Es un equilibrio entre lo que quieres hacer, lo que la gente te pagará y en qué Python es bueno.
Los principales campos donde Python es más fuerte es el trabajo de back-end, la ciencia de datos y la administración de datos. Los marcos web como Django y Flask son las herramientas preferidas para las pequeñas y medianas empresas de tecnología, que necesitan una variedad de aplicaciones y servicios. La ciencia de los datos no podría estar mejor ahora, ya que todos necesitan un motor de recomendación o un clasificador, sin embargo, también se usan otras herramientas como R y Julia. Python es un lenguaje fuerte para la gestión de datos y para configurar rápidamente una infraestructura confiable, ya que es más fácil de usar que otros lenguajes orientados a objetos como Java o C ++. Depende en gran medida de su amplia gama de apis y bibliotecas (Google, Facebook, etc.) para el manejo de datos en mi trabajo como ingeniero.
Todos estos campos también están contratando como locos, así que elige tu arma.
- ¿Qué debería preferir mecánico en MIT Manipal o cloud computing en UPES?
- ¿La computación en la nube necesita un sistema operativo propio basado en las API de punto final XDI y SDI?
- En el mercado de la nube de IaaS, ¿quién es el mejor, Microsoft Azure o Amazons AWS?
- ¿Cuáles son los pros y los contras del uso de herramientas en la nube frente a la infraestructura local para el almacenamiento de grupos pequeños (8-15), el control de origen y la gestión de la información?
- ¿Quiénes son los principales proveedores de servicios de computación en la nube en India?