#вашивопросы
Где можно освоить ios разработку? Опыта нет
1. Факультет ios-разработки от GeekUniversity при
2. Курс Программист iOS - тоже от geekbrains, но это экспресс-формат - обучение длится 6 месяцев, и обучают до уровня Junior. Подходит для обучения с нуля.
3. Курс iOS-разработчик с нуля - от Нетологии - длительность курса 10 месяцев. По окончании курса помогают с трудоустройством в компанию Redmadrobot - обучение заточено под проекты, которые разрабатывают в этой компании.
4. Если хотите варианты подешевле или бесплатные и готовы учиться в более самостоятельном режиме - смотрите курсы по iOS на образовательных платформах, например, на Udemy (UPD 2022 - cейчас из-за санкций оплатить курсы студентам из России там нельзя). Аналогичные варианты можно найти на coursera, edx, stepik и еще наверно с десяток похожих платформ. Такие курсы обычно менее длительные и сфокусированы вокруг одной темы - чтобы освоить профессию, придётся в итоге самому составить себе программу из таких небольших курсов (и книг, как вариант) - т.е. самому разобраться, какие предметы нужно изучать и в каком порядке.
5. Для тех, кого тоже интересует iOS-разработка, но кто не совсем новичок, а уже немного шарит в программировании - подойдут курсы от Otus - тут обучение ориентировано на тех, кто пришёл не с нуля, а уже имеет опыт хотя бы на уровне Junior: iOS-разработчик. Базовый курс
До конца лета почти на всех платформах действуют какие-то скидки - так что, возможно, имеет смысл поторопиться с выбором.
Бот для ваших вопросов: @hum_it_bot
Где можно освоить ios разработку? Опыта нет
1. Факультет ios-разработки от GeekUniversity при
mail.ru. Длительность всей программы - 1 год, и после неё обещают вас сразу трудоустроить.2. Курс Программист iOS - тоже от geekbrains, но это экспресс-формат - обучение длится 6 месяцев, и обучают до уровня Junior. Подходит для обучения с нуля.
3. Курс iOS-разработчик с нуля - от Нетологии - длительность курса 10 месяцев. По окончании курса помогают с трудоустройством в компанию Redmadrobot - обучение заточено под проекты, которые разрабатывают в этой компании.
4. Если хотите варианты подешевле или бесплатные и готовы учиться в более самостоятельном режиме - смотрите курсы по iOS на образовательных платформах, например, на Udemy (UPD 2022 - cейчас из-за санкций оплатить курсы студентам из России там нельзя). Аналогичные варианты можно найти на coursera, edx, stepik и еще наверно с десяток похожих платформ. Такие курсы обычно менее длительные и сфокусированы вокруг одной темы - чтобы освоить профессию, придётся в итоге самому составить себе программу из таких небольших курсов (и книг, как вариант) - т.е. самому разобраться, какие предметы нужно изучать и в каком порядке.
5. Для тех, кого тоже интересует iOS-разработка, но кто не совсем новичок, а уже немного шарит в программировании - подойдут курсы от Otus - тут обучение ориентировано на тех, кто пришёл не с нуля, а уже имеет опыт хотя бы на уровне Junior: iOS-разработчик. Базовый курс
До конца лета почти на всех платформах действуют какие-то скидки - так что, возможно, имеет смысл поторопиться с выбором.
Бот для ваших вопросов: @hum_it_bot
gb.ru
Факультет iOS-разработки | GeekBrains - образовательный портал
Создавайте приложения для Apple, даже если раньше никогда не программировали. За 16 месяцев обучения вы освоите разработку на Swift, сделаете 7 проектов для портфолио и подготовитесь к собеседованию в топовую компанию на рынке IT
#вашивопросы
Есть ли смысл вообще не идти в универ после школы, а вместо этого пойти на курсы от тех же geekbrains, skillbox и т.д?
Моё мнение - хотя бы одну «вышку» лучше всё же получить.
Ускоренные курсы - это логичный формат для людей, которые хотят поменять профессию на что-то другое, и у которых нет времени на то, чтобы получать (еще одно) высшее образование, писать диплом итд итп - так как уже есть финансовые обязательства/дети/ипотеки, или потому что это кажется слишком долгим и хотелось бы побыстрее двинуться «в бой» и начать приобретать реальную практику (в том числе из-за ощущения, что возраст поджимает).
При всех недостатках нашей системы высшего образования, в нём есть смысл. Вышка развивает критическое мышление и логику, учит мыслить системно, грамотно искать информацию и фильтровать её источники, понимать, где информация достоверная и научная, а где просто чья-то отсебятина.
Еще вышка развивает коммуникативные навыки - там мы социализируемся, общаемся с однокурсниками и преподавателями, завязываем полезные знакомства. Это может звучать как что-то несущественное, но на практике с людьми, не привыкшими к работе в команде (не обладающими т.н. soft skills), работать очень тяжело. И еще на работе будет проще найти общий язык с коллегами, если у вас схожий уровень образования (у большинства всё же «вышка» есть).
Что касается IT - в высшем образовании заложено изучение фундаментальных основ Computer Science, в то время как курсы приходится делать более поверхностными и затачивать под изучение конкретных языков программирования и инструментов. А вглубь копать тоже нужно, если совсем не понимать, что и как работает «под капотом», даже на уровне ликбеза - можно по наивности наделать много ошибок. Также там научат и матану - а матан хоть и не во всех сферах разработки востребован, но для некоторых областей всё же нужен - так вам будет открыто больше потенциальных возможностей и профессий.
Тем не менее, айтишники совсем без высшего образования или с незаконченным высшим - встречаются. Освоить навыки можно и без «корочки». Но для общего развития, имхо, её получить имеет смысл, пока на это есть время.
Бот для ваших вопросов: @hum_it_bot
Есть ли смысл вообще не идти в универ после школы, а вместо этого пойти на курсы от тех же geekbrains, skillbox и т.д?
Моё мнение - хотя бы одну «вышку» лучше всё же получить.
Ускоренные курсы - это логичный формат для людей, которые хотят поменять профессию на что-то другое, и у которых нет времени на то, чтобы получать (еще одно) высшее образование, писать диплом итд итп - так как уже есть финансовые обязательства/дети/ипотеки, или потому что это кажется слишком долгим и хотелось бы побыстрее двинуться «в бой» и начать приобретать реальную практику (в том числе из-за ощущения, что возраст поджимает).
При всех недостатках нашей системы высшего образования, в нём есть смысл. Вышка развивает критическое мышление и логику, учит мыслить системно, грамотно искать информацию и фильтровать её источники, понимать, где информация достоверная и научная, а где просто чья-то отсебятина.
Еще вышка развивает коммуникативные навыки - там мы социализируемся, общаемся с однокурсниками и преподавателями, завязываем полезные знакомства. Это может звучать как что-то несущественное, но на практике с людьми, не привыкшими к работе в команде (не обладающими т.н. soft skills), работать очень тяжело. И еще на работе будет проще найти общий язык с коллегами, если у вас схожий уровень образования (у большинства всё же «вышка» есть).
Что касается IT - в высшем образовании заложено изучение фундаментальных основ Computer Science, в то время как курсы приходится делать более поверхностными и затачивать под изучение конкретных языков программирования и инструментов. А вглубь копать тоже нужно, если совсем не понимать, что и как работает «под капотом», даже на уровне ликбеза - можно по наивности наделать много ошибок. Также там научат и матану - а матан хоть и не во всех сферах разработки востребован, но для некоторых областей всё же нужен - так вам будет открыто больше потенциальных возможностей и профессий.
Тем не менее, айтишники совсем без высшего образования или с незаконченным высшим - встречаются. Освоить навыки можно и без «корочки». Но для общего развития, имхо, её получить имеет смысл, пока на это есть время.
Бот для ваших вопросов: @hum_it_bot
#вашивопросы
Что вы думаете по поводу обучения в гик брэйнс, скилфэктори, нетологии насколько можно верить их рекламе, о том что они из любого сделают специалиста, точнее насколько имеет смысл отдавать им деньги, может взять их план по обучению и найти всю туже инфу самостоятельно?
Про платные vs бесплатные курсы я уже писала тут.
Что касается обещания сделать «из любого человека» специалиста - такие обещания, конечно, на совести маркетологов. Гарантированно сделать из любого человека любого специалиста вряд ли возможно - и ни один вуз в мире, и никакие курсы с такой задачей не справятся. В процессе обучения человек может потерять интерес к предметной области и мотивацию учиться. Человек может прикладывать недостаточно усилий, и надеяться, что и в ленивом расслабленном режиме он всему научится. Может подзабить на курсы и бросить их. Может испугаться сложности материала и сразу сдаться. В общем, тут важен настрой, мотивация, трудолюбие и интерес к профессии - без них вряд ли можно рассчитывать на результат.
Есть ли смысл идти на такие (зачастую не дешевые) курсы? Ну, я бы сходила - когда я начинала учиться, их просто не было. В них есть свои преимущества - есть уже заранее составленное расписание и набор предметов. Есть наставник и преподаватели, которые будут давать вам обратную связь о ваших результатах. Ваш код будут проверять и находить в нём ошибки и недочеты (когда учишься самостоятельно, никогда не знаешь, нормальный ли код ты пишешь) - то есть делать code review. Учеба сосредоточена вокруг разработки близких к реальной практике проектов. Организована работа в группах - учиться, пусть даже онлайн, вместе с другими людьми - интереснее - мне этого в своё время недоставало. Еще один плюс таких курсов - они обычно либо основаны при IT-компаниях, либо с ними сотрудничают - приглашают разработчиков из ведущих компаний в качестве преподавателей, организовывают стажировки в этих компаниях и помогают с трудоустройством. А обучение заточено на максимально сжатые сроки - в самостоятельном режиме задать себе такой же темп будет сложнее.
Но важно учесть, что результат зависит в первую очередь от ваших усилий, нужно будет добросовестно подходить к обучению и не лениться всегда копнуть чуть глубже и найти какой-то дополнительный материал по теме, поэкспериментировать самостоятельно, сделать какие-то дополнительные проекты «для себя». В ленивом «раздолбайском» режиме освоить профессию за полгода-год - нереально, ни за какие деньги и даже с лучшими в мире преподавателями.
Гарантий от разочарований (как и с любым другим образованием, в том числе с ведущими вузами) - тоже нет. Преподаватели могут не понравиться, подача материала может не удовлетворять, расписание казаться неудобным - всё что угодно ещё может не устроить. Как и везде.
Можно ли всё изучить самому, без платных курсов? Можно. Но это сложнее и требует большей самодисциплины. Не все люди умеют эффективно заниматься самообразованием - многим привычнее формат, когда есть преподаватель и программа и когда кто-то подсказывает, в каком направлении двигаться и оценивает ваши результаты. Плюс, когда есть работа в группе - это интереснее и динамичнее. И, вероятно, самостоятельная учёба займёт больше времени, так как придётся самостоятельно решать, какие предметы и в каком объёме нужно осваивать. Но при должных усилиях и интересе к предметной области - вполне выполнимо, в IT часто встречаются самоучки.
Так что тратить или нет деньги на дорогостоящие курсы - решайте сами, я не могу распоряжаться вашим бюджетом за вас. 🙂
Бот для ваших вопросов: @hum_it_bot
Что вы думаете по поводу обучения в гик брэйнс, скилфэктори, нетологии насколько можно верить их рекламе, о том что они из любого сделают специалиста, точнее насколько имеет смысл отдавать им деньги, может взять их план по обучению и найти всю туже инфу самостоятельно?
Про платные vs бесплатные курсы я уже писала тут.
Что касается обещания сделать «из любого человека» специалиста - такие обещания, конечно, на совести маркетологов. Гарантированно сделать из любого человека любого специалиста вряд ли возможно - и ни один вуз в мире, и никакие курсы с такой задачей не справятся. В процессе обучения человек может потерять интерес к предметной области и мотивацию учиться. Человек может прикладывать недостаточно усилий, и надеяться, что и в ленивом расслабленном режиме он всему научится. Может подзабить на курсы и бросить их. Может испугаться сложности материала и сразу сдаться. В общем, тут важен настрой, мотивация, трудолюбие и интерес к профессии - без них вряд ли можно рассчитывать на результат.
Есть ли смысл идти на такие (зачастую не дешевые) курсы? Ну, я бы сходила - когда я начинала учиться, их просто не было. В них есть свои преимущества - есть уже заранее составленное расписание и набор предметов. Есть наставник и преподаватели, которые будут давать вам обратную связь о ваших результатах. Ваш код будут проверять и находить в нём ошибки и недочеты (когда учишься самостоятельно, никогда не знаешь, нормальный ли код ты пишешь) - то есть делать code review. Учеба сосредоточена вокруг разработки близких к реальной практике проектов. Организована работа в группах - учиться, пусть даже онлайн, вместе с другими людьми - интереснее - мне этого в своё время недоставало. Еще один плюс таких курсов - они обычно либо основаны при IT-компаниях, либо с ними сотрудничают - приглашают разработчиков из ведущих компаний в качестве преподавателей, организовывают стажировки в этих компаниях и помогают с трудоустройством. А обучение заточено на максимально сжатые сроки - в самостоятельном режиме задать себе такой же темп будет сложнее.
Но важно учесть, что результат зависит в первую очередь от ваших усилий, нужно будет добросовестно подходить к обучению и не лениться всегда копнуть чуть глубже и найти какой-то дополнительный материал по теме, поэкспериментировать самостоятельно, сделать какие-то дополнительные проекты «для себя». В ленивом «раздолбайском» режиме освоить профессию за полгода-год - нереально, ни за какие деньги и даже с лучшими в мире преподавателями.
Гарантий от разочарований (как и с любым другим образованием, в том числе с ведущими вузами) - тоже нет. Преподаватели могут не понравиться, подача материала может не удовлетворять, расписание казаться неудобным - всё что угодно ещё может не устроить. Как и везде.
Можно ли всё изучить самому, без платных курсов? Можно. Но это сложнее и требует большей самодисциплины. Не все люди умеют эффективно заниматься самообразованием - многим привычнее формат, когда есть преподаватель и программа и когда кто-то подсказывает, в каком направлении двигаться и оценивает ваши результаты. Плюс, когда есть работа в группе - это интереснее и динамичнее. И, вероятно, самостоятельная учёба займёт больше времени, так как придётся самостоятельно решать, какие предметы и в каком объёме нужно осваивать. Но при должных усилиях и интересе к предметной области - вполне выполнимо, в IT часто встречаются самоучки.
Так что тратить или нет деньги на дорогостоящие курсы - решайте сами, я не могу распоряжаться вашим бюджетом за вас. 🙂
Бот для ваших вопросов: @hum_it_bot
#вашивопросы
Java или Python?
Это смотря по каким критериям сравнивать.
1. Востребованность: Java - один из самых распространненых языков (чуть ли не на первом месте), это значит, что большинство программ в мире написано на Java и разработчики на этом языке еще очень долго будут востребованы, им проще найти работу, чем всем прочим. Впрочем, Python тоже достаточно популярный язык, он примерно в пятёрке лидеров.
2. Высокооплачиваемость: среди нас, питонистов, ходят байки, что Java-разработчики получают какие-то сказочные бабки, чуть ли не в два раза больше, чем мы. Я эту информацию не проверяла, просто оставлю её здесь. Имхо - может и правда они в среднем более высокооплачиваемые, но не в два же раза. 🙂
3. Простота: тут всё однозначно, Python проще. Но и Java - это вам не C++ какой-нибудь, не настолько уж сложно.
4. Скорость выполнения: Java из-за того, что выполняется в виртуальной машине имеет репутацию медленного языка (по сравнению с C/C++). Впрочем, Python еще медленнее.
5. Скорость написания кода - а вот тут Python выигрывает, он проще, значит и писать на нём быстрее. К тому же код на Java нужно компилировать перед запуском, а Python можно запускать сразу после написания.
6. Подверженность ошибкам: Java - язык со строгой типизацией, в отличие от питона. Это может раздражать новичков и как будто усложнять жизнь, но на самом деле строгая типизация позволяет избежать многих ошибок при написании кода. А компилятор отловит ошибки еще до запуска кода - с питоном про них узнаешь только в процессе работы программы.
7. Сферы применения. Если вы хотите в Data Science, тогда вам нужен Python. Если же хотите писать, скажем бэкенд - оба языка подойдут.
8. ООП (объектно-ориентированное программирование) - в Java оно каноничное, а в Python - ну такое… можно под него косить, опираясь на джентельменские соглашения.
9. Эстетика. Имхо, Java - громоздкий, некрасивый и несколько устаревший язык, вот такая вот вкусовщина. Поэтому лично я его не очень люблю. Скажем, тот же C# - очень похож на более современную и чистую Java - вот он посимпатичнее, но у него более узкая ниша для использования.
С какого языка лучше начинать? - Да, в общем, с какого хотите, любой из них подойдёт. Но имейте в виду, что с джавы «пересесть» на пайтон будет гораздо легче, чем в обратную сторону. Зато с питона легче начинать.
Бот для ваших вопросов: @hum_it_bot
Java или Python?
Это смотря по каким критериям сравнивать.
1. Востребованность: Java - один из самых распространненых языков (чуть ли не на первом месте), это значит, что большинство программ в мире написано на Java и разработчики на этом языке еще очень долго будут востребованы, им проще найти работу, чем всем прочим. Впрочем, Python тоже достаточно популярный язык, он примерно в пятёрке лидеров.
2. Высокооплачиваемость: среди нас, питонистов, ходят байки, что Java-разработчики получают какие-то сказочные бабки, чуть ли не в два раза больше, чем мы. Я эту информацию не проверяла, просто оставлю её здесь. Имхо - может и правда они в среднем более высокооплачиваемые, но не в два же раза. 🙂
3. Простота: тут всё однозначно, Python проще. Но и Java - это вам не C++ какой-нибудь, не настолько уж сложно.
4. Скорость выполнения: Java из-за того, что выполняется в виртуальной машине имеет репутацию медленного языка (по сравнению с C/C++). Впрочем, Python еще медленнее.
5. Скорость написания кода - а вот тут Python выигрывает, он проще, значит и писать на нём быстрее. К тому же код на Java нужно компилировать перед запуском, а Python можно запускать сразу после написания.
6. Подверженность ошибкам: Java - язык со строгой типизацией, в отличие от питона. Это может раздражать новичков и как будто усложнять жизнь, но на самом деле строгая типизация позволяет избежать многих ошибок при написании кода. А компилятор отловит ошибки еще до запуска кода - с питоном про них узнаешь только в процессе работы программы.
7. Сферы применения. Если вы хотите в Data Science, тогда вам нужен Python. Если же хотите писать, скажем бэкенд - оба языка подойдут.
8. ООП (объектно-ориентированное программирование) - в Java оно каноничное, а в Python - ну такое… можно под него косить, опираясь на джентельменские соглашения.
9. Эстетика. Имхо, Java - громоздкий, некрасивый и несколько устаревший язык, вот такая вот вкусовщина. Поэтому лично я его не очень люблю. Скажем, тот же C# - очень похож на более современную и чистую Java - вот он посимпатичнее, но у него более узкая ниша для использования.
С какого языка лучше начинать? - Да, в общем, с какого хотите, любой из них подойдёт. Но имейте в виду, что с джавы «пересесть» на пайтон будет гораздо легче, чем в обратную сторону. Зато с питона легче начинать.
Бот для ваших вопросов: @hum_it_bot
Программирование для гуманитариев pinned «#FAQ С чего начать? Рассмотрим несколько кейсов: Кейс 1: Вы уже готовы с головой уйти в IT, посвятить год-полтора учёбе, и побыстрее начать работать по новой специальности. И у вас есть деньги на обучение. Тогда самое привлекательное, что предлагает рынок…»
Программирование для гуманитариев pinned «Всем привет! Когда-то я закончила гуманитарный вуз, где изучала историю и иностранные языки. После окончания ВУЗа и долгих попыток искать работу в близких к моему образованию и привычным скиллам сферах, я случайно попробовала пройти курс по программированию.…»
#FAQ
Мне больше 30-40 лет. Не поздно ли начинать?
Давайте разберём разные аспекты.
1. Психологический аспект: менять свою привычную жизнь и стабильную работу может быть страшно и некомфортно - можно ли взять и начать с нуля? Решение только за вами.
2. Сложность учёбы: молодежи проще учиться, так устроен мозг. Но это не значит, что с возрастом нужно сдаваться - напротив, когда мы учимся чему-то новому, мы улучшаем нейропластичность и заставляем мозг дольше оставаться молодым. Да, вам потребуется больше усилий, чем вам же лет 10-20 назад. Но учеба на программиста занимает год или два, это не так уж долго. Задайте себе вопрос, готовы ли вы посвятить 1 год учёбе?
3. Мотивация и самодисциплина: в отличие от школьников и студентов, некоторые взрослые утрачивают привычку учиться - поэтому когда они берутся за учебу, их хватает на пару месяцев, потом начинают скучать, сдаются и бросают. Готовы ли вы серьезно и с самоотдачей учиться?
4. Конкуренция с молодыми на рынке труда. Легко ли человеку за 30 или за 40 найти работу по новой специальности?
Рынок, безусловно, более благосклонен к молодым специалистам. Но давайте подумаем, кто ваши конкуренты.
Категория 1 - это вундеркинды, очень талантливые молодые выпускники. У них за спиной уже куча стажировок в разных гуглах. Они осваивают любые технологии на лету. С таким конкурировать бесполезно, они вызывают комплекс неполноценности даже у специалистов с 10-летним стажем.:) Но вундеркиндов мало. Так что не переживайте о том, что вы на их фоне выглядите непрезентабельно - на их фоне все выглядят так себе. И далеко не каждый вундеркинд сохранит то же рвение к знаниям и энтузиазм на долгие годы - многие со временем устаканятся и станут рядовыми айтишниками, хоть и были звёздами на старте.
Категория 2 - это «зелень». Вчерашние студенты, часто раздолбаи. Еще не умеют работать - сидят на работе как на парах в вузе. Не особо ответственные, не проявляют инициативы, надеются, что работа сама рассосётся. Такие на вопрос «Тебе всё понятно по твоей задаче?» отвечают «Да», когда на самом деле им ничего не понятно, и в итоге делают что-то не то, либо просто тянут время. Вот с такими ребятами вы вполне можете конкурировать - вы ведь где-то уже работали и понимаете, что на работу ходят не ворон считать. Вам нужно будет проявить себя лучше, чем «зелень» - показать, что вы ответственны, внимательны и коммуникабельны, и далеки от образа «раздолбая», а, напротив, настроены очень серьёзно и готовы дальше развиваться с самоотдачей.
И, конечно, есть множество переходных форм между категориями 1 и 2.
Как доказать, что вы что-то умеете? Составляйте портфолио: делайте проекты по своей специализации (например, веб-сайты, мобильные приложения) - для себя, для семьи и друзей. Покажете их потом на собеседованиях.
Демонстрируйте рвение к освоению новых технологий. В мире IT всё время появляется что-то новое, и тут ценятся специалисты, готовые переключаться с одних инструментов на другие. Освоить 1 набор (например, язык программирования и несколько библиотек к нему) и всю жизнь работать только с ними - это плохая идея (впрочем, некоторым удаётся). Но не пугайтесь: когда вы хорошо знаете 1 язык, изучить второй и третий в процессе работы не так уж сложно и долго - это не то же, что начинать с нуля. Будьте морально готовы к тому, что вы приходите на работу с Python, а в итоге будете работать, скажем, с Go, а то и с Java.
5. Деньги - если вы зарабатываете неплохие деньги в своей области деятельности, будьте готовы к тому, что на старте в IT зарплата «просядет» и будет меньше привычного для вас уровня. Но возможно и обратное - когда в роли новичка-программиста вы уже будете получать больше, чем на вашей нынешней работе - всё зависит от того, сколько вы зарабатываете сейчас.
Вывод: если вы готовы приложить достаточно усилий - то почему бы и нет? Да, трудности могут быть. Но всё реально, люди после 30-ти приходят в IT, почему бы и вам не быть в их числе? Взвесьте все «за» и «против», оцените свой уровень мотивации - и решайтесь.
Бот для ваших вопросов: @hum_it_bot
Мне больше 30-40 лет. Не поздно ли начинать?
Давайте разберём разные аспекты.
1. Психологический аспект: менять свою привычную жизнь и стабильную работу может быть страшно и некомфортно - можно ли взять и начать с нуля? Решение только за вами.
2. Сложность учёбы: молодежи проще учиться, так устроен мозг. Но это не значит, что с возрастом нужно сдаваться - напротив, когда мы учимся чему-то новому, мы улучшаем нейропластичность и заставляем мозг дольше оставаться молодым. Да, вам потребуется больше усилий, чем вам же лет 10-20 назад. Но учеба на программиста занимает год или два, это не так уж долго. Задайте себе вопрос, готовы ли вы посвятить 1 год учёбе?
3. Мотивация и самодисциплина: в отличие от школьников и студентов, некоторые взрослые утрачивают привычку учиться - поэтому когда они берутся за учебу, их хватает на пару месяцев, потом начинают скучать, сдаются и бросают. Готовы ли вы серьезно и с самоотдачей учиться?
4. Конкуренция с молодыми на рынке труда. Легко ли человеку за 30 или за 40 найти работу по новой специальности?
Рынок, безусловно, более благосклонен к молодым специалистам. Но давайте подумаем, кто ваши конкуренты.
Категория 1 - это вундеркинды, очень талантливые молодые выпускники. У них за спиной уже куча стажировок в разных гуглах. Они осваивают любые технологии на лету. С таким конкурировать бесполезно, они вызывают комплекс неполноценности даже у специалистов с 10-летним стажем.:) Но вундеркиндов мало. Так что не переживайте о том, что вы на их фоне выглядите непрезентабельно - на их фоне все выглядят так себе. И далеко не каждый вундеркинд сохранит то же рвение к знаниям и энтузиазм на долгие годы - многие со временем устаканятся и станут рядовыми айтишниками, хоть и были звёздами на старте.
Категория 2 - это «зелень». Вчерашние студенты, часто раздолбаи. Еще не умеют работать - сидят на работе как на парах в вузе. Не особо ответственные, не проявляют инициативы, надеются, что работа сама рассосётся. Такие на вопрос «Тебе всё понятно по твоей задаче?» отвечают «Да», когда на самом деле им ничего не понятно, и в итоге делают что-то не то, либо просто тянут время. Вот с такими ребятами вы вполне можете конкурировать - вы ведь где-то уже работали и понимаете, что на работу ходят не ворон считать. Вам нужно будет проявить себя лучше, чем «зелень» - показать, что вы ответственны, внимательны и коммуникабельны, и далеки от образа «раздолбая», а, напротив, настроены очень серьёзно и готовы дальше развиваться с самоотдачей.
И, конечно, есть множество переходных форм между категориями 1 и 2.
Как доказать, что вы что-то умеете? Составляйте портфолио: делайте проекты по своей специализации (например, веб-сайты, мобильные приложения) - для себя, для семьи и друзей. Покажете их потом на собеседованиях.
Демонстрируйте рвение к освоению новых технологий. В мире IT всё время появляется что-то новое, и тут ценятся специалисты, готовые переключаться с одних инструментов на другие. Освоить 1 набор (например, язык программирования и несколько библиотек к нему) и всю жизнь работать только с ними - это плохая идея (впрочем, некоторым удаётся). Но не пугайтесь: когда вы хорошо знаете 1 язык, изучить второй и третий в процессе работы не так уж сложно и долго - это не то же, что начинать с нуля. Будьте морально готовы к тому, что вы приходите на работу с Python, а в итоге будете работать, скажем, с Go, а то и с Java.
5. Деньги - если вы зарабатываете неплохие деньги в своей области деятельности, будьте готовы к тому, что на старте в IT зарплата «просядет» и будет меньше привычного для вас уровня. Но возможно и обратное - когда в роли новичка-программиста вы уже будете получать больше, чем на вашей нынешней работе - всё зависит от того, сколько вы зарабатываете сейчас.
Вывод: если вы готовы приложить достаточно усилий - то почему бы и нет? Да, трудности могут быть. Но всё реально, люди после 30-ти приходят в IT, почему бы и вам не быть в их числе? Взвесьте все «за» и «против», оцените свой уровень мотивации - и решайтесь.
Бот для ваших вопросов: @hum_it_bot
#вашивопросы
Хотел бы узнать, с чего лучше начинать своё вступление в IT, веб разработка или разработка приложений? Что проще, лучше, востребовано? Интересно обо всем узнать для начала
Не обязательно сразу выбирать чёткое направление - скажем, разработку сайтов, игр или мобильных приложений. Можно для начала просто изучать программирование и азы Computer Science в общем (например, я так и делала) - а там уже сообразите, чем интереснее заниматься и доучите те технологии, которые для этого нужны.
Обзор курсов по программированию, с которых можно начать у меня был в этом посте - посмотрите варианты оттуда, обратите внимание на курсы, где учат просто программированию на каком-нибудь языке широкого профиля (Java, Python, и др.) - так вы уже сможете писать программы для разных целей. Если поймёте, что тяготеете к чему-то более специфичному - например, мобильным приложениям - тогда можно будет доучиться и переквалифицироваться на них. Благо разных курсов в Интернете океан - и для новичков, и для опытных разработчиков - в любой момент можно переключиться на что-то новое и более интересное.
Бот для ваших вопросов: @hum_it_bot
Хотел бы узнать, с чего лучше начинать своё вступление в IT, веб разработка или разработка приложений? Что проще, лучше, востребовано? Интересно обо всем узнать для начала
Не обязательно сразу выбирать чёткое направление - скажем, разработку сайтов, игр или мобильных приложений. Можно для начала просто изучать программирование и азы Computer Science в общем (например, я так и делала) - а там уже сообразите, чем интереснее заниматься и доучите те технологии, которые для этого нужны.
Обзор курсов по программированию, с которых можно начать у меня был в этом посте - посмотрите варианты оттуда, обратите внимание на курсы, где учат просто программированию на каком-нибудь языке широкого профиля (Java, Python, и др.) - так вы уже сможете писать программы для разных целей. Если поймёте, что тяготеете к чему-то более специфичному - например, мобильным приложениям - тогда можно будет доучиться и переквалифицироваться на них. Благо разных курсов в Интернете океан - и для новичков, и для опытных разработчиков - в любой момент можно переключиться на что-то новое и более интересное.
Бот для ваших вопросов: @hum_it_bot
Telegram
Программирование для гуманитариев
#FAQ
С чего начать?
Рассмотрим несколько кейсов:
Кейс 1: Вы уже готовы с головой уйти в IT, посвятить год-полтора учёбе, и побыстрее начать работать по новой специальности. И у вас есть деньги на обучение.
Тогда самое привлекательное, что предлагает рынок…
С чего начать?
Рассмотрим несколько кейсов:
Кейс 1: Вы уже готовы с головой уйти в IT, посвятить год-полтора учёбе, и побыстрее начать работать по новой специальности. И у вас есть деньги на обучение.
Тогда самое привлекательное, что предлагает рынок…
#вашивопросы
С чего начать обучение на VFX?
Думаю, проще всего пойти на курсы, где учат создавать спецэффекты. Я нашла вот такие варианты:
1. Профессия создатель спецэффектов от Skillbox - длятся 12 месяцев, подходят для обучения с нуля.
2. Моушн-дизайн, 3D и основы VFX от Нетологии - длятся 9 месяцев, подходят тем, у кого есть хоть небольшой опыт в дизайне или видеомонтаже.
3. Большой список курсов по VFX на Udemy (UPD 2022 - cейчас из-за санкций оплатить курсы студентам из России там нельзя).
4. Не совсем по VFX, но смежное направление (вдруг тоже заинтересует): факультет моушен-дизайна от Geekbrains. Тем, кто хочет учиться с нуля, рекомендуют в начале пройти подготовительные курсы по Adobe Illustrator и фотошопу у них же.
Бот для ваших вопросов: @hum_it_bot
С чего начать обучение на VFX?
Думаю, проще всего пойти на курсы, где учат создавать спецэффекты. Я нашла вот такие варианты:
1. Профессия создатель спецэффектов от Skillbox - длятся 12 месяцев, подходят для обучения с нуля.
2. Моушн-дизайн, 3D и основы VFX от Нетологии - длятся 9 месяцев, подходят тем, у кого есть хоть небольшой опыт в дизайне или видеомонтаже.
3. Большой список курсов по VFX на Udemy (UPD 2022 - cейчас из-за санкций оплатить курсы студентам из России там нельзя).
4. Не совсем по VFX, но смежное направление (вдруг тоже заинтересует): факультет моушен-дизайна от Geekbrains. Тем, кто хочет учиться с нуля, рекомендуют в начале пройти подготовительные курсы по Adobe Illustrator и фотошопу у них же.
Бот для ваших вопросов: @hum_it_bot
Друзья! Думаю, многие из вас учатся или собираются учиться на каких-нибудь курсах. Делитесь своим опытом и впечатлениями от курсов в боте @hum_it_bot с хэштегом #отзывы - буду потом собирать эти отзывы в рубрики и публиковать экстракт.
Особенно интересны отзывы на те курсы, которые больше всего на слуху: Geekbrains, Skillbox, Нетология, Otus и тому подобные.
В Интернете я часто вижу отзывы от людей, которые на этих курсах даже не учились, но уже имеют своё мнение о них - часто негативное. А есть и настолько восторженные отзывы, что напрашиваются мысли, не копирайтеры ли там подсуетились. Так что давайте делиться достоверной информацией, думаю, всем здесь будет полезно.
Особенно интересны отзывы на те курсы, которые больше всего на слуху: Geekbrains, Skillbox, Нетология, Otus и тому подобные.
В Интернете я часто вижу отзывы от людей, которые на этих курсах даже не учились, но уже имеют своё мнение о них - часто негативное. А есть и настолько восторженные отзывы, что напрашиваются мысли, не копирайтеры ли там подсуетились. Так что давайте делиться достоверной информацией, думаю, всем здесь будет полезно.
#вашивопросы
Какая зарплата у it-специалистов?
Если брать по Москве, то у среднего программиста с наличием опыта она примерно в диапазоне 100-200 тысяч рублей.
Подробнее смотрите на картинках, которые мне прислал читатель - это статистика с хабра за 2019 год.
Бот для ваших вопросов: @hum_it_bot
Какая зарплата у it-специалистов?
Если брать по Москве, то у среднего программиста с наличием опыта она примерно в диапазоне 100-200 тысяч рублей.
Подробнее смотрите на картинках, которые мне прислал читатель - это статистика с хабра за 2019 год.
Бот для ваших вопросов: @hum_it_bot
#FAQ
Я не знаю математику, можно мне в IT?
Я уже писала о том, что математика используется далеко не во всех областях программирования. Скажем, она пригодится в системном программировании, криптографии, разработке алгоритмов и некоторых других областях. Но для веб-разработки, мобильных приложений и многого другого - хватит знаний, которые остались со школы (даже если их почти не осталось). Математика хороша для прокачки мозгов, но не так уж необходима в большом объеме. Так что если вы хотите в программирование, но боитесь своего незнания математики - не бойтесь, просто учитесь программировать.
Другое дело - Data Science, а это весьма модная и высокооплачиваемая область - машинное обучение, нейросети, искусственный интеллект и прочие броские слова. Что же делать, если знаний математики нет, а в дата саенс хочется?
Ну, во-первых, есть отдельные курсы по математике для будущих специалистов по Data Science:
- Математика и Machine Learning для Data Science - от Skillfactory, комбо-программа сразу по двум направлениям - обещают, что подходит для изучения с нуля.
- Курс по математике для Data Science - тоже от Skillfactory - но тут нужны минимальные знания Python.
- Математика для анализа данных от Нетологии.
- Основы математики для Data Science от Skillbox.
Во-вторых, если вы поступаете на полную программу по Data-Science (такие курсы длятся полтора года) то, скорее всего, там уже «всё включено», в том числе и изучение математики в необходимом объёме:
- Факультет искусственного интеллекта от Geekbrains
- Профессия Data Scientist от Нетологии
- Профессия Data Scientist от Skillbox
- Полный курс по Data Science от Skillfactory.
Бот для ваших вопросов: @hum_it_bot
Я не знаю математику, можно мне в IT?
Я уже писала о том, что математика используется далеко не во всех областях программирования. Скажем, она пригодится в системном программировании, криптографии, разработке алгоритмов и некоторых других областях. Но для веб-разработки, мобильных приложений и многого другого - хватит знаний, которые остались со школы (даже если их почти не осталось). Математика хороша для прокачки мозгов, но не так уж необходима в большом объеме. Так что если вы хотите в программирование, но боитесь своего незнания математики - не бойтесь, просто учитесь программировать.
Другое дело - Data Science, а это весьма модная и высокооплачиваемая область - машинное обучение, нейросети, искусственный интеллект и прочие броские слова. Что же делать, если знаний математики нет, а в дата саенс хочется?
Ну, во-первых, есть отдельные курсы по математике для будущих специалистов по Data Science:
- Математика и Machine Learning для Data Science - от Skillfactory, комбо-программа сразу по двум направлениям - обещают, что подходит для изучения с нуля.
- Курс по математике для Data Science - тоже от Skillfactory - но тут нужны минимальные знания Python.
- Математика для анализа данных от Нетологии.
- Основы математики для Data Science от Skillbox.
Во-вторых, если вы поступаете на полную программу по Data-Science (такие курсы длятся полтора года) то, скорее всего, там уже «всё включено», в том числе и изучение математики в необходимом объёме:
- Факультет искусственного интеллекта от Geekbrains
- Профессия Data Scientist от Нетологии
- Профессия Data Scientist от Skillbox
- Полный курс по Data Science от Skillfactory.
Бот для ваших вопросов: @hum_it_bot
Почему курсы разочаровывают
Когда я читаю отзывы на курсы (от самых разных контор), то часто негатив сводится примерно к одним и тем же пунктам, так что давайте их разберем для того, чтобы избегать разочарований:
1. Слишком сложно - на самом деле, программирование - это не так уж и сложно, но к такому выводу вы придёте не сразу. По первой поре будет много новой информации, а темп курсов зачастую высокий, и чтобы освоить такое количество материала придётся поднапрячься. Сложно будет и первые пару месяцев на работе - а потом постепенно всё уложится в голове и окажется, что на самом деле-то всё гораздо проще.
Если вы не готовы к высокому темпу обучения, для начала попробуйте недорогие или бесплатные курсы, к примеру, на том же Udemy (UPD 2022 - cейчас из-за санкций оплатить курсы студентам из России там нельзя) - их можно проходить в своём темпе, без перенапряжения. Заодно познакомитесь с азами, и дальше материал уже не будет таким уж новым.
Ну а если вы созрели записаться на дорогие курсы длительностью год-полтора - будьте готовы, что на каком-то этапе это потребует от вас много усилий и трудолюбия.
2. Не всё понятно, приходится много гуглить, читать на других ресурсах и задавать вопросы - Во-первых, повторюсь, очень сложно и непонятно может быть вначале, тяжело в учении, легко в бою, нужно будет прорваться через этот этап.
Ожидать от ускоренных курсов, что там будет исчерпывающая информация, и её не придётся искать самому - не стоит. Скорее всего, придётся. В программу на год-полтора обучения просто не впихнёшь столько информации, чтобы ни у кого не осталось вопросов.
Что же касается «нужно много гуглить» и читать что-то дополнительное - это специфика нашей профессии, и даже опытные программисты постоянно что-то гуглят, каждый день сталкиваются с непонятными моментами. К этому привыкаешь - и поиск информации перестает выглядеть чем-то пугающим и отталкивающим.
Если же разобраться самому с каким-то материалом не удаётся, и гугл не спасает - можно нанять репетитора на том же profi.ru на пару-тройку занятий, пусть разъяснит вам непонятные моменты.
Всё получится, если не сдаваться и не унывать.
3. Дорого. У всех разные финансовые возможности, у кого-то 5 детей, ипотека и еще 2 бабушки на попечении - в таком случае подталкивать вас к тому, чтобы тратить чувствительную для вас сумму денег на дорогостоящие курсы было бы неэтично. А для кого-то, наоборот, стоимость курсов выглядит приемлемо.
Можно ли научиться всему тому же бесплатно? - Да можно, было бы желание и мотивация. Просто у вас не будет заранее составленной программы, плана обучения, ментора, и дополнительного мотиватора в виде потраченных денег. Не у всех из нас есть склонность к эффективному самообразованию - но у кого есть - тот справится.
Высокие цены создают завышенные ожидания, которые не всегда оправдываются.
Не стоит надеяться, что уплаченные деньги - это гарантия успеха, тут первичны усилия и увлеченность.
Курсы, обещающие обучить всему за год придуманы для того, чтобы сделать из вас начинающего специалиста в максимально сжатые сроки - самообучение в режиме «вольного плавания» тоже имеет смысл, но оно может занять и полгода-год, 2-3-4 года, и сколько угодно ещё. Курсы же должны прогнать вас галопом через весь необходимый минимум. Но может потребоваться больше усилий, чем вы ожидаете.
Платить или не платить - решать вам. Лично я не вижу ничего криминального, в том, что год обучения стоит денег. Я бы сейчас заплатила за курсы, если бы собралась освоить какое-то новое направление, скажем, дата-саенс - самостоятельно я вряд ли продерусь через весь этот матан.
Но стоимость курсов сама по себе никому ничего не гарантирует, так что выбирайте с умом.
Бот для ваших вопросов: @hum_it_bot
Когда я читаю отзывы на курсы (от самых разных контор), то часто негатив сводится примерно к одним и тем же пунктам, так что давайте их разберем для того, чтобы избегать разочарований:
1. Слишком сложно - на самом деле, программирование - это не так уж и сложно, но к такому выводу вы придёте не сразу. По первой поре будет много новой информации, а темп курсов зачастую высокий, и чтобы освоить такое количество материала придётся поднапрячься. Сложно будет и первые пару месяцев на работе - а потом постепенно всё уложится в голове и окажется, что на самом деле-то всё гораздо проще.
Если вы не готовы к высокому темпу обучения, для начала попробуйте недорогие или бесплатные курсы, к примеру, на том же Udemy (UPD 2022 - cейчас из-за санкций оплатить курсы студентам из России там нельзя) - их можно проходить в своём темпе, без перенапряжения. Заодно познакомитесь с азами, и дальше материал уже не будет таким уж новым.
Ну а если вы созрели записаться на дорогие курсы длительностью год-полтора - будьте готовы, что на каком-то этапе это потребует от вас много усилий и трудолюбия.
2. Не всё понятно, приходится много гуглить, читать на других ресурсах и задавать вопросы - Во-первых, повторюсь, очень сложно и непонятно может быть вначале, тяжело в учении, легко в бою, нужно будет прорваться через этот этап.
Ожидать от ускоренных курсов, что там будет исчерпывающая информация, и её не придётся искать самому - не стоит. Скорее всего, придётся. В программу на год-полтора обучения просто не впихнёшь столько информации, чтобы ни у кого не осталось вопросов.
Что же касается «нужно много гуглить» и читать что-то дополнительное - это специфика нашей профессии, и даже опытные программисты постоянно что-то гуглят, каждый день сталкиваются с непонятными моментами. К этому привыкаешь - и поиск информации перестает выглядеть чем-то пугающим и отталкивающим.
Если же разобраться самому с каким-то материалом не удаётся, и гугл не спасает - можно нанять репетитора на том же profi.ru на пару-тройку занятий, пусть разъяснит вам непонятные моменты.
Всё получится, если не сдаваться и не унывать.
3. Дорого. У всех разные финансовые возможности, у кого-то 5 детей, ипотека и еще 2 бабушки на попечении - в таком случае подталкивать вас к тому, чтобы тратить чувствительную для вас сумму денег на дорогостоящие курсы было бы неэтично. А для кого-то, наоборот, стоимость курсов выглядит приемлемо.
Можно ли научиться всему тому же бесплатно? - Да можно, было бы желание и мотивация. Просто у вас не будет заранее составленной программы, плана обучения, ментора, и дополнительного мотиватора в виде потраченных денег. Не у всех из нас есть склонность к эффективному самообразованию - но у кого есть - тот справится.
Высокие цены создают завышенные ожидания, которые не всегда оправдываются.
Не стоит надеяться, что уплаченные деньги - это гарантия успеха, тут первичны усилия и увлеченность.
Курсы, обещающие обучить всему за год придуманы для того, чтобы сделать из вас начинающего специалиста в максимально сжатые сроки - самообучение в режиме «вольного плавания» тоже имеет смысл, но оно может занять и полгода-год, 2-3-4 года, и сколько угодно ещё. Курсы же должны прогнать вас галопом через весь необходимый минимум. Но может потребоваться больше усилий, чем вы ожидаете.
Платить или не платить - решать вам. Лично я не вижу ничего криминального, в том, что год обучения стоит денег. Я бы сейчас заплатила за курсы, если бы собралась освоить какое-то новое направление, скажем, дата-саенс - самостоятельно я вряд ли продерусь через весь этот матан.
Но стоимость курсов сама по себе никому ничего не гарантирует, так что выбирайте с умом.
Бот для ваших вопросов: @hum_it_bot
profi.ru
Выбирайте профи – более 2 300 000 специалистов для решения ваших задач.
Профи — сервис поиска специалистов: мастера по ремонту, репетиторы, тренеры, артисты и музыканты, мастера красоты и пр. — более 2 600 000 специалистов. Цены и отзывы на Профи. ✅️Поиск по вашим критериям, индивидуальный подход, удобный график. ✅Все районы…
Я начала собирать промокоды и купоны на скидки для всяких Geekbrains, Skillbox, Нетологии, Skillfactory итд - если кто собирается покупать курсы - пишите в бота @hum_it_bot - возможно у меня найдется промокод, с которым это можно сделать дешевле, чем просто у них на сайте.
PS: бот - это просто аккаунт для сбора ваших сообщений, их читает человек, то есть я и я же на них отвечаю. Пишите сообщения как человеку, а не какие-то односложные команды, как роботу. Это уже даже не смешно.
PS: бот - это просто аккаунт для сбора ваших сообщений, их читает человек, то есть я и я же на них отвечаю. Пишите сообщения как человеку, а не какие-то односложные команды, как роботу. Это уже даже не смешно.
Друзья! Если мои ответы на ваши вопросы вам в чём-то помогают, и у вас есть желание тоже помочь мне с каналом, вы можете сделать вот что:
1. Прислать отзыв на любые курсы, которые вы проходили или проходите в бота @hum_it_bot с хэштегом #отзывы. Это очень ценная информация, но пока у меня есть только единичные отзывы - их недостаточно для понимания, какие курсы советовать людям, а какие не стоит.
2. Написать пожелание в бота о том, на какую тему вы бы хотели увидеть пост на канале, или задать вопрос (особенно нестандартный). На сегодняшний момент 80% вопросов в боте очень похожи друг на друга, поэтому и в постах я часто повторяюсь. Вы можете помочь сделать контент более разнообразным и интересным.
3. Посоветовать канал друзьям.
4. Задонатить немного денег, а я их потрачу на рекламу канала. Если 20 человек пришлёт по 100 рублей, этого уже хватит на недорогую рекламу, так что даже 100 рублей - это ценная помощь. Ссылка на яндекс-кошелек.
1. Прислать отзыв на любые курсы, которые вы проходили или проходите в бота @hum_it_bot с хэштегом #отзывы. Это очень ценная информация, но пока у меня есть только единичные отзывы - их недостаточно для понимания, какие курсы советовать людям, а какие не стоит.
2. Написать пожелание в бота о том, на какую тему вы бы хотели увидеть пост на канале, или задать вопрос (особенно нестандартный). На сегодняшний момент 80% вопросов в боте очень похожи друг на друга, поэтому и в постах я часто повторяюсь. Вы можете помочь сделать контент более разнообразным и интересным.
3. Посоветовать канал друзьям.
4. Задонатить немного денег, а я их потрачу на рекламу канала. Если 20 человек пришлёт по 100 рублей, этого уже хватит на недорогую рекламу, так что даже 100 рублей - это ценная помощь. Ссылка на яндекс-кошелек.
#вашивопросы
Мне лично, было бы интересно почитать, о том, какие решения и инструменты вы используется чаще всего, как будущему программисту, насколько с вашей точки зрения актуальны те или иные платформы. Я понимаю, что в интернете тоже полно такой информации, но иногда надо разбираться на сколько она устаревшая например, плюс лишнее ИМХО никогда не повредит, что бы понять, что перевесит в итоге. А вообще с Джанго работали?
Я работаю преимущественно с бэкендом и еще пишу микросервисы (и не микро-) - всё это в основном на Python, поэтому речь в этом посте будет про него и его экосреду.
1. Django - довольно тяжеловесный, но очень распространённый веб-фреймворк, используется повсеместно. Создавался для быстрой разработки шаблонных, однотипных сайтов. Вначале потребует некоторого времени на освоение. Для создания сервисов с REST API часто используется в связке с django rest api framework.
2. Более минималистические и легкие в освоении веб-фреймворки: Flask, Pyramids.
3. Асинхронщина. Для тех, кто в танке для начала расскажу, что такое асинхронность.
Например, вы завариваете чай. Ставите чайник, стоите рядом и просто ждёте, пока он закипит. Потом только достаёте чашку и наливаете в неё кипяток. Так работает синхронный код (то есть обычный). В случае с программой это выглядит, например, так: программа скачивает большой файл из Интернета, и пока он скачивается она просто «висит» и ждёт окончания этой операции, и только потом делает что-то ещё.
Асинхронность же - это когда вы ставите чайник, и пока он закипает, переключаетесь на другую задачу - например, накладываете себе макароны. В случае с программой, она не просто ждёт, пока скачается файл, а выполняет какие-нибудь вычисления, или, например, принимает данные от пользователя.
На словах звучит так, что асинхронность - это всегда хорошо, быстро, эффективно. Но проблема в питоне в том, что он изначально не был приспособлен к асинхронности, а некоторое время назад её начали в него добавлять. Асинхронный код пишут не так, как синхронный, он несовместим со многими обычными модулями, его сложно отлаживать и неудобно тестировать. Так что есть мнение, и не только моё, что лучше писать на синхронном Python, а если нужна асинхронность - писать такие программы на Go.
Тем не менее, асинхронные фреймворки и библиотеки в моде, и высок шанс с ними столкнуться. Есть, например, Sanic - это асинхронный аналог Flask-a - имхо, самое симпатичное решение среди прочих. Есть еще веб-фреймворк и веб-сервер Tornado ну и aiohttp.
4. Базы данных. Я работаю с PostgreSQL, поэтому основная «базовая» библиотека тут - это psycopg2, есть еще универсальное решение - SQLAlchemy (не люблю ORM, но куда от них денешься?).
5. Очереди. Для работы с RabbitMQ использую либу kombu, она удобнее, чем pika.
6. Тестирование - фреймворк pytest очень облегчает написание тестов.
Из всего этого зоопарка специально и заранее я изучала только Django, остальное пришло само с опытом, когда сталкивалась с этими технологиями на работе.
Бот для ваших вопросов: @hum_it_bot
Мне лично, было бы интересно почитать, о том, какие решения и инструменты вы используется чаще всего, как будущему программисту, насколько с вашей точки зрения актуальны те или иные платформы. Я понимаю, что в интернете тоже полно такой информации, но иногда надо разбираться на сколько она устаревшая например, плюс лишнее ИМХО никогда не повредит, что бы понять, что перевесит в итоге. А вообще с Джанго работали?
Я работаю преимущественно с бэкендом и еще пишу микросервисы (и не микро-) - всё это в основном на Python, поэтому речь в этом посте будет про него и его экосреду.
1. Django - довольно тяжеловесный, но очень распространённый веб-фреймворк, используется повсеместно. Создавался для быстрой разработки шаблонных, однотипных сайтов. Вначале потребует некоторого времени на освоение. Для создания сервисов с REST API часто используется в связке с django rest api framework.
2. Более минималистические и легкие в освоении веб-фреймворки: Flask, Pyramids.
3. Асинхронщина. Для тех, кто в танке для начала расскажу, что такое асинхронность.
Например, вы завариваете чай. Ставите чайник, стоите рядом и просто ждёте, пока он закипит. Потом только достаёте чашку и наливаете в неё кипяток. Так работает синхронный код (то есть обычный). В случае с программой это выглядит, например, так: программа скачивает большой файл из Интернета, и пока он скачивается она просто «висит» и ждёт окончания этой операции, и только потом делает что-то ещё.
Асинхронность же - это когда вы ставите чайник, и пока он закипает, переключаетесь на другую задачу - например, накладываете себе макароны. В случае с программой, она не просто ждёт, пока скачается файл, а выполняет какие-нибудь вычисления, или, например, принимает данные от пользователя.
На словах звучит так, что асинхронность - это всегда хорошо, быстро, эффективно. Но проблема в питоне в том, что он изначально не был приспособлен к асинхронности, а некоторое время назад её начали в него добавлять. Асинхронный код пишут не так, как синхронный, он несовместим со многими обычными модулями, его сложно отлаживать и неудобно тестировать. Так что есть мнение, и не только моё, что лучше писать на синхронном Python, а если нужна асинхронность - писать такие программы на Go.
Тем не менее, асинхронные фреймворки и библиотеки в моде, и высок шанс с ними столкнуться. Есть, например, Sanic - это асинхронный аналог Flask-a - имхо, самое симпатичное решение среди прочих. Есть еще веб-фреймворк и веб-сервер Tornado ну и aiohttp.
4. Базы данных. Я работаю с PostgreSQL, поэтому основная «базовая» библиотека тут - это psycopg2, есть еще универсальное решение - SQLAlchemy (не люблю ORM, но куда от них денешься?).
5. Очереди. Для работы с RabbitMQ использую либу kombu, она удобнее, чем pika.
6. Тестирование - фреймворк pytest очень облегчает написание тестов.
Из всего этого зоопарка специально и заранее я изучала только Django, остальное пришло само с опытом, когда сталкивалась с этими технологиями на работе.
Бот для ваших вопросов: @hum_it_bot
❤1
Человеческий фактор
Большинство моих коллег на разных местах работы были (и есть) - вполне приятные в общении ребята, и впечатление от работы в IT-коллективах у меня в целом положительное. Но люди есть люди, и среди айтишников периодически тоже попадаются, как сейчас модно говорить, «токсичные» экземпляры. Такой человек может плохо влиять на вас, если у вас неустойчивая самооценка (как у многих новичков) - демотивировать, внушать неуверенность в себе и так далее. Вот яркий пример в статье на хабре.
Так что если вам попадётся такой человек, который будет вас критиковать, внушать мысли о том, что у вас ничего не получится, что вы никудышный разработчик и код у вас говно - лучше всего по возможности свести общение с этим персонажем к минимуму. Вредный характер - это не признак профессионализма. Человек может быть хорошим разработчиком, и при этом лояльным к новичкам - помогать, подсказывать, где нужно, стимулировать к развитию.
Гораздо чаще с «токсичными» айтишниками я встречаюсь в Интернете. Ищешь какой-то ответ на свой вопрос - попадаешь на русскоязычный форум, где кто-то уже задал такой вопрос, и там ответы в духе «ты что тупой?», «иди почитай мануал», «и что только такие люди делают в профессии?». Или, например, нытики. Есть куча статей авторства разочарованных нытиков - мол Java говно, Python говно, разработка говно, работа в IT - говно, все работодатели - говно, курсы - говно, раньше было лучше, а сейчас делать тут нечего. Видите такое - листайте дальше. Разочарованные люди есть в любой области, но не стоит воспринимать их негатив как конструктивную информацию.
На моей первой работе, куда я пришла с питоном - ко мне часто приходил один коллега просто чтобы рассказать, какое говно питон. Он еще называл меня «скриптером», а не программистом - ну типо всякую мелочь и ерунду пишу, а не нормальные большие программы с красивой архитектурой. Был и еще один - он руководил отделом (спасибо, что не моим) - он придирался абсолютно ко всем, ко мне в частности за то, что я слишком медленно на его взгляд писала код (это была моя первая работа программистом). Но у меня хватало пофигизма просто игнорировать этих ребят.
Даже если вы на каком-то этапе объективно не справляетесь с работой - адекватный руководитель и нормальные коллеги никогда не будут вас за это гнобить. Они, напротив, постараются вас подтянуть и помочь - или, быть может, найти альтернативное решение - скажем, перевести вас на более простые задачи или в другую команду, где работа попроще. Если ощущение, что вы «не тянете» остаётся - имеет смысл расстаться с компанией - и как вариант подучиться еще или поискать место стажера в другом месте. А вредные типы - это просто неизбежное зло, старайтесь поменьше с ними соприкасаться.
Большинство моих коллег на разных местах работы были (и есть) - вполне приятные в общении ребята, и впечатление от работы в IT-коллективах у меня в целом положительное. Но люди есть люди, и среди айтишников периодически тоже попадаются, как сейчас модно говорить, «токсичные» экземпляры. Такой человек может плохо влиять на вас, если у вас неустойчивая самооценка (как у многих новичков) - демотивировать, внушать неуверенность в себе и так далее. Вот яркий пример в статье на хабре.
Так что если вам попадётся такой человек, который будет вас критиковать, внушать мысли о том, что у вас ничего не получится, что вы никудышный разработчик и код у вас говно - лучше всего по возможности свести общение с этим персонажем к минимуму. Вредный характер - это не признак профессионализма. Человек может быть хорошим разработчиком, и при этом лояльным к новичкам - помогать, подсказывать, где нужно, стимулировать к развитию.
Гораздо чаще с «токсичными» айтишниками я встречаюсь в Интернете. Ищешь какой-то ответ на свой вопрос - попадаешь на русскоязычный форум, где кто-то уже задал такой вопрос, и там ответы в духе «ты что тупой?», «иди почитай мануал», «и что только такие люди делают в профессии?». Или, например, нытики. Есть куча статей авторства разочарованных нытиков - мол Java говно, Python говно, разработка говно, работа в IT - говно, все работодатели - говно, курсы - говно, раньше было лучше, а сейчас делать тут нечего. Видите такое - листайте дальше. Разочарованные люди есть в любой области, но не стоит воспринимать их негатив как конструктивную информацию.
На моей первой работе, куда я пришла с питоном - ко мне часто приходил один коллега просто чтобы рассказать, какое говно питон. Он еще называл меня «скриптером», а не программистом - ну типо всякую мелочь и ерунду пишу, а не нормальные большие программы с красивой архитектурой. Был и еще один - он руководил отделом (спасибо, что не моим) - он придирался абсолютно ко всем, ко мне в частности за то, что я слишком медленно на его взгляд писала код (это была моя первая работа программистом). Но у меня хватало пофигизма просто игнорировать этих ребят.
Даже если вы на каком-то этапе объективно не справляетесь с работой - адекватный руководитель и нормальные коллеги никогда не будут вас за это гнобить. Они, напротив, постараются вас подтянуть и помочь - или, быть может, найти альтернативное решение - скажем, перевести вас на более простые задачи или в другую команду, где работа попроще. Если ощущение, что вы «не тянете» остаётся - имеет смысл расстаться с компанией - и как вариант подучиться еще или поискать место стажера в другом месте. А вредные типы - это просто неизбежное зло, старайтесь поменьше с ними соприкасаться.