Ci crederesti se ti dicessimo che Python è diventato il linguaggio di programmazione più cercato su Google a livello mondiale? secondo l’indice PYPL (Popularity of Programming Languages Index), è proprio così. Con una buona comprensione di come Python viene utilizzato in diversi ruoli, potrai prendere decisioni più consapevoli sul percorso professionale più adatto a te e orientare al meglio la tua carriera. Python è ampiamente utilizzato in ambiti come tecnologia, sanità, finanza, e-commerce ed educazione, solo per citarne alcuni. ecco alcune delle principali carriere con Python, che verranno approfondite nel resto dell’articolo:
| Titolo di lavoro | Settore | Responsabilità principali | Competenze essenziali in Python | Stipendio medio in Italia (€) |
|---|---|---|---|---|
| data analyst | tecnologia, finanza, sanità, e-commerce, istruzione | analizzare e interpretare set di dati complessi, creare visualizzazioni, supportare le decisioni aziendali | pandas, numpy, matplotlib, seaborn, sql, power bi, tableau | 20.000 € – 33.000 € |
| ingegnere machine learning | intelligenza artificiale, finanza, sanità, ricerca | sviluppare e ottimizzare modelli di machine learning, lavorare con framework di AI, migliorare l’automazione | scikit-learn, tensorflow, pytorch, pandas, modellazione dei dati | 30.000 € – 50.000 € |
| sviluppatore web | tecnologia, e-commerce, media | creare e gestire applicazioni web, sviluppare siti user-friendly, ottimizzare le prestazioni | django, flask, cherrypy, integrazione frontend, unit testing | 25.000 € – 35.000 € |
| ingegnere automazione | it, automazione aziendale, elaborazione dati | automatizzare attività ripetitive, sviluppare script per l’efficienza, gestire operazioni su larga scala | scripting, web scraping, librerie di automazione, elaborazione dati | 30.000 € – 50.000 € |
| ingegnere devops | cloud computing, infrastrutture it, sviluppo software | creare pipeline di deploy automatizzate, monitorare le performance dei sistemi, migliorare le infrastrutture cloud | fabric, pywinrm, pulumi, automazione cloud, monitoraggio delle performance | 45.000 € – 70.000 € |
Data Analyst
È probabile che i tuoi insegnanti ti abbiano parlato fin dai primi anni di scuola delle opportunità che aspettano chi sceglie di studiare programmazione. L’uso delle competenze di programmazione può variare molto da un ruolo all’altro. Quindi, quando decidi di muovere i primi passi come programmatore, non ti basterà sapere quale linguaggio ti sarà più utile, ma anche quali opportunità potranno nascere dal tempo e dall’impegno che investirai per migliorare le tue competenze.
Molti studenti che iniziano a programmare e approfondiscono le proprie conoscenze con Python lo fanno, spesso iscrivendosi a un corso di python, con l’ambizione di diventare data analyst. È un ruolo presente in moltissimi settori, e la richiesta è cresciuta in modo esponenziale nell’ultimo decennio. Nell’era dell’informazione, i dati sono spesso la risorsa più preziosa a disposizione di un’organizzazione. Che si tratti di migliorare l’efficienza, comprendere meglio i clienti, individuare tendenze di mercato o facilitare la comunicazione interna, i dati sono la chiave per ottimizzare i processi aziendali.
Secondo le stime relative al mercato italiano, i data analyst sono figure molto richieste in diversi settori. Lo stipendio medio varia da circa 23.000 € per i profili junior fino a 35.000 € per i più esperti, con la maggior parte dei professionisti che guadagna tra i 28.000 € e i 33.000 €.
Si dà il caso che Python sia uno degli strumenti più richiesti che un data analyst possa avere nel proprio arsenale. Una buona parte delle offerte di lavoro per data analyst in Italia, indipendentemente dal livello, richiede competenze in Python. Questo si riflette chiaramente anche sugli stipendi percepiti da chi padroneggia il linguaggio.
In questo ruolo, i professionisti utilizzano librerie potenti come Pandas per manipolare e pulire i dati, mentre Matplotlib e Seaborn vengono impiegate per creare visualizzazioni efficaci e comunicative. Se pensi a un dirigente che vuole comprendere meglio l’andamento della propria azienda o del mercato in cui opera, difficilmente vorrà sfogliare decine di pagine di fogli Excel. Python offre un modo molto più potente per elaborare i dati, che possono poi essere presentati agli stakeholder attraverso grafici e diagrammi chiari e visivamente efficaci.
Anche se Python è senza dubbio una delle competenze più importanti – se non la più importante – che un data analyst possa avere, non è l’unica su cui dovrai lavorare se vuoi costruirti una carriera di successo. Altre competenze fondamentali da sviluppare includono la conoscenza di SQL per le "query" ai database, una certa familiarità con Power BI e la capacità di utilizzare Tableau per creare dashboard efficaci e visivamente curate, utili a comunicare le informazioni in modo chiaro. Se preferisci lezioni in presenza, puoi cercare un corso python roma.
Il lavoro di un data analyst ruota principalmente attorno alla pulizia e trasformazione dei dati, alla previsione delle tendenze e al supporto nella modellazione predittiva. Per questo, sono essenziali un forte spirito analitico e un’elevata attenzione ai dettagli: qualità che ti permetteranno di contribuire concretamente al miglioramento dei processi aziendali e a prendere decisioni più consapevoli. Comprendere il ruolo di uno sviluppatore Python ti aiuterà anche a capire meglio quali competenze devi potenziare.
Ingegnere Machine Learning
Fino a poco più di dieci anni fa, machine learning era uno di quei termini che si sentivano solo ogni tanto, magari in qualche conversazione tecnica o accademica. Oggi, invece, è un tema ricorrente praticamente ovunque: in famiglia, all’università e sicuramente tra chiunque abbia a che fare con la programmazione. Questo riflette quanto il machine learning sia ormai presente nel mondo del lavoro contemporaneo, ed è quindi naturale che ci sia una forte richiesta di machine learning engineer.
In questo ruolo, i professionisti uniscono competenze di data science e ingegneria del software per sviluppare e implementare soluzioni di intelligenza artificiale in diversi settori. Probabilmente ti starai chiedendo quali framework e competenze in Python siano richiesti in un ruolo del genere.
La maggior parte delle posizioni di questo tipo fa uso di framework come Scikit-learn per la modellazione dei dati, Pandas per la manipolazione dei dati e strumenti avanzati come TensorFlow e PyTorch per applicazioni di deep learning.
Questo non solo ti aiuterà a capire meglio cosa comporta il ruolo, ma ti darà anche una direzione chiara su dove concentrare il tuo percorso di crescita, soprattutto se pensi che questo tipo di lavoro possa davvero appassionarti. Inoltre, se hai bisogno di flessibilità, esistono numerosi corsi di python online che ti permettono di studiare a tuo ritmo.
Ora che conosci gli strumenti che un machine learning engineer utilizza quotidianamente, vorrai anche sapere in cosa consiste esattamente il suo lavoro. Il ruolo prevede lo sviluppo e l’ottimizzazione di modelli di machine learning per applicazioni diverse, dalla computer vision al natural language processing. L’idea di implementare algoritmi in grado di gestire il riconoscimento di immagini, l’identificazione di pattern e l’elaborazione del linguaggio può sembrare fuori portata al momento, ma con un po’ di esperienza sulle spalle diventerà qualcosa di familiare e naturale.
I machine learning engineer affrontano sfide complesse in settori come la sanità, la banca, la finanza e il settore immobiliare. Se pensi di essere pronto a lavorare in questo ambito anche nel lungo periodo, devi abbandonare l’idea di prendere una laurea e poi vivere di rendita. Il ruolo del machine learning engineer è in continua evoluzione, ed è quindi fondamentale restare aggiornati su nuove tecnologie e tendenze. Negli ultimi anni, il settore è cresciuto in modo significativo, con tecniche di modellazione sempre più potenti e stack tecnologici complessi che si evolvono quasi di mese in mese.
Sviluppatore web
Potrebbe sorprenderti che stiamo parlando solo ora del ruolo dello sviluppatore web, visto che è spesso il primo lavoro che viene in mente quando si pensa alla programmazione. Eppure, Python ha conquistato un posto di rilievo anche nello sviluppo web, arrivando a detenere il 28% della quota di mercato tra i linguaggi di programmazione.
In Italia, gli sviluppatori web sono sempre più richiesti, con un mercato in crescita e un settore dei servizi di web design in continua espansione. I professionisti con più esperienza possono arrivare a guadagnare circa 40.000 € all’anno.
Quando colossi del settore come Google e Netflix scelgono Python per lo sviluppo web, è una conferma concreta dei vantaggi che questo linguaggio offre rispetto ad alcune alternative. La sua affidabilità e la rapidità di esecuzione lo rendono la scelta preferita da molti sviluppatori web, che possono così dedicare più tempo alla risoluzione dei problemi anziché preoccuparsi di scrivere una sintassi perfetta riga per riga.
Esistono anche alcuni framework Python che semplificano notevolmente il processo di sviluppo, e questo è sempre un vantaggio, indipendentemente dal tuo livello di esperienza nella programmazione.
Probabilmente ti troverai a utilizzare Django, che grazie alla sua vasta raccolta di librerie e componenti riutilizzabili ha supportato oltre 12.000 progetti. Inoltre, se preferisci lezioni in presenza a Milano, puoi trovare un corso python.
Un’alternativa più leggera, di cui sentirai parlare spesso anche nei forum frequentati da programmatori in cerca di consigli o soluzioni, è CherryPy. Questo framework permette di sviluppare applicazioni web seguendo i principi della programmazione orientata agli oggetti.
È importante sapere bene a cosa si va incontro prima di iniziare a costruire una carriera. Nel campo dello sviluppo web, dovrai eseguire test unitari e di integrazione per assicurarti che le applicazioni funzionino in modo affidabile. Se questo tipo di processo ti incuriosisce e se finora ti stai divertendo a imparare Python, allora questi sono segnali forti che indicano che questa potrebbe davvero essere la strada giusta per te.
Ingegnere dell'automazione
Le aziende che utilizzano Python sono sempre alla ricerca di un vantaggio competitivo rispetto alla concorrenza, e l’automazione delle attività ripetitive è diventata uno dei modi migliori per lavorare in modo più efficiente, risparmiando tempo e denaro. Gli automation engineer sfruttano le potenzialità di Python proprio per questo scopo, utilizzando librerie e framework avanzati per creare soluzioni che semplificano i processi operativi in ambiti di ogni tipo, dall’elaborazione dei dati al web scraping.
Secondo le stime relative al mercato italiano, un ingegnere dell'automazione guadagna in media circa 40.000 € all’anno. La domanda per questo ruolo è in costante crescita, spinta dalla diffusione sempre maggiore dell’automazione in numerosi settori.
Chi ha successo in questo tipo di lavoro possiede quasi sempre un forte pensiero logico e un approccio strategico alla risoluzione dei problemi. Quindi, se ti senti a tuo agio nel trovare soluzioni rapide e sei in grado di pianificare con attenzione l’architettura del codice e le strategie di implementazione, allora questo ruolo merita sicuramente un posto nella tua lista di carriere possibili con Python.
Python è ampiamente utilizzato in questo ambito proprio per le sue capacità di automazione, che si applicano a moltissimi scenari: dall’invio massivo di email alla creazione di strumenti per il backup dei dati. Gli automation engineer, in realtà, sono responsabili di molti strumenti che utilizziamo nella vita quotidiana senza rendercene conto. Scrivono gli script che ci permettono di convertire valute online, compilare automaticamente moduli sui siti web con cui interagiamo e persino gestire i profili sui nostri social media.
Quindi, se ti stavi chiedendo in che modo potresti usare Python scegliendo una carriera come ingegnere dell'automazione, ora sai che questo linguaggio serve a molto più che semplicemente risparmiare tempo. Python aiuta anche aziende e persone a ridurre gli errori, migliorare la precisione e garantire prestazioni costanti 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Metterai a frutto le tue competenze per costruire sistemi affidabili in grado di gestire autonomamente determinate attività, permettendoti così di concentrare il tuo tempo – o quello della tua azienda – su aree che generano maggiore valore o ritorno sull’investimento.
Ingegnere DevOps
Le potenzialità di Python sono una delle ragioni principali per cui il ruolo del DevOps engineer è oggi tra i più richiesti. Per avere successo in questo campo è fondamentale padroneggiare le librerie Python, che semplificano in modo significativo le pratiche DevOps. Nel toolkit di un DevOps engineer troviamo strumenti come Fabric, utile per semplificare i comandi SSH, PyWinRM per la gestione dei server Windows e Pulumi per la gestione delle infrastrutture cloud. Questi strumenti permettono ai professionisti di creare script automatizzati in grado di gestire attività quotidiane di monitoraggio e complesse procedure di deploy.
Ma cosa crea esattamente un DevOps engineer con questi strumenti? Sviluppa funzionalità automatizzate per la gestione delle performance, la diagnostica e i meccanismi di failover, in modo da garantire il corretto funzionamento dei sistemi. Se ti riconosci in una persona con una visione strategica dell’automazione e della manutenzione, questo ruolo potrebbe davvero fare al caso tuo.
Dedicherai buona parte del tuo tempo alla creazione di pipeline automatizzate per ridurre il lavoro manuale, una competenza sempre più richiesta con il passare del tempo. Per quanto riguarda le responsabilità di questo tipo di lavoro, dovrai occuparti della valutazione dei rischi legati ai cambiamenti nei sistemi, assicurandoti al tempo stesso che la stabilità venga mantenuta lungo tutto il ciclo di vita dello sviluppo software. Scopri come viene usato Python in ambito professionale e sperimenta in prima persona la sua versatilità.
La crescente domanda di sviluppatori Python
Python ha visto un’enorme crescita in popolarità grazie alla combinazione unica di vantaggi che lo rendono uno strumento così efficace. È più tollerante rispetto ad altri linguaggi di programmazione per quanto riguarda la sintassi, il che ti permette di dedicare meno tempo alla forma perfetta del codice e più tempo alla risoluzione dei problemi. Questo consente alle aziende di lavorare in modo più efficiente e spiega perché Python sia stato adottato così ampiamente in una vasta gamma di settori.
Banche e società d’investimento utilizzano librerie affidabili come NumPy e Pandas per sviluppare algoritmi di trading complessi e gestire grandi quantità di dati. Eppure, nonostante tutte queste opportunità, il mercato del lavoro rimane competitivo a causa della significativa carenza di sviluppatori Python qualificati.
Python è incredibilmente versatile e ti permette di lavorare su moltissimi progetti diversi in ambito lavorativo, anche al di fuori dei ruoli descritti in questo articolo. Questa flessibilità, unita alla rapidità nello sviluppo del codice, rende Python uno strumento prezioso in tanti contesti professionali. La programmazione sta diventando sempre più essenziale in una varietà di ruoli, rafforzando ulteriormente la presenza di Python nel mondo del lavoro di oggi
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