Профессиональные навыки python-разработчика для резюме

Список профессиональных навыков для python-разработчика. Используйте их, чтобы выделиться на рынке труда, получить преимущество при поиске работы и продвижении по карьерной лестнице. Кроме того, наличие определенных профессиональных навыков python-разработчика может повысить качество вашего резюме.

Дополнительно, можем посоветовать Вам посмотреть резюме python-разработчика. Грамотный пример резюме поможет вам понять, какую структуру имеет документ и как правильно его заполнять информацией.

Список навыков python-разработчика

Используйте список профессиональных навыков:

Глубокое знание языка программирования Python и его основных концепций.
Умение эффективно использовать стандартную библиотеку Python.
Знание и опыт работы с различными фреймворками, такими как Django, Flask, Pyramid и т.д.
Умение разрабатывать и оптимизировать базу данных с использованием SQL и ORM-библиотек.
Навыки работы с системами контроля версий, такими как Git.
Умение разрабатывать и поддерживать веб-приложения с использованием HTML, CSS и jаvascript.
Знание и опыт работы с RESTful API и системами обмена данными, такими как JSON и XML.
Умение разрабатывать и автоматизировать тесты с использованием фреймворков, таких как PyTest.
Знание основных принципов разработки программного обеспечения, таких как SOLID, DRY, KISS и других.
Умение проектировать, разрабатывать и поддерживать масштабируемые и безопасные веб-приложения.
Навыки работы с асинхронными и многопоточными приложениями с использованием asyncio и threading.
Знание и опыт работы с базами данных, такими как PostgreSQL, MySQL, MongoDB и т.д.
Умение оптимизировать и улучшать производительность Python-приложений.
Навыки разработки скриптов и автоматизации задач с использованием Python.
Знание основных алгоритмов и структур данных.
Умение работать с API сторонних сервисов и инструментов.
Навыки работы с виртуальными окружениями и пакетными менеджерами, такими как Virtualenv и Pip.
Знание и использование паттернов проектирования и принципов объектно-ориентированного программирования.
Умение работать с Big Data и анализировать большие объемы данных с использованием библиотек, таких как Pandas и NumPy.
Навыки работы с библиотеками и инструментами машинного обучения, таких как TensorFlow или scikit-learn.