Что нужно знать программисту? Кроме программирования
От хорошего программиста требуется не только доскональное знание языков, но также есть знания из смежных наук, которые необходимо знать. Мы расскажем вам про них.
Теория графов
Если ваша цель — заниматься написанием алгоритмов поиска, обязательно нужно иметь исчерпывающее представление о дискретной математике. Среди всей этой ветви математики важнее всего знать теорию графов. Подавляющее большинство алгоритмов для сортировки и поиска материала основываются на деревьях.
Математическая логика
В написании кода математическая логика является неотъемлемой частью. Всё начинается с банальных if и else , а доходит до самых сложных SQL-запросов, где приходится оперировать массой переменных.
Ещё очень часто пригождается булева алгебра. Рекомендуем вникнуть в правила перерасчёта логических выражений. Это улучшит ваше понимание принципов работы с условиями и алгоритмами.
Теория вероятностей и математическая статистика
Все отчёты, большинство средств тестирования, выборки, работы с массивами данных и другие рабочие процессы непосредственно соприкасаются с математической статистикой. Теория вероятностей используется в тех же сферах и имеет не меньшую важность, но дополнительно часто встречается и в других областях, вроде создания игровой логики.
Обе дисциплины сильно помогут программисту в следующих сферах:
- Техническое зрение;
- Работы с биржевыми сайтами и торговыми площадками;
- Майнинг;
- Искусственный интеллект и большинство его нейросетей;
- Создание алгоритмов шифрования и проверка крипто-устойчивости;
- Системы, работающие на основании анализа рисков и вероятностей;
- Ручное распределение вычислительных мощностей;
- Анализ затрат мощности и эффективности использования системных ресурсов.
Базы данных
Большая часть всех программистов постоянно взаимодействуют с базами данных: отправляют, изымают, редактируют и обрабатывают информацию. БД применяются как в веб-программировании, так и системном кодинге. Наша подборка лучше поможет понять теорию распределения данных, принципы организации БД и язык SQL-запросов.
Теория алгоритмов
Это направление в математике крайне полезно в разработке различных алгоритмов для приложений, а также учит определять насколько сложен тот или иной алгоритм. На основании этих знаний, легче принимать решение о целесообразности использования конкретного алгоритма.
Моделирование
Подразумевается перенос существующих в реальном мире вещей или процессов в виртуальный мир. После изучения математического моделирования разработчик без образования более быстро и углублённо начинает понимать ООП.
Защита компьютерной информации
У рядовых разработчиков под защитой данных часто подразумевается простая цифровая гигиена. Сейчас стоит задуматься об основных принципах безопасности информации.
Важно иметь представление о том, как писать код, устойчивый к взлому.
Чтобы создать единое представление о цифровой безопасности в России уже ввели специальный ГОСТ. В нём есть определения основных систем защиты данных и принципов их использования.
Микропроцессорные системы
Если планируете часто работать с электроникой и создавать для неё программы или хотя бы имеете интерес к этому, стоит заняться изучением базисных основ микропроцессорных архитектур. Эти сведения улучшат ваше понимание микроконтроллеров и микропроцессоров, а также устройств, построенных на их основе.
Операционные системы
Для использования операционных систем много ума не нужно, а вот разобраться в их внутренних процессах уже сможет не каждый. Это невероятно полезная дисциплина для любого программиста, она обязательно сослужит добрую службу. Многим будет довольно интересно узнать о принципах построения системы и программирования под неё.
Больше интересных новостей
10 перспективных IT-профессий ближайших лет
5 soft skills, которые необходимы каждому Senior-разработчику
Чем VPS отличается от VDS? Как их использовать?
4 худших ошибки в карьере программиста
что нужно знать программисту кроме языка программирования
В современном мире программирование является одной из самых востребованных профессий. Однако, чтобы стать успешным программистом, необходимо обладать не только навыками владения языком программирования, но и другими знаниями и умениями. В этой статье мы рассмотрим несколько ключевых аспектов, которые важно учитывать для достижения успеха в сфере программирования.
Одним из важных аспектов, который необходимо учитывать при разработке программного обеспечения, является тип используемых накопителей. Наши виртуальные сервера (VPS/VDS), работающие как на Windows, так и на Linux, предоставляют доступ к накопителям SSD eMLC. Такие накопители обеспечивают высокую производительность и надежность, что гарантирует бесперебойную работу сервера.
Еще одним важным аспектом, который необходимо учитывать, является защита от DDoS-атак. Серверы VPS/VDS, поддерживающие Windows и Linux, предоставляют встроенную защиту от таких атак, обеспечивая непрерывную работу. Безопасность является одним из ключевых аспектов программирования, и умение обеспечить защиту от внешних угроз является неотъемлемой частью работы программиста.
Зачастую программисты забывают о роли инфраструктуры в обеспечении надежности работы сервера. Центры обработки данных (ЦОД) играют важную роль в обеспечении стабильной работы сервера. Наши VPS/VDS серверы, поддерживающие Windows и Linux, размещаются в ЦОД уровня TIER III, что гарантирует надежность и доступность сервера на уровне 99,982%.
Еще одним важным аспектом, который необходимо учитывать, является скорость интернет-соединения. Быстрая загрузка веб-страниц и высокая производительность являются неотъемлемой частью успешной работы проекта. Наши VPS/VDS серверы, поддерживающие как Windows, так и Linux, предоставляют доступ к интернету со скоростью до 1000 Мбит/с, обеспечивая быструю загрузку и высокую производительность проекта.
В итоге, чтобы стать успешным программистом, важно не только владеть языком программирования, но и иметь представление о таких аспектах, как тип накопителей, защита от DDoS-атак, надежность инфраструктуры и скорость интернет-соединения. Умение учитывать эти факторы поможет достичь высокой производительности и надежности работы программного обеспечения.
Итак, программисты должны быть готовы к более широкому кругу задач, которые выходят за рамки простого написания кода. Успешный программист должен уметь выбирать правильные технологии и инструменты, обеспечивать безопасность и надежность системы, а также учитывать инфраструктурные особенности. Все эти знания помогут создать высококачественное и стабильное программное обеспечение, которое приносит реальную пользу пользователям.
Языка программирования недостаточно: что еще учить разработчику, чтобы получить оффер
«Вот сейчас выучу Python/Java/JavaScript/выбрать нужное и стану программистом!». Но действительно ли этого достаточно, чтобы получить первую работу?
Детям из Мариуполя нужно 120 ноутбуков для обучения — подари старое «железо», пусть оно работает на будущее Украины
Highload проанализировал требования к IT-вакансиям на DOU и Djinni, и вот что нужно знать и уметь новичку вдобавок к языку программирования.
Английский
Возможно, это требование уже набило вам оскомину, но факт остается фактом: в украинском IT практически нет вакансий, где достаточно только русского/украинского языка. Даже сами вакансии чаще всего публикуют in english.
Чаще всего компании требуют от разработчиков уровень Intermediate (B1). Если постараться, можно найти вакансии с требованием к английскому Pre-Intermediate (A2).
Скриншот актуальной (на 14.02.2021) вакансии для новичка в JavaScript, где достаточно Pre-Intermediate / DOU
Хорошие новости в том, что мы в Highload регулярно публикуем полезные советы про то, как учить английский:
Курс Computer Vision.
Комплексний курс, що навчить застосовувати класичні методи machine learning та deep learning для розв’язання завдань комп’ютерного зору: від балансу кольору на зображенні — до тренування згорткових нейронних мереж для розпізнавання об’єктів у відео.
Общее понимание IT-сферы
Вам нужно знать не только, как писать код, но и как в целом разрабатывается продукт: от общения с заказчиком до релиза. В вакансии это требование может быть выражено одним словом: SDLC или ЖЦПО — жизненный цикл программного обеспечения.
От того, по какой модели SDLC работают в компании, зависит, как и в какой последовательности будут ставиться задачи и как будет проверяться их исполнение.
Это не значит, что теперь нужно идти и зубрить теорию. Скорее, вам поможет общение с товарищами, которые уже работают в IT, или чтение статей о том, как работают компании. Поинтересуйтесь, чем занимаются другие специальности в индустрии: бизнес-аналитики, менеджеры и др. Это поможет вам понять, какое место в этой системе будете занимать вы.
Скриншот требования к вакансии. По-хорошему, ‘Scrum’ не должен быть для вас пустым звуком �� / DOU
IDE
Когда вы учитесь писать код, вы уже работаете в какой-то IDE. Но в вашей потенциальной команде может быть принято использовать другую среду разработки. Перейти на новую IDE обычно не проблема, но полезно знать, какие они бывают, и попробовать их в действии.
Скриншот требований к вакансии. Обязательно иметь опыт работы с Visual Studio 2019 / DOU
Git
Умение работать с Git-репозиториями — насколько непреложное требование, что его часто даже не включают в список. При этом Git часто появляется в графе «Технологии, которые используются на проекте».
В целом, погуглить, как запушить/закоммитить что-то в Git, можно и в первый рабочий день, но проще, когда уже знаешь, что делать. И спокойно используешь эту терминологию в речи ��
Курс Business English для проджект-менеджерів.
Курс на якому ви здолаєте всі бар’єри кроскультурної комунікації, навчитеся розв’язувати конфлікти, попереджати ризики та ефективно презентувати результати роботи іноземним стейкхолдерам.
Git в списке технологий в вакансии / Djinni
Операционные системы
В некоторых компаниях используют Linux. Так же, как и с Git, здесь не проблема нагуглить базовые консольные команды, но если разобраться заранее — не придется краснеть на собеседовании или бегать в панике, если вдруг используете одну из небезопасных команд, вроде принудительного удаления.
Скриншот вакансии Python-разработчика / DOU
Фреймворки и библиотеки
Фреймворки — это готовые «каркасы» для разработки. Они задают определенную структуру и ограничения, ускоряют и упрощают разработку. Например, популярный фреймворк для Python — это Django, а для JavaScript — Angular.
Библиотеки — это готовые инструменты для разработки. С их помощью можно решать мелкие задачи в коде. То есть не писать свою функцию, а использовать ту, что уже есть в библиотеке. Например, для анализа данных на Python часто используют библиотеку Pandas.
Computer Science или что должен знать программист?
Программисты бывают разные. Мобильные разработчики на Kotlin и Swift, веб-программисты, использующие PHP, Python, Ruby, хардкорные электронщики на Си и Assembler. Главным их отличием является сфера, в которой они работают и используемый язык. Однако не редки случаи, когда, например, веб-разработчики уходят в mobile, электронщики в gamedev и т.д. А конкретно язык программирования вообще можно переучить за пару месяцев. Пропорции условны, а границы размыты. Языки и технологии меняются, и если всё так подвижно и непостоянно, что же объединяет всех этих людей? А объединяет их умение программировать в целом, не зависимо от языка, платформы и технологии. и знание английского языка, пока не поздно учи английский (вставка из «Криминальное чтиво»)
Умение же программировать складывает из практического навыка написания программ и теоретической базы из различных областей Computer Science. Какие алгоритмы нужно знать программисту, нужно ли ему разбираться в компьютерах, системах счисления, делить в уме столбиком и что вообще должен знать программист в широком смысле этого слова. На эти вопросы вам сегодня постарается ответить Макс — один из автора YouTube-канала PyLounge. Поехали!
Скажем так, Computer Science — это наука, объединяющая в себе различные области знаний, которые будут полезны специалисту, работающему с компьютерами и вычислениями. В общем-то это знания, которые пригодятся программисту. Самые необходимые из них, те, которые встречаются на практике постоянно я сейчас максимально кратко и перечислю.
Алгоритмизация (в целом). Суть в том, что не нужно заучивать реализацию чужих алгоритмов, а стараться развивать своё алгоритмическое мышление, чтобы ты сам мог составлять алгоритмы. Декомпозировать задачу и выявлять нужную последовательность действий. Развить эти навыки можно решая задачи и разбирая готовые алгоритмы, а не заучивая их. Кстати у нас на канале есть ролик «Как решать задачи по программированию». Ознакомьтесь, если интересно.
Оценка сложности алгоритмов. Да, да. Это то самое большое О. Кроме него есть ещё Тета и Омега, но в принципе можно обойтись и просто О-большим. Действительно важно хотя бы примерно прикидывать временную сложность алгоритма. Нужно понимать какой участок кода тормозит всё твою программу, почему O(n^2) хуже, чем O(n*log(n)), как следует переделать код чтобы добиться этого O(n*log(n)) и почему вот так лучше вообще не делать.
Это поможет вам писать нормально работящий код, который не будет решать 5 секундную задачу 15 минут на разогнанном I9. Сейчас уже недостаточно просто уметь решать задачу. Нужно уметь её решать максимально эффективным образом.
Кодировки — UTF-8, Windows-1251, ASCII и т.д. Очень многие программисты мучаются с различными проблемами, связанными с кодировками. Поэтому ориентируясь в этом хотя бы на минимальном базовом уровне, вы знатно облегчите себе жизнь.
Парадигмы программирования. Что такое объектно-ориентированное, функциональное, логическое программирование. Чем они отличаются, их преимущества и недостатки. Это поможет тебе выбрать наиболее подходящий инструмент и подход для максимально эффективного решения твоей задачи. Потому что язык и технология это в первую очередь просто инструменты, которые надо уметь грамотно выбирать под советующую работу.
Техники и приемы программирование. Стоит ознакомиться с понятием рекурсии, мемоизации, динамического, линейного программирования и тому подобного. А также понимать, что, где и когда (вставка Что, Где, Когда) лучше применять. Это поможет сделать твой код гораздо эффективнее и качественнее.
Архитектура компьютера. Хотя бы примерно понимать, что такое память в компьютере, зачем нужна, какая быстрее и т.д. Почему копировать объект 1000 раз не самая лучшая идея, зачем нужно кешировать информацию и т.д. Также неплохо бы разобраться в особенности вычислений процессором, видеокартой. Как грамотно распоряжаться программными ресурсами. Да и вообще полезно знать, как и что там работает в этой коробке под столом.
Ориентироваться в структурах данных. Списки, деревья, очереди и т.д. Просто зачем нужна каждая структура, какие, когда эффективнее использовать. Вот необходимо на проекте решить какую-то задачу, а ты такой «О, чем-то это задача похоже на историю с графами». Есть зацепка, начинаешь гуглить графы, алгоритмы решения задач на графах, библиотеки для этого. Поверь, твоя жизнь станет сильно легче, если конфиг настроек для бота ты будешь хранить в словаре, а не в массиве. Опять-таки, тебе не нужно уметь с нуля собственными руками реализовывать этот словарь, хеш-таблицу (хотя можно, ничего неподъёмного там нет). Просто надо знать, что она существует и когда обычно её применяют.
Базы данных. Для backend’деров это отче наш. SQL, запросы, таблицы, связи один ко многим, 1 к 1, многие ко многим, миграции. Что такое реляционные базы, не реляционные. Где лучше какие применять и почему. Это тот раздел, без которого точно не обойтись.
Архитектура программного обеспечения. Ранее я упоминал, что недостаточно чтобы программа просто работала. Она должна работать эффективно. Эффективно не только в плане производительности. Важно уметь писать код качественно, чтобы его было легко сопровождать, расширять. Серьёзное программирование это сложный итеративный процесс, зачастую комодный. Поэтому качественно спроектированная программа сделает вашу жизнь и жизнь других разработчиков лучше. Тут приходится понимание построение архитектуры ПО и грамотное использование паттернов (шаблонов) проектирование (GoF, GRASP, Enterprise). Кроме того, не мешало бы овладеть общепринятыми практиками (SOLID, KISS, DRY и т.д.)
Устройство Сети. Весь мир потихоньку переезжает в онлайн. Поэтому было бы неплохо разбираться в том, как работает Интернет. Опять-таки на базовом уровне. Что такое протоколы, сокеты, DNS, IP-адреса, зачем оно всё нужно и как между собой взаимодействует.
Важная заметка. Математика, в частности логика, комбинаторика, дискретка тоже входит в Computer Science. Поэтому коротко. Математика — круто. Математика точно нужна, но не всем и не всегда. Вообще математика для программиста эта тема довольно обширная и холиварная, заслуживающая отдельного обстоятельного разговора. Поэтому сюда я её включать не стал. Однако держу в курсе.
Best practice. Наверное, Не совсем про Computer Science. Но мне кажется, необходимо ознакомиться как принято писать код именно на вашем языке/стеке. Программирование есть программирование. Но согласитесь, в каждом омуте водятся свои черти. Поэтому будьте добры играть по их правилам или не играть вовсе.
Под конец я очень хочу порекомендовать ознакомиться с книжкой Феррейра Фило «Теоретический минимум по Computer Science». Она коротенькая, но даёт отличное общее понимание всего того, что тебе пригодится (и не отправит начинающего в психушку, как, например, труды Кнута). В том числе в этой книге есть и совсем немного про тот самый матан. Настоятельно призываю ознакомиться. Опытных вряд ли заинтересует, а для новичков самое то.
Как ты понял не нужно идеально всё знать наизусть. Достаточно разбираться в базовых понятиях, принципах и понимать, что, когда применять. Если ты понимаешь, что тебе нужно, но недостаточно глубоко знаешь это, всегда можно заглянуть в Интернет или справочник, спросить у кого-то. Когда ты выберешь специализацию, то будешь уже разбираться отдельных веща непосредственно на деле, когда коснёшься этого, предметно. Например, если решишь программировать ядро Linux, будешь подтягивать знания ОС и т.д.
Базовое понимание — это твой скелет. На которой в последствии ты будешь наращивать мясо из тонкостей, деталей и специфики.
Если я упустил что-то важное из виду, то обязательно напиши об этом в комментариях.
В некотором смысле программирование похоже на рисование. Сначала у вас есть только чистый холст и материалы. Нужно использовать сочетание науки, искусства и ремесла, чтобы определить, что со всем этим делать. (с) Эндрю Хант (Andrew Hunt)
P.S. Есть также видеоверсия данной статьи. Кому интересно, welcome на YouTube.