极客笔记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开发人员的主要责任是构建网站的后端。除其他外，他们提供了各种后端组件，用于将Web应用与外部Web服务连接起来。Python开发人员负责开发、部署和故障排除Python应用程序。
Python开发人员的角色与责任
Python程序员是创建软件并使其可供用户使用的人员。此外，员工通常负责调试程序、设计可集成的系统等任务。尽管如此，Python开发人员的具体任务和责任取决于诸如职位本身的性质、所从事的行业或领域以及开发人员的专业知识和经验水平等因素。因此，让我们将许多任务和责任分开。
Python Web开发人员的日常工作和责任
- Python程序员创建在服务器上运行的代码。
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适应各种基于Web的结构。
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与设计团队合作，了解最终用户的需求。
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Python开发人员开发服务器端平台。
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负责部署应用程序。
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执行调优、易用性、改进和自动化。
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Python开发人员必须编写可重用的代码，等等。
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Python开发人员的平均薪水： 118,124美元/年
Python软件工程师的日常工作和责任
- 软件工程师的工作是创建和维护软件。
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他们编写和测试代码。
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软件工程师将应用程序与第三方服务集成。
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他们将调试程序。
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实施安全解决方案。
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提高软件性能。
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软件工程师将详细评估所请求的更改。
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他们将提供技术解决方案。
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他们将与公司的多个部门和团队合作。
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软件工程师的平均薪水：110,021美元/年
Python自动化测试工程师的日常工作和责任
- 机器学习工程师使用和开发Python测试生态系统中的工具，包括Pytest，PyUnit和Behave。
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进行复杂的系统测试。
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解决所有代码问题。
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负责创建测试脚本。
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机器学习工程师设计自动化框架。
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进行A/B测试。
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与各种人合作，包括开发人员。
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自动化测试工程师的平均工资为- 年薪61,991-100,748美元 。
数据分析师的日常工作职责
- 数据分析师使用的Python包括Matplotlib、NumPy和Pandas。
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作为他们工作的一部分，他们分析数据（解释）。
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使用脚本语言收集信息。
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数据分析师探索数据集。
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与客户交互。
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收集要求。
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与数据合作的分析师可以平滑软件或提高查询效率。
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模型信息以改进报告（自定义或预定义）。
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他们将对问题进行研究。
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向团队或利益相关者通报您的发现/观察结果。
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负责进行A/B测试。
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数据分析师的平均工资为- 年薪62,237美元（初级） 。
数据科学家的日常工作和职责
- 数据科学家会分析数据。
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创建机器学习预测模型（ML）。
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讨论工作场所问题并提出解决建议。
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创建统计学习模型。
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与产品管理和技术团队合作，确定公司的需求和最佳解决方案。
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始终关注技术世界的新动态。
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数据科学家的平均工资为- 年薪121,762美元 。
机器学习工程师的日常工作和职责
- 机器学习工程师对数据进行统计分析。
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他们负责将机器学习（ML）模型投入生产。
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机器学习专家研究和修改数据科学原型。
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找到合适的机器学习（ML）算法和工具并付诸行动。
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他们会创建ML基础设施。
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构建ML应用程序。
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机器学习工程师还进行ML测试。
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根据测试结果微调算法。
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根据需要训练和调整ML系统。
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改进现有的机器学习（ML）库。
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时刻关注机器学习的最新动态。
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机器学习工程师的平均工资为 138,601美元/年 。
Python开发人员的职位
美国有近25,000个Python开发人员的职位空缺。下面列出了不同经验水平的Python开发人员的职位。
- 初级Python开发人员的空缺职位为4,834个。
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拥有中级技能的Python开发人员的空缺职位为14,396个。
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有经验的Python开发人员的空缺职位为5,498个。
Python工程师必备技能
以下是一个Python工程师必备的技能列表−
- 核心Python
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对象关系映射器
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多用途架构
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Web框架
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代码打包、发布和部署
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设计技能
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RESTful API
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脚本编写
结论
在本文中，我们学习了Python开发人员职位的日常任务和职责，以及他们的平均工资。