Что надо знать начинающему программисту. Как выбрать язык программирования для изучения? Язык программирования

Данный текст появился как ответ на стандартную реакцию "настоящих программистов" в ответ на мои слова что я програмист 1С. "А-а-а, 1с-ник, да какой тыпрограммист, так скриптописатель в лучшем случае. Копаетесь там в своей бухгалтерии и почему-то считаете себя программистами. Настоящий программист знаешь сколько всего должен знать?"

Когда я в заинтересованно спрашиваю что же именно должен знать НАСТОЯЩИЙ ПРОГРАММИСТ обычно получаю в ответ какие-нить частные проблемы именно того прогера, с которым я в эту минуту беседую. Причем выдаваемые чуть ли не за истинную сущность всего программирования как такового. Ну что-то типа -- "Если ты не знаешь как использовать семафоры в Делфи ты не программист". Или -- "если ты не знаешь как устроены хэш-таблицы ты не программист". Мне это надоело, я покопался в интернете и решил собрать в один пост все, что должен знать НАСТОЯЩИЙ ПРОГРАММИСТ по мнению самих НАСТОЯЩИХ ПРОГРАММИСТОВ. Список с разбивкой по разделам знания под катом

МАТЕМАТИКА

Численные методы, дихотомия/метод Ньютона, интер- и экстраполяция, сплайны, метод Гаусса/Якоби/Зейделя, QR и LU-декомпозиция, SVD, МНК, методы Рунге-Кутты, метод Адамса, формулы Ньютона-Котеса, метод Ритца, метод Бубнова-Галеркина, метод конечных разностей/элементов, FFT/STFT, сходимость и устойчивость, l-bfgs и другие квазиньютоновские методы, adagrad, PARAFAC, cassowary, interior point methods, вариационные методы для байесовского вывода, nesterov, автоматическое дифференцирование, alternating least squares, what every computer scientist should know about floating point arithmetics by Goldberg, Nocedal & Wright/Boyd & Vandenberghe

Алгоритмы, Кнут-Грэхем-Паташник/Зорич/Винберг, Spivak/Dummit-Foote, математический анализ, линейная алгебра, комплексный анализ, функциональный анализ, дифференциальная геометрия, теория чисел, дифференциальные уравнения/интегральные уравнения/вариационное исчисление/оптимальное управление, производящие функции, ряды, комбинаторика, теория вероятностей/математическая статистика/случайные процессы/теория массового обслуживания, цепи Маркова, интегральные преобразования (Фурье, Лаплас, Вейвлет), NZQRCHOS, матпакеты (Mathematica, Maple), теория категорий

Теория информации, сжатие, Хаффман, RLE, BWT, LZ, коды коррекции ошибок, сжатие с потерями (изображения, аудио, видео), информационная энтропия, формула Шеннона, сложность Колмогорова, maximum entropy problem, kullback-leibler divergence, elias/shannon-elias encoding

Дискретная математика, K2, теорема Поста, схемы, конечные автоматы (ДКА и НДКА), автомат Калашникова, клеточные автоматы

Криптография, Шнайер/Ященко, Принцип Керкгоффса, симметричная (DES, AES), асимметричная (RSA), качество ГПСЧ, алгоритм Диффи-Хеллмана, эллиптические кривые, хэширование (MD5, SHA, CRCn), DHT, криптостойкость, криптоатаки (атака гроссмейстера), WEP/WPA/WPA2 и атаки на них, цифровая подпись и сертификаты, PKI, HTTPS/SSL, доказательство с нулевым разглашением, пороговая схема, murmurhash/cityhash, DKIM

Квантовые вычисления, алгоритм Шора, квантовая криптография

ОБЩИЕ ОСНОВЫ ПРОГРАММИРОВАНИЯ

Мультитредность, обедающие философы, deadlock/livelock/race condition/starvation, атомарность, lock инструкции процессора, memory model/barrier/ordering, CAS или LL/SC, wait/lock/obstruction-free, ABA problem, написание lock-free контейнеров, spin-lock, TLS/per-thread data, закон Амдала, OpenMP, MPI, map-reduce, critical section/mutex/semaphore/condition variable, WaitForSingleObject/WaitForMultipleObjec ts, green thread/coroutine, pthreads, future/deferred/promise, модель акторов, parameter server, RDD (as seen in sparks), downpour SGD, wait-free, stackful vs stackless

Вычислимость, машина Тьюринга, нормальные алгоритмы Маркова, машина Поста, диофантовы уравнения Матиясевича, лямбда-функции Черча, частично рекурсивные функции Клини, комбинаторное программирование Шейнфинкеля, Brainfuck, эквивалентность тьюринговых трясин, проблема останова и самоприменимости, счетность множества вычислимых функций, RAM-машина, алгоритм Тарского, SAT/SMT-солверы, теория формальных систем, interactive proofs, теорема Левина-Кука, 3SAT, PSPACE = NPSPACE,

Алгоритмы и комбинаторная оптимизация, Кормен/Скиена/Седжвик/Кнут/Ахо-Хопкрофт-У льман/Пападимитриу/Шрайвер-Голдберг/Преп арата-Шеймос/e-maxx.ru, структуры данных, алгоритмы, сложность, символика Ландау, теорема Акра-Баззи, time-space tradeoff, классы сложности, NP-полные задачи, КМП, графы и деревья, потоки в сетях, матрица Кирхгофа, деревья поиска (особенно RB-дерево и B-дерево), occlusion detection, куча, хэш-таблицы и идеальный хэш, сети Петри, алгоритм русского крестьянина, метод Карацубы и матричное умножение Винограда-Штрассена, сортировки, жадные алгоритмы и матроиды, динамическое программирование, линейное программирование, diff-алгоритмы, рандомизированные алгоритмы и алгоритмы нечеткого поиска, псевдослучайные числа, нечеткая логика, gusfield (suffix tree, string alignment), motif search, scanning line, cache oblivious, funnel sorting, VEB-layout, корневая оптимизация, алгоритмы для динамических графов, модели вычисления (RAM-machine/pointer machine/decision trees и т.д.), алгоритмы в иерархиях памяти/стриминговые алгоритмы, time forward processing, range & rank, LSM-trees, buffered a-b-trees, toku trees, персистентные структуры, succint-структуры, lossy-струтуры (bloom/bloomier filter, hash-tables with false positives), locality sensitive hashing, space-time tradeoff в хэш-таблицах, scheduling strategies

Машинное обучение, Тибширани/Bishop, подходы к моделированию AI, переобучение/кроссвалидация, байесовские сети, нейросети, сети Кохонена, Restricted Boltzmann machine, градиентный спуск/hill climbing, стохастическая оптимизация (метод Монте-Карло, метод отжига, генетические алгоритмы, муравьиные алгоритмы), SVM, gradient boosting, кластерный анализ, метод главных компонент, LSH, обучение с подкреплением, MDP, information retrieval/data mining/natural language processing, машинное зрение, Szeliski, OpenCV, image processing, OCR, фильтры Собеля, каскад Хаара, Viola-Jones framework, SURF, введение в психофизиологию зрения, IPython/pandas/scikit-learn, (ME)HMM, CRF, label bias problem, stacked NN, LeToR, factorization machines, autoencoders, RNN/CNN, вместо NLP лучше отдельные задачи (language modelling, co-reference detection, text chunking, POS-tagging, probabilistic parsing, statistical machine translation, misspell correction, question answering, NER, collocation detection, text summarization, speech recognition, fact extraction, sentiment analysis), эффективное вычисление softmax, feature engineering/selection, quality estimation, Manning/Jurafsky/McCallum/Koehn, latent topics (LDA, chineese restaurant, pLSI), parallel coordinates, vowpal wabbit, NLTK, structured learning, EM-алгоритм, contrastive divergence, optimal brain surgery, belief propagation, semi-supervised learning, inductive vs transductive learning, kernel trick, discriminative/generative pairs (as seen by Ng & Jordan), sequence to sequence learning, bagging, анализ социальных графов, рекомендательные системы/collaborative filtering, multimodal learning

ОБЩИЕ ПРИНЦИПЫ НАПИСАНИЯ ПРОГРАММ

Архитектура и стиль кода, Макконнелл/Фаулер/Лебланк/Гамма/Александ реску-Саттер/Буч, защитное программирование, паттерны, SOLID/GRASP/KISS DRY SPOT/YAGNI, UML, OOP (Smalltalk), OOD/OOA, метрики кода, uncle Bob

Методологии разработки, Waterfall/RUP/Agile/Scrum/Kanban/XP, TDD/BDD, CASE

Инструментальные средства разработки, IDE, IntelliSense, отладчики (VS/Olly/WinDbg/kdb/gdb) и трейсеры (strace/ltrace), DWARF debug information format, дизассемблеры и декомпиляторы (IDA/HexRays/Reflector), системы контроля версий (SVN, GIT), merge/branch/trunk, системы именования файлов и бранчей, continuous integration, ant, code coverage, статический анализ (lint, cppcheck), динамический анализ (valgrind, фаззинг), верификация и валидация ПО (Frama-C, RAISE (RSL), Coq), профайлинг, багтрекеры, документирование кода, системы сборки (CMake), пакетные менеджеры (NuGet)

Фреймворки, Qt, moc и метаинформация, концепция слот-сигнал, Саммерфилд-Бланшет/Шлее, PoCo, промышленные библиотеки: GMP, i18n, lapack, fftw, pcre

Проектирование GUI и представление информации, Раскин/Тафти, юзабилити, основы дизайна и типографики, закон Фиттса, основы верстки, LaTeX, алгоритмы визуализации данных (as seen in d3), subpixel rendering

Тестирование, юнит-тесты, функциональное, нагрузочное, интеграционное тестирование, тестирование UI, mocks/stubs/spies, fixture, запахи и паттерны тестов (Osherove/Meszaros)

ЯЗЫКИ ПРОГРАММИРОВАНИЯ

Общее представление об языках программирования, грамматики, иерархия Хомского, теорема Майхилла-Нероуда, лемма о накачке и лемма Огдена, алгебра Клини, НДКА → ДКА, алгоритмически неразрешимые задачи в формальных языках, Драгонбук, Фридл, регекспы и их сложность, PCRE, БНФ, Boost.Spirit + Karma + Qi/Ragel, LL, LR/SLR/LALR/GLR, PEG/packrat, yacc/bison/flex/antlr, статический анализ кода, компиляция/декомпиляция/обфускация/деобф ускация, Clang/LLVM/XMLVM/Emscripten, GCCXML, OpenC++, построение виртуальных машин, JiT/AoT/GC, DSL/DSEL, on-stack replacement, type checking/type inference алгоритмы, CYK parser, advanced compiler design and implementation by Muchnick

Язык ассемблера, Зубков/Хайд/Дреппер/Касперски/Фог/Абраш, x86, FPU/MMX/SSEn/AVX, AT&T и Intel-синтаксис, masm32, макросы, стек, куча/менеджеры кучи, соглашения вызова, hex-коды, машинное представление данных, IEEE754, little/big endian, SIMD, аппаратные исключения, прерывания, виртуальная память, реверсинг, срыв стека и кучи, return oriented programming, alphanumeric shellcode, L1/L2/RAM/page fault и их тайминг, язык ассемблера ARM

C++, стандарт, Comeau, 1TBS, Страустрап/D&E/Джосаттис/Вандервуд, Дьюхэрст/Мейерс/Саттер, RAII/copy-and-swap/exception-safety, правило пяти, Александреску/Абрахамс-Гуртовой, type erasure, CRTP, NVI, SFINAE, Koenig lookup, Duff"s device, Boost, Сик-Ламсдейн/Карлссон, TR on C++ performance, тест Степанова, forwarding problem/move semantics, SPECS, GotW, Meyer"s singleton, cppgm

Компиляторы С++, особенности реализации стандарта, ограничения реализации, интринсики, отличия стандартных библиотек (контейнеры, rand), ABI, реализация виртуальных функций, виртуального наследования, исключений, RTTI, switch, указателей на функции и методы; оптимизации, copy elision (RVO, NRVO), sizeof на различных платформах, дефайны компилятора и среды, __declspec, ключи компилятора, empty-base optimization, статическая и динамическая линковка, манглинг, распределенная компиляция, precompiled header, single compilation unit, (strict) aliasing/restrict, inline/_forceinline, volatile, быстрое вычисление математических функций через битхаки, linkers & loaders by Levine

Прикладное программирование, C#/F#, Шилдт/Троелсен/Рихтер, генерики, yield, linq/plinq, рефлексия, AST, WCF, WinForms/WPF/Silverlight, AOP, фреймворки логгирования, .NET assembly, Scala, Хорстманн/Одерски, pattern matching, макросы/квазицитаты

Функциональное программирование, Haskell/Ocaml/Scheme/Alice или Oz, SICP/TaPL/YAHT/Purely Functional Data Structures/Харрисон-Филд, HOF (map/fold/filter), система типов Хиндли-Милнера, монады, тайпклассы, АТД, dependent types, ленивость/энергичность, логическое программирование (Prolog или Mercury), конкурентное программирование (Erlang или Oz)

Веб-программирование и скриптовые языки, Фланаган/Zend PHP5 Certification Course + Study Guide, Apache/nginx, CGI/FastCGI, PHP/Zend Framework/ReactPHP/Zend Engine/Doctrine или Propel/CodeIgniter или Symphony или Yii, Python/Django/Twisted, Ruby/RoR, ASP.NET MV*, JavaScript/jQuery/React/Google Closure/ExtJS/node.js, ООП в JavaScript, HTML5, CSS3/табличная и блочная верстка, RSS, canvas/WebGL, Ajax/WebSockets, вопросы безопасности (XSS, SQL injection, CSRF), highload, C10k problem, SWIG, CDN, shadow DOM, квирки браузеров, real time bidding/trading, anomaly detection, архитектура single page apps, устройство веб-краулеров, web/social graph random walk, asm.js и компиляция в js, v8/spidermonkey internals, PaaS/IaaS, SPDY

БАЗЫ ДАННЫХ

Базы данных/Распределенные системы, Грубер/Дейт, ANSI SQL, T-SQL, ODBC, MySQL/PostgreSQL/MS SQL/BDB/SQLite/Sphinx, хранимые процедуры, триггеры, алгебра Кодда/А, Tutorial D, нормальные формы, оптимизация и выполнение запросов, структуры данных индексов, транзакции и ACID, CAP-теорема Брюера, graph DB, document store, wide column store, key-value storage, теория распределенных систем, CRDT, net split проблема, протоколы консенсуса, теория шардинга/репликации, ORM (C++ ODB), ERD, OLAP, семантическая сеть, triplestore, RDF/Turtle, SPARQL, OWL, Semanticscience Integrated Ontology, reasoner, DBpedia, big table/hbase vs. dynamodb/cassandra/riak, 2/3PC, chubby/zoo keeper, leader election (paxos/raft), hdfs/gfs/glusterfs, deduplication problem, causality detection (vector clock/stamps), R/W quorum, load balancing, устройство индексов поисковых систем, event sourcing, CRDT, дизайн протоколов и принципы коммуникации, с точки зрения эволюции, расширяемости, надежности, дизайн программных интерфейсов (API)

ОПЕРАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ

Операционные системы, Silberschatz/Рихтер/Соломон-Руссинович/Р обачевский/Вахалия/Стивенс/Таненбаум/Lov e/Linux Kernel Internals, менеджер памяти, менеджер кучи и ее устройство (LAL/LFH/slab), менеджер устройств, менеджер процессов, context switch, реальный и защищенный режим, исполнимые файлы (PE/ELF/Mach), объекты ядра, отладочные механизмы (strace/ptrace/dtrace/pydbg, Debug API) и минидампы, bash, сетевой стек и высокопроизводительные сервера, netgraph, CR0, IPC, оконная подсистема, система безопасности: ACE/ACL и права доступа, технологии виртуализации, RTOS (QNX), программирование драйверов, IRQL, IRP, файловые системы, BigTable, NDIS/miniport/FS drivers/filter driver, Mm-, Io-, Ldr-функции, DKOM и руткиты, GDT/IDT/SDT, ядра Windows/Linux/BSD, POSIX, TRIM

Форматы, XML/XSLT/XPath/XMLStarlet/DOM/SAX, RTF/ODF, JSON/BSON/bencode, YAML, JPEG/PNG/WebP, AVI/MPEG/RIFF/WAV/MP3/OGG/WebM, SVG, Unicode, кодировки однобайтные/UTF-8/UTF-16/UCS-2/UTF-32, проблемы длины и сравнения Unicode-строк, base64, markdown

Компонентно-ориентированные модели, Роджерсон/Таварес, COM/OLE/ActiveX/COM+/DCOM RPC, ATL, апартменты, моникеры, MIDL, XPCOM, CORBA, TAO, D-Bus

Сеть, Стивенс, OSI model/Internet model, Ethernet, TCP/IP, TCP window, алгоритм Нейгла, сокеты, Protocol buffers/Thrift/Avro/ASN.1, AMQP, ICMP, роутинг/BGP/OSPF, ARP, атака Митника, syn flood, HTTP/FTP, P2P/DHT, DHCP, SMB/NBNS, IRC/XMPP, POP3/SMTP/ESMTP/IMAP, DNS, WiFi/WiMax/GSM/CDMA/EDGE/Bluetooth/GPS, ACE, Wireshark

АППАРАТНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

Аппаратное обеспечение, Хоровиц-Хилл/Титце-Шенк, полупроводниковая электроника/спинтроника/фотоника, транзистор, триггер, схемотехника, микрокод, технология создания процессоров, logic synthesis, static timing analysis, FPGA, Verilog/VHDL/SystemC, SISAL, Arduino, устройства памяти (ROM → EEPROM, RAM, SSD, HDD, DVD), RISC/CISC, Flynn"s taxonomy (ID), принстонский и гарвардский подход, архитектуры процессоров, архитектуры x86, VID/PID

Процессоры, конвейеризация, hyper-threading, алгоритм Томасуло, спекулятивное исполнение, static/dynamic branch prediction, префетчинг, множественный ассоциативный кэш, кэш-линия/кэш-промах, такты, кольца защиты, память в мультипроцессорных системах (SMP/NUMA), тайминг памяти, intel optimization manuals, performance counters
___________________________________

Ну как, впечатляет?Интересно, есть в мире хоть ОДИН ЧЕЛОВЕК, который реально все это знает?

Доброго времени суток, уважаемые посетители. На связи Артем Губтор.

Сегодня хочу освятить очень важную тему для каждого начинающего программиста.

Не важно какой язык программирования вы будете изучать и зачем. Хотя, я уже писал о том, что нужно, чтобы или . Я дам вам основные принципы , которые должен знать каждый программист.

Как научиться программироват ь, чего нужно избегать и на чем сосредоточится? Возникает много вопросов на первых этапах и лучше ответить на них сейчас. Поэтому читайте до конца и узнайте как научиться программировать.

Если бы в свое время меня этому научили, я бы освоил это мастерство гораздо быстрее и лучше.

9 заповедей программиста

1. Программирование - это слишком трудно?
Держитесь подальше от людей, которые так считают и навязывают вам эту мысль. Ведь, тогда обучение программированию будет казаться тяжелее, чем на самом деле. Уверяю вас, если вы начиная учиться программировать думаете о том, как это сложно, то в итоге в лучшем случае долго не протянете, а в худшем, программирование станет для вас отвратительным. Логика понятна? Думаю, да.

2. На взлетной полосе
В любом деле самое сложно это начало. Один мой знакомый, который обучает иностранному языку, говорит, что вначале изучение языка похоже на взлет самолета. Почему? Чтобы взлететь требуется много энергии, сил, внимания и умений. Дальше проще, самолет практически парит в воздухе.

В программировании также. Поначалу, когда вы начнете учиться, вы будете тратить много времени и сил на ту работу, которую профессионалы выполняют в два счета. Не переживайте из за этого. Трудитесь с усердием и терпением.

Тут может возникнуть искушение, брать готовые решения, копировать их и не париться. Но таким образом вы никогда не взлетите. Так и будете возиться на взлетной полосе.

3. CTRL+C & CTRL+V – это не программирование!

Не секрет, что многие готовые решения уже есть в интернете. И все же, не всегда есть то, что нужно вам. И тут вместо того, чтобы учиться программировать, вы идете на форум, создаете тему и просите готовый код для решения вашей проблемы. Опять двадцать пять!

Программисты, конечно, самые ленивые люди на земле и всегда хотят найти самый простой выход. Но если вы думаете о том, как научиться программированию, то учитесь думать. Развивайте идеи, продумывайте варианты и экспериментируйте.

Общение на форумах принесет пользу только, если вы будете просить подсказки, а не исходный код.

4. Алгоритм прежде всего

50% успеха в программировании зависит от умения составлять алгоритм. Если вы не умеете этого делать, то врядли, у вас получится научиться программировать.

Возьмите за правило, для решения задачи сначала составьте алгоритм, зафиксируйте его удобным для вас образом: запишите, нарисуйте или т.п. А только потом уже пишите код. Иначе вы можете просто забыть о правильном порядке действий, который вы продумали.

5. «Язык» до Киева доведет

Имею ввиду синтаксис языка. Изучайте синтаксис языка программирования, как можно более досконально. Имея хороший алгоритм, его нужно воплотить в жизнь правильным образом. Учитесь оптимизировать код, грамотно его оформлять и использовать возможности языка программирования по назначению и в полную силу.

6. Без дисциплины никак
Чтобы научиться программировать, нужно соблюдать регулярность в обучении. Что лучше – раз в неделю посвятить программированию 8 часов или каждый день кодить по 15 минут?

Конечно,15 минут – это немного. Но это поможет выработать привычку и постепенно увеличить нагрузку.

7. Фокусируйтесь на главном
Когда учишься программированию, важно не потерять ориентир. Не поддавайтесь желанию изучать все и сразу! В противном случае у вас будет много базовых знаний и понятий, но они будут обрывисты и скомканы.

Сосредоточьтесь на одном языке программирования или фреймворке и качественно изучайте материал по заранее выбранным ресурсам. Такое обучение будет последовательным и систематизированным.

8.Один в программировании не программист
Сложно учиться программировать в одиночку. Найдите себе брата по духу и практикуйтесь вместе. Идеальный вариант будет, если найдется более опытный программист готовый помочь. Вы будете получать уже отточенные навыки и умение работать в команде.

9. Всему есть своя цена

Чуть не забыл. Хотите стать профессионалом? Не жалейте и вкладывайте в свое образование. Можно учиться и бесплатно в интернете, но такое обучение некачественное и неэффективное. Смотрите видеокурсы, нанимайте репетиторов, покупайте книги. Не экономьте на обучении!
Будут моменты, когда ничего не получается, когда буксуете на месте долгое время. Но не отчаивайтесь. Постепенно приобретайте опыт и со временем все будет проще и быстрее.

Добивайтесь результата самостоятельно и помните о 3-ем пункте.

На этом все, как вам статья? Надеюсь вы зарядились энергией и настроены применить эти знания.

Уже определились на чем хотите программировать? Знаете, что сейчас наиболее востребовано и прибыльно?Отпишитесь в комментариях.

P.S. Знаю где взять три бесплатных видеокурса по программированию. Кому интересно:

Delphi , PHP , 1С (реф. ссылки)

Есть и платные версии более серьезного уровня, их можно найти на странице .

Привет всем! Меня зовут Константин Ботнарь. Уже почти 8 лет преподаю программирование. А началось все, когда я был аспирантом и читал лекции своим ровесникам в одном из одесских вузов. Теперь преподаю в Компьютерной школе Hillel, веду курс Introduction: введение в программирование. Хочу немного развеять мифы вокруг самой востребованной профессии 21 века и рассказать, кто такие программисты и чем они занимаются.

Выпускники выходят в свободное плавание

Тыжпрограммист, или Что такое особый склад ума

Пожалуй, это самый распространённый миф. Говорят разное: что у программистов как-то по-другому устроен мозг, что они – отчуждённые и замкнутые. И без этого успешным профессионалом не стать.

Правда ли это? Отчасти. Но успешный программист не всегда обязан быть снобом. Что важно инужно знать программисту:

Уметь работать в команде. Независимо от того, с чего начинать: веб-программирование, создание мобильных приложений, верстка и многие другое – это командная работа. Поэтому без этого – никуда.
Понимать, что такое приоритет и как правильно его расставлять. Даже в самой престижной компании программистам часто падают задачи в стиле «Сделай сейчас, а это еще вчера нужно было, а вот здесь – быстро и только подправить». Структурирование задач – один из важнейших навыков крутого проггера.
Обладать феноменальной усидчивостью. Нет, в офисе от звонка и до звонка сидеть не придётся, а вот проводить много времени за ноутбуком или компьютером – точно. Именно поэтому айтишников и считают нелюдимыми: просто пока все отдыхают, большинство из них предпочитает поработать.
Не бояться совершенствоваться и учиться новому. Языки программирования устаревают, нужно учить новые, мобильные приложения создаются на новых платформах, каждый день появляются десятки сервисов. Если хочется стать хорошим программистом – нужно быть гибким и готовым прокачивать свои навыки.
Любить свой компьютер. Здесь и добавить больше нечего. Ваша машина – это основной рабочий инструмент.

Уже эти навыки могут принести стабильный и неплохой доход. А что если добавить сюда еще профессиональные навыки и образование?

Что нужно знать программисту

Удивительно, но роль математики в жизни проггера сильно переоценена. Да, эта наука – базовая, и знание вышмата может стать хорошим фундаментом для построения успешной карьеры. Но это далеко не главное, с чего нужно начать изучение программирования. Даже без математических знаний и технической базы можно построить карьеру крутого программиста. В процессе обучения в компьютерной школе можно получить абсолютно все знания, реально необходимые хорошему специалисту.

Будущие программисты

В деталях – истина

Карьера в IT – это большой труд, с которым можно справиться только обладая высокой внимательностью. Есть множество сфер, где усидчивость также важна – это хирургия, ювелирное дело, различные измерения. Но в программировании этот навык практически базовый.

Самодисциплина, внимательность и трудолюбие – вот три кита, на которых стоит карьера успешного программиста во всемирно известной компании. Просто так сидеть за ноутбуком не получится, как и скролить ленту в социальных сетях, ставить лайки и смотреть видео.

К чему нужно быть готовым, начиная :

Даже простые задачи иногда требуют огромного количества времени. Конечно, потом их можно будет решать гораздо быстрее, но поначалу придётся очень напрягаться для поиска решения проблемы.
Как программировать – важно не не упасть, а суметь подняться. Любая неудача на пути, слетевший код, пропуск переменной – это просто ступенька к успешному будущему. И даже если сайт лёг, то нельзя его бросить и просто уйти. Нужно поднять свой багаж знаний и опыта и найти ту самую переменную.
С чего начать программирование: помнить, что с первого раза вряд ли получится. Ни хороший сайт, ни удобное мобильное приложение, ни даже чат-бот. Ошибки в программировании – это абсолютно нормально, и я бы даже сказал, что полезно. Мои лучшие выпускники тратили на поиски решения и реализацию своих проектов по несколько сотен часов. И писали правильный код. Зато потом для них эта задача была чем-то сравнимым с ребусом в детских книгах.

Алгоритмы – это важно

Всё в программировании основывается на алгоритмах. Если в целом, то есть понятие декомпозиции. Это разбивка больших и сложных целей на маленькие подцели. Или максимальное упрощение поставленной задачи. В результате дробления проблема уже не кажется такой сложной, а её решение как будто лежит на поверхности.

Вот такое отношение к вещам называется алгоритмическим мышлением. Узнали себя? Поздравляем! Тогда путь программиста – как раз для вас! Осталось только добавить необходимых знаний и опыта.

Но часто значение алгоритмов и умение их правильно составить просто недооценивают. Как пример, попробуйте составить алгоритм для уборки в квартире или приготовления кофе. А теперь представьте, что в программировании абсолютно для любой задачи потребуется готовить десятки команд и условий, иначе они просто не будут выполняться.

Далеко не все мыслят вот такими алгоритмами. Кто-то визуализирует образы, другие представляют абстрактные модели. Они, конечно, могут составить алгоритм, но это будет плодом долгой и упорной работы, но никак не таланта и естественной природы их мозга. В таком случае, может, есть смысл найти себя в профессии, связанной с творчеством или коммуникациями?

Программист: ожидание и реальность

Как стать программистом – это стать командным игроком. Часто айтишнику нужны помощники, единомышленники, поддержка. В рабочей среде он постоянно находится в контакте с заказчиком, готовит тестовые задания, утверждает их.

В сфере IT одиночке выжить не так-то просто. Помните, чем раньше сможете выйти из своей комнаты и продать свой проект, тем быстрее поднимитесь по карьерной лестнице.

В программировании самое сложное – начать, поэтому хочу будущим web-программистам дать простой, но очень значимый и важный совет: не бойтесь новых начинаний.

Никто не встал и не написал сайт за один день.
Нет тех, кто сейчас зарабатывает миллионы, используя старые знания.
Для самосовершенствования нужно немного: быть собой и совершенствоваться.

Каждый проект – новая среда, неизученные задачи, обновлённая команда. Можно, конечно, отступить. Но тогда нельзя стать IT-гуру. Окунитесь в этот опыт, почерпните из него что-то новое для себя, наберитесь опыта и знаний.

В программировании не выйдет выезжать на знаниях, полученных 10 лет назад. Слишком подвижная среда. И слишком большой спрос на динамичных и гибких профессионалов. Поэтому желаю всегда держать руку на пульсе и соответствовать времени, в котором хотите работать.

Занимайтесь любимым делом

Банально, но без этого никак. Программирование – это то, что должно вызывать у вас дрожь в коленках и желание закончить выходные и приступить к работе. Ведь если вы не будете восхищаться своим трудом, то как тогда создадите шедевр? Хороший программист оставляет в проекте частичку себя. Не только время или знания, но и немного любви к общему делу.

Поэтому если для вас программирование – это просто хорошая работа с отличной перспективой, лучше не тратьте своё время, силы и деньги впустую. Подыщите что-то другое – дело, которое сумеет стать важной частью вашей жизни. Неотъемлемой частью.

Оцените материал

Эта статья - не самоучитель по кодингу. И не пост о том, «какой язык программирования выбрать». Если вы хотите понять, насколько вам интересно изучать мир кода, то более важным вопросом будет: что такое программирование? Как выглядит программирование изнутри? Совместимы ли я и программирование?

Принцип «логика, а не математика»

Одно из величайший заблуждений у начинающих программистов - это то, что в программировании полно математики. Если вам кажется, что занятие программированием заставит вас снова вспомнить о школьных знаниях тригонометрии, алгебры и т.п., то вы ошибаетесь. Такая математика редко встречается в программировании.

По опыту из «чисто математических» вещей встречаются, например, порядок операций в выражении и система координат. Ничего особо сложного. Логики, напротив, очень много. Необходимость думать наперёд, понимать, в каком порядке выполнять действия и как контролировать этот поток, пронизывает все аспекты программирования. Если у вас есть способность к логике, то вам будет легко начать справляться с программистскими задачами.

Принцип «поймать падающую звезду»

На программирование можно смотреть, как на запуск множества «процессов» - как бы принуждение компьютера «делать работу за вас» - и управление этими процессами. В программировании процесс часто выдаёт некий результат. Результатом может быть файл, но может быть и нечто попроще, например строка, или число.

Проблема в работе с процессами заключается в том, что если вы ничего не делаете с их результатами, то они просто растворяются. Говоря литературно, «уходят в небытие», никогда не воссоздаются, очень похожи на звёзды, которые сверкают на небе и исчезают. Другими словами, вам надо «поймать их».

Если вы создаёте что-то с помощью процесса, вам надо схватить его, или вы его потеряете. Вот где в игру вступают переменные - как способ «запечатлеть» результаты процесса. Этот принцип сильно помогает понять, что такое программирование, на ранних этапах обучения. И если вы рано его ухватите, то найдёте его очень полезным.

Принцип «словаря»

В программировании есть много «типов». Представляйте типы как строительные блоки языка программирования. Один из типов - это строка, или коллекция символов внутри кавычек. И «яблоко», и «апельсин» - это строки. Их можно, например, объединить и сделать «яблокоапельсин». Числа - это другой тип. Числа можно складывать, вычитать, умножать (помимо остальных действий). Затем идут «массивы» - множество объектов в определённом порядке. [«Первое», «идёт», «перед», «вторым»], например, является массивом с первым элементом «Первое» и последним элементом «вторым».

Но, возможно, одним из самых мощных типов является «хэш», или пара «ключ-значение». Хэш имеет много названий. В Ruby это «hash». В JavaScript он называется «object» (объект). Возможно, лучшее имя ему дал Python: «dictionary» (словарь). Если немного подумать, то словарь это и есть набор ключей (слов), указывающих на свои значения.

Но почему это имеет значение? Оказывается, такая структура часто нужна для хранения данных. Например, таким образом можно упаковать информацию о человеке:

{"first_name" => "Jonathan", "last_name" => "Richards", "nationality" => "British" }

Есть ключи «first_name» (имя), «last_name» (фамилия) и т.д. Это как бы свойства, или атрибуты человека. Можно ещё добавить «hair_colour» (цвет волос), «age» (возраст), или «gender» (пол). И каждый из этих ключей имеет значение. Значительная часть программирования связана с определением форматов структур данных. И пары «ключ-значение» становятся ценнейшим оружием в арсенале, поэтому полезно понять, как они работают, как можно раньше.

Принцип «матрёшек»

В программировании полно объектов, которые находятся внутри объектов внутри других объектов. Программируя, вы часто обнаруживаете, что пытаетесь структурировать данные, и часто эти структуры содержат внутри себя другие структуры.

Добавим в предыдущий пример свойство «siblings» (братья/сёстры):

{"first_name" => "Jonathan", "last_name" => "Richards", "nationality" => "British", "siblings" => { "brothers" => , "sisters" => ["Fiona", "Mary"] } }

Этот принцип вы будете встречать на протяжении всего программирования. В HTML одни элементы включают в себя другие элементы: