Инструменты QA-инженера в 2023 году 🛠
Инженеров по тестированию называют QA-инженерами, где QA — это сокращение от quality assurance, что означает «контроль качества». Есть MQA и AQA, ручные тестировщики и специалисты по автоматизированному тестированию. О них мы рассказывали раньше в этой статье. А сегодня поговорим о том, какими технологиями и инструментами должен владеть тестирощик.
✅ Технологии:
JSON — JavaScript Object Notation. Это способ передать структурированные данные от одной программы к другой, используя при этом строку текста. В этой строке зашифрованы объекты, их свойства и значения. Тестировщики смотрят на обмен JSON-сообщениями между программами, чтобы понять, нет ли ошибок в передаче данных.
XML, XSD — это сокращения от eXtensible Markup Language и XML Schema Definition. Смысл этих технологий в том, чтобы выстроить внутри документа логическую структуру — чтобы было видно, что к чему относится и как всё связано между собой, в каком формате представлены данные.
SQL— Structured Query Language, язык структурированных запросов, он нужен для работы с базой данных.
✅ Автоматизация тестирования:
JUnit — фреймворк для автоматизации тестирования для Java. Считается базовым инструментом тестирования, потому что многие другие программы для тестов по логике очень напоминают работу с JUnit.
Jenkins — приложение, которое помогает автоматизировать разные этапы работы с кодом — например сборку и анализ. Если новый код прошёл все тесты и получил одобрение на всех этапах, Jenkins может автоматически добавить его в новую версию программы.
Selenium WebDriver — программа, которая позволяет имитировать действия пользователей в браузере. Нужна, чтобы автоматизировать тестирование графического интерфейса веб-приложений.
Selenide — фреймворк для тестирования веб-приложений на основе Selenium WebDriver. В нём уже есть готовые куски автотестов, из которых, как из конструктора, можно быстро собирать нужные тесты.
✅ Тестирование API и трафика:
REST Assured — Java-библиотека для тестирования REST API, а REST API — это способ общения сайтов и веб-приложений с сервером. REST Assured имитирует запросы приложений и смотрит, что ответит сервер.
apiDoc и Swagger — инструменты документации API. С их помощью тестировщики узнают, какие сообщения, какого содержания и в какие части приложения можно отправлять.
Postman — инструмент для тестирования API. Части приложения обмениваются сообщениями, а Postman позволяет тестировщику самому создавать эти сообщения, отправлять их в разные части приложения и проверять, что всё работает правильно.
Charles — приложение, которое позволяет просматривать трафик и подставлять в него тестовые значения. С ним можно изменить трафик, чтобы посмотреть, что будет делать приложение при некорректном ответе от сервера или, наоборот, какой ответ присылает сервер при некорректном запросе.
✅ Рабочие инструменты:
Git — система контроля версий. Помогает работать с кодом в команде и сохранять историю изменений.
IntelliJ IDEA — интегрированная среда разработки, в которой можно писать, компилировать и отлаживать код. Считается довольно сложной, но крутой — для неё есть плагины на все случаи жизни.
Android Studio — программа, которая позволяет имитировать работу мобильного устройства с разными параметрами и функциональностью.
✅ Прикладные инструменты:
Allure — инструмент, в котором можно формировать наглядные отчёты о тестировании. Работает так: вы собираете все автотесты, на которых нужно проверить программу, закидываете их в Allure, а на выходе получаете полный отчёт о том, как сработал каждый тест, что он делал и на каких этапах появились ошибки.
Maven — система сборки для Java. Помогает подготовить код к запуску, например скомпилировать и запустить тесты.
Есть у нас тестировщики 👋 Что активно используете в работе?
#подборка #карьера_в_IT
Инженеров по тестированию называют QA-инженерами, где QA — это сокращение от quality assurance, что означает «контроль качества». Есть MQA и AQA, ручные тестировщики и специалисты по автоматизированному тестированию. О них мы рассказывали раньше в этой статье. А сегодня поговорим о том, какими технологиями и инструментами должен владеть тестирощик.
✅ Технологии:
JSON — JavaScript Object Notation. Это способ передать структурированные данные от одной программы к другой, используя при этом строку текста. В этой строке зашифрованы объекты, их свойства и значения. Тестировщики смотрят на обмен JSON-сообщениями между программами, чтобы понять, нет ли ошибок в передаче данных.
XML, XSD — это сокращения от eXtensible Markup Language и XML Schema Definition. Смысл этих технологий в том, чтобы выстроить внутри документа логическую структуру — чтобы было видно, что к чему относится и как всё связано между собой, в каком формате представлены данные.
SQL— Structured Query Language, язык структурированных запросов, он нужен для работы с базой данных.
✅ Автоматизация тестирования:
JUnit — фреймворк для автоматизации тестирования для Java. Считается базовым инструментом тестирования, потому что многие другие программы для тестов по логике очень напоминают работу с JUnit.
Jenkins — приложение, которое помогает автоматизировать разные этапы работы с кодом — например сборку и анализ. Если новый код прошёл все тесты и получил одобрение на всех этапах, Jenkins может автоматически добавить его в новую версию программы.
Selenium WebDriver — программа, которая позволяет имитировать действия пользователей в браузере. Нужна, чтобы автоматизировать тестирование графического интерфейса веб-приложений.
Selenide — фреймворк для тестирования веб-приложений на основе Selenium WebDriver. В нём уже есть готовые куски автотестов, из которых, как из конструктора, можно быстро собирать нужные тесты.
✅ Тестирование API и трафика:
REST Assured — Java-библиотека для тестирования REST API, а REST API — это способ общения сайтов и веб-приложений с сервером. REST Assured имитирует запросы приложений и смотрит, что ответит сервер.
apiDoc и Swagger — инструменты документации API. С их помощью тестировщики узнают, какие сообщения, какого содержания и в какие части приложения можно отправлять.
Postman — инструмент для тестирования API. Части приложения обмениваются сообщениями, а Postman позволяет тестировщику самому создавать эти сообщения, отправлять их в разные части приложения и проверять, что всё работает правильно.
Charles — приложение, которое позволяет просматривать трафик и подставлять в него тестовые значения. С ним можно изменить трафик, чтобы посмотреть, что будет делать приложение при некорректном ответе от сервера или, наоборот, какой ответ присылает сервер при некорректном запросе.
✅ Рабочие инструменты:
Git — система контроля версий. Помогает работать с кодом в команде и сохранять историю изменений.
IntelliJ IDEA — интегрированная среда разработки, в которой можно писать, компилировать и отлаживать код. Считается довольно сложной, но крутой — для неё есть плагины на все случаи жизни.
Android Studio — программа, которая позволяет имитировать работу мобильного устройства с разными параметрами и функциональностью.
✅ Прикладные инструменты:
Allure — инструмент, в котором можно формировать наглядные отчёты о тестировании. Работает так: вы собираете все автотесты, на которых нужно проверить программу, закидываете их в Allure, а на выходе получаете полный отчёт о том, как сработал каждый тест, что он делал и на каких этапах появились ошибки.
Maven — система сборки для Java. Помогает подготовить код к запуску, например скомпилировать и запустить тесты.
Есть у нас тестировщики 👋 Что активно используете в работе?
#подборка #карьера_в_IT
Как презентовать себя на собеседовании 🤔
— Расскажите о себе?
Если вы не гуру собеседований, то этот вопрос приведет вас в замешательство и заставит чувствовать себя неуверенно.
О чем рассказать? Как рассказать? На что повлияет мой рассказ?
Без паники! Обо всем по порядку 👇🏻
1. Про что рассказывать:
— Образование
— Релевантный опыт
— Курсы
— Почему уходили с предыдущих мест работы
— Какую компанию/вакансию ищите сейчас
2. Как рассказывать:
— По порядку
— Честно
— Спокойно
— Уверенно
— Не теряя логику повествования
3. На что повлияет рассказ?
Чаще всего потенциальный работодатель желает понять кто вы, про что вы и какая от вас польза. Самая важная информация в рассказе — это релевантный опыт. Кроме этого собеседующий обратит внимание на ваше красноречие: получается ли у вас складывать слова в предложения и рассказывать историю?
Чтобы посмотреть на себя глазами рекрутера, используйте проверенный лайфхак.
⭐️ Нужно записать информацию о себе, выучить ее, затем рассказать так, как вы бы делали это на собеседовании. Снять это действо на камеру, и воочию увидеть и услышать свой монолог.
А как вы готовитесь к самопрезентации?
#лонгрид #карьера_в_IT
— Расскажите о себе?
Если вы не гуру собеседований, то этот вопрос приведет вас в замешательство и заставит чувствовать себя неуверенно.
О чем рассказать? Как рассказать? На что повлияет мой рассказ?
Без паники! Обо всем по порядку 👇🏻
1. Про что рассказывать:
— Образование
— Релевантный опыт
— Курсы
— Почему уходили с предыдущих мест работы
— Какую компанию/вакансию ищите сейчас
2. Как рассказывать:
— По порядку
— Честно
— Спокойно
— Уверенно
— Не теряя логику повествования
3. На что повлияет рассказ?
Чаще всего потенциальный работодатель желает понять кто вы, про что вы и какая от вас польза. Самая важная информация в рассказе — это релевантный опыт. Кроме этого собеседующий обратит внимание на ваше красноречие: получается ли у вас складывать слова в предложения и рассказывать историю?
Чтобы посмотреть на себя глазами рекрутера, используйте проверенный лайфхак.
⭐️ Нужно записать информацию о себе, выучить ее, затем рассказать так, как вы бы делали это на собеседовании. Снять это действо на камеру, и воочию увидеть и услышать свой монолог.
А как вы готовитесь к самопрезентации?
#лонгрид #карьера_в_IT
День с участницей основательницей!
Сегодня у нас необычный выпуск рубрики «День с участницей». Вы узнаете карьерную историю Даши Губановой — основательницы сообщества Girls do IT.
Она расскажет:
✔️ Про свой вход в IT без опыта и с гуманитарным образованием;
✔️ Про пользу стартапов для начала карьеры;
✔️ Про то, с чего началось Girls do IT.
Даша — это неиссякаемый источник энергии, удивительная девушка, способная и продукт запустить, и сообщество возглавить. Вот ее представление:
🙋♀️ «Привет! Я Даша — продакт-менеджер Future Crew (МТС) и соосновательница Girls do IT. На работе занимаюсь секретным проектом про умную приватность. В сообществе популяризирую IT и digital для девушек. В сферу меня привел интерес к технологиям и желание работать в классной компании. А войти в IT помогло знакомство с Китаем и умение вести проекты. Свою историю более подробно я рассказала в комментариях».
Если вы хотите прочитать другие истории, вступайте в наш чат и ищите посты по тегу #день_с_участницей.
Как вступить:
— Написать @ErgoProxyDi «Привет, хочу в чат»
— Ждать ответа =)
#карьера_в_IT #день_с_участницей
Сегодня у нас необычный выпуск рубрики «День с участницей». Вы узнаете карьерную историю Даши Губановой — основательницы сообщества Girls do IT.
Она расскажет:
✔️ Про свой вход в IT без опыта и с гуманитарным образованием;
✔️ Про пользу стартапов для начала карьеры;
✔️ Про то, с чего началось Girls do IT.
Даша — это неиссякаемый источник энергии, удивительная девушка, способная и продукт запустить, и сообщество возглавить. Вот ее представление:
🙋♀️ «Привет! Я Даша — продакт-менеджер Future Crew (МТС) и соосновательница Girls do IT. На работе занимаюсь секретным проектом про умную приватность. В сообществе популяризирую IT и digital для девушек. В сферу меня привел интерес к технологиям и желание работать в классной компании. А войти в IT помогло знакомство с Китаем и умение вести проекты. Свою историю более подробно я рассказала в комментариях».
Если вы хотите прочитать другие истории, вступайте в наш чат и ищите посты по тегу #день_с_участницей.
Как вступить:
— Написать @ErgoProxyDi «Привет, хочу в чат»
— Ждать ответа =)
#карьера_в_IT #день_с_участницей
Из стажера-программиста на iOS в ведущую разработчицу на Java🪜
Сегодня в рубрике «День с участницей» Фаина Шистерова со своей историей входа в профессию.
Фаина расскажет:
✔️ Как искала первую работу;
✔️ Как совмещала заочную учебу и работу разработчицей;
✔️ Как переходила из IOS-разработки в backend-разработку.
Вот ее представление:
🙋♀️ «Привет! Я Фаина – ведущая разработчица в «МТС Диджитал». На работе я пишу бекенд на java, изучаю новые библиотеки и ищу то, что закроет текущие потребности проекта. Поступила на программиста еще до того, как это стало мейнстримом, хотя в тот момент особо не задумывалась, кем хочу быть. Про учебу и работу подробнее рассказала в комментариях, буду ждать ваших вопросов!»
Если вы хотите прочитать другие истории участниц, вступайте в наш чат и ищите посты по тегу #день_с_участницей.
Как вступить:
— Написать @ErgoProxyDi «Привет, хочу в чат»
— Ждать ответа =)
#карьера_в_IT #день_с_участницей
Сегодня в рубрике «День с участницей» Фаина Шистерова со своей историей входа в профессию.
Фаина расскажет:
✔️ Как искала первую работу;
✔️ Как совмещала заочную учебу и работу разработчицей;
✔️ Как переходила из IOS-разработки в backend-разработку.
Вот ее представление:
🙋♀️ «Привет! Я Фаина – ведущая разработчица в «МТС Диджитал». На работе я пишу бекенд на java, изучаю новые библиотеки и ищу то, что закроет текущие потребности проекта. Поступила на программиста еще до того, как это стало мейнстримом, хотя в тот момент особо не задумывалась, кем хочу быть. Про учебу и работу подробнее рассказала в комментариях, буду ждать ваших вопросов!»
Если вы хотите прочитать другие истории участниц, вступайте в наш чат и ищите посты по тегу #день_с_участницей.
Как вступить:
— Написать @ErgoProxyDi «Привет, хочу в чат»
— Ждать ответа =)
#карьера_в_IT #день_с_участницей
5 страхов начинающих разработчиков и что с ними делать 😱
Страх №1: Потратить много времени, сил и денег на обучение, а потом не найти работу
👉 Что делать?
Изучить вопрос. Не прочитать статью о том, что IT-специалисты сейчас востребованы и будут востребованы в ближайшее время, а увидеть это своими глазами. Зайти на Hh, посмотреть сколько предложений будет там по вашей будущей профессии. Зайти на сайты известных компаний и посмотреть сколько туда нужно айтишников. Так вы увидите реальную картину.
Если страх не пропадет, то значит, вы думаете, что не сможете найти работу из-за собственных навыков. В себе сомневаться не нужно, нужно в себя верить. Эта вера поможет вам сделать первый шаг. А потом учитесь, учитесь ответственно и качественно, тогда этот страх отпадет сам собой.
Страх №2: Быть замененной ИИ
Вы боитесь, что искусственный интеллект в скором будущем сможет сделать вашу работу лучше, быстрее и дешевле, чем вы.
👉 Что делать?
Понять, что ИИ не может заменить вас, а может только дополнить ваш функционал. ИИ – это не враг, а друг, который может помочь вам в вашей работе, упростить вам жизнь, улучшить ваши результаты. ИИ – это не чудо, а инструмент, который требует вашего управления, контроля, анализа, оценки, корректировки, обучения.
Страх №3: Испортить реальный проект на новой работе
Вы боитесь, что не готовы к реальной работе, что обязательно сделаете что-то неправильно: уроните прод, вызовите сбой, случайно удалите базу данных.
👉 Что делать?
Успокоиться и вспомнить, что не ошибается только тот, кто ничего не делает. Да и более опытные коллеги вряд ли допустят, чтобы вы создали какую-то серьезную проблему. Если в чем-то сомневаетесь, идите за помощью к команде. Не стесняйтесь задавать неприличное количество вопросов, если вы впервые выполняете ответственную работу.
Страх №4: Быть рассекреченной: на самом деле я еще не разработчица, а работу вообще получила случайно
Страх новичка, который ничего не знает, а все вокруг кажутся квалифицированными и умными — самый распространённый страх при выходе на первую работу. Есть ощущение, что все сразу как будто заметят, что вы ничего не знаете, не умеете и гуглите каждый шаг.
👉 Что делать?
Повторять себе, что на самом деле это не так: про вас никто не думает плохо и не начнёт сразу топить, когда вы предложите не самое лучшее решение. Все понимают, что на новом месте нужно освоиться и разобраться. Если вы прошли отбор, то занимаете место по праву. Рассекречивать вас никто не будет, у ваших коллег полно других задач:)
Страх №5: Понять, что IT — это не ваше
Вы боитесь, что инвестируете свои деньги, время и силы в обучение, затем выйдете на первую работу и поймете, что это не ваша сфера.
👉 Что делать?
Можно посмотреть ролики на ютубе перед стартом обучения, как проходит типичный рабочий день фронтендера/бэкендера или другого разработчика перед началом обучения. Это вас немного отрезвит.
Но и при самом скурпулезном подходе к выбору профессии, можно ошибиться. Просто потому, что за время обучения меняется сам человек, его предпочтения, мотивация, жизненные обстоятельства. Уходить из той области, которая разонравилась и искать себя в новой — это нормально! Дело всей жизни вполне может быть и не одно.
Если у вас есть свои страхи или советы, то поделитесь ими в комментариях 👇🏻
#лонгрид #карьера_в_IT
Страх №1: Потратить много времени, сил и денег на обучение, а потом не найти работу
👉 Что делать?
Изучить вопрос. Не прочитать статью о том, что IT-специалисты сейчас востребованы и будут востребованы в ближайшее время, а увидеть это своими глазами. Зайти на Hh, посмотреть сколько предложений будет там по вашей будущей профессии. Зайти на сайты известных компаний и посмотреть сколько туда нужно айтишников. Так вы увидите реальную картину.
Если страх не пропадет, то значит, вы думаете, что не сможете найти работу из-за собственных навыков. В себе сомневаться не нужно, нужно в себя верить. Эта вера поможет вам сделать первый шаг. А потом учитесь, учитесь ответственно и качественно, тогда этот страх отпадет сам собой.
Страх №2: Быть замененной ИИ
Вы боитесь, что искусственный интеллект в скором будущем сможет сделать вашу работу лучше, быстрее и дешевле, чем вы.
👉 Что делать?
Понять, что ИИ не может заменить вас, а может только дополнить ваш функционал. ИИ – это не враг, а друг, который может помочь вам в вашей работе, упростить вам жизнь, улучшить ваши результаты. ИИ – это не чудо, а инструмент, который требует вашего управления, контроля, анализа, оценки, корректировки, обучения.
Страх №3: Испортить реальный проект на новой работе
Вы боитесь, что не готовы к реальной работе, что обязательно сделаете что-то неправильно: уроните прод, вызовите сбой, случайно удалите базу данных.
👉 Что делать?
Успокоиться и вспомнить, что не ошибается только тот, кто ничего не делает. Да и более опытные коллеги вряд ли допустят, чтобы вы создали какую-то серьезную проблему. Если в чем-то сомневаетесь, идите за помощью к команде. Не стесняйтесь задавать неприличное количество вопросов, если вы впервые выполняете ответственную работу.
Страх №4: Быть рассекреченной: на самом деле я еще не разработчица, а работу вообще получила случайно
Страх новичка, который ничего не знает, а все вокруг кажутся квалифицированными и умными — самый распространённый страх при выходе на первую работу. Есть ощущение, что все сразу как будто заметят, что вы ничего не знаете, не умеете и гуглите каждый шаг.
👉 Что делать?
Повторять себе, что на самом деле это не так: про вас никто не думает плохо и не начнёт сразу топить, когда вы предложите не самое лучшее решение. Все понимают, что на новом месте нужно освоиться и разобраться. Если вы прошли отбор, то занимаете место по праву. Рассекречивать вас никто не будет, у ваших коллег полно других задач:)
Страх №5: Понять, что IT — это не ваше
Вы боитесь, что инвестируете свои деньги, время и силы в обучение, затем выйдете на первую работу и поймете, что это не ваша сфера.
👉 Что делать?
Можно посмотреть ролики на ютубе перед стартом обучения, как проходит типичный рабочий день фронтендера/бэкендера или другого разработчика перед началом обучения. Это вас немного отрезвит.
Но и при самом скурпулезном подходе к выбору профессии, можно ошибиться. Просто потому, что за время обучения меняется сам человек, его предпочтения, мотивация, жизненные обстоятельства. Уходить из той области, которая разонравилась и искать себя в новой — это нормально! Дело всей жизни вполне может быть и не одно.
Если у вас есть свои страхи или советы, то поделитесь ими в комментариях 👇🏻
#лонгрид #карьера_в_IT
Как выбрать первый язык программирования?
В мире существует более 200 языков программирования, но только несколько десятков используются большинством разработчиков. Выбрать свой среди чужих вам поможет – востребованность языка, его сложность и область, в которой вы хотите работать.
1️⃣ Востребованность языка можно оценить с помощью специальных рейтингов:
TIOBE – рейтинг основан на проценте запросов в поисковиках конкретного языка от запросов по всем языкам и ежемесячно составляется на основе данных из Google, Baidu, Wikipedia, Amazon и Ebay (Яндекс не учитывается).
PYPL (Popularity of Programming Language index) — рейтинг GitHub оценивает по Google Trends, к каким языкам чаще всего ищут уроки;
Stack Overflow — сервис вопросов и ответов по теме программирования проводит масштабные исследования рынка и опросы разработчиков;
IEEE — Институт инженеров электротехники и электроники ежегодно публикует на своем сайте рейтинг языков программирования, основанный на 11 параметрах и восьми источниках, включающих соцсети и GitHub.
☝️ Если обобщить данные из всех рейтингов, то самым востребованным языком на январь 2024 года является Python. Также в топе находятся: Java, JavaScript, С, С++ и C#.
А если вы хотите оценить популярность языка среди работодателей в конкретном регионе, зайдите в любой сервис по поиску работы и вбейте в строку поиска название языка.
2️⃣ Теперь давайте разберемся со сложностью. Это довольно субъективный вопрос, но общие рекомендации такие:
> Для изучения с нуля лучше всего подходят Python и JavaScript.
> PHP, Swift и Kotlin — немного сложнее.
> Java и C# — еще сложнее.
> C++ – самый сложный.
3️⃣ И, наконец, самое главное – краткий список наиболее широко используемых языков в тех или иных областях разработки:
> Веб-разработка – JavaScript, Java, HTML5, Ruby, TypeScript;
> Мобильная разработка – Kotlin, Swift, Objective-C, C#, C++, Java, JavaScript;
> Data Science – Python, R, SQL, Scala, Julia, MATLAB;
> Искусственный интеллект и машинное обучение – Python, R, Java, Lisp, Prolog, JavaScript;
> Облачные вычисления – Java, Python, JavaScript, Golang, .Net Core;
> Кибербезопасность – Perl, C++, SQL, Ruby, Rust, Assembly.
> Разработка игр – Java, C++, Python
В будущем мир программирования будет сосредоточен вокруг искусственного интеллекта и машинного обучения. Пока все складывается так: Python (движущая сила ИИ), JavaScript (доминирует в веб-браузерах), Java (широко распространен в корпоративной среде), Kotlin (часто используется в приложениях), C++ (системное программирование и разработка игр) и вместе они будут играть ключевую роль в формировании цифрового мира. Но не за горами появление новых языков программирования, более удобных и универсальных.
А какой язык программирования изучаете вы? Почему выбрали его в качестве первого? Поделитесь своей историей в комментариях)
#лонгрид #карьера_в_IT
В мире существует более 200 языков программирования, но только несколько десятков используются большинством разработчиков. Выбрать свой среди чужих вам поможет – востребованность языка, его сложность и область, в которой вы хотите работать.
1️⃣ Востребованность языка можно оценить с помощью специальных рейтингов:
TIOBE – рейтинг основан на проценте запросов в поисковиках конкретного языка от запросов по всем языкам и ежемесячно составляется на основе данных из Google, Baidu, Wikipedia, Amazon и Ebay (Яндекс не учитывается).
PYPL (Popularity of Programming Language index) — рейтинг GitHub оценивает по Google Trends, к каким языкам чаще всего ищут уроки;
Stack Overflow — сервис вопросов и ответов по теме программирования проводит масштабные исследования рынка и опросы разработчиков;
IEEE — Институт инженеров электротехники и электроники ежегодно публикует на своем сайте рейтинг языков программирования, основанный на 11 параметрах и восьми источниках, включающих соцсети и GitHub.
☝️ Если обобщить данные из всех рейтингов, то самым востребованным языком на январь 2024 года является Python. Также в топе находятся: Java, JavaScript, С, С++ и C#.
А если вы хотите оценить популярность языка среди работодателей в конкретном регионе, зайдите в любой сервис по поиску работы и вбейте в строку поиска название языка.
2️⃣ Теперь давайте разберемся со сложностью. Это довольно субъективный вопрос, но общие рекомендации такие:
> Для изучения с нуля лучше всего подходят Python и JavaScript.
> PHP, Swift и Kotlin — немного сложнее.
> Java и C# — еще сложнее.
> C++ – самый сложный.
3️⃣ И, наконец, самое главное – краткий список наиболее широко используемых языков в тех или иных областях разработки:
> Веб-разработка – JavaScript, Java, HTML5, Ruby, TypeScript;
> Мобильная разработка – Kotlin, Swift, Objective-C, C#, C++, Java, JavaScript;
> Data Science – Python, R, SQL, Scala, Julia, MATLAB;
> Искусственный интеллект и машинное обучение – Python, R, Java, Lisp, Prolog, JavaScript;
> Облачные вычисления – Java, Python, JavaScript, Golang, .Net Core;
> Кибербезопасность – Perl, C++, SQL, Ruby, Rust, Assembly.
> Разработка игр – Java, C++, Python
В будущем мир программирования будет сосредоточен вокруг искусственного интеллекта и машинного обучения. Пока все складывается так: Python (движущая сила ИИ), JavaScript (доминирует в веб-браузерах), Java (широко распространен в корпоративной среде), Kotlin (часто используется в приложениях), C++ (системное программирование и разработка игр) и вместе они будут играть ключевую роль в формировании цифрового мира. Но не за горами появление новых языков программирования, более удобных и универсальных.
А какой язык программирования изучаете вы? Почему выбрали его в качестве первого? Поделитесь своей историей в комментариях)
#лонгрид #карьера_в_IT
Топ-5 технических профессий в области искусственного интеллекта 🤖
Если вы сейчас в поиске новой профессии, советуем вам присмотреться к этим вариантам 👇
🔵 Cпециалист по машинному обучению / Machine Learning Engineer
Искусственный интеллект уже стал частью нашей повседневной жизни. Специалист, который постоянно дорабатывает эту технологию, чтобы она приносила максимальную пользу, называется ML-инженер.
Однако путь в профессию довольно сложный.
Cпециалисту необходимы математические знания (теория вероятностей, статистика, линейная алгебра) и умение моделировать данные. Важно знать Python и R, SQL или NoSQL, фреймворки PyTorch, Apache Spark, TensorFlow. Может потребоваться умение работать с библиотеками Keras, scikit-learn, Pandas, NumPy.
🔵 Специалист по глубокому обучению / Deep Learning Engineer
Глубокое обучение (Deep Learning, или DL) – раздел машинного обучения, занимающийся созданием сложных многослойных нейросетей. Deep Learning Engineer – специалист, который создает и развивает алгоритмы глубокого обучения. Он уделяет внимание архитектуре системы, работает на более высоком уровне, чем инженер по машинному обучению. Также он преобразует прототипы в рабочий код, настраивает облачную инфраструктуру и развертывает производственные модели.
Необходимо знание распространенных архитектур нейросетей: генеративно-состязательные сети (GAN), автокодеры, глубокие сети доверия (DBN), рекуррентные нейросети, сверточные нейронные сети (CNN), сети долгой краткосрочной памяти (LSTM). В остальном требования похожи на те, которые предъявляются к ML-инженерам.
🔵 Специалист по анализу данных / Data Scientist
Это специалист, работающий на стыке программирования, статистики и машинного обучения. Главная его задача – создание прикладных решений для бизнеса. Например, это могут быть умные ленты социальных сетей и стриминговых сервисов, инструменты для комплексного маркетингового анализа и стратегического планирования. Специалист по анализу данных работает с огромным объемом информации и разрабатывает пути ее применения.
Подробнее о профессии в нашем материале – Data Scientist. Кто такой и как им стать?
🔵 Инженер по обработке естественного языка / NLP Engineer
NLP (Natural Language Processing) – обработка естественного языка любого народа земли. Это направление IT – новая ветвь Data Science и машинного обучения. NLP Engineer работает с огромным массивом данных, обучая нейросеть понимать человеческий язык. Он проводит семантический анализ, находит закономерности, занимается тематическим моделированием с целью решить задачи бизнеса. Это очень узкая ниша с дефицитом квалифицированных специалистов.
Для работы необходимы глубокие знания в статистике, математике, теории вероятностей, владение навыками языкового анализа на уровне графем, морфологии, синтаксиса. Из языков программирования понадобятся языки SQL или NoSQL, Python, библиотеки pandas, nltk, numpy, fasttext, scipy, scikit-learn, фреймворки Tensorflow, Keras, PyTorch. Важно иметь опыт в области обучения моделей по типам Visual Question Answering, Sentiment Analysis, Chatbots & Virtual Assistants, Machine Translation.
🔵 Инженер по компьютерному зрению / Computer Vision Engineer
Cпециалист, который обучает машину извлекать информацию из визуальных данных. Написанные им алгоритмы могут распознавать объекты и явления на изображениях и видеозаписях. Такие технологии используются в системах безопасности и идентификации, в логистике, в беспилотном транспорте и т. д. Это узкая ниша, поэтому на рынке дефицит специалистов по компьютерному зрению.
Инженер должен знать Python, владеть объектно-ориентированным программированием, библиотеками TensorFlow, OpenCV, SciPy, PyTorch, Keras и алгоритммом для компьютерного зрения YOLO. Пригодятся знания линейной алгебры, статистики, теории вероятностей, преобразования Фурье, дифференциального и интегрального исчисления.
Если вы хотите увидеть топ гуманитарных профессий в сфере ИИ, ставьте 🔥
#подборка #карьера_в_IT
Если вы сейчас в поиске новой профессии, советуем вам присмотреться к этим вариантам 👇
🔵 Cпециалист по машинному обучению / Machine Learning Engineer
Искусственный интеллект уже стал частью нашей повседневной жизни. Специалист, который постоянно дорабатывает эту технологию, чтобы она приносила максимальную пользу, называется ML-инженер.
Однако путь в профессию довольно сложный.
Cпециалисту необходимы математические знания (теория вероятностей, статистика, линейная алгебра) и умение моделировать данные. Важно знать Python и R, SQL или NoSQL, фреймворки PyTorch, Apache Spark, TensorFlow. Может потребоваться умение работать с библиотеками Keras, scikit-learn, Pandas, NumPy.
🔵 Специалист по глубокому обучению / Deep Learning Engineer
Глубокое обучение (Deep Learning, или DL) – раздел машинного обучения, занимающийся созданием сложных многослойных нейросетей. Deep Learning Engineer – специалист, который создает и развивает алгоритмы глубокого обучения. Он уделяет внимание архитектуре системы, работает на более высоком уровне, чем инженер по машинному обучению. Также он преобразует прототипы в рабочий код, настраивает облачную инфраструктуру и развертывает производственные модели.
Необходимо знание распространенных архитектур нейросетей: генеративно-состязательные сети (GAN), автокодеры, глубокие сети доверия (DBN), рекуррентные нейросети, сверточные нейронные сети (CNN), сети долгой краткосрочной памяти (LSTM). В остальном требования похожи на те, которые предъявляются к ML-инженерам.
🔵 Специалист по анализу данных / Data Scientist
Это специалист, работающий на стыке программирования, статистики и машинного обучения. Главная его задача – создание прикладных решений для бизнеса. Например, это могут быть умные ленты социальных сетей и стриминговых сервисов, инструменты для комплексного маркетингового анализа и стратегического планирования. Специалист по анализу данных работает с огромным объемом информации и разрабатывает пути ее применения.
Подробнее о профессии в нашем материале – Data Scientist. Кто такой и как им стать?
🔵 Инженер по обработке естественного языка / NLP Engineer
NLP (Natural Language Processing) – обработка естественного языка любого народа земли. Это направление IT – новая ветвь Data Science и машинного обучения. NLP Engineer работает с огромным массивом данных, обучая нейросеть понимать человеческий язык. Он проводит семантический анализ, находит закономерности, занимается тематическим моделированием с целью решить задачи бизнеса. Это очень узкая ниша с дефицитом квалифицированных специалистов.
Для работы необходимы глубокие знания в статистике, математике, теории вероятностей, владение навыками языкового анализа на уровне графем, морфологии, синтаксиса. Из языков программирования понадобятся языки SQL или NoSQL, Python, библиотеки pandas, nltk, numpy, fasttext, scipy, scikit-learn, фреймворки Tensorflow, Keras, PyTorch. Важно иметь опыт в области обучения моделей по типам Visual Question Answering, Sentiment Analysis, Chatbots & Virtual Assistants, Machine Translation.
🔵 Инженер по компьютерному зрению / Computer Vision Engineer
Cпециалист, который обучает машину извлекать информацию из визуальных данных. Написанные им алгоритмы могут распознавать объекты и явления на изображениях и видеозаписях. Такие технологии используются в системах безопасности и идентификации, в логистике, в беспилотном транспорте и т. д. Это узкая ниша, поэтому на рынке дефицит специалистов по компьютерному зрению.
Инженер должен знать Python, владеть объектно-ориентированным программированием, библиотеками TensorFlow, OpenCV, SciPy, PyTorch, Keras и алгоритммом для компьютерного зрения YOLO. Пригодятся знания линейной алгебры, статистики, теории вероятностей, преобразования Фурье, дифференциального и интегрального исчисления.
Если вы хотите увидеть топ гуманитарных профессий в сфере ИИ, ставьте 🔥
#подборка #карьера_в_IT
Telegraph
Data Scientist
Что такое Data Science? Data Science — это применение научных методов при работе с большими данными, чтобы найти нужное решение. Большие данные — это огромные объёмы неструктурированной информации: например, метеоданные за какой-то период, статистика запросов…