Вы освоили основы Python — что теперь? Вот проверенные пути для прокачки навыков, от веба до Data Science.
1️⃣ Веб-разработка: Django/Flask
Зачем? Чтобы создавать сайты и сервисы.
✔ Django — для сложных проектов (например, соцсетей или маркетплейсов).
✔ Flask — для лёгких API и микросервисов.
Что учить параллельно?
→ HTML/CSS (база фронтенда)
→ Основы баз данных (PostgreSQL, SQLite)
Пример проекта: Блог с комментариями и авторизацией.
2️⃣ Data Science: анализ данных и ML
Зачем? Если нравится работать с числами и прогнозами.
✔ Библиотеки: Pandas (анализ), Matplotlib (графики), Scikit-learn (ML).
✔ Сложный уровень: TensorFlow/PyTorch (нейросети).
Где тренироваться?
→ Kaggle (соревнования по анализу данных)
→ Задачи из реальной жизни (например, предсказание курса валют).
Фишка: Можно устроиться Junior Data Analyst даже без глубокой математики.
3️⃣ Автоматизация и DevOps
Зачем? Чтобы оптимизировать процессы (например, тестирование или деплой).
✔ Инструменты: Bash, Docker, Ansible.
✔ Полезные навыки: Написание скриптов для автоматизации отчётов.
Пример задачи: Создать бота, который собирает статистику сервера и присылает в Telegram.
4️⃣ Мобильная разработка (Kivy/PyQt)
Зачем? Если хотите делать кроссплатформенные приложения.
✔ Kivy — для мобильных приложений на Python.
✔ PyQt — для десктопных программ с GUI.
Но честно: Для серьёзной карьеры в мобилке лучше учить Kotlin/Swift.
5️⃣ Изучение второго языка (Go/JavaScript)
Почему? Python — отличная база, но другие языки расширят возможности:
✔ JavaScript — если хотите в веб (фронтенд или FullStack).
✔ Go (Golang) — для высоконагруженных сервисов.
✔ Rust — если мечтаете о системном программировании.
Совет: Не распыляйтесь — выбирайте направление по интересам!
Бонус: Как не потерять мотивацию?
🔹 Ставьте чёткие цели (например, «создать MVP за 2 месяца»).
🔹 Участвуйте в opensource (GitHub — лучшая практика).
🔹 Пробуйте фриланс (заказы на Kwork или Upwork).