#вашивопросы
Есть ли у айтишников своя среда, пригодня для новичков, малосмыслящих в IT?
Проводя аналогию, человек, интересующийся музыкой посещает выставки, ходит на концерты и узнаёт что-то новое от новых знакомых с которыми у него общий интерес. А у программистов такое имеется? Обходя стороной кружки в школе или факультеты университетов и прочьих учебных заведений; человек заинтересован в теме, но изолирован в вопросе социализации с людьми из данной области
Да, в области IT проводится куча интересных конференций, митапов, хакатонов и прочих мероприятий. На конференциях ребята из разных компаний рассказывают о кейсах, с которыми они столкнулись в процессе работы, о том, как преодолевали возникшие проблемы, и о том, что из этого получилось (или не получилось). В кулуарах можно обсудить волнующий ваш вопрос или просто послушать, как это делают другие. Там же можно установить полезные контакты - если ваши социальные навыки позволяют знакомиться с людьми (в IT много стеснительных и замкнутых интровертов).
На крупные самые популярные конференции вход стоит дорого, и его обычно оплачивает работодатель за своих сотрудников (если вы уже трудоустроены, можете поговорить с начальством по поводу вашего желания посетить ту или иную конференцию). Но помимо крупных конференций бывают более демократические и небольшие ивенты - например, митапы с бесплатным входом. Ищите события, связанные именно с вашей технологией - если вы питонист, то поищите митапы, посвященные Python-разработке, например, в Москве такие проходят несколько раз в год как минимум. Так же есть события, посвященные различным СУБД, языкам программирования, тестированию, технологиям DevOps, каким-то точечным технологиям и продуктам - очень много всего есть.
Также есть онлайн-события, есть, наконец, общемировое сообщество open source разработки - по сути вы можете подключиться к разработке любого опен-сорс проекта на гитхабе и стать частью этого сообщества.
В общем, гуглите.
Задать вопрос автору блога можно здесь: @hum_it_bot
Есть ли у айтишников своя среда, пригодня для новичков, малосмыслящих в IT?
Проводя аналогию, человек, интересующийся музыкой посещает выставки, ходит на концерты и узнаёт что-то новое от новых знакомых с которыми у него общий интерес. А у программистов такое имеется? Обходя стороной кружки в школе или факультеты университетов и прочьих учебных заведений; человек заинтересован в теме, но изолирован в вопросе социализации с людьми из данной области
Да, в области IT проводится куча интересных конференций, митапов, хакатонов и прочих мероприятий. На конференциях ребята из разных компаний рассказывают о кейсах, с которыми они столкнулись в процессе работы, о том, как преодолевали возникшие проблемы, и о том, что из этого получилось (или не получилось). В кулуарах можно обсудить волнующий ваш вопрос или просто послушать, как это делают другие. Там же можно установить полезные контакты - если ваши социальные навыки позволяют знакомиться с людьми (в IT много стеснительных и замкнутых интровертов).
На крупные самые популярные конференции вход стоит дорого, и его обычно оплачивает работодатель за своих сотрудников (если вы уже трудоустроены, можете поговорить с начальством по поводу вашего желания посетить ту или иную конференцию). Но помимо крупных конференций бывают более демократические и небольшие ивенты - например, митапы с бесплатным входом. Ищите события, связанные именно с вашей технологией - если вы питонист, то поищите митапы, посвященные Python-разработке, например, в Москве такие проходят несколько раз в год как минимум. Так же есть события, посвященные различным СУБД, языкам программирования, тестированию, технологиям DevOps, каким-то точечным технологиям и продуктам - очень много всего есть.
Также есть онлайн-события, есть, наконец, общемировое сообщество open source разработки - по сути вы можете подключиться к разработке любого опен-сорс проекта на гитхабе и стать частью этого сообщества.
В общем, гуглите.
Задать вопрос автору блога можно здесь: @hum_it_bot
Программирование для гуманитариев
#вашивопросы Есть ли у айтишников своя среда, пригодня для новичков, малосмыслящих в IT? Проводя аналогию, человек, интересующийся музыкой посещает выставки, ходит на концерты и узнаёт что-то новое от новых знакомых с которыми у него общий интерес. А у программистов…
Отдельно по части "подходящие для новичков" - любые конференции подходят и для новичков тоже.
Да, вы, вероятно, услышите много незнакомого и поначалу непонятного, если тема каких-то докладов для вас будет новой и непонятной - это нормально и не страшно, главное, что и полезное вы там тоже узнаете.
Да, вы, вероятно, услышите много незнакомого и поначалу непонятного, если тема каких-то докладов для вас будет новой и непонятной - это нормально и не страшно, главное, что и полезное вы там тоже узнаете.
#вашивопросы
Работаю руководителем отдела делопроизводства, занимаюсь внедрением электронного документооборота, автоматизацией бизнес-процессов (сбор и анализ требований, описание бизнес-процессов, составление ТЗ, контроль сроков разработки, общение с разработчиками, тестирование, подготовка требований к доработке, вывод в Prod). Мне 40+ года. Есть ли шанс перейти с таким опытом в Project manager. Чему стоит обучиться и на что расчитывать. Насколько такие специалисты нужны за рубежом?
Думаю да, у вас уже есть смежный опыт, фактически вы уже выполняете часть функций проджект-менеджера. Так же можно рассмотреть направление бизнес-аналитики (описание бизнес-процессов, ТЗ и анализ требований можно отнести как раз к обязанностям аналитика). А вот оценка нужных ресурсов, сроков, контроль над реализацией проекта и вывод его в прод - это уже как раз проджект-менеджер.
В целом вам больше всего поможет - устроиться именно на должность project-менеджера в любой компании (может, в вашей есть такие вакансии и вы можете поговорить с вашим руководством о вашем назначении?). Главное тут не обучение и какие-то теоретические основы, а именно практический опыт и портфолио из реализованных проектов за плечами.
Любые курсы и книги по управлению проектами в IT будут полезны, но это не первоочередное, они хорошо дополняют реальный опыт, а не заменяют его. Почитайте про разные направления Agile (и про принцип "водопада", как более классический метод менеджмента). Погуглите аббревиатуры ITIL/ITSM и поизучайте связанные материалы.
Что касается работы за рубежом - если речь прямо о зарубежных компаниях, тут ничего не скажу, так как не знаю. Но некоторые зарубежные проекты основаны на аутсорсе, и состоят из русскоязычных разработчиков - и туда, скорее всего, будет проще устроиться русскоязычному менеджеру - по сути вы как будто работаете с российской компанией, только юридическое лицо иностранное, и, возможно, верхушка менеджмента - иностранцы.
Задать вопрос автору блога можно здесь: @hum_it_bot
Работаю руководителем отдела делопроизводства, занимаюсь внедрением электронного документооборота, автоматизацией бизнес-процессов (сбор и анализ требований, описание бизнес-процессов, составление ТЗ, контроль сроков разработки, общение с разработчиками, тестирование, подготовка требований к доработке, вывод в Prod). Мне 40+ года. Есть ли шанс перейти с таким опытом в Project manager. Чему стоит обучиться и на что расчитывать. Насколько такие специалисты нужны за рубежом?
Думаю да, у вас уже есть смежный опыт, фактически вы уже выполняете часть функций проджект-менеджера. Так же можно рассмотреть направление бизнес-аналитики (описание бизнес-процессов, ТЗ и анализ требований можно отнести как раз к обязанностям аналитика). А вот оценка нужных ресурсов, сроков, контроль над реализацией проекта и вывод его в прод - это уже как раз проджект-менеджер.
В целом вам больше всего поможет - устроиться именно на должность project-менеджера в любой компании (может, в вашей есть такие вакансии и вы можете поговорить с вашим руководством о вашем назначении?). Главное тут не обучение и какие-то теоретические основы, а именно практический опыт и портфолио из реализованных проектов за плечами.
Любые курсы и книги по управлению проектами в IT будут полезны, но это не первоочередное, они хорошо дополняют реальный опыт, а не заменяют его. Почитайте про разные направления Agile (и про принцип "водопада", как более классический метод менеджмента). Погуглите аббревиатуры ITIL/ITSM и поизучайте связанные материалы.
Что касается работы за рубежом - если речь прямо о зарубежных компаниях, тут ничего не скажу, так как не знаю. Но некоторые зарубежные проекты основаны на аутсорсе, и состоят из русскоязычных разработчиков - и туда, скорее всего, будет проще устроиться русскоязычному менеджеру - по сути вы как будто работаете с российской компанией, только юридическое лицо иностранное, и, возможно, верхушка менеджмента - иностранцы.
Задать вопрос автору блога можно здесь: @hum_it_bot
#вашивопросы
Скажите пожалуйста, где брать курсы qa-инженера/тестировщика? Рассматриваю geekbrains, однако смущают негативные отзывы.
По отзывам судить о курсах достаточно сложно - очень хорошие отзывы могут писать не настоящие клиенты, а, к примеру, сами маркетологи из той же компании. Очень плохие отзывы могут писать конкуренты - другие онлайн-школы. В этом посте была мини-подборка курсов по тестированию в популярных онлайн-школах - посмотрите варианты еще и оттуда. Что именно выбрать - условные скиллфактори, нетологию, гикбрейнс или что-то еще из аналогов, я вам не подскажу - для меня они выглядят почти идентично - так что читайте описание внимательно, ищите различия, плюсы и минусы каждого курса. Так же можно позвонить менеджерам и подробнее расспросить про каждый курс.
Тут - тренажер для тестирования и ресурс, который посоветовали подписчики. Я не знаю, не было ли это скрытой рекламой со стороны подписчика, всякое бывает. Но ресурс посмотрите, может, правда поможет.
Дальше - можете смело искать и использовать любые учебные материалы, тренажеры и курсы в Интернете - в том числе дешевые и бесплатные варианты. Есть некий стереотип, что самые дорогие курсы - самые полезные. Это не всегда так. Поищите варианты на бесплатных и недорогих ресурсах - например, stepik (своего рода российская coursera). Можно начать и с чтения книг вместо курсов.
Главное сами знания, а не в каком месте их получать.
Задать вопрос автору блога можно здесь: @hum_it_bot
Скажите пожалуйста, где брать курсы qa-инженера/тестировщика? Рассматриваю geekbrains, однако смущают негативные отзывы.
По отзывам судить о курсах достаточно сложно - очень хорошие отзывы могут писать не настоящие клиенты, а, к примеру, сами маркетологи из той же компании. Очень плохие отзывы могут писать конкуренты - другие онлайн-школы. В этом посте была мини-подборка курсов по тестированию в популярных онлайн-школах - посмотрите варианты еще и оттуда. Что именно выбрать - условные скиллфактори, нетологию, гикбрейнс или что-то еще из аналогов, я вам не подскажу - для меня они выглядят почти идентично - так что читайте описание внимательно, ищите различия, плюсы и минусы каждого курса. Так же можно позвонить менеджерам и подробнее расспросить про каждый курс.
Тут - тренажер для тестирования и ресурс, который посоветовали подписчики. Я не знаю, не было ли это скрытой рекламой со стороны подписчика, всякое бывает. Но ресурс посмотрите, может, правда поможет.
Дальше - можете смело искать и использовать любые учебные материалы, тренажеры и курсы в Интернете - в том числе дешевые и бесплатные варианты. Есть некий стереотип, что самые дорогие курсы - самые полезные. Это не всегда так. Поищите варианты на бесплатных и недорогих ресурсах - например, stepik (своего рода российская coursera). Можно начать и с чтения книг вместо курсов.
Главное сами знания, а не в каком месте их получать.
Задать вопрос автору блога можно здесь: @hum_it_bot
Я писала ранее про марафон по вёрстке от HTML Academy, но не упомянула, что он подходит и для людей с нулевым опытом, а также для тех, кто пока только начинает интересоваться темой веб-разработки.
HTML Academy работают на рынке уже 10 лет, то есть начинали еще до бума онлайн-образования, который мы наблюдаем последние несколько лет. За это время они успели выработать и отточить свою методику обучения. Их программа подходит и для тех, кто пока на уровне "прочитал 1 статью по веб-разработке", и для тех, кто уже что-то умеет. Главное - упор ребята делают на правильной методике разработки, чтобы вы учились всё делать так, как принято на рынке.
Интенсив состоит из пошагового руководства, а для участия достаточно навыка владения мышкой и браузером. Основы HTML и CSS знать не обязательно - им вы обучитесь в процессе. Для отработки навыков в программу встроен специальный онлайн-тренажер. Регистрируйтесь по ссылке
HTML Academy работают на рынке уже 10 лет, то есть начинали еще до бума онлайн-образования, который мы наблюдаем последние несколько лет. За это время они успели выработать и отточить свою методику обучения. Их программа подходит и для тех, кто пока на уровне "прочитал 1 статью по веб-разработке", и для тех, кто уже что-то умеет. Главное - упор ребята делают на правильной методике разработки, чтобы вы учились всё делать так, как принято на рынке.
Интенсив состоит из пошагового руководства, а для участия достаточно навыка владения мышкой и браузером. Основы HTML и CSS знать не обязательно - им вы обучитесь в процессе. Для отработки навыков в программу встроен специальный онлайн-тренажер. Регистрируйтесь по ссылке
#вашивопросы
Как лучше зайти в сферу продаж в IT?
Вопрос, как это часто бывает, не по моим компетенциям, поэтому расскажу о проблеме со своей перспективы, насколько смогу.
Продажи в IT - это, с одной стороны, как классические продажи, с другой - требуется чуть больше технической подкованности, чтобы иметь возможность рассказать клиентам о продукте, который вы производите и продаёте - например, о ПО, либо о вашем сервисе (если деятельность компании состоит в предоставлении сервиса, а не продаже ПО как такового). У клиентов может быть множество каверзных вопросов, и нужно знать и понимать продукт в достаточной степени, чтобы уметь на них ответить - не получится же каждого клиента еще на стадии продаж отправлять к специалистам техподдержки - клиентов такое "отфутболивание" вряд ли порадует.
Поэтому подходящий бэкграунд для работы в продажах в IT может быть двух типов - во-первых, хороший опыт работы в классических продажах, особенно b2b. Либо, как альтернатива - опыт работы в IT-среде, но не в качестве специалиста по продажам - а, например, в техподдержке или в менеджменте, в продуктовой аналитике и др. В первом случае вы приходите как сильный продажник, готовый набрать технических знаний о продукте, который будете продавать. Во-втором случае - вы, наоборот, имеете неплохое представление о том, что из себя представляют IT-продукты и сервисы, понимаете, как примерно устроен цикл разработки, и сможете грамотно преподнести информацию клиенту, но вам придется набирать собственно навыки продаж.
В любом случае, начать стоит с поиска вакансий стажера или ассистента в отдел продаж.
Ключевые слова для гугления по этой теме: IT Sales Manager.
Задать вопрос автору блога можно здесь: @hum_it_bot
Как лучше зайти в сферу продаж в IT?
Вопрос, как это часто бывает, не по моим компетенциям, поэтому расскажу о проблеме со своей перспективы, насколько смогу.
Продажи в IT - это, с одной стороны, как классические продажи, с другой - требуется чуть больше технической подкованности, чтобы иметь возможность рассказать клиентам о продукте, который вы производите и продаёте - например, о ПО, либо о вашем сервисе (если деятельность компании состоит в предоставлении сервиса, а не продаже ПО как такового). У клиентов может быть множество каверзных вопросов, и нужно знать и понимать продукт в достаточной степени, чтобы уметь на них ответить - не получится же каждого клиента еще на стадии продаж отправлять к специалистам техподдержки - клиентов такое "отфутболивание" вряд ли порадует.
Поэтому подходящий бэкграунд для работы в продажах в IT может быть двух типов - во-первых, хороший опыт работы в классических продажах, особенно b2b. Либо, как альтернатива - опыт работы в IT-среде, но не в качестве специалиста по продажам - а, например, в техподдержке или в менеджменте, в продуктовой аналитике и др. В первом случае вы приходите как сильный продажник, готовый набрать технических знаний о продукте, который будете продавать. Во-втором случае - вы, наоборот, имеете неплохое представление о том, что из себя представляют IT-продукты и сервисы, понимаете, как примерно устроен цикл разработки, и сможете грамотно преподнести информацию клиенту, но вам придется набирать собственно навыки продаж.
В любом случае, начать стоит с поиска вакансий стажера или ассистента в отдел продаж.
Ключевые слова для гугления по этой теме: IT Sales Manager.
Задать вопрос автору блога можно здесь: @hum_it_bot
Тогда и теперь
Ситуация вокруг обучения IT-профессиям достаточно заметно изменилась с тех пор, как я впервые ими заинтересовалась.
Было это в 2012-2013 годы, тогда не было такого ажиотажа вокруг "войти в IT", да и курсов было не так уж много. Coursera только появилась, она была бесплатной, и на ней было мало курсов - я прошла всё, что там было из того, что прямо или косвенно относилось к сфере IT. Были и бесплатные курсы на сайтах американских университетов, на платформе edx (сейчас они всё там же) - их я тоже проходила. Оплатить было можно, если хотелось получить какой-то красивый сертификат. А если сертификат не интересовал - то учись бесплатно, никаких проблем.
Годом позже, или, может быть, пару лет спустя, я проходила годовую программу на сайте stepik, чтобы получить диплом о профессиональной переподготовке государственного образца - по сути "ради галочки", чтобы был диплом. Так вот, весь годовой курс стоил то ли 10, то ли 12 тысяч рублей.
Что же изменилось сейчас? Онлайн-образование стало трендом и успешным бизнесом. Появились крупные коммерческие компании, занятые созданием (и продажей!) всевозможных онлайн курсов для обучения всевозможным (особенно айтишным) профессиям. И вместе с ними появился ажиотаж, а, следовательно, и цены на такие курсы диктуются рынком, и стоят они уже далеко не дешево.
С точки зрения потребителя, это не плохо - больше рынок образовательных услуг, больше вариантов, не нужно искать и выколупывать по одному курсу по разным темам на разных платформах, как делала я. Один курс в одном онлайн-университете может занимать 1-2 года и включать много различных предметов, достаточно, чтобы заложить крепкую базу. На курсах работают менторы и тьютеры, ваш код ревьюят - в общем, есть кому задать вопрос, есть с кем посоветоваться, есть кому вас поправить (у меня таких возможностей не было).
При этом все остальные курсы, в том числе более дешевые, никуда не делись, и интернет продолжает работать - так что как и в 2011-2012 году всё ещё можно искать и учиться самостоятельно. Встречаются и бесплатные оффлайн курсы при компаниях - иди, учись, проходи стажировку и потом работай там же по новой специальности.
Но тут уже включается психология потребителя - во-первых, люди смотрят только верх выдачи гугла. Некоторые подписчики мне писали что-то в духе "я посмотрел все бесплатные курсы" - что абсолютно невозможно, так как их в интернете тысячи, а может, и десятки тысяч. Но человек по-видимому, посмотрел все вводные вебинары на крупных российских платформах, и считает, что это и есть "все курсы". И то, что помимо 5 самых рекламируемых школ есть сотни других вариантов, никого не интересует.
Во-вторых, опять-таки, психология потребителя - люди считают, что самые дорогие курсы - самые лучшие. И если ты заплатил 1 тысячу рублей вместо ста тысяч, или, тем более, ничего не заплатил - то получил какую-то какашку, а не полезную информацию. Это, разумеется, очень выгодное заблуждение с точки зрения менеджеров по продаже дорогих курсов. Информации в интернете есть навалом, и она бесплатна, друзья! Всё, что рассказывают на любых курсах, можно найти и прочитать самому. Другое дело, что удобнее воспринимать уже собранную и систематизированную информацию по заранее составленному расписанию.
В-третьих - небольшой инсайд. Судя по моим подписчикам, большинство потребителей онлайн-образования предпочитают именно гикбрейнс. Отсюда делаю вывод, что маркетологи и рекламщики гикбрейнс работают лучше, чем их конкуренты из скиллфактори, скиллбокса, нетологии и даже яндекс-практикума. Это иррационально, но это факт.
Ситуация вокруг обучения IT-профессиям достаточно заметно изменилась с тех пор, как я впервые ими заинтересовалась.
Было это в 2012-2013 годы, тогда не было такого ажиотажа вокруг "войти в IT", да и курсов было не так уж много. Coursera только появилась, она была бесплатной, и на ней было мало курсов - я прошла всё, что там было из того, что прямо или косвенно относилось к сфере IT. Были и бесплатные курсы на сайтах американских университетов, на платформе edx (сейчас они всё там же) - их я тоже проходила. Оплатить было можно, если хотелось получить какой-то красивый сертификат. А если сертификат не интересовал - то учись бесплатно, никаких проблем.
Годом позже, или, может быть, пару лет спустя, я проходила годовую программу на сайте stepik, чтобы получить диплом о профессиональной переподготовке государственного образца - по сути "ради галочки", чтобы был диплом. Так вот, весь годовой курс стоил то ли 10, то ли 12 тысяч рублей.
Что же изменилось сейчас? Онлайн-образование стало трендом и успешным бизнесом. Появились крупные коммерческие компании, занятые созданием (и продажей!) всевозможных онлайн курсов для обучения всевозможным (особенно айтишным) профессиям. И вместе с ними появился ажиотаж, а, следовательно, и цены на такие курсы диктуются рынком, и стоят они уже далеко не дешево.
С точки зрения потребителя, это не плохо - больше рынок образовательных услуг, больше вариантов, не нужно искать и выколупывать по одному курсу по разным темам на разных платформах, как делала я. Один курс в одном онлайн-университете может занимать 1-2 года и включать много различных предметов, достаточно, чтобы заложить крепкую базу. На курсах работают менторы и тьютеры, ваш код ревьюят - в общем, есть кому задать вопрос, есть с кем посоветоваться, есть кому вас поправить (у меня таких возможностей не было).
При этом все остальные курсы, в том числе более дешевые, никуда не делись, и интернет продолжает работать - так что как и в 2011-2012 году всё ещё можно искать и учиться самостоятельно. Встречаются и бесплатные оффлайн курсы при компаниях - иди, учись, проходи стажировку и потом работай там же по новой специальности.
Но тут уже включается психология потребителя - во-первых, люди смотрят только верх выдачи гугла. Некоторые подписчики мне писали что-то в духе "я посмотрел все бесплатные курсы" - что абсолютно невозможно, так как их в интернете тысячи, а может, и десятки тысяч. Но человек по-видимому, посмотрел все вводные вебинары на крупных российских платформах, и считает, что это и есть "все курсы". И то, что помимо 5 самых рекламируемых школ есть сотни других вариантов, никого не интересует.
Во-вторых, опять-таки, психология потребителя - люди считают, что самые дорогие курсы - самые лучшие. И если ты заплатил 1 тысячу рублей вместо ста тысяч, или, тем более, ничего не заплатил - то получил какую-то какашку, а не полезную информацию. Это, разумеется, очень выгодное заблуждение с точки зрения менеджеров по продаже дорогих курсов. Информации в интернете есть навалом, и она бесплатна, друзья! Всё, что рассказывают на любых курсах, можно найти и прочитать самому. Другое дело, что удобнее воспринимать уже собранную и систематизированную информацию по заранее составленному расписанию.
В-третьих - небольшой инсайд. Судя по моим подписчикам, большинство потребителей онлайн-образования предпочитают именно гикбрейнс. Отсюда делаю вывод, что маркетологи и рекламщики гикбрейнс работают лучше, чем их конкуренты из скиллфактори, скиллбокса, нетологии и даже яндекс-практикума. Это иррационально, но это факт.
В чем я вижу главный минус этих трендов в онлайн-образовании - это некая массовость и конвеерность. Маркетологи пытаются заманить на курсы всех подряд, любых случайных прохожих, у которых нет ни малейшего интереса к сфере IT, но которые попали под влияние рекламы. В итоге приходят люди, которым на самом деле это наше IT не нужно - они не мотивированы, не заинтересованы, ленивы и пассивны. Но они при этом рассчитывают, что сейчас их "затащат" в разработку или куда-то еще и они сразу же начнут грести деньги лопатой. Так это, конечно, не работает. Человек "с улицы" прочитал объявление, и поверил, что а) в айти легко и б) он тут будет легко и сразу зарабатывать 100-200-300-500 тысяч рублей, а въехать сюда можно на хромой ослице, припевая и танцуя.
По факту же главное - это мотивация и энтузиазм, ну и искренний интерес к предметной области, любознательность, если угодно, готовность самому копаться в технических темах и искать решения. У кого это есть - тот научится на любых курсах и книгах даже без посторонней помощи - вот как я это делала в свое время. У кого нет - над тем человеком хоть 50 преподавателей будут денно и нощно корпеть, а толку будет мало.
Моё отношение к "дорогим" курсам - вполне себе позитивное - есть деньги - почему бы и "да"? Это более простой путь, чем искать всю информацию самостоятельно или подбирать себе курсы самому. А если денег на них нет - это тоже не проблема, есть куча альтернативных путей. Было бы желание.
По факту же главное - это мотивация и энтузиазм, ну и искренний интерес к предметной области, любознательность, если угодно, готовность самому копаться в технических темах и искать решения. У кого это есть - тот научится на любых курсах и книгах даже без посторонней помощи - вот как я это делала в свое время. У кого нет - над тем человеком хоть 50 преподавателей будут денно и нощно корпеть, а толку будет мало.
Моё отношение к "дорогим" курсам - вполне себе позитивное - есть деньги - почему бы и "да"? Это более простой путь, чем искать всю информацию самостоятельно или подбирать себе курсы самому. А если денег на них нет - это тоже не проблема, есть куча альтернативных путей. Было бы желание.
Типы сотрудников
Для того, чтобы оценить свои перспективы на трудоустройство и успешную карьеру, полезно взглянуть на процесс трудоустройства глазами работодателя, поэтому этот пост я пишу с точки зрения управления персоналом для разнообразия.
Итак, условно всех сотрудников можно разделить на 4 категории.
Первая категория - это классный опытный специалист, к тому же высокомотивированный и полный энтузиазма. Тут вопросов ноль, кадр редкий, и максимально востребованный.
Вторая категория - сотрудник опытный, высококвалифицированный, но - уставший и демотивированный, демонстрирующий признаки выгорания. Такие составляют некий "костяк" компаний, и грамотные руководители знают, что к таким людям нужно искать подход - думать, как их заинтересовать, мотивировать - возможно, изменить круг обязанностей, перевести в другой отдел, или придумать что-то ещё, чтобы человек приносил больше пользы компании, да и сам чувствовал себя счастливее на своём рабочем месте. Но в целом это люди полезные и нужные, даже при условии низкой мотивации, главное не упустить их скатывание в полную апатию.
Третья категория - высокомотивированные новички. У человека пока ещё мало опыта, недостаточно скиллов и знаний. Но он полон энтузиазма, очень заинтересован, готов активно включаться в работу, расти, развиваться - это перспективный кадр. Поначалу он будет требовать помощи более опытных коллег, но если всё пойдёт по плану, усилия окупятся, и из него выйдет хороший специалист.
И, наконец, четвёртая категория - это новичок без мотивации. Это бесперспективный кадр - слабые скиллы он не компенсирует высокой мотивацией и пользы от такого сотрудника ноль. Таких ребят нужно выявлять и увольнять - это пойдет на пользу и самому сотруднику, и компании. Возможно, в другом месте такой новичок сможет найти себя - может быть, там для него будет более интересный круг задач, может, у него будет шанс проявить себя и начать расти. Но низкие скиллы и отсутствие интереса на текущем месте - это путь к деградации, и такое лучше побыстрее пресекать. Некоторые работодатели не любят увольнять людей (неприятное это дело), и стараются дать шанс всем и каждому, и как правило, это порочная практика, в результате которой в компании "застаиваются" люди, которые чувствуют себя не на своём месте, и у которых ноль желания работать. Поэтому если вы вдруг чувствуете себя таким "лишним" сотрудником, которому непонятно чем заниматься на работе - возможно, стоит самому задуматься над поиском более интересного и перспективного места работы.
Подумайте, к какому типу сотрудников вы бы отнесли себя
Для того, чтобы оценить свои перспективы на трудоустройство и успешную карьеру, полезно взглянуть на процесс трудоустройства глазами работодателя, поэтому этот пост я пишу с точки зрения управления персоналом для разнообразия.
Итак, условно всех сотрудников можно разделить на 4 категории.
Первая категория - это классный опытный специалист, к тому же высокомотивированный и полный энтузиазма. Тут вопросов ноль, кадр редкий, и максимально востребованный.
Вторая категория - сотрудник опытный, высококвалифицированный, но - уставший и демотивированный, демонстрирующий признаки выгорания. Такие составляют некий "костяк" компаний, и грамотные руководители знают, что к таким людям нужно искать подход - думать, как их заинтересовать, мотивировать - возможно, изменить круг обязанностей, перевести в другой отдел, или придумать что-то ещё, чтобы человек приносил больше пользы компании, да и сам чувствовал себя счастливее на своём рабочем месте. Но в целом это люди полезные и нужные, даже при условии низкой мотивации, главное не упустить их скатывание в полную апатию.
Третья категория - высокомотивированные новички. У человека пока ещё мало опыта, недостаточно скиллов и знаний. Но он полон энтузиазма, очень заинтересован, готов активно включаться в работу, расти, развиваться - это перспективный кадр. Поначалу он будет требовать помощи более опытных коллег, но если всё пойдёт по плану, усилия окупятся, и из него выйдет хороший специалист.
И, наконец, четвёртая категория - это новичок без мотивации. Это бесперспективный кадр - слабые скиллы он не компенсирует высокой мотивацией и пользы от такого сотрудника ноль. Таких ребят нужно выявлять и увольнять - это пойдет на пользу и самому сотруднику, и компании. Возможно, в другом месте такой новичок сможет найти себя - может быть, там для него будет более интересный круг задач, может, у него будет шанс проявить себя и начать расти. Но низкие скиллы и отсутствие интереса на текущем месте - это путь к деградации, и такое лучше побыстрее пресекать. Некоторые работодатели не любят увольнять людей (неприятное это дело), и стараются дать шанс всем и каждому, и как правило, это порочная практика, в результате которой в компании "застаиваются" люди, которые чувствуют себя не на своём месте, и у которых ноль желания работать. Поэтому если вы вдруг чувствуете себя таким "лишним" сотрудником, которому непонятно чем заниматься на работе - возможно, стоит самому задуматься над поиском более интересного и перспективного места работы.
Подумайте, к какому типу сотрудников вы бы отнесли себя
Как можно было увидеть из предыдущего поста - самая сильная сторона начинающего специалиста - это высокая мотивация, в этом плане новички часто превосходят "старичков".
При этом как раз распространенность и доступность онлайн-школ, обучающих программированию в каком-то смысле приводят к наплыву новичков с не такой уж сильной мотивацией. В этом есть парадокс доступного образования.
Вы, наверно, слышали мнение, что "настоящие" айтишники - это те, кто с малых лет сидели в компьютерах, а остальным тут мол делать нечего. Доля правды в этом есть, люди, которые уже в школьные годы увлекались информационными технологиями - уже тогда были искренне мотивированы - их привлекла не реклама, и не высокие зарплаты, а интерес. Особенно это касается тех, кому сейчас за 30 лет - у многих в детстве даже Интернета не было, был только компьютер и книги, которые еще надо было где-то достать. И спросить особо не у кого было. То есть уровень мотивации был достаточно высоким, чтобы самому искать и находить информацию, и самому осваивать технологии. Не заинтересованным бы не хватило воли.
Сейчас обучение стало гораздо доступнее - были бы деньги на курсы, или хотя бы интернет - записывайся и учись. Поэтому, парадоксальным образом на таких курсах оказывается много "случайных" людей, которым на самом деле это всё неинтересно. И, разумеется, по мотивации они сильно проигрывают тем, кто со школьной скамьи увлекался "компуктером".
Так, если ты в школе не увлекался ничем айтишным, значит ли это, что тебе дорога в IT закрыта? Не значит. Главное - заинтересованность и увлеченность, а не то, в каком возрасте она возникла. Далеко не все уже в 9 классе определились со своей будущей профессией, многие в школах интересуются совсем другими вещами, например девочками (или мальчиками) из параллельного класса - и, как по мне, в детстве совершенно нормально не знать, кем ты хочешь стать, когда вырастешь. Многие и в университете с трудом представляют ответ на этот вопрос. Поэтому возраст тут не ключевое, вопрос в том, возникла в итоге мотивация и интерес к предметной области или нет.
При этом как раз распространенность и доступность онлайн-школ, обучающих программированию в каком-то смысле приводят к наплыву новичков с не такой уж сильной мотивацией. В этом есть парадокс доступного образования.
Вы, наверно, слышали мнение, что "настоящие" айтишники - это те, кто с малых лет сидели в компьютерах, а остальным тут мол делать нечего. Доля правды в этом есть, люди, которые уже в школьные годы увлекались информационными технологиями - уже тогда были искренне мотивированы - их привлекла не реклама, и не высокие зарплаты, а интерес. Особенно это касается тех, кому сейчас за 30 лет - у многих в детстве даже Интернета не было, был только компьютер и книги, которые еще надо было где-то достать. И спросить особо не у кого было. То есть уровень мотивации был достаточно высоким, чтобы самому искать и находить информацию, и самому осваивать технологии. Не заинтересованным бы не хватило воли.
Сейчас обучение стало гораздо доступнее - были бы деньги на курсы, или хотя бы интернет - записывайся и учись. Поэтому, парадоксальным образом на таких курсах оказывается много "случайных" людей, которым на самом деле это всё неинтересно. И, разумеется, по мотивации они сильно проигрывают тем, кто со школьной скамьи увлекался "компуктером".
Так, если ты в школе не увлекался ничем айтишным, значит ли это, что тебе дорога в IT закрыта? Не значит. Главное - заинтересованность и увлеченность, а не то, в каком возрасте она возникла. Далеко не все уже в 9 классе определились со своей будущей профессией, многие в школах интересуются совсем другими вещами, например девочками (или мальчиками) из параллельного класса - и, как по мне, в детстве совершенно нормально не знать, кем ты хочешь стать, когда вырастешь. Многие и в университете с трудом представляют ответ на этот вопрос. Поэтому возраст тут не ключевое, вопрос в том, возникла в итоге мотивация и интерес к предметной области или нет.
👍1
Друзья, в последнее время почти не получаю вопросов технического характера, уже практически переквалифицировалась в IT-психолога, коуча или карьерного консультанта. Напоминаю - если у вас технический затык, который можно разобрать на канале - можете спросить о нем здесь @hum_it_bot. Ну и на остальные темы тоже продолжайте присылать вопросы, будем разбирать.
#вашивопросы
Я учу питон уже пару лет from time to time, закончила пару курсов и мне это очень нравится, но сейчас я чувствую, что не понимаю куда мне развиваться дальше. Я знаю фласк и джанго на приличном уровне, могу написать бота как простого, так и более адвансд (даже брала пару заказов), соответственно знаю базовые библиотеки, строки, списки и тд. вопрос трудоустройства передо мною сейчас не стоит, тк я ещё учусь в школе, но я не знаю, что мне учить дальше. Также меня пугает то, что просматривая вакансии я вижу гораздо больше предложений либо для фронтендеров, либо для других языков (го, с, с#, жс, джава) и питон обычно просто является преимуществом. Стоит ли мне вообще дальше углублятся в питон и надо ли учить какой-то язык дополнительно?
Поскольку вы человек ещё юный, и спешить с трудоустройством вам некуда (я бы вам посоветовала еще после школы выбрать хороший ВУЗ и поступить в него), то изучать вы можете всё, что угодно ради своего удовольствия и, в принципе, в любом порядке - лишним не будет.
Во-первых, можно (нужно, если планируете дальше развиваться в этой профессии) фундаментальную Сomputer Science, или, если по-русски - информатику. То есть - архитектуру компьютера, операционных систем, компиляторов и интерпретаторов, сети и сетевые протоколы, алгоритмы и их вычислительную сложность, структуры данных. Также стоит изучить теоретические основы программирования (это можно делать и в процессе изучения других языков) - то есть сформировать понимание, что такое ООП, что такое функциональное программирование (посмотреть один из функциональных языков - Haskell, Lisp, Scheme, итд), что такое функции, классы, методы, замыкания, что такое области видимости и какие они бывают. Также вместе с изучением ООП можно поизучать паттерны проектирования.
Выше - больше про набор теоретических знаний, которые в принципе нужны любому хорошему специалисту-айтишнику. Python же - это просто инструмент, один из возможных. Если провести аналогию со строительством - инженеру и архитектору нужно не только владеть каким-то инструментарием, но и богатой теоретической базой - от знания законов физики, до знания собственно архитектуры. С программированием дело обстоит ровно так же.
Теперь из областей знания и других инструментов, которые вы можете поизучать. Во-первых - базы данных - поизучайте SQL, теорию о том, что такое реляционная база данных, как там всё устроено и как с ней работать, и попробуйте поработать с какой-то конкретной СУБД - например, MySQL, или PostgtreSQL.
Из языков программирования - я бы рекомендовала помимо питона поизучать какой-нибудь более объектно ориентированный язык со строгой типизацией - C++, Java или C#. Можно для общего развития и C - будет полезно. Go - если есть интерес к нему - можно. Но это на ваше усмотрение.
Что касается фронтенда - ради интереса можно. В любом случае хотя бы на каком-то примитивном уровне стоит научиться верстать и делать какие-то элементарные веб-страницы на HTML, и экспериментировать с JavaScript - по идее это задача, которую осилит любой программист, так что хотя бы для ознакомления попробуйте. Стоит ли сильно углубляться туда - это уже ваше дело.
По поводу того, какие вакансии сейчас есть на рынке, и каких там больше, я бы на вашем месте не беспокоилась - вы же пока не планируете искать работу, а что будет через несколько лет - прогнозировать сложно. Питон пока еще остаётся одним из самых востребованных языков, но если идти в бэкенд, то стоит освоить также базы данных, сетевые протоколы, REST API. Изучать к нему другие языки - можно и нужно, это вообще полезное дело, знать только 1 язык - маловато для хорошего разработчика. Я бы на вашем месте сделала упор на выбор действительно хорошего ВУЗа и подготовке к поступлению туда, потому что есть ВУЗы, после которых люди выходят разочарованными, а есть очень и очень приличные. И в любом случае, это прежде всего институт социализации, полезный этап, пропускать не советую.
Задать вопрос автору блога можно здесь: @hum_it_bot
Я учу питон уже пару лет from time to time, закончила пару курсов и мне это очень нравится, но сейчас я чувствую, что не понимаю куда мне развиваться дальше. Я знаю фласк и джанго на приличном уровне, могу написать бота как простого, так и более адвансд (даже брала пару заказов), соответственно знаю базовые библиотеки, строки, списки и тд. вопрос трудоустройства передо мною сейчас не стоит, тк я ещё учусь в школе, но я не знаю, что мне учить дальше. Также меня пугает то, что просматривая вакансии я вижу гораздо больше предложений либо для фронтендеров, либо для других языков (го, с, с#, жс, джава) и питон обычно просто является преимуществом. Стоит ли мне вообще дальше углублятся в питон и надо ли учить какой-то язык дополнительно?
Поскольку вы человек ещё юный, и спешить с трудоустройством вам некуда (я бы вам посоветовала еще после школы выбрать хороший ВУЗ и поступить в него), то изучать вы можете всё, что угодно ради своего удовольствия и, в принципе, в любом порядке - лишним не будет.
Во-первых, можно (нужно, если планируете дальше развиваться в этой профессии) фундаментальную Сomputer Science, или, если по-русски - информатику. То есть - архитектуру компьютера, операционных систем, компиляторов и интерпретаторов, сети и сетевые протоколы, алгоритмы и их вычислительную сложность, структуры данных. Также стоит изучить теоретические основы программирования (это можно делать и в процессе изучения других языков) - то есть сформировать понимание, что такое ООП, что такое функциональное программирование (посмотреть один из функциональных языков - Haskell, Lisp, Scheme, итд), что такое функции, классы, методы, замыкания, что такое области видимости и какие они бывают. Также вместе с изучением ООП можно поизучать паттерны проектирования.
Выше - больше про набор теоретических знаний, которые в принципе нужны любому хорошему специалисту-айтишнику. Python же - это просто инструмент, один из возможных. Если провести аналогию со строительством - инженеру и архитектору нужно не только владеть каким-то инструментарием, но и богатой теоретической базой - от знания законов физики, до знания собственно архитектуры. С программированием дело обстоит ровно так же.
Теперь из областей знания и других инструментов, которые вы можете поизучать. Во-первых - базы данных - поизучайте SQL, теорию о том, что такое реляционная база данных, как там всё устроено и как с ней работать, и попробуйте поработать с какой-то конкретной СУБД - например, MySQL, или PostgtreSQL.
Из языков программирования - я бы рекомендовала помимо питона поизучать какой-нибудь более объектно ориентированный язык со строгой типизацией - C++, Java или C#. Можно для общего развития и C - будет полезно. Go - если есть интерес к нему - можно. Но это на ваше усмотрение.
Что касается фронтенда - ради интереса можно. В любом случае хотя бы на каком-то примитивном уровне стоит научиться верстать и делать какие-то элементарные веб-страницы на HTML, и экспериментировать с JavaScript - по идее это задача, которую осилит любой программист, так что хотя бы для ознакомления попробуйте. Стоит ли сильно углубляться туда - это уже ваше дело.
По поводу того, какие вакансии сейчас есть на рынке, и каких там больше, я бы на вашем месте не беспокоилась - вы же пока не планируете искать работу, а что будет через несколько лет - прогнозировать сложно. Питон пока еще остаётся одним из самых востребованных языков, но если идти в бэкенд, то стоит освоить также базы данных, сетевые протоколы, REST API. Изучать к нему другие языки - можно и нужно, это вообще полезное дело, знать только 1 язык - маловато для хорошего разработчика. Я бы на вашем месте сделала упор на выбор действительно хорошего ВУЗа и подготовке к поступлению туда, потому что есть ВУЗы, после которых люди выходят разочарованными, а есть очень и очень приличные. И в любом случае, это прежде всего институт социализации, полезный этап, пропускать не советую.
Задать вопрос автору блога можно здесь: @hum_it_bot
#вашивопросы
Подскажите пожалуйста, выбирая с нуля язык в программировании, хочется найти перспективный язык, не сильно сложный по входу, не такой раскрученный (чтобы легче было найти работу). Думаю про язык Go. На ваш взгляд, соответствует ли он критериям и имеет ли смысл его рассматривать как первый язык программирования или проще идти например на Java или Python, а потом его доучить?
Начинать можно в принципе с любого языка, можно и с Go, если вам так хочется. Да, он не сложный по входу, но есть нюанс - несложный для входа он для программистов, уже владеющих другими языками - особенно языками с си-подобным синтаксисом (C, C++, Java итд). Такие программисты смогут за 1 день освоить основы Go и спокойно начать с ним работать. А для изучения с полного нуля, когда с программированием вы не сталкивались, он может быть не настолько уж лёгким (хотя и сложным я бы его не стала называть). "Классический" в современном понимании язык для обучения с самым низким порогом входа - это Python.
В моём понимании Go стоит рассматривать как дополнительный язык - то есть знать только Go - маловато, я сомневаюсь, что на рынке востребованы специалисты, которые знают только Go и больше ничего. Но если есть желание начинать с него - начинайте, конечно, почему нет.
Дальше - вот у вас логика "если язык менее раскручен, то работу найти по нему легче". Это спорный тезис. Если язык очень распространён (например, как Java), это значит, что в мире на нём написаны миллионы различного ПО, и, следовательно, требуется очень много программистов, чтобы всё это развивать и поддерживать, и вакансии под такой язык всегда есть. Если же язык редкий и мало кем используется, то вакансий по нему тоже мало - ну, например, их всего будет штук 1-3, и все не слишком интересные, в то время как вакансий с Python - 5 тысяч разных.
Другой вопрос, что сейчас из-за популярности онлайн-школ появляется много новичков-питонистов, поэтому именно среди джунов возникает конкуренция. Но это именно по джунов, что касается опытных разработчиков - тут всегда есть и был кадровый голод.
Go - язык молодой, но уже достаточно популярный, и, вероятно, он и дальше будет набирать популярность, возможно, в ближайшие годы он станет ещё более частоиспользуемым, и в этом смысле будет не так уж отличаться от питона. Но бывает и наоборот - когда язык теряет популярность и в итоге как-то уходит из широкого применения - например, так было с Ruby.
Задать вопрос автору блога можно здесь: @hum_it_bot
Подскажите пожалуйста, выбирая с нуля язык в программировании, хочется найти перспективный язык, не сильно сложный по входу, не такой раскрученный (чтобы легче было найти работу). Думаю про язык Go. На ваш взгляд, соответствует ли он критериям и имеет ли смысл его рассматривать как первый язык программирования или проще идти например на Java или Python, а потом его доучить?
Начинать можно в принципе с любого языка, можно и с Go, если вам так хочется. Да, он не сложный по входу, но есть нюанс - несложный для входа он для программистов, уже владеющих другими языками - особенно языками с си-подобным синтаксисом (C, C++, Java итд). Такие программисты смогут за 1 день освоить основы Go и спокойно начать с ним работать. А для изучения с полного нуля, когда с программированием вы не сталкивались, он может быть не настолько уж лёгким (хотя и сложным я бы его не стала называть). "Классический" в современном понимании язык для обучения с самым низким порогом входа - это Python.
В моём понимании Go стоит рассматривать как дополнительный язык - то есть знать только Go - маловато, я сомневаюсь, что на рынке востребованы специалисты, которые знают только Go и больше ничего. Но если есть желание начинать с него - начинайте, конечно, почему нет.
Дальше - вот у вас логика "если язык менее раскручен, то работу найти по нему легче". Это спорный тезис. Если язык очень распространён (например, как Java), это значит, что в мире на нём написаны миллионы различного ПО, и, следовательно, требуется очень много программистов, чтобы всё это развивать и поддерживать, и вакансии под такой язык всегда есть. Если же язык редкий и мало кем используется, то вакансий по нему тоже мало - ну, например, их всего будет штук 1-3, и все не слишком интересные, в то время как вакансий с Python - 5 тысяч разных.
Другой вопрос, что сейчас из-за популярности онлайн-школ появляется много новичков-питонистов, поэтому именно среди джунов возникает конкуренция. Но это именно по джунов, что касается опытных разработчиков - тут всегда есть и был кадровый голод.
Go - язык молодой, но уже достаточно популярный, и, вероятно, он и дальше будет набирать популярность, возможно, в ближайшие годы он станет ещё более частоиспользуемым, и в этом смысле будет не так уж отличаться от питона. Но бывает и наоборот - когда язык теряет популярность и в итоге как-то уходит из широкого применения - например, так было с Ruby.
Задать вопрос автору блога можно здесь: @hum_it_bot
#вашивопросы
Какой язык, по вашему мнению, стоит учить для backend (php, nodejs, python...)?
PHP на мой (субъективный!) взгляд - язык устаревший, я бы не стала его учить. Node.js- это не язык, это платформа для использования языка JavaScript (язык фронтэнда) для создания приложений на серверной стороне. На мой взгляд, путь извилистый, JS - язык фронтэнда, для бэка он используется во вторую очередь, и этот подход многим не нравится.
Python - да, можно. Ещё из самых часто используемых языков можно изучать Java. Go - как дополнительный язык. Можно C#, но тогда вы себя ограничиваете разработкой под платформу .Net, тогда как другие языки - общеиспользуемые.
Задать вопрос автору блога можно здесь: @hum_it_bot
Какой язык, по вашему мнению, стоит учить для backend (php, nodejs, python...)?
PHP на мой (субъективный!) взгляд - язык устаревший, я бы не стала его учить. Node.js- это не язык, это платформа для использования языка JavaScript (язык фронтэнда) для создания приложений на серверной стороне. На мой взгляд, путь извилистый, JS - язык фронтэнда, для бэка он используется во вторую очередь, и этот подход многим не нравится.
Python - да, можно. Ещё из самых часто используемых языков можно изучать Java. Go - как дополнительный язык. Можно C#, но тогда вы себя ограничиваете разработкой под платформу .Net, тогда как другие языки - общеиспользуемые.
Задать вопрос автору блога можно здесь: @hum_it_bot
#вашивопросы
Касательно поста о языках программирования и технологиях для бэкэнда. Можете, пожалуйста, объяснить побольше почему JS(nodejs) многим не нравится. Просто, постоянно натыкаюсь на такие фулстэки, как mean и mern, и то, что они набирают популярность. А также про php, а точнее то, что он устарел. На всяких биржах фриланса и работ достаточно много вакансий. Значит он не устарел? Сам я только начал изучать программирование, в частности front end, но в дальнейшем хотел бы также попробовать и бэк.
Вообще разговоры о том, какой язык плохой, а какой хороший - это уже пространство для холиваров и вкусовщины. Почему конкретному разработчику не нравится JavaScript или идея использовать его в бэкенде, проще спросить у этого конкретного разработчика, мнения могут быть разными. Сам по себе JavaScript может не нравиться, например, из-за того, как он устроен - основан на прототипном наследовании, не поддерживает нормального ООП, не является строго типизированным (поэтому даже придумали TypeScript - JavaScript со строгой типизацией), из-за синтаксических особенностей и особенностей его поведения. Можете посмотреть юмористический ролик на эту тему, если английский язык вас не смущает: https://www.destroyallsoftware.com/talks/wat.
С NodeJS получается, что многим не нравится JavaScript и процесс разработки на нём в принципе, и для таких людей JavaScript во фронтенде - это неизбежное зло, так как ни на чем другом там не пишут. А тут люди придумали тащить этот язык ещё и в бэкенд, где есть много вариантов, что использовать ещё. Если интересны конкретные аргументы, чем "нода" плохая, а чем - хорошая - можно почитать холивары на эту тему в Интернете - я не очень люблю такие споры, так как они чаще основаны на эмоциональных установках, а языки программирования - это просто инструменты, которые удобны для одних целей, и менее удобны для других. Есть еще компромиссный вариант - когда NodeJS используют как middle-слой, как некую прослойку между бэкендом и фронтом.
Что же касается PHP - раньше все веб-сайты были написаны на PHP, выбирать было не из чего. Соответственно, и сейчас многие эти старые проекты продолжают свою жизнь на PHP, соответственно, требуются разработчики, чтобы поддерживать и развивать эти проекты. Некоторые продолжают пилить и новые проекты на PHP, и по ощущениям, чаще всего он встречается на простых проектах вроде небольших интернет-магазинов или сайтов-лендингов. Интересно, что VK изначально тоже писали на PHP, но в итоге PHP оказался слишком медленным для такого высоконагруженного проекта, и ребятам пришлось писать отдельный движок (кажется, на C++), который комплировал PHP и заставлял работать быстрее. В целом современные и интересные IT-компании вроде avito, ozon, яндекс итд часто используют не PHP, а другие языки (но и PHP встречается). Так что совсем из употребления PHP вряд ли уйдёт в ближайшее время, но процент проектов, его использующих, может снижаться со временем (и особенно интересных проектов).
Что не так с PHP? Во-первых, синтаксис не очень приятный (это вкусовщина, опять-таки), и код на нем получается некрасивый. Во-вторых - это язык узкоспециализированный, он используется преимущественно только для веб-разработки, тогда как на Python, Java, Go итд можно писать что угодно, это языки широкого назначения.
Задать вопрос автору блога можно здесь: @hum_it_bot
Касательно поста о языках программирования и технологиях для бэкэнда. Можете, пожалуйста, объяснить побольше почему JS(nodejs) многим не нравится. Просто, постоянно натыкаюсь на такие фулстэки, как mean и mern, и то, что они набирают популярность. А также про php, а точнее то, что он устарел. На всяких биржах фриланса и работ достаточно много вакансий. Значит он не устарел? Сам я только начал изучать программирование, в частности front end, но в дальнейшем хотел бы также попробовать и бэк.
Вообще разговоры о том, какой язык плохой, а какой хороший - это уже пространство для холиваров и вкусовщины. Почему конкретному разработчику не нравится JavaScript или идея использовать его в бэкенде, проще спросить у этого конкретного разработчика, мнения могут быть разными. Сам по себе JavaScript может не нравиться, например, из-за того, как он устроен - основан на прототипном наследовании, не поддерживает нормального ООП, не является строго типизированным (поэтому даже придумали TypeScript - JavaScript со строгой типизацией), из-за синтаксических особенностей и особенностей его поведения. Можете посмотреть юмористический ролик на эту тему, если английский язык вас не смущает: https://www.destroyallsoftware.com/talks/wat.
С NodeJS получается, что многим не нравится JavaScript и процесс разработки на нём в принципе, и для таких людей JavaScript во фронтенде - это неизбежное зло, так как ни на чем другом там не пишут. А тут люди придумали тащить этот язык ещё и в бэкенд, где есть много вариантов, что использовать ещё. Если интересны конкретные аргументы, чем "нода" плохая, а чем - хорошая - можно почитать холивары на эту тему в Интернете - я не очень люблю такие споры, так как они чаще основаны на эмоциональных установках, а языки программирования - это просто инструменты, которые удобны для одних целей, и менее удобны для других. Есть еще компромиссный вариант - когда NodeJS используют как middle-слой, как некую прослойку между бэкендом и фронтом.
Что же касается PHP - раньше все веб-сайты были написаны на PHP, выбирать было не из чего. Соответственно, и сейчас многие эти старые проекты продолжают свою жизнь на PHP, соответственно, требуются разработчики, чтобы поддерживать и развивать эти проекты. Некоторые продолжают пилить и новые проекты на PHP, и по ощущениям, чаще всего он встречается на простых проектах вроде небольших интернет-магазинов или сайтов-лендингов. Интересно, что VK изначально тоже писали на PHP, но в итоге PHP оказался слишком медленным для такого высоконагруженного проекта, и ребятам пришлось писать отдельный движок (кажется, на C++), который комплировал PHP и заставлял работать быстрее. В целом современные и интересные IT-компании вроде avito, ozon, яндекс итд часто используют не PHP, а другие языки (но и PHP встречается). Так что совсем из употребления PHP вряд ли уйдёт в ближайшее время, но процент проектов, его использующих, может снижаться со временем (и особенно интересных проектов).
Что не так с PHP? Во-первых, синтаксис не очень приятный (это вкусовщина, опять-таки), и код на нем получается некрасивый. Во-вторых - это язык узкоспециализированный, он используется преимущественно только для веб-разработки, тогда как на Python, Java, Go итд можно писать что угодно, это языки широкого назначения.
Задать вопрос автору блога можно здесь: @hum_it_bot
#вашивопросы
Я в данное время прохожу курсы по «Анализ данных на Python и базы данных (SQL)».
Также знаю HTML и CSS
Обучение длится 9 месяцев.
Подскажите пожалуйста где в настоящее время искать вакансии на позицию junior Python разработчик?
Будет ли целесообразно уже сейчас проходить собеседования по направлению Python разработчик?
Судя по вашим словам, курс у вас скорее про аналитику данных, чем про разработку, но искать работу вы планируете в должности Python-разработчика. Тогда, возможно, вам стоит самостоятельно поизучать, к примеру, веб-разработку, особенно её бэкенд-часть - например, фреймворки django, или самый модный сегодня - FastAPI и научиться решать на них типовые задачи (делать небольшие сайтики или веб-сервисы).
Что же касается сути вопроса - "за спросить не бьют" - искать вакансии и предложения и ходить на собеседования не возбраняется, лучше раньше, чем позже (многие стесняются ходить на собеседования, так как считают, что ещё не готовы и максимально откладывают этот момент).
Могу сказать, если бы я выступала в роли работодателя, для меня ключевым вопросом было бы - насколько вы сможете работать с задачами на том проекте, на который вас собеседуют. Например, если речь идет об обработке данных - попросила бы написать небольшие программы для обработки данных. Если речь об аналитике - то дали бы небольшое задание на аналитику, с веб-разработкой аналогично. В общем, тут главное, не какие курсы вы проходили, и успели ли вы их закончить, а то, сможете ли вы выполнять ту работу, на которую вас нанимают.
Задать вопрос автору блога можно здесь: @hum_it_bot
Я в данное время прохожу курсы по «Анализ данных на Python и базы данных (SQL)».
Также знаю HTML и CSS
Обучение длится 9 месяцев.
Подскажите пожалуйста где в настоящее время искать вакансии на позицию junior Python разработчик?
Будет ли целесообразно уже сейчас проходить собеседования по направлению Python разработчик?
Судя по вашим словам, курс у вас скорее про аналитику данных, чем про разработку, но искать работу вы планируете в должности Python-разработчика. Тогда, возможно, вам стоит самостоятельно поизучать, к примеру, веб-разработку, особенно её бэкенд-часть - например, фреймворки django, или самый модный сегодня - FastAPI и научиться решать на них типовые задачи (делать небольшие сайтики или веб-сервисы).
Что же касается сути вопроса - "за спросить не бьют" - искать вакансии и предложения и ходить на собеседования не возбраняется, лучше раньше, чем позже (многие стесняются ходить на собеседования, так как считают, что ещё не готовы и максимально откладывают этот момент).
Могу сказать, если бы я выступала в роли работодателя, для меня ключевым вопросом было бы - насколько вы сможете работать с задачами на том проекте, на который вас собеседуют. Например, если речь идет об обработке данных - попросила бы написать небольшие программы для обработки данных. Если речь об аналитике - то дали бы небольшое задание на аналитику, с веб-разработкой аналогично. В общем, тут главное, не какие курсы вы проходили, и успели ли вы их закончить, а то, сможете ли вы выполнять ту работу, на которую вас нанимают.
Задать вопрос автору блога можно здесь: @hum_it_bot
#вашивопросы
Что вы думаете про web3? Это перспективное направление для новичка?
Самое перспективное для новичка - это хорошо освоить базовые основы Computer Science - устройство операционных систем (особенно Linux), устройство сети и сетевые протоколы, программирование, хотя бы простейшие алгоритмы и структуры данных, основы ООП итд итп. Тогда в будущем вы по своему желанию сможете подключиться к разработке ЛЮБОЙ новой модной технологии (разные технологии постоянно то входят в моду, то наоборот, выходят из употребления).
Web3 - то есть интернет, основанный на блокчейне, всякие там криптовалюты, NFT - это довольно хайповая и модная тема, но пока с неясными перспективами и основана она на энтузиазме людей, увлеченных этими темами. Сейчас вакансии, как-то связанные с web3 единичны, и если вы сейчас станете специалистом именно по web3 - не факт, что вы сможете найти себе работу. При этом, не факт, что вас даже возьмут в разработку проектов под web3, если у вас нулевой опыт традиционной разработки. А вакансий в традиционной разработке - десятки тысяч.
Будет ли такое, что web3 станет мейнстримом и через 10 лет специалисты по этой теме станут супервостребованные? Мы не знаем, у меня нет кристального шара для предсказания будущего. Мы даже не знаем, что будет с криптовалютами и блокчейном - одни аналитики прогнозируют, что всё будет супер, а другие, что и Эфир и Биткоин, и вообще вся сфера крипты в итоге загнётся и уйдет в небытие. И web3 может быть взлетит, может быть нет - мы не знаем.
Углубляться в web3 имеет смысл, если вам интересна эта технология и вы чувствуете в себе энтузиазм по ее освоению - это всегда достаточная причина. При этом начать всё равно придется с базовой информатики и традиционной разработки, а дальше уже можно идти в любом понравившемся направлении, особенно, если оно станет востребованным.
Задать вопрос автору блога можно здесь: @hum_it_bot
Что вы думаете про web3? Это перспективное направление для новичка?
Самое перспективное для новичка - это хорошо освоить базовые основы Computer Science - устройство операционных систем (особенно Linux), устройство сети и сетевые протоколы, программирование, хотя бы простейшие алгоритмы и структуры данных, основы ООП итд итп. Тогда в будущем вы по своему желанию сможете подключиться к разработке ЛЮБОЙ новой модной технологии (разные технологии постоянно то входят в моду, то наоборот, выходят из употребления).
Web3 - то есть интернет, основанный на блокчейне, всякие там криптовалюты, NFT - это довольно хайповая и модная тема, но пока с неясными перспективами и основана она на энтузиазме людей, увлеченных этими темами. Сейчас вакансии, как-то связанные с web3 единичны, и если вы сейчас станете специалистом именно по web3 - не факт, что вы сможете найти себе работу. При этом, не факт, что вас даже возьмут в разработку проектов под web3, если у вас нулевой опыт традиционной разработки. А вакансий в традиционной разработке - десятки тысяч.
Будет ли такое, что web3 станет мейнстримом и через 10 лет специалисты по этой теме станут супервостребованные? Мы не знаем, у меня нет кристального шара для предсказания будущего. Мы даже не знаем, что будет с криптовалютами и блокчейном - одни аналитики прогнозируют, что всё будет супер, а другие, что и Эфир и Биткоин, и вообще вся сфера крипты в итоге загнётся и уйдет в небытие. И web3 может быть взлетит, может быть нет - мы не знаем.
Углубляться в web3 имеет смысл, если вам интересна эта технология и вы чувствуете в себе энтузиазм по ее освоению - это всегда достаточная причина. При этом начать всё равно придется с базовой информатики и традиционной разработки, а дальше уже можно идти в любом понравившемся направлении, особенно, если оно станет востребованным.
Задать вопрос автору блога можно здесь: @hum_it_bot
#вашивопросы
Сколько требуется времени, чтобы выйти в ИТ?
Чисто на этап обучения (если речь о разработке) реалистично закладывать минимум 1 год - и тут сильно зависит от количества прикладываемых усилий и сколько времени вы будете тратить на обучение. Одно дело, если заниматься каждый день по 5 часов, и другое дело - 2 раза в неделю. Может занять и 2-3 года. Я слышала, что кому-то хватило и 6 месяцев, но мне кажется, если это правда - то скорее исключение, не стоить равняться на такой короткий срок.
Дальше - этап приобретения опыта. После того, как вы чему-то научились, потребуется примерно 2 года опыта работы, чтобы стать серьезным специалистом. Тут скорость роста тоже индивидуальна, кто-то через 3 года работы уже становится тимлидом, и senior-разработчиком. А кто-то - только крепким "миддлом". Кто-то через год работы уже соответствует уровню миддла, а кто-то еще остаётся "продвинутым" джуном. Если же прогресса за 1 год нет и вы всё ещё начинающий новичок - значит либо очень неудачная работа (срочно менять! искать перспективную), либо же проблему надо искать где-то в себе - что именно препятствует вашему росту?
Так что суммарно самый минимум: обучение + набраться опыта - это 3 года - год на обучение, 2 года на работу джуном/стажером.
Задать вопрос автору блога можно здесь: @hum_it_bot
Сколько требуется времени, чтобы выйти в ИТ?
Чисто на этап обучения (если речь о разработке) реалистично закладывать минимум 1 год - и тут сильно зависит от количества прикладываемых усилий и сколько времени вы будете тратить на обучение. Одно дело, если заниматься каждый день по 5 часов, и другое дело - 2 раза в неделю. Может занять и 2-3 года. Я слышала, что кому-то хватило и 6 месяцев, но мне кажется, если это правда - то скорее исключение, не стоить равняться на такой короткий срок.
Дальше - этап приобретения опыта. После того, как вы чему-то научились, потребуется примерно 2 года опыта работы, чтобы стать серьезным специалистом. Тут скорость роста тоже индивидуальна, кто-то через 3 года работы уже становится тимлидом, и senior-разработчиком. А кто-то - только крепким "миддлом". Кто-то через год работы уже соответствует уровню миддла, а кто-то еще остаётся "продвинутым" джуном. Если же прогресса за 1 год нет и вы всё ещё начинающий новичок - значит либо очень неудачная работа (срочно менять! искать перспективную), либо же проблему надо искать где-то в себе - что именно препятствует вашему росту?
Так что суммарно самый минимум: обучение + набраться опыта - это 3 года - год на обучение, 2 года на работу джуном/стажером.
Задать вопрос автору блога можно здесь: @hum_it_bot
#вашивопросы
Я сейчас сижу в декрете, ребенок пойдёт с садик только через год. На свою работу выходить не собираюсь, очень привлекает ИТ. На данный момент изучаю Питон, SQL-запросы. На какие-то платные курсы постоянно заманивают, но я очень сомневаюсь, не уверена, что оно того стоит, пока изучаю на степике бесплатные или очень бюджетные курсы. Но не совсем понимаю, каков у меня план действий. Как понять, что лучше изучать? Можно ли как-то понять, на какую профессию ориентироваться? На разных платформах тесты на профориентацию довольно странные - Вы любите тестировать (разрабатывать)? Тогда вы тестировщик (разработчик)! Мне интересно копаться в коде, что-то писать, но напраление пока непонятно.
Python + SQL - это уже по сути направление бэкенд-разработки (или просто разработки на Python, слово "бэкенд" некоторых смущает), если вам интересно сейчас, можете и дальше ориентироваться на это направление. Ниже в посте будем исходить из того, что вы планируете продолжать в этом направлении, а не уйдёте, например во фронтенд или тестирование (если появится желание - уходите, почему нет).
Платные/дорогие курсы действительно проходить необязательно, важнее, чтобы ваш подход к самостоятельному обучению был скорее подходом трудоголика, чем подходом халявщика. К вопросу о том, что еще изучать - зайдите на тот же хэдхантер, и посмотрите вакансии с Python - какие там еще требования к кандидатам чаще всего встречаются? Так можно составить список самых часто-встречаемых технологий и заняться их изучением.
В этом посте - мой субъективный чек-лист для бэкенд-разработчика на Python.
Тут - роадмапы развития для трех разных направлений - бэкенд, фронтенд, девопс - можно ориентироваться на них, составляя план обучения.
А здесь - репозиторий с заданиями на разработку для самых разных языков программирования и разной степени сложности. Можно выбрать оттуда задания на Python для самостоятельной разработки, и практиковаться. Именно самостоятельная разработка проекта даст тот прирост навыков (да и опыта разработки и преодоления всевозможных проблем в процессе), который вам не дадут курсы. Зато курсы дадут теоретическую базу и тренировку на небольших примерах.
Задать вопрос автору блога можно здесь: @hum_it_bot
Я сейчас сижу в декрете, ребенок пойдёт с садик только через год. На свою работу выходить не собираюсь, очень привлекает ИТ. На данный момент изучаю Питон, SQL-запросы. На какие-то платные курсы постоянно заманивают, но я очень сомневаюсь, не уверена, что оно того стоит, пока изучаю на степике бесплатные или очень бюджетные курсы. Но не совсем понимаю, каков у меня план действий. Как понять, что лучше изучать? Можно ли как-то понять, на какую профессию ориентироваться? На разных платформах тесты на профориентацию довольно странные - Вы любите тестировать (разрабатывать)? Тогда вы тестировщик (разработчик)! Мне интересно копаться в коде, что-то писать, но напраление пока непонятно.
Python + SQL - это уже по сути направление бэкенд-разработки (или просто разработки на Python, слово "бэкенд" некоторых смущает), если вам интересно сейчас, можете и дальше ориентироваться на это направление. Ниже в посте будем исходить из того, что вы планируете продолжать в этом направлении, а не уйдёте, например во фронтенд или тестирование (если появится желание - уходите, почему нет).
Платные/дорогие курсы действительно проходить необязательно, важнее, чтобы ваш подход к самостоятельному обучению был скорее подходом трудоголика, чем подходом халявщика. К вопросу о том, что еще изучать - зайдите на тот же хэдхантер, и посмотрите вакансии с Python - какие там еще требования к кандидатам чаще всего встречаются? Так можно составить список самых часто-встречаемых технологий и заняться их изучением.
В этом посте - мой субъективный чек-лист для бэкенд-разработчика на Python.
Тут - роадмапы развития для трех разных направлений - бэкенд, фронтенд, девопс - можно ориентироваться на них, составляя план обучения.
А здесь - репозиторий с заданиями на разработку для самых разных языков программирования и разной степени сложности. Можно выбрать оттуда задания на Python для самостоятельной разработки, и практиковаться. Именно самостоятельная разработка проекта даст тот прирост навыков (да и опыта разработки и преодоления всевозможных проблем в процессе), который вам не дадут курсы. Зато курсы дадут теоретическую базу и тренировку на небольших примерах.
Задать вопрос автору блога можно здесь: @hum_it_bot
Telegram
Программирование для гуманитариев
Что нужно изучить, чтобы стать разработчиком?
Ниже - мой субъективный чек-лист для бэкенд-разработчика. Рассматривать его стоит как условный гайдлайн, а не как жесткий список требований - в зависимости от вашей предполагаемой специализации требования будут…
Ниже - мой субъективный чек-лист для бэкенд-разработчика. Рассматривать его стоит как условный гайдлайн, а не как жесткий список требований - в зависимости от вашей предполагаемой специализации требования будут…
#вашивопросы
Я в данное время прохожу курсы по «Анализ данных на Python и базы данных (SQL)». Обучение длится 9 месяцев.
Какие проекты или какие действия мне нужно делать, чтобы двигаться в data science направлении?
Как создать своё портфолио по data science?
Хотелось бы от Вас получить рекомендации по дальнейшим шагам)
Боюсь, на все вопросы я тут не отвечу - Data Science не моя сфера компетенций.
Но коротко - во-первых, курс, который вы упоминаете, выглядит как недостаточный для работы в сфере Data Science. Не знаю точно, что туда включено, но если судить из названия - речь идет только об использовании Python и SQL в качестве инструментов для анализа данных. Есть такая профессия как аналитик - полагаю, курс заточен под них.
Data Science - это большее, чем анализ данных - там и машинное обучение, и написание нейросетей, и разные прочее AI. База там - скорее математика, чем программирование, язык программирования используется как инструмент для применения математики. Поэтому если ваш курс не включает какого-нибудь предмета в духе "математика для Data Science", или если вы сами не владеете уже необходимым минимумом по матану - тогда нужно прежде всего искать курсы и книги по математике, и, собственно по Data Science (машинное обучение, нейросети, компютерное зрение). Чтобы понять, какие конкретно предметы нужно изучать - посмотрите программу обучения для профессии Data Science в разных онлайн школах - именно список предметов, они это публикуют.
Что касается идей для портфолио - опять-таки, посмотрите программу онлайн-курсов, в яндексе я точно видела еще и описание типовых проектов для портфолио, которые они там делают на курсе - можно взять оттуда идеи и воплотить что-то похожее у себя дома. Так же погуглите, наверняка Гугл подскажет и другие типовые проекты для портфолио, направление популярное. И не ограничивайтесь поиском на русском языке, в англоязычной выдаче результатов всегда больше, и каждый опытный айтишник гуглит на английском.
Задать вопрос автору блога можно здесь: @hum_it_bot
Я в данное время прохожу курсы по «Анализ данных на Python и базы данных (SQL)». Обучение длится 9 месяцев.
Какие проекты или какие действия мне нужно делать, чтобы двигаться в data science направлении?
Как создать своё портфолио по data science?
Хотелось бы от Вас получить рекомендации по дальнейшим шагам)
Боюсь, на все вопросы я тут не отвечу - Data Science не моя сфера компетенций.
Но коротко - во-первых, курс, который вы упоминаете, выглядит как недостаточный для работы в сфере Data Science. Не знаю точно, что туда включено, но если судить из названия - речь идет только об использовании Python и SQL в качестве инструментов для анализа данных. Есть такая профессия как аналитик - полагаю, курс заточен под них.
Data Science - это большее, чем анализ данных - там и машинное обучение, и написание нейросетей, и разные прочее AI. База там - скорее математика, чем программирование, язык программирования используется как инструмент для применения математики. Поэтому если ваш курс не включает какого-нибудь предмета в духе "математика для Data Science", или если вы сами не владеете уже необходимым минимумом по матану - тогда нужно прежде всего искать курсы и книги по математике, и, собственно по Data Science (машинное обучение, нейросети, компютерное зрение). Чтобы понять, какие конкретно предметы нужно изучать - посмотрите программу обучения для профессии Data Science в разных онлайн школах - именно список предметов, они это публикуют.
Что касается идей для портфолио - опять-таки, посмотрите программу онлайн-курсов, в яндексе я точно видела еще и описание типовых проектов для портфолио, которые они там делают на курсе - можно взять оттуда идеи и воплотить что-то похожее у себя дома. Так же погуглите, наверняка Гугл подскажет и другие типовые проекты для портфолио, направление популярное. И не ограничивайтесь поиском на русском языке, в англоязычной выдаче результатов всегда больше, и каждый опытный айтишник гуглит на английском.
Задать вопрос автору блога можно здесь: @hum_it_bot
#вашивопросы
Добрый день.Основное образование "менеджмент организации", несколько лет работала в отделе продаж. Потом мигрировала в маркетинговые исследования (здесь я год). Ближе познакомилась с маркетинговой аналитикой. Сейчас интересуюсь более углубленным анализом данных. Цель - работать по специализации "аналитик данных" в частности в продукте.
Вопрос собственно, какие основы из математики нужны для работы в специализации "анализ данных". Это вся в целом математическая статистика? (или лишь какая-то часть понятий).
Давайте отталкиваться от конкретных задач, которые вам придется решать как аналитику данных. Цель работы - отвечать бизнесу на вопросы, и давать рекомендации, исходя из данных - что нужно сделать, чтобы система работала лучше. Очень грубо говоря, например, вы смотрели данные по пользователям приложения для такси, и заметили, что по четвергам заказов меньше в полтора раза - таким образом, ваша рекомендация бизнесу - повлиять на то, чтобы по четвергам, к примеру, 20% водителей рекомендовали брать выходной, чтобы они не простаивали без работы.
Не всегда эти задачи решаются с помощью какой-то сложной математики. Иногда что-то интересное можно увидеть в данных визуально, просто собрав их и построив по ним разные графики. А иногда для конкретных выводов нужен более углубленный математический анализ.
Что же касается мат статистики - ну для начала пройдите какой-то вводный курс по основным разделам на уровне ликбеза и базового знакомства с инструментами. Это же касается и теории вероятностей. Это уже позволит вам проводить какой-то простой анализ, и использовать изученное, например, на работе в должности стажера или джуниора. Посмотрите, опять-таки, программу онлайн-курсов по профессии аналитик данных - какие предметы из матана там включены в программу обучения? Можно ориентироваться на них.
А вопрос "сколько знаний достаточно", и когда уже можно остановиться - несколько философский. Я бы рекомендовала постепенно углубляться, ориентируясь на то, как ваши новые знания можно применять на практике в конкретных задачах, а не просто на изучение теории ради теории (это тоже полезно, но в другом смысле).
Помним, что каждый работодатель предъявляет свои требования к кандидатам. Кто-то вообще не будет спрашивать с вас знание математики - аналитики часто приходят из гуманитариев. Кто-то же наоборот уже на первом собеседовании захочет "проехаться" например по терверу или статистике. Всё индивидуально.
Задать вопрос автору блога можно здесь: @hum_it_bot
Добрый день.Основное образование "менеджмент организации", несколько лет работала в отделе продаж. Потом мигрировала в маркетинговые исследования (здесь я год). Ближе познакомилась с маркетинговой аналитикой. Сейчас интересуюсь более углубленным анализом данных. Цель - работать по специализации "аналитик данных" в частности в продукте.
Вопрос собственно, какие основы из математики нужны для работы в специализации "анализ данных". Это вся в целом математическая статистика? (или лишь какая-то часть понятий).
Давайте отталкиваться от конкретных задач, которые вам придется решать как аналитику данных. Цель работы - отвечать бизнесу на вопросы, и давать рекомендации, исходя из данных - что нужно сделать, чтобы система работала лучше. Очень грубо говоря, например, вы смотрели данные по пользователям приложения для такси, и заметили, что по четвергам заказов меньше в полтора раза - таким образом, ваша рекомендация бизнесу - повлиять на то, чтобы по четвергам, к примеру, 20% водителей рекомендовали брать выходной, чтобы они не простаивали без работы.
Не всегда эти задачи решаются с помощью какой-то сложной математики. Иногда что-то интересное можно увидеть в данных визуально, просто собрав их и построив по ним разные графики. А иногда для конкретных выводов нужен более углубленный математический анализ.
Что же касается мат статистики - ну для начала пройдите какой-то вводный курс по основным разделам на уровне ликбеза и базового знакомства с инструментами. Это же касается и теории вероятностей. Это уже позволит вам проводить какой-то простой анализ, и использовать изученное, например, на работе в должности стажера или джуниора. Посмотрите, опять-таки, программу онлайн-курсов по профессии аналитик данных - какие предметы из матана там включены в программу обучения? Можно ориентироваться на них.
А вопрос "сколько знаний достаточно", и когда уже можно остановиться - несколько философский. Я бы рекомендовала постепенно углубляться, ориентируясь на то, как ваши новые знания можно применять на практике в конкретных задачах, а не просто на изучение теории ради теории (это тоже полезно, но в другом смысле).
Помним, что каждый работодатель предъявляет свои требования к кандидатам. Кто-то вообще не будет спрашивать с вас знание математики - аналитики часто приходят из гуманитариев. Кто-то же наоборот уже на первом собеседовании захочет "проехаться" например по терверу или статистике. Всё индивидуально.
Задать вопрос автору блога можно здесь: @hum_it_bot