Autor: Äripäeva eriprojektide toimetus • 31. mai 2021

Python – nr 1 tööriistakast probleemide lahendamiseks

Töötad mitte-IT spetsialistina ning soovid teha karjääris tõelist hüpet, muutudes kolleegidest suurusjärgu võrra tulemuslikumaks (millega loodetavasti kaasneb ka suurem sissetulek)? Siis pead õppima programmeerimiskeelt Python, mis tegelikult ongi end rohkem tõestanud just inimeste transformeerimise vahendina.

KPMG juhtiv andmeteadlane ja sertifitseeritud Pythoni instruktor Raul Nugis.
Autor: KPMG Baltics

Nagu kinnitab KPMG juhtiv andmeteadlane ja sertifitseeritud Pythoni instruktor Raul Nugis, ei piirdu Pythoni võlud pelgalt lihtsusega ehk et see on kiirelt õpitav esimese programmeerimiskeelena. Tähtsam on see, et Python on maailmas number üks tööriistakast erinevate probleemide lahendamiseks. Ja seda peaaegu sõltumata lahendaja enda erialast või taustast. Lihtsalt omanda baasteadmised ning hakka peale.

Olgu tegu näiteks andmeanalüüsi või automatiseerimise küsimustega, olgu sinu tööandja sektoriks energeetika, iduettevõtlus, logistika või finantsid, Python pakub ka lühikese õppimise järel juba piisavalt tööriistu, millega spetsialistid saavad enda ette kerkivaid probleeme kiirelt ja sujuvalt lahendada.

Ükski muu keel ei paku nii palju tööriistu

Valdkondi, mida Python toetab, on pretsedenditult palju, ühelgi teisel programmeerimiskeelel pole välja arendatud nii palju tööriistu. Niisiis pakub Python ühte parimat viisi alustada tänastel spetsialistidel professionaalset, karjäärikeskset teekonda digimaailmas. Kuidas selline inimese transformeerumine aga välja näeb?

Python võimaldab kahte liiki karjäärimuutust. Ühel juhul on just IT-inimesed need, kes – olles oma erialal piisavalt saavutanud – soovivad teha midagi muud, mitte enam tarkvara arendada või käsureas administreerida. Reeglina tuntakse huvi valdkonna vastu, millega oma töös niigi kokku puututakse.

Tänu Pythoni appi võtmisele erinevate probleemide lahendamisel muutuvad nad IT-spetsialistist või tarkvaraarendajast näiteks fintech’i spetsialistiks, krüptokauplejaks, logistika arendusjuhiks vms. Selleks ühendavad nad oma digitaalsed oskused valdkonnateadmistega.

Sellega liigub senine IT-spetsialist tagasi n-ö päris maailma. Tugevad IT-teadmised jäävad neil mõistagi alles, ent Pythoni abil lähevad nad oma varasemast valdkonnast kaugele välja. "See on tihti võidukombinatsioon ja sellised inimesed sööstavad teistest karjääri mõttes mööda," kinnitab Raul Nugis.

Tuntud Excel jääb Pythonist kaugele maha

Teisel juhul võivad aga hakata näiteks finantsistid, konsultandid, logistikud, energeetikaanalüütikud, tarneahelajuhid jne looma Pythoni abil oma töös vajalikke uusi rakendusi. Olgu selleks aktsiatega kauplemise meetodid, logistikaprobleeme lahendavad mudelid, tulude maksimeerimine optimaalse hinna arvutamise kaudu vms. Kõigi selliste küsimuste juures on Python pea asendamatu, näiteks laialt levinud Excelist võimalustelt kümnetes kordades etem.

"Minu maailmas, mis ei ole tarkvaraarendajate maailm, vaid konsultantide ja probleemide lahendajate (problem solvers) maailm – me ei kõnele siin tippjuhtidest, vaid professionaalidest ehk oma ala ekspertidest – juba on edukaid inimesi, kes on tugevad korraga kahes-kolmes oskusteabe valdkonnas," kinnitab Raul Nugis, kelle enda esimene kõrgharidus oli keemia ning teine IT.

Need spetsialistid on tööl idusektoris, finantstehnoloogiafirmades või on tippanalüütikud muudes ettevõtetes. Nad oskavad hästi oma kitsast eriala – näiteks finantsmaailm, müük, logistika, tehisintellekt, tarneahel –, kuid nad valdavalt suurepäraselt ka digitaalseid tööriistu, milleks on tihti just Python. Ja seda kasutades ning modifitseerides hakkavad nad looma uusi, oma erialale spetsiifilisi rakendusi.

"Spetsialist, kellel on digitaalne võimekus, on ühe dimensiooni võrra tootlikum nendest, kellel on see võimekus MS Office'i rakenduste tasemel. Selline spetsialist saab tulla välja uute toodete ja teenustega ning on tööandjale tõeline leid," kinnitab Raul Nugis.

Programmeerimine kui lisaeriala ülikoolis

Huvitava trendina on ta üha enam näinud tööjõuturule sisenejatel ülikoolist põhieriala kõrval omandatud programmeerimisoskust. Nii töötab KPMGs – eriti nõustamisteenustes – suur hulk välismaa ülikoolide lõpetajaid, näiteks on pea üks terve osakond Manchesteri ülikoolist. Nende põhieriala võib küll olla näiteks finants, aga nad oskavad programmeerimiskeeltest kas R-i või Pythonit.

"See on neis ülikoolides kohustuslik. Sa lihtsalt tuled kaasaegsest ülikoolist, kus sa pole õppinud ITd, ühe korraliku programmeerimiskeele oskusega. Ja kui sul seda oskust pole, ei pruugi sa ka soovitud tööd saada," märgib Raul Nugis.

Sama trend on hakanud jõudma ka Eesti ülikoolidesse. "Näen tudengeid, kes õpivad näiteks tarneahelat, ärijuhtimist, finantsi või majandust. Nemad tulevad pigem R-iga, aga mõned ka Pythoniga, see on must have. Kes tahab oma esimesele töökohale saada, peab tundma oma eriala ning lisaks mingeid keerukaid tehnilisi tööriistasid," selgitab Raul Nugis. Kõlab võidu valemina!

Pythoni õppimine võrreldav autokoolis käimisega

Juba spetsialistina töötades Pythoni õppima hakkamine nõuab muidugi aega, aga seda saab jagada pikema perioodi peale, nagu autokoolis käimist. "Endale Pythoni selgeks tegemine ei tähenda kaks aastat järjest pidevat õppimist, pigem näiteks nädala sees õhtustel aegadel või igal laupäeval mingi aeg. Ent kaasa võib see tuua suure karjäärimuutuse," kinnitab Raul Nugis.

Lisaks on Python just selline programmeerimiskeel, mille omandamist saab IT-valdkonna väline inimene alustada ilma, et peaks enne mõne muu n-ö algaja programmeerimiskeelega harjutama. Ehk nagu kinnitab Raul Nugis, on küll olemas keeled, millega programmeerimise õpet tavaliselt alustatakse – et see oleks kergem ja valutum – kuid nende keeltega suurt midagi pärast teha ei saagi.

Python on aga neutraalne, erinevate moodulitega tööriist, mis teeb nii lihtsaid kui ka keerukaid arvutusi ja on rakendatav paljudes valdkondades. Kokkuvõttes suurepärane karjääri tegemise töövahend, millega saab eri valdkondade teadmised kokku panna ning tulla välja uue väljundiga.

PYTHONI KOOLITUS

Niisiis, soovid teha karjääris tõelist hüpet? Tule kolmepäevasele Pythoni koolitusele, mis on mõeldud just inimestele, kes pole oma taustalt tarkvaraarendajad.

Koolituse läbinu:

* on kindel oma võimetes ennast täiendada ning transformeerida senist karjääri realiseerides end edukalt IT-valdkonnas,

* oskab luua, arendada ja parendada lihtsamaid Pythonis kirjutatud programme,

* lahendab edukalt lihtsamaid andmekaeve, analüütika, automatiseerimise, administreerimise ja andmepuhastuse ülesandeid,

* on kompetentne eksami sooritamiseks ja sertifikaadi omandamiseks,

* tunneb programmeerimise tähtsamaid võtteid ning suudab alustada mõne muu programmeerimiskeele õppimist.

"Koolituse läbimine on küll esimene pingutus, ent see kolm päeva võibki olla see, mis muudab inimese elu," kinnitab koolitaja Raul Nugis.

Lisainfo ja registreerumine siin.

Koolitaja Raul Nugis, KPMG juhtiv andmeteadlane, sertifitseeritud Pythoni instruktor

Keemiaharidusega Raul Nugis töötas 20 aastat riigiametis, kus mingit põnevat arengut ei toimunud, ent 40aastasena tema enda sõnul sündis justkui ümber ja alustas digitaalset karjääri. ITd juurde õppides on ta nüüdseks saanud sertifitseeritud programmeerijaks ja tehisintellekti arendajaks, lisaks teiste kirjutatud koodi hindajaks. Ja just Python ongi olnud selle ümbersünni vahend.

Hiljutisest Pythoni kasutamisest mitte-ITga seotud küsimuste lahendamisel toob ta kaks näidet. Riik soovis energiamajanduse kujundamiseks teada, kuidas mõjutab soojuse ja küttepuu võimalik hinnatõus selle tarbimist. Teisisõnu tuli tal analüüsida nõudluse hinnaelastsust, et kui tõsta energialiigi hinda 1% võrra, kui palju langeb ostmine, kas 0,1%, 0,5% vms. "Aktiveerisin Pythonis vastavad tööriistad ning lahendasin päris elu ülesannet ilma, et selleks peaks olema tarkvaraarendaja," kirjeldab ta Pythoni kasutamist energeetikaanalüütiku rollis.

Teisel juhul soovis riik abi küttelahenduste planeerimisel ehk kui palju uutest arendatavatest büroo- ja elupindadest vajab kaugkütet ning mis juhul saab kasutada lokaalset madalatemperatuurilist kütet. Riik tellijana andis ette uute hoonete asukohad ja parameetrid, Nugis kirjutas Pythonis vastavad reeglid ning arvutaski välja, kui suur on uute hoonete madalatemperatuurilise kütte rakendamise teoreetiline ulatus. "Suur majanduslik võit võrreldes klassikaliste kaugküttelahendustega," kinnitab Raul Nugis.

Jaga lugu
Ituudised.ee toetajad:
Indrek KaldITuudised.ee toimetajaTel: 511 1112
Erkki VilippReklaamimüügi projektijuhtTel: 517 7736
Kertu KarnerIT konverentside projektijuhtTel: 553 7112