Robot stojący obok japońskiej restauracji – ilustracja do artykułu o tym, czy w erze AI wciąż warto uczyć się Pythona

Dyskusja

Czy warto uczyć się Pythona w erze AI? (2026)

Krótka odpowiedź: tak, ale z innego powodu niż kiedyś

Tak, w 2026 roku nadal warto uczyć się Pythona. Zmienił się tylko powód.

Dziesięć lat temu ludzie uczyli się programowania, żeby pisać kod. Dziś uczysz się go po to, żeby kod czytać, oceniać, poprawiać i decydować, co w ogóle powinno powstać. Dotyczy to także kodu, który pisze za Ciebie AI.

Python to najlepsze miejsce, żeby zbudować tę umiejętność. W tym języku powstaje większość narzędzi AI, czyta się go niemal jak zwykły angielski, a używa się go daleko poza branżą IT.

W zeszłym miesiącu kursant z Niemiec napisał do nas bez ogródek: „Po co mam spędzać miesiące nad Pythonem, skoro AI napisze to w kilka sekund?”. Ten artykuł to moja długa odpowiedź, oparta na danych, którym ufam, i uczciwa w kwestiach, które dziś są trudniejsze niż kiedyś.

Dlaczego wszyscy pytają o to właśnie teraz

Ten niepokój jest zrozumiały. W kwietniu 2026 roku prezes Google powiedział, że około 75% nowego kodu w firmie generuje AI, wobec około 50% jesienią poprzedniego roku. Anthropic podaje u siebie ponad 90% (Frontend Mentor).

To firmy, które są w tym najdalej, więc ich liczby pokazują czołówkę, a nie średnią. Większość zespołów jest daleko poniżej tego poziomu.

Większość nagłówków pomija jeden szczegół z wypowiedzi Google: kod jest generowany przez AI i zatwierdzany przez inżynierów. Człowiek nadal go czyta, decyduje, czy jest poprawny, i bierze odpowiedzialność, gdy coś się zepsuje. Wszyscy widzieliśmy nagłówki o tym, co się dzieje, gdy agenci AI dostają trochę autonomii w Amazonie czy OpenAI...

Zwykli programiści są w tej samej sytuacji. W ankiecie Stack Overflow z 2025 roku 84% badanych odpowiedziało, że używa narzędzi AI lub planuje ich używać, a mniej więcej połowa zawodowych programistów korzysta z nich codziennie (Stack Overflow). AI jest dziś w pracy czymś normalnym, a zespoły nadal potrzebują ludzi, którzy rozumieją kod, jaki ono tworzy.

Co AI naprawdę zmieniło w programowaniu

AI naprawdę dobrze radzi sobie dziś z pisaniem kodu. Tworzy powtarzalne fragmenty, całe funkcje, a czasem kompletne funkcjonalności na podstawie krótkiego opisu. Spora część tego kodu działa za pierwszym razem.

Wciąż ma jednak problem z tym, co dzieje się wokół kodu: z decyzją, co zbudować, z zauważeniem, że wymaganie jest błędne, i z dostrzeżeniem, jak zmiana w jednym pliku psuje coś w innym miejscu dużego projektu.

Praca przesunęła się więc o poziom wyżej. Mniej czasu spędzasz na pisaniu, a więcej na podejmowaniu decyzji, przeglądaniu kodu i debugowaniu. Te umiejętności są trudniejsze i wszystkie wymagają, żebyś sam napisał wystarczająco dużo kodu, by wiedzieć, jak wygląda dobry kod. Nie nauczysz się programować, czytając o programowaniu ani czytając sam kod. Pisz własny, testuj go, psuj i naprawiaj.

W Pythonie buduje się AI (a co działa pod spodem)

Jeśli chcesz rozumieć narzędzia AI, a nie tylko z nich korzystać, Python jest drzwiami wejściowymi. Z PyTorcha, TensorFlow, Hugging Face Transformers i notatników Jupyter korzysta się właśnie przez Pythona, a najwięksi dostawcy modeli AI udostępniają SDK najpierw dla Pythona.

Raport GitHub Octoverse 2025 pokazuje, jak silny jest ten związek. Python prowadzi wśród repozytoriów oznaczonych jako AI, z około 582 tys. projektów, czyli o mniej więcej 50% więcej niż rok wcześniej (Linuxiac o Octoverse 2025).

Python rzadko jednak wykonuje ciężkie obliczenia. Jego rolą jest czytelna warstwa na wierzchu, a szybkość zapewniają języki niższego poziomu działające pod spodem:

C napędza CPythona, czyli standardowy interpreter Pythona, oraz rdzeń biblioteki NumPy.
C++ to rdzeń PyTorcha i TensorFlow, a także llama.cpp, które pozwala uruchamiać modele językowe na zwykłych laptopach.
CUDA, platforma NVIDIA do programowania kart graficznych, wykonuje operacje na macierzach, od których zależy trenowanie i działanie modeli.
Rust coraz mocniej wchodzi do narzędzi Pythona: napisano w nim tokenizery Hugging Face, rdzeń Pydantic oraz narzędzia uv i Ruff (Stack Overflow uznał uv za najbardziej cenioną technologię 2025 roku).

Przydatny obraz: Python to kokpit, a C, C++ i CUDA to silniki. Większość inżynierów AI spędza dzień w kokpicie i zagląda do maszynowni dopiero wtedy, gdy coś musi działać szybciej.

Wynika z tego też rozsądna kolejność nauki. Python uczy podstawowych pojęć bez zbędnego szumu, więc jeśli później będziesz potrzebować C++ albo Rusta, nauczysz się nowej składni dla pojęć, które już rozumiesz.

Popularność Pythona w 2026 roku: co mówią liczby

Python wciąż rośnie, mimo że AI pisze coraz więcej kodu. W ankiecie Stack Overflow z 2025 roku, w której wzięło udział około 49 tys. programistów, odsetek osób używających Pythona wzrósł w ciągu roku o 7 punktów procentowych, do 57,9% (Stack Overflow). Stack Overflow powiązał ten skok z rolą Pythona w AI, analizie danych i backendzie.

W indeksie TIOBE, który mierzy, jak często ludzie szukają informacji o danym języku i o nim piszą, Python był w październiku 2026 roku nadal na pierwszym miejscu z wynikiem 19,23% (TechRepublic).

To około 5 punktów mniej niż w październiku 2025 roku, gdy Python był blisko rekordu. Rankingi popularności rosną i spadają, ale dla początkującego wniosek jest ten sam: Python to najczęściej używany język do pracy z AI i danymi, z największą ilością materiałów do nauki.

Python czy TypeScript: od czego zacząć?

Python ma jednego poważnego rywala. W sierpniu 2025 roku TypeScript wyprzedził Pythona jako najczęściej używany język na GitHubie pod względem miesięcznej liczby kontrybutorów, z wynikiem około 2,63 mln. Python i tak zyskał około 850 tys. kontrybutorów, czyli 48% (Linuxiac).

GitHub łączy część wzrostu TypeScriptu z AI. Kod z typami daje asystentom AI wyraźniejsze reguły, a popularne frameworki webowe domyślnie zakładają nowe projekty w TypeScripcie.

Co więc wybrać? Jeśli Twoim celem są strony i aplikacje webowe, TypeScript to dobry pierwszy język. Jeśli ciągnie Cię do AI, danych, automatyzacji, nauki albo usług backendowych, lub po prostu chcesz zacząć najłagodniej, lepszym wyborem jest Python.

Wiele zespołów używa obu: Pythona do danych i modeli, TypeScriptu do aplikacji, w którą klikają użytkownicy. Współczesny Python ma też opcjonalne podpowiedzi typów (type hints), więc wiele zalet typowanego kodu możesz mieć i tu.

Developerzy kontra programiści: co pokazują dane o rynku pracy

Amerykańskie Biuro Statystyki Pracy (BLS) publikuje najbardziej szczegółowe publiczne prognozy zatrudnienia. Dzieli pracę z kodem na dwie grupy, które zmierzają w przeciwnych kierunkach.

Według prognoz zatrudnienie developerów oprogramowania, analityków QA i testerów wzrośnie w latach 2025–2035 o 10%, wobec 3% dla wszystkich zawodów, z około 106 100 wolnymi stanowiskami rocznie (BLS). Mediana rocznych zarobków developerów w USA wyniosła w maju 2025 roku 135 980 dolarów, a BLS wymienia AI jako jeden z powodów, dla których popyt pozostanie wysoki.

Zatrudnienie programistów (computer programmers), czyli osób piszących kod według cudzej specyfikacji, ma w tej samej dekadzie spaść o około 7%.

Różnica polega na tym, kto decyduje, a kto wykonuje. AI świetnie zamienia jasną specyfikację w kod, więc ta część pracy się kurczy. Projektowanie systemów, wybór tego, co budować, i odpowiedzialność za efekt wciąż zyskują na znaczeniu. Nauka Pythona stawia Cię po rosnącej stronie, o ile uczysz się rozumować o kodzie, a nie tylko go wpisywać.

Nie sprawdzisz kodu, którego nie umiesz przeczytać

Większość zawodowego programowania obejmuje dziś przeglądanie kodu napisanego przez maszynę, a programiści podchodzą do niego ostrożnie. W ankiecie Stack Overflow z 2025 roku 46% badanych przyznało, że nie ufa dokładności narzędzi AI, a tylko około 3% ufa jej w wysokim stopniu (komunikat prasowy Stack Overflow).

Ta luka to Twoja szansa. Ktoś musi przeczytać wygenerowany kod, znaleźć błąd i wyjaśnić, skąd się wziął. Nie da się nadzorować systemu, który pisze w Pythonie, jeśli samemu nie umie się Pythona czytać.

W jednym z projektów klienckich naszego kursanta asystent AI napisał skrypt do importu plików CSV. Wyglądał czysto i przechodził wszystkie testy, tyle że w plikach testowych były same angielskie nazwiska.

Przy pierwszym prawdziwym pliku każde ł i ś zamieniło się w krzaki. Skrypt zakładał kodowanie UTF-8, a program księgowy klienta eksportował dane w Windows-1250. Dziesięć minut lektury kodu wystarczyłoby, żeby to wyłapać, tylko że nikt go nie przeczytał.

„Prawie dobrze” to najdroższy rodzaj błędu

W tej samej ankiecie 66% programistów stwierdziło, że trafia na rozwiązania AI, które są „prawie dobre, ale nie do końca”, a 45% uważa, że debugowanie kodu wygenerowanego przez AI zajmuje więcej czasu (ADTmag o ankiecie Stack Overflow).

Historia lotów kosmicznych zna słynną wersję tego problemu. W 1999 roku NASA straciła sondę Mars Climate Orbiter, bo jeden program podawał dane o ciągu silników w jednostkach imperialnych, a drugi oczekiwał metrycznych. Oba programy działały, tylko liczby oznaczały w nich co innego.

Mit produktywności: co naprawdę pokazują badania

AI nie przyspiesza pracy automatycznie. W randomizowanym badaniu z 2025 roku, przeprowadzonym przez organizację badawczą METR, 16 doświadczonych programistów open source wykonało 246 prawdziwych zadań we własnych projektach. Gdy mogli korzystać z narzędzi AI, zajmowało im to o 19% więcej czasu (podsumowanie badania METR autorstwa Simona Willisona).

Najdziwniejsze było to, jak to odczuwali. Przed badaniem programiści spodziewali się, że AI przyspieszy ich o 24%, a po nim nadal uważali, że przyspieszyło ich o około 20% (The Daily Star).

Badanie ma swoje ograniczenia. Było małe, dotyczyło narzędzi z początku 2025 roku, a uczestnicy pracowali w ogromnych projektach, które znali bardzo dobrze. Badania Anthropic pokazały z kolei, że AI potrafi skrócić niektóre zadania nawet o 80%, gdy ludzie mają już odpowiednie umiejętności (Anthropic).

Warto zapamiętać ten wzorzec. AI przyspiesza to, co już rozumiesz, a w tym, czego nie rozumiesz, pomaga znacznie mniej.

Pułapka nauki: AI może zrobić z Ciebie słabszego początkującego

Najważniejsze dla uczących się badanie opublikował Anthropic w styczniu 2026 roku. Wzięło w nim udział 52 głównie początkujących programistów, którzy uczyli się nowej biblioteki Pythona, Trio, z asystentem AI albo samodzielnie, a potem rozwiązywali quiz z tego, czego przed chwilą używali (Anthropic).

Grupa z AI uzyskała w quizie średnio 50%, a grupa pisząca samodzielnie 67%, co odpowiada różnicy prawie dwóch ocen. Największa różnica dotyczyła debugowania, czyli dokładnie tej umiejętności, której potrzebujesz, żeby sprawdzać kod od AI. Nasze quizy mają zwykle próg zaliczenia ustawiony na 70%.

Pocieszające jest to, że ważniejsze od tego, czy ktoś używał AI, okazało się to, jak go używał. Osoby, które zadawały pytania o pojęcia albo prosiły o wyjaśnienie wygenerowanego kodu, zdobywały 65% i więcej. Ci, którzy oddali AI całe zadanie, uzyskiwali poniżej 40%.

Ten sam wzorzec widzimy w naszych wyzwaniach. Jeden z kursantów przeszedł pierwsze pięć w jeden wieczór z pomocą asystenta AI, co poznaliśmy po jego odpowiedziach. Na szóstym, wyzwaniu z debugowania, utknął na dwa dni, bo nigdy nie prześledził krok po kroku, co właściwie robi pętla.

Myślenie komputacyjne przetrwa każde narzędzie

Najtrwalsze, czego uczy Python, to myślenie komputacyjne: dzielenie dużego problemu na małe kroki, dostrzeganie wzorców i opisywanie rozwiązania na tyle precyzyjnie, żeby maszyna mogła je wykonać.

Ten sposób myślenia dobrze przenosi się na inne obszary. Pomaga pisać lepsze prompty, czytać model w arkuszu kalkulacyjnym, planować projekt albo znaleźć słaby punkt w cudzym procesie.

Narzędzia zmieniają się co roku. Nawyk pytania „jakie dokładnie są kroki i gdzie coś może pójść nie tak?” przydaje się od dziesięcioleci i będzie przydatny bez względu na to, co ostatecznie będzie pisać kod.

Automatyzacja w programowaniu to nic nowego

Programiści mierzyli się z automatyzacją już wiele razy. Praca przeszła od liczenia ręcznego do kart perforowanych, potem do asemblera, języków wysokiego poziomu takich jak Python, środowisk IDE z podpowiadaniem kodu, a teraz do asystentów AI.

Każdy krok usuwał żmudną pracę i podnosił poziom, na którym ludzie pracowali. Za każdym razem liczba osób tworzących oprogramowanie rosła, bo tańsze oprogramowanie sprawiało, że więcej rzeczy opłacało się zbudować.

Gdy w 2003 roku zaczynałem programować zawodowo, nie było Stack Overflow ani GitHuba. Znalezienie odpowiedzi często oznaczało godzinę na forum albo gruby drukowany podręcznik. Każde kolejne narzędzie zmieniało to, na co szedł mój czas w pracy, a AI robi to znowu, tylko szybciej.

Prompt to programowanie z mniej ścisłą składnią

Napisanie dobrego promptu do kodu wymaga tej samej umiejętności co napisanie dobrej specyfikacji. Trzeba dokładnie określić, co wchodzi, co wychodzi, co jest błędem i które przypadki brzegowe mają znaczenie.

Osoby, które pisały kod, robią to dużo lepiej, bo kod nauczył je precyzji. Pytają „a co, jeśli lista jest pusta?”, zanim AI o tym zapomni.

Porównaj dwa prompty. „Napisz funkcję do sprawdzania poziomu paliwa” da Ci coś ogólnikowego. „Napisz funkcję w Pythonie, która przyjmuje listę odczytów paliwa w kilogramach, zwraca najniższy odczyt i zgłasza ValueError, jeśli lista jest pusta” da Ci coś, czego możesz użyć i co możesz przetestować.

Rynek pracy dla juniorów, bez upiększania

To najmocniejszy argument przeciwko nauce programowania, więc zasługuje na szczerą odpowiedź. O pierwszą pracę jest dziś trudniej niż w 2021 roku.

W dużych firmach technologicznych absolwenci stanowili tylko około 7% ostatnio zatrudnionych osób, mniej więcej o jedną czwartą mniej niż w 2023 roku, a zatrudnienie osób z dwu- do pięcioletnim doświadczeniem wzrosło (Frontend Mentor, na podstawie SignalFire). Proste, jasno określone zadania, na których kiedyś uczyli się juniorzy, to dokładnie to, z czym AI radzi sobie najlepiej.

AI to jednak tylko część historii. Prawie połowa spadku liczby ofert pracy w amerykańskiej branży technologicznej nastąpiła przed premierą ChatGPT, gdy skończył się boom rekrutacyjny z lat 2020–2022 (Frontend Mentor, na podstawie Indeed Hiring Lab).

Jeśli chcesz pracować jako programista, przygotuj się na dłuższą drogę. Ukończone projekty, znajomość konkretnej branży i umiejętność wyjaśnienia własnego kodu liczą się dziś bardziej niż certyfikat.

Python poza stanowiskami programistycznymi

Większość osób, które używają Pythona w pracy, nie nazywa się programistami. Analitycy czyszczą dane w bibliotece pandas, inżynierowie przetwarzają logi z czujników, naukowcy prowadzą eksperymenty w notatnikach, a marketerzy pobierają raporty z API.

Umiejętność programowania otwiera też drogę do pokrewnych dziedzin, takich jak analiza danych, uczenie maszynowe i cyberbezpieczeństwo (Hack Reactor). Według BLS mediana rocznych zarobków w USA wynosi 120 230 dolarów dla data scientistów i 129 180 dolarów dla analityków bezpieczeństwa informacji, a w obu zawodach intensywnie korzysta się ze skryptów (BLS).

Dla wielu osób Python działa jak mnożnik w pracy, którą już wykonują, bez potrzeby zmiany zawodu.

Python i wiedza branżowa to trudne do zastąpienia połączenie

Gdy AI przejmuje coraz więcej pisania, rzadką umiejętnością staje się wiedza o tym, co oprogramowanie powinno robić. Programistę, który rozumie rozliczenia w służbie zdrowia, logistykę albo przepisy podatkowe, dużo trudniej zastąpić niż kogoś, kto zna tylko język.

Jedna z klientek naszej agencji, księgowa, nauczyła się przez zimę podstaw Pythona, żeby zautomatyzować miesięczne raporty. Nie jest programistką i nie planuje nią zostać. Teraz ma po prostu swoje narzędzie.

Kiedy budowaliśmy portal dla klientów jej biura, potrafiła dokładnie wskazać, które przypadki brzegowe są ważne. Wyłapała też dwa błędy w obliczeniach w naszej wersji alfa.

Zacznij od automatyzacji własnej pracy

Najszybciej nauka Pythona zwraca się zwykle na Twojej własnej liście zadań. Zmiana nazw setek plików, łączenie arkuszy, codzienne sprawdzanie strony internetowej czy pobieranie liczb z API to w każdym przypadku tylko kilka linijek kodu.

Jeden z pierwszych skryptów, jakie napisałem dla kogoś innego, zmieniał nazwy około 400 zeskanowanych faktur dla małej kancelarii prawnej. Zajął mi jedno popołudnie, a ich asystentce oszczędzał prawie cały dzień pracy w miesiącu.

Po jakie narzędzie sięgnąć? Orientacyjny przewodnik:

Chcesz…	Dobry punkt wyjścia
Przetestować pomysł w weekend	Narzędzie no-code
Zautomatyzować powtarzalne zadanie	Asystent AI plus krótki skrypt w Pythonie, który rozumiesz
Zbudować coś, na czym polegają inni	Własny kod w Pythonie, przejrzany i przetestowany
Zrozumieć, dlaczego coś się zepsuło	Podstawy Pythona

Vibe coding kontra budowanie czegoś na serio

„Vibe coding” to opisanie aplikacji AI i zaakceptowanie tego, co zwróci. Przy weekendowym prototypie to w porządku, a do tego szybki sposób, żeby sprawdzić, czy pomysł jest wart dalszej pracy.

Przestaje to być w porządku, gdy na efekcie zaczynają polegać inni ludzie. Dane klientów, płatności i wszystko, co ma działać także w przyszłym miesiącu, wymaga kogoś, kto przeczyta kod, znajdzie lukę w zabezpieczeniach i naprawi błąd o drugiej w nocy.

Nie musisz wybierać strony. Używaj AI, żeby szybko testować rzeczy do wyrzucenia, a przy wszystkim, co ważne, polegaj na własnym zrozumieniu.

Czego naprawdę warto się uczyć w 2026 roku

Zapamiętywanie składni ma mniejsze znaczenie niż kiedyś. Bardziej liczą się te umiejętności:

Podstawy Pythona: zmienne, typy danych, listy i słowniki, pętle, funkcje i obsługa błędów.
Czytanie kodu: śledzenie cudzego kodu linijka po linijce i wyjaśnianie, co robi.
Debugowanie: czytanie komunikatów o błędach, stawianie hipotezy o przyczynie i sprawdzanie jej.
Podstawy testowania: pisanie kilku sprawdzeń, które dowodzą, że funkcja robi to, co myślisz.
Jeden kompletny projekt: coś małego, zbudowanego od początku do końca, bo najtrudniejsze problemy pojawiają się tam, gdzie części się łączą.

Głęboka znajomość jednego języka jest lepsza niż odrobina pięciu. Gdy opanujesz to wszystko w Pythonie, drugi język przyjdzie dużo szybciej.

Jak korzystać z AI podczas nauki Pythona i nie oszukiwać samego siebie

Badanie Anthropic wskazuje prostą zasadę: używaj AI, żeby budować zrozumienie, nigdy po to, żeby je pomijać. W praktyce:

Najpierw spróbuj sam, potem pytaj. Poświęć problemowi co najmniej 15 minut, zanim otworzysz asystenta.
Proś o wyjaśnienia, a nie o gotowe odpowiedzi. „Dlaczego ta pętla pomija ostatni element?” nauczy Cię więcej niż „popraw mój kod”.
Niech AI sprawdza Twój kod, zamiast go pisać. Poproś o wskazanie problemów, a potem popraw je sam.
Nie zostawiaj kodu, którego nie umiesz wyjaśnić. Jeśli nie potrafisz omówić go znajomemu linijka po linijce, jeszcze się go nie nauczyłeś.
Włącz tryby nauki. Kilku asystentów oferuje dziś tryby nauki lub objaśniania, które pomagają zrozumieć zamiast podawać gotowe rozwiązanie (Anthropic).

Nawyk „przewidź, a potem uruchom”

Jedno ćwiczenie da Twoim umiejętnościom więcej niż jakiekolwiek narzędzie. Zanim uruchomisz kod, swój albo od AI, zapisz, co według Ciebie wypisze, a potem uruchom go i porównaj (Coursiv poleca tę samą metodę).

Spróbuj teraz. Co wypisze ten kod?

crew = ["Ada", "Lin", "Omar"]
backup = crew
backup.append("Zoe")
print(len(crew))

Większość początkujących odpowiada 3. Kod wypisuje 4, bo backup = crew nie kopiuje listy: obie nazwy wskazują na tę samą listę w pamięci.

Różnica między Twoim przewidywaniem a wynikiem to dokładnie to miejsce, w którym zachodzi nauka. Rób to kilka razy dziennie, a zaczniesz czytać kod tak, jak robi to doświadczony programista.

Kiedy możesz nie potrzebować Pythona

Nie każdy musi się go uczyć. Jeśli raz w roku potrzebujesz prostego narzędzia na własny użytek, narzędzie no-code i asystent AI mogą wystarczyć. To rozsądny wybór.

Kilka pytań pomoże Ci zdecydować, jak głęboko wejść w temat:

Do czego Ci to potrzebne? Własne projekty, nowy zawód i nadzorowanie pracy technicznej wymagają różnej głębokości wiedzy.
Czy masz swoją branżę? Python połączony z dziedziną, którą dobrze znasz, jest dużo mocniejszy niż sam Python.
Czy zniesiesz wolniejszy start? Jeśli chcesz pracować jako programista, licz się z tym, że pierwszy krok potrwa dłużej niż pięć lat temu.
Czy będziesz czytać to, co tworzysz? Nauka z AI działa u osób, które sprawdzają jego odpowiedzi, a zawodzi u tych, które po prostu je przyjmują.

Jeśli na pierwsze pytanie odpowiadasz czymś więcej niż „jednorazowe narzędzie”, Python jest wart Twojego czasu.

Najczęstsze pytania

Czy AI zastąpi programistów Pythona?

Nie w taki sposób, jak sugerują nagłówki. AI automatyzuje dużą część pisania, ale ktoś nadal decyduje, co zbudować, sprawdza efekt i bierze za niego odpowiedzialność. BLS prognozuje 10% wzrostu zatrudnienia developerów w latach 2025–2035.

Czy nie jest za późno na naukę Pythona?

Nie. Wejście do zawodu jest trudniejsze niż w 2021 roku, ale umiejętności, które dziś liczą się najbardziej, czyli ocena kodu, debugowanie i budowanie prawdziwych rzeczy, da się opanować. Python pozostaje najpopularniejszym pierwszym językiem do pracy z AI i danymi.

Uczyć się najpierw Pythona czy TypeScriptu?

Wybierz Pythona, jeśli interesuje Cię AI, analiza danych, automatyzacja albo backend. Wybierz TypeScript, jeśli Twoim głównym celem jest budowanie stron i aplikacji webowych w jednym środowisku.

Ile trwa nauka podstaw?

Przy kilku godzinach tygodniowo wiele osób po dwóch, trzech miesiącach potrafi pisać małe, przydatne skrypty. Przygotowanie do pracy w zawodzie trwa dużo dłużej i zależy bardziej od ukończonych projektów niż od liczby przepracowanych godzin.

Czy początkujący powinni korzystać z AI do nauki Pythona?

Tak, ale ostrożnie. Używaj go do wyjaśniania pojęć i sprawdzania swojego kodu, a unikaj sytuacji, w których pisze za Ciebie kod, którego sam jeszcze nie umiałbyś napisać.

Czy inżynierowie AI używają tylko Pythona?

Nie. Python jest głównym interfejsem, ale części wymagające wydajności pisze się w C, C++, CUDA i coraz częściej w Ruście. Większość osób zaczyna od Pythona i schodzi głębiej dopiero wtedy, gdy wymaga tego projekt.

Zacznij swoją ścieżkę: Python Foundations

Nie musisz wybierać między nauką Pythona a korzystaniem z AI. Wystarczy, że nauczysz się Pythona na tyle dobrze, żeby to AI pracowało dla Ciebie, a nie odwrotnie.

Właśnie do tego służy ścieżka Python Foundations na SpacePython. Prowadzi Cię od pierwszego print() do czytania, uruchamiania i debugowania prawdziwego kodu, etap po etapie, z krótkimi artykułami, przykładami do uruchomienia w przeglądarce i quizami, które sprawdzają, czy naprawdę rozumiesz każdy krok.

Każdy przykład możesz zepsuć i naprawić, a to właśnie ten nawyk, o którym jest cały ten artykuł.

Zacznij ścieżkę Python Foundations →

O autorze

Mateusz Petkiewicz programuje zawodowo od 2003 roku. Od 2011 roku prowadzi Dioma, agencję tworzącą oprogramowanie webowe z siedzibą w Gdańsku, która buduje aplikacje w PHP i Pythonie na zamówienie oraz platformy dla kancelarii prawnych, gabinetów medycznych i firm szkoleniowych.

Ukończył informatykę i ekonometrię oraz grafikę komputerową i kulturoznawstwo. Tworzy SpacePython, żeby uczyć Pythona przez praktykę w kosmicznych klimatach.

Źródła

Zaloguj się, aby zapisać postęp