Python 开发人员的日常工作是什么?
在本文中，我们将了解 Python 开发人员的日常工作。
什么是 Python 开发人员?
作为 Web 开发人员，Python 开发人员的主要职责是构建网站的后端。除其他事项外，他们还提供各种后端组件，用于将 Web 应用程序链接到外部 Web 服务。Python 开发人员负责开发、部署和排除 Python 应用程序故障。
Python 开发人员的角色和职责
Python 程序员是创建软件并将其提供给用户的人。此外，员工通常需要调试程序、设计可集成系统等。尽管如此，Python 开发人员的具体任务和职责取决于职位本身的性质、所处的行业或垂直行业以及开发人员的专业知识和经验水平等因素。因此，让我们来划分许多任务和职责。
Python Web 开发人员的日常工作和职责
Python 程序员创建在服务器上运行的代码。
适应各种基于 Web 的结构。
与设计小组合作，找出最终消费者需要。
python 开发人员开发服务器端平台。
负责部署应用程序。
执行调整、可用性、改进和自动化。
Python 开发人员必须编写可重复使用的代码等。
python 开发人员的平均工资:US$118,124/year
Python 软件工程师的日常工作和职责
创建和维护软件是软件工程师的工作工程师。
他们编写和测试代码
软件工程师将应用程序与第三方服务集成
他们将调试程序
实施安全解决方案
提高软件的性能。
软件工程师对所要求的更改的评估将很详细。
他们将提供技术解决方案
他们将与公司内部的多个部门和团队合作。
软件工程师的平均工资 − 110,021 美元/年
Python 自动化测试工程师的日常工作和职责
自动化测试工程师使用和开发 Python 测试生态系统中的工具，包括 Pytest、PyUnit 和 Behave。
执行复杂的系统测试。
他们解决所有代码问题。
他们负责创建测试脚本
自动化测试工程师设计自动化框架
他们是执行 A/B 测试的人。
与各种各样的人一起工作，包括开发人员。
自动化测试工程师的平均工资− US$61,991–100,748/年
日常工作数据分析师
Matplotlib、NumPy 和 Pandas 只是数据分析师使用的 Python 软件包中的一小部分。
作为其工作的一部分，他们分析数据(解释)。
他们使用脚本语言收集信息。
数据分析师探索数据集。
与客户互动。
他们收集需求
使用数据的分析师可以使软件更流畅或提高查询效率。
建模信息以改进报告(临时或预定义)。
他们将对问题进行研究。
将您的发现/观察结果告知团队或利益相关者。
他们负责执行 A/B 测试。
数据分析师的平均工资 - 62,237 美元/年(入门级)
数据科学家的日常工作和职责
数据科学家将分析数据。
他们创建机器学习预测模型(ML)
讨论工作场所中的问题并提供解决问题的建议。
创建统计学习模型。
与产品管理和技术团队合作，确定公司的需求以及满足这些需求的最佳方式。
始终了解技术世界的新动态。
数据科学家的平均工资 - 121,762 美元/年
机器学习工程师的日常工作和职责
机器学习工程师执行数据的统计分析
他们负责将机器学习 (ML) 模型投入生产。
机器学习专家调查和修改数据科学原型。
找到正确的机器学习 (ML) 算法和工具并将其付诸实践。
他们将创建 ML 基础设施。
构建 ML 应用程序。
机器学习工程师还执行 ML 测试。
根据测试结果微调算法。
机器学习工程师根据需要训练和调整 ML 系统。
改进现有的机器学习 (ML) 库
始终注意机器学习的新进展。
机器学习工程师的平均工资 - 138,601 美元/年。
Python 开发人员的工作
美国有近 25,000 个 Python 开发人员职位空缺。不同经验水平的 Python 开发人员的工作 如下所列。
有 4,834 个职位空缺，适合初级 Python 开发人员。
14,396 个职位空缺，适合具有中级技能的 Python 开发人员
适合经验丰富的 Python 开发人员的职位空缺:5,498
Python 工程师必须具备的技能
以下是 Python 工程师必须具备的技能列表 -
核心 Python
对象关系映射器
多用途架构
Web 框架
代码打包、发布和部署
设计技能
RESTful API
脚本编写
结论
在本文中，我们了解了 Python 开发人员职位的日常任务和职责，以及他们的平均工资。
