanie brzmi: czego Python nie potrafi?

Choć najczęściej myśli się o Pythonie jako o języku do stron WWW, aplikacji, data science, AI i projektów ML, jego zastosowania wykraczają daleko poza te obszary.

Przyjrzyjmy się kilku (czasem zaskakującym) sposobom użycia Pythona:

1. Analiza danych i wizualizacje

Python świetnie nadaje się do zadań data science, w tym do analityki i wizualizacji danych. Dzięki niemu analitycy mogą sortować, przekształcać i wydobywać z danych ogólne wnioski. Mogą też tworzyć silne wizualizacje podkreślające ich odkrycia.

Rosnąca liczba bibliotek i frameworków Pythona do analityki i wizualizacji obejmuje m.in. Pandas Visualization, Plotly i Matplotlib. Niezależnie od tego, czy to prosty wykres, czy złożony raport statystyczny, Python ma odpowiednie narzędzia.

Innym powodem, dla którego Python jest preferowany w data science, jest to, że każdy może go używać. Analityczki i specjaliści BI nie zawsze są programistami, ale Python jest na tyle przyjazny, że osoby bez wykształcenia informatycznego łatwo się do niego adaptują.

Specjalnością DataCamp jest nauczanie osób i pracowników dużych firm, takich jak Google, jak używać Pythona i innych języków data science.

2. Programowanie aplikacji

Ponieważ Python to język ogólnego przeznaczenia, można w nim tworzyć wszelkiego rodzaju aplikacje webowe i mobilne – od zaawansowanych produktów dla finansów po komponenty w grze wyścigowej F1.

Python jest też często używany do programowania katalogów plików, tworzenia graficznych interfejsów użytkownika (GUI) i interfejsów programistycznych (API) i wielu innych rzeczy.

Jeśli potrafisz to sobie wyobrazić, istnieje spora szansa, że z Pythonem to zbudujesz (albo przynajmniej wiele kluczowych komponentów).

Chcesz nauczyć się tworzyć aplikacje w Pythonie? Sprawdź naszą ścieżkę kariery Python Programmer.

3. AI i uczenie maszynowe

Python to idealny język do zastosowań AI i ML dzięki stabilności, elastyczności i prostocie. Pozwala pisać niezawodny, czytelny kod i szybko prototypować.

Biblioteki takie jak scikit-learn, TensorFlow i Keras dostarczają potężnych narzędzi do budowy i wdrażania modeli uczenia maszynowego, czyniąc Pythona niezbędnym przy rozwoju najnowocześniejszych technologii.

Jeśli chcesz pracować na styku najnowszych technologii, ścieżka Machine Learning Scientist with Python w DataCamp może ci w tym pomóc.

4. Analiza finansowa i fintech

W świecie finansów Python jest preferowany do analiz ilościowych i jakościowych oraz pracy z dużymi zbiorami danych.

Pomaga automatyzować zadania, takie jak obliczanie ryzyka, zarządzanie portfelami akcji, śledzenie trendów rynkowych i wizualizacja danych giełdowych. Python jest też integralny dla rozwoju produktów fintech – firmy takie jak Venmo, Robinhood czy Affirm używają go w swoich stackach technologicznych.

Chcesz zostać kolejnym guru finansów? Zerknij na kurs DataCamp Intermediate Python for Finance.

5. Marketing i SEO (optymalizacja dla wyszukiwarek)

Python jest coraz częściej używany w marketingu cyfrowym i SEO. Pomaga automatyzować zadania, kategoryzować słowa kluczowe, wydobywać i analizować dane oraz wdrażać zmiany na wielu stronach.

Biblioteki przetwarzania języka naturalnego (NLP) jak SpaCy pomagają specjalistom SEO optymalizować treści i analizować trendy wyszukiwań.

Django, popularny framework webowy, upraszcza proces technicznej optymalizacji SEO.

6. Tworzenie gier

Python nie jest najczęstszym ani najpopularniejszym językiem do tworzenia gier i niewiele gier powstaje w całości w Pythonie. Często jednak służy deweloperom do innych zadań, np. łączenia modułów C i C++.

Nie znaczy to, że nie da się zbudować pełnej gry w Pythonie – zajrzyj do Unknown Horizons, jeśli chcesz zobaczyć grę opartą wyłącznie na Pythonie. Większość gier używa wielu języków; np. znane tytuły jak The Sims 4 czy Battlefield 2 wykorzystują kod Pythona do kluczowych elementów, takich jak logika gry.

PyGame, wieloplatformowy zestaw modułów Pythona do tworzenia gier, pomaga deweloperom w zadaniach związanych z Pythonem.

7. Projektowanie graficzne

Python jest pomocny przy tworzeniu aplikacji do projektowania graficznego. Używa się go w oprogramowaniu do obrazów 2D, w tym w znanych programach Gimp i Paint Shop Pro. Jest też DrawBot, popularna aplikacja open source, która pomaga tworzyć grafikę 2D przy użyciu kodu w Pythonie.

Graficy pracujący ze stronami lub obrazami cyfrowymi mogą regularnie korzystać z Pythona.

Na dowód wszechstronności Pythona, oprogramowanie do animacji 3D, takie jak Blender i Lightwave, również z niego korzysta.

8. Daje początek innym językom programowania

Prostota i przejrzysta składnia Pythona zainspirowały powstanie innych języków, takich jak Go (Golang) i Cobra. To także świetny punkt wyjścia do nauki kodowania, bo dzięki łatwości użycia przejście do innych języków programowania jest prostsze po opanowaniu podstaw Pythona.

Różnorodne zastosowania i przyjazny charakter Pythona czynią go nieocenionym narzędziem do wielu zadań. Niezależnie od tego, czy analizujesz dane, tworzysz aplikacje, czy eksplorujesz nowe granice technologii, Python ma narzędzia i biblioteki, które cię w tym wesprą.

Python w praktyce: przykłady kodu

Oto kilka przykładów kodu pokazujących możliwości Pythona w manipulacji danymi, wizualizacji i uczeniu maszynowym z użyciem nowoczesnych bibliotek. Ta sekcja ma dać ci przedsmak języka.

1. Obliczanie średniej z listy liczb

import numpy as np

# Creating an array consisting of numbers from 1 to 10
a = np.arange(1, 11)

print("The generated array looks like:")
print(a)

print("The average of the numbers in the array:")
print(np.mean(a))

# The above code in just one line
print("The result of the average for the short version:")
print(np.mean(np.arange(1, 11)))

Wynik:

The generated array looks like:
[ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10]
The average of the numbers in the array:
5.5
The result of the average for the short version:
5.5

2. Mnożenie macierzy z użyciem NumPy

import numpy as np

# Creating matrices using NumPy
b = np.array([[2, 3], [4, 5]])
c = np.array([[6, 7], [8, 9]])
d = np.array([1, 10])

print("The matrices look like:")
print("b =\n", b)
print("c =\n", c)
print("d =", d)

# Multiplication of 2-D arrays
bc = np.matmul(b, c)
print("Result of b * c =\n", bc)

# Multiplication of 2-D and 1-D arrays
cd = np.dot(c, d)
print("Result of c * d =", cd)

Wynik:

The matrices look like:
b =
 [[2 3]
 [4 5]]
c =
 [[6 7]
 [8 9]]
d = [ 1 10]
Result of b * c =
 [[36 41]
 [64 73]]
Result of c * d = [76 98]

3. Wizualizacja danych z Matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Generating some data
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# Creating a simple plot
plt.plot(x, y, label='Sine Wave')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Sine Wave Example')
plt.legend()
plt.show()

Wynik:

Wykres przedstawiający falę sinusoidalną.

4. Podstawowe uczenie maszynowe ze scikit-learn

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Loading the Iris dataset
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# Splitting the dataset into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Training a RandomForestClassifier
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# Making predictions
y_pred = clf.predict(X_test)

# Evaluating the model
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy of the RandomForest model: {accuracy:.2f}")

Wynik:

Accuracy of the RandomForest model: 1.00

Biblioteki Pythona według zastosowań

Nauka Pythona: od podstaw do poziomu zaawansowanego

Prostota Pythona sprawia, że nawet osoby bez doświadczenia w programowaniu mogą zacząć używać języka od razu. Niezależnie od tego, czy to pracownik biurowy automatyzujący rutynowe zadania, marketer wysyłający e-maile w określonych odstępach, czy student uczący się kodowania – Python jest dostępny dla każdego.

Jest jednak duża różnica między tym, co osiągniesz z podstawowymi umiejętnościami Pythona, a tym, co możesz zrobić z wiedzą zaawansowaną lub średniozaawansowaną. Podobnie jak przy nauce gry na instrumencie, opanowanie Pythona wymaga praktyki i stopniowego budowania umiejętności. Choć zaczniesz od prostych skryptów, z czasem i wysiłkiem możesz dojść do tworzenia złożonych algorytmów, budowania zaawansowanych aplikacji webowych czy prowadzenia rozbudowanych analiz danych.

Eksperci Pythona zajmują się wieloma złożonymi zadaniami – od budowy systemów AI generujących własne algorytmy, po tworzenie nowych API i rozwiązywanie realnych problemów. Niezależnie od tego, czy dopiero zaczynasz, chcesz pogłębić zrozumienie, czy dążysz do mistrzostwa, znajdziesz zasoby, które pomogą ci osiągnąć cele.

Podsumowanie

Python jest potężny, elastyczny i niezwykle wszechstronny. Jego przyjazna, intuicyjna natura w połączeniu z szybkim rozwojem i łatwością nauki sprawiają, że to jeden z najpopularniejszych języków programowania na świecie.

Zastosowania Pythona obejmują wiele branż, napędzając technologie w web developmencie, data science, sztucznej inteligencji, finansach i nie tylko. Jego popularność i wykorzystanie będą rosnąć, czyniąc Pythona kluczową umiejętnością dla współczesnych profesjonalistów.

Nauka Pythona to mądra inwestycja dla każdego, kto chce zwiększyć swoje perspektywy zawodowe. Niezależnie od tego, czy chcesz zostać wszechstronnym programistą, data scientistą, inżynierem AI lub ML, czy innym specjalistą technologicznym, Python otwiera drzwi do wielu poszukiwanych ścieżek kariery. Co więcej, zawody wymagające umiejętności Pythona często oferują imponujące wynagrodzenia ze względu na wysokie zapotrzebowanie i relatywnie niewielką podaż wykwalifikowanych specjalistów.

Gotowy, by zacząć swoją przygodę z Pythonem? Sprawdź kompleksowe zasoby i kursy dopasowane do każdego poziomu. Niezależnie od tego, czy jesteś zupełnym początkującym, czy zaawansowanym użytkownikiem – znajdzie się dla ciebie odpowiednia ścieżka.