Чтобы поступить на работу в должности техника-программиста, человек должен иметь среднее профессиональное образование, очень хорошо, если у него также будет и стаж работы по этой специальности.
Что входит в должностные обязанности техника-программиста
Конечно, то, в чем будет заключаться работа техника-программиста, во многом зависит от того, в какой области он будет работать, каким видом деятельности занимается компания. Но есть, конечно, и общие требования и знания, которые пригодятся ему на любом рабочем месте. Прежде всего, ему необходимо в совершенстве знать компьютеры и используемые совместно с ними устройства, а также устройства сбора, обработки и передачи информации, правила их обслуживания и эксплуатации. Потребуется знание методов и технологии автоматизированной обработки информации, основных языков программирования, специализированных программных продуктов, используемых в работе данного предприятия.В должностные обязанности техника-программиста обычно входит работа по обеспечению бесперебойной работы вычислительных систем и техники, установленной на рабочих местах пользователей. Ему нужно будет выполнять подготовительные операции, связанные с работой локальных компьютерных сетей, вести наблюдение за тем, как функционируют рабочие станции, осуществлять техническую помощь.
От него может потребоваться разработка простейших утилит и рабочих программ, позволяющих оптимизировать производственный процесс, он должен производить их отладку и тестирование. В некоторых случаях ему могут поручить составление простейших схем технологических процессов обработки различных информационных потоков на предприятии или отдельных алгоритмов решения тех задач, которые стоят пред отделом IT. На многих предприятиях техники-программисты занимаются ведением баз данных, их наполнением, хранением, обработкой. Техник-программист на любом предприятии должен уметь работать с большими массивами данных, знать правила их архивирования и хранения, он должен иметь представление о том,
Начать свой путь к карьере программиста стоит с ответа на вопрос, нужно ли вам программирование вообще? Этот вопрос не относится к тем, кто учится или учился по специальности, близкой к программированию. Если вам в школе математика давалась лучше, чем гуманитарные науки, если вам нравится проводить много времени за компьютером, если вам хочется изучать что-то новое, тогда программирование вам подойдёт.
С чего начать
Есть несколько вариантов развития событий, в результате которых человек становится программистом. Первый - родители-программисты, которые всему научили своих детей. Таким детям даже не нужно идти в университет. Второй вариант - модная профессия программиста. После школы нужно было выбрать, куда пойти учиться, и выбрали модное направление IT, вроде бы понравилось. И последний вариант - хобби, которое переросло в работу.
Если с вами ничего из вышеперечисленного не произошло, значит, у вас есть выбор из четырёх вариантов:
- Самообразование . Этот вариант можно использовать как самостоятельно, так и в паре с другими методами. В интернете полно , и приложений , которые помогают изучать различные языки программирования и технологии. Но это самый тяжёлый путь для начинающих.
- Университет . Если вы оканчиваете школу и хотите быть программистом, тогда идите в университет. Если не за знаниями, тогда за корочкой. Она может послужить бонусом при устройстве на работу. Хотя и какие-то знания вы тоже получите. Но не забывайте заниматься и самообучением. К выбору вуза стоит подойти очень ответственно. Внимательно изучите программы обучения и выбирайте лучшие технические вузы.
- Ментор . Будет очень неплохо, если вы найдёте человека, который согласится помочь вам и направит вас в правильную сторону. Он подскажет подходящие книги и ресурсы, проверит ваш код, даст полезные советы. Кстати, мы уже писали о , где вы сможете найти ментора. Наставника можно искать среди знакомых программистов, на IT-тусовках и конференциях, на онлайн-форумах и так далее.
- Специализированные практические курсы . Попробуйте поискать в своём городе курсы, где вас обучат какому-нибудь языку программирования или технологии. Я был приятно удивлён количеством таких курсов в Киеве, в том числе бесплатных и с последующим трудоустройством.
Какой язык, технологию и направление выбрать
Когда вы станете программистом, через годик-другой будете вольны выбирать любой язык, который вам нравится. Но при выборе первого языка программирования новичок должен учитывать следующие критерии:
- Наличие на рынке вакансий . Конечная цель этого пути - найти работу программистом. А это будет трудно сделать, если на рынке вакансий никто не будет искать разработчиков на вашем языке программирования. Проверьте сайты с вакансиями, посмотрите, кого больше ищут, выпишите десяток языков. И переходите к следующему критерию.
- Низкий уровень вхождения . Если вам придётся потратить длительное время на изучение языка, это может отбить у вас охоту к программированию вообще. Почитайте о тех языках, которые вы выбрали выше. Просмотрите литературу, которую нужно будет прочитать, чтобы изучить эти языки. И выберите те, о которых пишут, что они лёгкие, или которые вам показались лёгкими. Такими языками могут оказаться PHP, Ruby, Python.
- Кайф от процесса . Если вам не нравится писать код на выбранном языке, вы не будете получать удовольствия от этого процесса, от работы и от жизни. А оно вам надо? Делайте правильный выбор.
Также вам придётся определиться с направлением программирования. Мобильное, десктопное, игры, веб, низкоуровневое программирование и так далее. Самые популярные и относительно лёгкие отрасли - разработка под веб, мобильные и десктопные клиенты. Под каждое направление может подходить один язык и совсем не подходить другой. То есть при выборе языка программирования также стоит отталкиваться и от этого фактора.
В любом случае изучите веб-технологии. Это язык разметки HTML, стили CSS и , который позволит сделать вашу страницу динамической. На следующем этапе изучите серверный язык (Python, PHP, Ruby и другие) и подходящие для него веб-фреймворки. Изучите базы данных: практически в каждой вакансии программиста это упоминается.
Как получить начальный опыт
Без опыта вы не получите работу. Без работы вы не получите опыт. Замкнутый круг реальной жизни. Но ничего страшного, мы из него выберемся.
Во-первых, не стоит ждать, пока вы прочитаете все книги по выбранному языку программирования. Начинайте писать свои первые строки кода уже после второй главы книги. Выполняйте все задания из книг, перепечатывайте примеры, разбирайтесь в них. Усложняйте примеры и задания из книг своими идеями. Создавайте свои задачи к пройденному материалу. Решайте эти задачи.
Во-вторых, вам нужно найти свои первые проекты. Это, наверное, самый сложный вариант, но рабочий. Вам придётся самому искать заказы, выполнять их, заморачиваться с оплатой. Для новичка это архисложно, но зато затем все остальные варианты покажутся плёвым делом. Выполненные проекты можно будет записать в опыт и показать вашему будущему работодателю. Реальные проекты являются большим плюсом в вашем резюме.
Если вы знаете английский язык, регистрируйтесь лучше на англоязычных биржах. Рынок там больше. Если не знаете английского, учите его. А пока что вам доступны русскоязычные биржи фриланса. Ищите небольшие проекты, которые соответствуют вашему уровню знаний или чуть выше него. Подайте заявку на пару десятков таких заданий. И приготовьтесь получить море отказов. Но если одна-две заявки выстрелят, у вас будет шанс получить реальный опыт.
Ещё одним неплохим вариантом для получения реального опыта является open source. Таким проектам всегда нужны новые люди, пусть даже и новички. Вы можете поискать в проекте баги или посмотреть в баг-трекере и предложить методы их решения. Найти такие проекты легко на GitHub или . Не стесняйтесь задавать там вопросы.
Четвёртый вариант получения опыта - помощь знакомым программистам. Попросите их передать вам маленькие и несложные задания. Если что-то не будет получаться, у вас всегда будет к кому обратиться. И при этом вы будете участвовать в реальном проекте.
Последний способ - собственные проекты, различные хакатоны или работа в коворкинге. Свои проекты сложно начинать самому, лучше поискать знакомых или друзей.
Почему стоит выбрать Python
Давайте немного подробнее поговорим о выборе первого языка программирования. Первый язык должен быть простым и популярным на рынке. Таким языком является Python . Я очень советую выбрать именно его в качестве первого языка программирования.
Код программы на Python читабелен. Вам даже не нужно быть программистом, чтобы в общих чертах понять, что происходит в программе. Из-за несложного синтаксиса Python вам понадобится меньше времени для написания программы, чем, например, на Java. Огромная база библиотек, которая сэкономит вам кучу сил, нервов и времени. Python является высокоуровневым языком. А значит, вам не нужно особо думать о ячейках памяти и о том, что там разместить. Python - язык широкого назначения. И он такой простой, что даже дети могут его выучить.
Справедливости ради стоит упомянуть и о других языках программирования. Java может стать неплохим выбором для новичка. Этот язык популярнее, чем Python, но и немного сложнее. Зато инструменты для разработки гораздо лучше проработаны. Стоит только сравнить Eclipse и IDLE. После Java вам будет проще перейти к работе с низкоуровневыми языками программирования.
PHP - ещё один очень популярный язык. И, мне кажется, он даже проще, чем Python. Очень легко найти себе ментора или решение какой-нибудь проблемы на форуме. Всё потому, что в мире существует огромное количество PHP-программистов разного уровня. В PHP нет нормального импорта, есть множество вариантов решения одной и той же задачи. А это усложняет обучение. И PHP заточен исключительно под веб.
Языки C и C# очень сложны для новичка. Ruby - хороший выбор в качестве второго языка, но не первого. JavaScript - очень простой язык, но ничему хорошему он вас не научит. А задача первого языка программирования всё-таки научить вас чему-то правильному, задать какую-то логику.
Важен ли английский язык
Важен! Не знаете? Учите. Знаете? Совершенствуйте. Учитесь читать, писать, слушать и говорить на английском. Делайте упор на техническую литературу. Слушайте англоязычные подкасты. Читайте англоязычные учебники по программированию.
Что нужно знать, кроме языка программирования
Конечно же, кроме языка программирования и английского, нужно знать что-то ещё. А вот что - зависит от направления, которое вы выберете. Веб-программист обязан знать HTML, CSS, JavaScript. Десктоп-программист учит API операционной системы и различные фреймворки. Разработчик мобильных приложений учит фреймворки Android, iOS или Windows Phone.
Всем нужно выучить алгоритмы. Попробуйте пройти курс на Coursera или найти подходящую для себя книгу по алгоритмам. Кроме этого, нужно знать одну из баз данных, паттерны программирования, структуры данных. Стоит также познакомиться с репозиториями кода. Хотя бы с одним. Обязательно знание систем версионного контроля. Выбирайте Git, он самый популярный. Вам нужно знать инструменты, с которыми вы работаете, операционную систему и среду разработки. И главный навык программиста - уметь гуглить. Без этого вы не проживёте.
Последние шаги
Вам нужно подготовить резюме. Не просто резюме, а . Не стоит писать там , но и умалчивать о своих умениях тоже не нужно. После того как вас пригласят на интервью, вы должны к нему подготовиться. Пройдитесь по материалу, который указан в вашем резюме. Вы должны быть уверены в своих знаниях. Просмотрите проекты, над которыми вы работали, вспомните технологии, которые вы применяли. И вперёд - к светлому будущему с новой профессией программиста.
Программист - одна из важнейших профессий. В большинстве современных сфер деятельности используются компьютеры, и специалист соответствующего профиля - главный, кто отвечает за их практически значимые для человека функции, а во многом и за работоспособность. Какими навыками должен обладать программист для успешного решения своих задач? Какие базовые знания нужны человеку, чтобы стать таким специалистом?
- особенности задач, решаемых человеком в данной специализации, а также соотносимые с ними необходимые навыки и знания;
- специфика отдельных языков разработки ПО как главных составляющих инструментария программиста.
Рассмотрим сущность отмеченных аспектов подробнее.
Что должен знать программист для решения своих задач?
Человек, работающий программистом, может заниматься решением большого количества задач. В числе таковых:
- написание компьютерных программ;
- разработка концепций ПО;
- адаптация программ к различным категориям пользователей (с точки зрения интерфейса и функций);
- тестирование и отладка «софта».
Изучим сущность указанных направлений деятельности программистов, а также то, какими навыками они должны обладать для успешного выполнения соответствующих функций.
Языковая компетенция
Написание программ - главная компетенция специалиста рассматриваемого профиля. «Софт» создается при использовании особых языков, и человеку предстоит освоить соответствующий уровень владения ими. Это, таким образом, ключевое требование к знаниям программиста.
Что касается первой задачи, ПО может разрабатываться для внутренних нужд компании (например, с целью организации работы с базами данных и оборудованием, управления финансовыми потоками) или для внешнего потребителя (в рамках корпоративного заказа либо посредством выведения продукта на розничный рынок под коммерческим брендом).
Какие языки программирования должен знать программист? Это во многом зависит от того, какого рода ПО он создает. В рамках внутрикорпоративных задач программист чаще всего работает с базами данных, серверами, отладкой, тестированием, написанием алгоритмов управления оборудованием. Данные компетенции, вероятнее всего, потребуют знания универсальных, многофункциональных языков: C, C++, Java, Ruby. Если говорить о работе с базами данных, не обойтись без владения SQL. Пригодится специалисту знание Python - одного из самых простых в освоении, но очень нужного и востребованного языка.
Что касается выпуска ПО под заказ на внешний рынок, то требования к навыкам программиста обычно шире - поскольку от функциональности и качества выпускаемых решений зависит коммерческий успех компании-работодателя. Не считая указанных универсальных языков, человеку необходимо будет владеть более «узкопрофильными» - такими как, например, C#, Javascript, PHP, Objective-C.
Чуть позже мы изучим особенности каждого из отмеченных языков подробнее.
Участие в концепции
В компетенции программиста может быть также решение концептуальных задач, относящихся к созданию «софта». Специалист рассматриваемого профиля нередко вовлечен в обсуждение проекта разработки ПО, оценивает перспективы внедрения его на практике. Например, программист способен подсказать коллегам, что предлагаемый продукт не вполне оптимален для конкретного производственного процесса и его проект требует доработки в таком-то аспекте.
В ходе решения задач, связанных с концепцией ПО, функции программиста также предполагают высокий уровень его языковых знаний. В частности, специалист должен уметь корректным образом подбирать оптимальный язык с точки зрения совместимости с проектом. Например, отмеченный нами выше Objective-C - основной при разработке мобильных приложений для iOS, но что касается решений для Android, то для их создания один из самых оптимальных инструментов - Java.
Тот факт, что всегда найдется язык, который подходит для конкретной платформы лучше других, - один из основных постулатов профессии, это то, что должен знать начинающий программист перед началом карьеры. Поэтому хороший специалист данного профиля - однозначно «полиглот» в аспекте владения компьютерными языками, и у него всегда есть возможность выбора оптимального «диалекта» для написания ПО.
При решении задач «концептуального» направления деятельности программист также должен иметь достаточные познания в области рынка «железа»: ПО, которое он будет создавать, скорее всего, потребует адаптации к тому или иному типу компьютеров или гаджетов. Специалист должен будет обеспечить более качественное, чем в конкурентных решениях, выполнение функций создаваемого им «софта» в соотнесении с конкретным типом оборудования.
Все компоненты важны
Любой вид ПО состоит из двух базовых компонентов: кода и интерфейса. Первый элемент - это написанные на специальном языке программирования математические и логические алгоритмы, обеспечивающие функциональность продукта. Второй - то, каким образом возможности ПО будут задействоваться пользователем, каким образом он будет управлять функциями. Программа может быть сколько угодно совершенной с точки зрения кода, однако неудобный интерфейс сделает ее эффективное практическое применение трудно реализуемым.
Крайне важно при этом, чтобы элементы управления программой соответствовали пожеланиям целевой группы пользователей. Сложно разработать продукт, задействование возможностей которого было бы комфортным для всех. Обязательно найдется значительный процент людей, недовольных интерфейсом. Самое главное, таким образом, чтобы программист адаптировал решение для «своего потребителя». Важно, чтобы, прежде всего, был доволен именно он.
Пройти тесты
Компьютерная программа может предполагать широкий функционал и характеризоваться удобством интерфейса, но если ее работа будет сопровождаться постоянными сбоями и ошибками, то соответствующие преимущества не будут иметь никакого значения. Поэтому разработчик ПО должен обладать навыками, которые позволят осуществлять отладку и необходимое тестирование решений.
Существует большое количество видов ПО для проверки корректности программ. В числе популярных - Device Anywhere, Jira, Android Debug Bridge, iPhone Configuration Utility. Программист должен уметь пользоваться ими, не считая, разумеется, знаний в области языков, применяемых при создании ПО для платформ, в которых проводится тестирование.
Отметим, что в современных компаниях программисты, как правило, работают в команде. Таким образом, перечисленные компетенции чаще всего распределяются по отдельным специалистам. Например, выявление сбоев и неполадок в ПО может проводить человек на должности тестировщика. Разработку концепций, совершенствование интерфейса также часто осуществляют отдельные специалисты. Но нередко бывает, что все отмеченные задачи решает один и тот же человек. Данный сценарий чаще всего встречается в небольших компаниях или стартапах.
Указанные специализации некоторые IT-эксперты предпочитают ранжировать по уровню квалификации. Так, тестировщики иногда в принципе не рассматриваются как программисты в силу того, что нечасто работают с «кодом». Однако умение проверять соответствующим образом ПО на ошибки - это, так или иначе, важная компетенция разработчика. Даже если он не сумеет отдать программу на тестирование кому-то другому, то должен будет провести необходимую работу сам.
То же можно сказать об интерфейсе программ. Специалист, имеющий навыки дизайнера, скорее всего, лучше справится с задачей по оптимизации функций управления ПО, чем «универсальный» программист. Но если человек работает в стартапе и у него нет возможности запросить помощь эксперта узкого профиля, то все придется делать самому.
Какие языки программирования должен знать программист?
Выше мы отметили, что ключевая компетенция программиста - это знание специализированных языков, которые используются при создании ПО, и перечислили те, что активно применяются на современном IT-рынке. К каким сферам бизнеса и IT-разработки наилучшим образом адаптированы те или иные языки? Как программисту определиться с тем, какой именно изучать?
Итак, в числе самых востребованных сегодня языков: C, C++, C#, Java, Javascript, Ruby, PHP, Python, Objective-C, SQL. Чем обусловлено то, что современный программист должен их знать?
Касательно языка C нужно отметить, что он входит в число самых универсальных и мощных в аспекте возможностей. На нем получится создать практически любую программу. Данный язык - очень сложный для изучения, но это делает особенно почетным его знание. То же самое можно сказать о C++ и добавить, что он - еще более универсальный и востребованный.
В свою очередь, язык C# не слишком близок к C, однако он взял многое из C++, а также Java. Что касается его применения, он незаменим для программистов, работающих с корпоративными типами ПО для Windows.
Язык Java многие IT-специалисты называют самым универсальным. Он может быть задействован практически на любой платформе - Windows, Linux, Mac, в мобильных операционных системах, в веб-разработке. Язык Java относительно сложен в изучении, но по факту его освоения программист сумеет решать самый широкий спектр задач.
Javascript не имеет прямого отношения к Java, несмотря на схожесть названия. Используется он, главным образом, в сфере веб-разработки. С помощью Javascript можно осуществлять гибкую конфигурацию веб-страниц в аспекте внешнего вида, элементов управления, анимации и других функций. Поэтому для тех программистов, которые решили углубиться в создание сайтов, изучение Javascript - обязательно. Аналогично веб-разработка - основная область применения PHP. Он не сложен в изучении и очень функционален.
Что должен знать программист о языках Python и Ruby? Прежде всего, то, что несмотря на простоту изучения, они применяются в самых разных сферах. Например, Python активно задействуется разработчиками крупнейших онлайн-корпораций - Google, Facebook. Язык Ruby отлично подходит для небольших стартапов, но не только - например, опыт его успешного использования есть у таких крупных проектов, как Slideshare и Groupon.
Рынок мобильных приложений - один из самых динамичных и прибыльных сегодня. Если программист хочет освоиться на iOS-платформе, то ему следует изучить язык Objective-C - он, как мы уже отметили выше, специально создан для разработки соответствующего типа ПО. Если человеку ближе рынок устройств на Android, то тогда нужно изучать Java.
Язык SQL - в числе самых распространенных для работы с базами данных. Он относительно несложен для изучения, но его знание всегда пригодится специалисту, планирующему строить карьеру в большой корпорации.
Карьера программиста привлекает многих людей. Это связано не только с высокой зарплатой, но также и с возможностью принимать участие в реализации интереснейших проектов, которые могут быть значимы не только для отдельно взятой компании или стартапа, но также и для целой страны и мирового IT-рынка.
Изучим то, какими необходимыми знаниями и навыками должен обладать человек, планирующий стать программистом.
Что должен знать начинающий программист?
Распространена точка зрения, что разрабатывать конкурентоспособное ПО может только специалист с математическим или техническим образованием. Именно по этой причине в качестве экзаменов на IT-специальностях в вузах нужно сдавать предметы соответствующего профиля. Можно отметить, что математика - это не критерий состоятельности программиста, но необходимый его инструмент. Знания в рамках данной дисциплины не гарантируют, что человек сможет создавать высококлассное ПО, однако без них ему будет проблематично освоить даже самые элементарные языки разработки «софта».
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?
Навык программирования может пригодиться не только тем, кто хочет создавать программы или сайты профессионально. О том, как умение писать код может облегчить жизнь, рассказал Илья Щуров, доцент кафедры высшей математики ВШЭ и преподаватель Центра непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ. T&P публикуют конспект его лекции .
Илья Щуров
доцент кафедры высшей математики ВШЭ и преподаватель Центра непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ
Можно придумать множество классификаций, но в первую очередь я бы разделил программирование на две большие категории: программирование для кого-то, когда вы пишете программу, которой будут пользоваться люди, и программирование для себя. Профессиональное программирование - это в основном деятельность для других, и я бы не сказал, что она всегда приятна. Вне зависимости от того, заплатили вам за программу или вы пишете свободный софт, которым может пользоваться кто угодно, огромное количество людей предъявит претензии, что у них что-то не работает, и их всегда будет больше, чем тех, кто вас похвалит. А программирование для себя - занятие очень приятное, и сегодня мы обсудим именно его.
Опрос профессиональных программистов этого года показал, что 81% из них программируют в качестве хобби. Это означает, что программирование доставляет удовольствие, что это не просто работа, но и развлечение. Вы можете пользоваться готовыми программами, и в 95% случаев вы будете это делать, даже если вы профессиональный программист. Но в любой области есть задачи, которые никто до вас не решал, и умение программировать позволяет решать их гораздо эффективнее. Однажды я был в call-центре, и меня попросили объединить две таблицы. Человек, который поручил мне эту задачу, ожидал, что я начну по одной копировать ячейки из первой таблицы во вторую. Я перенес пару записей, мне надоело, и я написал короткий скрипт, который брал данные из одной таблицы и вместо меня заполнял гугл-форму, что не очень сложно. Мне это понравилось, но больше всего мне понравилось то, что коллеги смотрели на меня так, будто я владею какой-то магией.
Писать код интересно, но, с другой стороны, это испытание. Ты взаимодействуешь с компьютером, и очень часто это взаимодействие, особенно если ты осваиваешь новую технологию, новый язык, выглядит так. Ты пишешь код, считаешь, что написал его верно, а компьютер говорит, что у тебя ошибка синтаксиса. Действительно, забыл точку с запятой, исправил, запустил заново. А компьютер говорит: «Закрой скобку». Через несколько таких итераций программа начинает работать, и становится ясно, кто в доме хозяин. Дело в том, что и у навыка программирования, и у процесса обучения ему есть некоторые побочные (в том числе положительные) эффекты.
1. Экстремальный опыт руководства
Компьютеры по сравнению с людьми очень глупые, они все понимают буквально, и если вы научились управлять машиной, то, скорее всего, вы справитесь с руководством любыми людьми.
2. Новый подход к информации
Вы начинаете по-другому смотреть на обработку информации, организацию информационных потоков и управления. Например, собирая массивы данных, вы уже задумываетесь, чтобы они были пригодны для последующей автоматической обработки. Это очень важно, если у вас большая организация или проект со множеством информационных потоков, с которыми нужно работать эффективно. Если у вас есть опыт автоматизации, вы довольно быстро поймете, в каком виде нужно получать информацию, чтобы потом ее ловко обрабатывать.
3. Профессиональная коммуникация
Если вы научитесь программировать хотя бы чуть-чуть, вам будет гораздо проще общаться с программистами. Полезно хотя бы на базовом уровне понимать, как устроен мир IT, и коммуницировать в этой сфере без посредников. Люди учат языки, чтобы лучше понять другую культуру, а языки программирования - технологии.
4. Ответственность
Почему уметь программировать может быть опасным? Первая причина - «тыжпрограммист». Если вдруг кто-то узнает, что вы умеете программировать, на вас начинают сыпаться запросы: «Переустанови мне операционную систему, пожалуйста, ты ж программист», «Почини чайник, ты ж программист» и так далее. Это не самая страшная проблема, есть пострашнее. Например, в 2001 году на первом курсе, когда интернет еще был медленным, я решил, что нужно сделать какую-то штуку, чтобы быстрее обмениваться информацией с друзьями. Я подумал: есть почта, и она работает. Тогда я завел отдельный почтовый ящик для нашей тусовки и написал скрипт. Робот заходил в этот ящик, брал письма, которые туда пришли, и пересылал их всем, кто был подписан на эту штуку. Так сейчас работают гугл-группы. Если я хотел написать всем, я отправлял письмо на этот общий ящик; если кто-то хотел ответить, он отвечал на него же, письмо попадало ко всем, и можно было что-то обсуждать.
Но у кого-то переполнился ящик, а когда ящик переполняется, почтовый сервер в ответ на любое письмо направляет отлуп, который тоже является письмом. Оно тоже попало в общий ящик, мой скрипт разослал его по всем адресам, в том числе и по тому, который переполнился. Почтовый сервер сгенерировал новый отлуп и так далее. В результате в воскресенье утром меня разбудил звонок моего друга, который аккуратно сказал: «Возможно, там какая-то проблема, потому что у меня в почтовом ящике 6 тысяч писем, и их количество увеличивается». Ничего особенно страшного не произошло, но это была проблема. Тогда я понял, что код легко может выйти из-под контроля и натворить бед, поэтому надо действовать аккуратно.
Это история как в «Маленьком принце»: вы в ответе за тех, кого приручили. Люди и процессы зависят от кода, который вы написали. То есть, как только вы делаете что-то полезное для других, цена ошибки возрастает.
Как научиться?
На эту тему есть две противоположные точки зрения. Первая: учиться программированию очень просто, основные команды можно освоить за три дня. Но тут высока вероятность, что, когда человек столкнется с трудностями, он решит, что его обманули и программирование - это не его. Программировать не просто, трудности возникают. Одна из причин этого состоит в том, что, когда вы программируете, вы каждый раз осваиваете новые технологии, а это всегда мучение.
Противоположное мнение заключается в том, что если вы не программируете со школьных лет, то нечего и начинать. Это тоже неправда. Программирование требует усилий, но вход в эту область открыт, даже если вы никогда им не занимались.
Вполне вероятно, что задача, с которой вы столкнулись, уже решена и это решение где-то лежит. Иногда разобраться с тем, как оно работает, сложнее, чем написать заново. Это стандартная программистская проблема, но для этого у нас есть Stack Overflow, одно из главных изобретений человечества в сфере программирования. Это сайт, где разработчики делятся опытом и отвечают на вопросы друг друга. У каждого участника свой уровень репутации, все очень удачно спроектировано, поэтому на простые вопросы можно получить ответ в течение десяти секунд. Это очень помогает. В современном мире вы не просто пишете программу - вы одновременно используете огромное количество программ и инструментов, уже созданных другими людьми.
Хороший способ научиться программировать - поставить перед собой задачу, которой вам было бы интересно заниматься, и потом попытаться ее решить. Конечно, есть множество онлайн-курсов - почитайте отзывы, чтобы выбрать подходящий. Первый язык программирования - это сложно, потому что нужно перестраивать то, как вы взаимодействуете с компьютерами и анализируете процессы. Универсальных ответов нет, все очень индивидуально. Кому-то достаточно почитать документацию, посмотреть примеры кода, и все понятно. В другой ситуации хорошо иметь наставника, который ответил бы на базовые вопросы. Вот несколько советов, которые кажутся мне важными.
1. Самый лучший способ что-то понять - найти работающий кусок кода, начать его модифицировать и изучать, что получится. Это нужно сделать после того, как вы разобрались с базовым синтаксисом. Подгоняйте код под свои задачи или просто экспериментируйте.
2. Если вы только учитесь программированию, не нужно сразу пытаться писать много кода до тех пор, пока вы не сможете корректно объяснять, чего хотите. Это нужно для того, чтобы компьютер выполнял команды четко и маленькими шажками. Всякий раз ваши эксперименты должны заканчиваться не тем, что вы случайно наткнулись на правильное решение, а пониманием, почему и как это работает.
3. Не беспокойтесь по поводу математики. Желательно знать, что такое остаток от деления числа на другое число, но все зависит от задач, которые перед вами стоят. Конечно, если вы хотите хитро обрабатывать данные, то вам нужна математика в том объеме, который нужен для такой обработки.
4. Не бойтесь. Когда вы будете начинать программировать для себя, наверное, вы будете писать не тот код, который понравится профессиональным разработчикам. Они скажут, что так не пишут, что это избыточно, что такой код будет сложно поддерживать, и так далее. Наверное, они будут правы. Но если вы пишете для себя и если вы только начинаете, это нормально, что ваши первые попытки не являются текстами уровня Льва Толстого. Если вы напишете программу, которая будет работать и решать вашу задачу, то это хорошо.
Есть мнение, что на фоне развития искусственного интеллекта и машинного обучения программисты скоро будут не нужны: компьютеры сами научатся себя программировать. Но мне кажется, что это не так. До тех пор, пока есть задачи и пока нужно объяснять, как их решать, программирование будет существовать. Безусловно, программирование сильно эволюционирует, за последние 20 лет оно изменилось очень сильно. Но от того, что компьютеры стали умнее, разработчиков меньше не стало - наоборот, их стало гораздо больше. И мне кажется, что дальше будет происходить то же самое.
Загрузка...