Java для начинающих: подборка полезных ресурсов

Собрали для вас подборку каналов и книг о Java — одном из самых известных языков бэкенд-разработки, на котором пишут логику сайтов и приложений. Сохраняйте, читайте и делитесь с другими, если нашли что-то полезное.

🤳🏻 Телеграм-каналы

«Библиотека джависта | Java, Spring, Maven, Hibernate» — актуальная информация для Java-разработчика. Автор публикует советы, руководства, примеры кода, новости фреймворков и библиотек, подборки книг. Серьёзный контент разбавляет мемами.

«Javazavr. Обучение Java» — туториалы, видео, задачи по Java, а также разбор вопросов с технических собеседований.

«Java задачки тесты» — канал для Java-разработчиков, которые хотят проверить свой уровень знаний. Автор публикует тесты и задачки по Java.

👀 YouTube-каналы

«Гоша Дударь» — канал для всех, кто хочет начать изучать Java или расширить свои знания в области веб-разработки. Автор публикует видеоуроки по Java, PHP, JavaScript, C#, Python, C++.

Amigoscode — канал разработчика Нельсона Джало. Автор разбирает частые ошибки Java-разработчиков, предлагает уроки, проекты и туториалы по Java, публикует советы по написанию кода и трудоустройству.

Follow the White Rabbit — канал Java-разработчика Александра Чуева. Автор предлагает видеоуроки для джунов, разбирая популярные вопросы. Например, про клонирование объектов, установку баз данных и архитектуру веб-приложений. Также делится советами, как получить свою первую стажировку или работу в ИТ.

📚 Книги

«Структуры данных и алгоритмы в Java» — для работы с Java важно разбираться в алгоритмах. Роберт Лафоре в своей книге объясняет тему алгоритмов и структур данных простым языком и с помощью примеров.

«Философия Java» — книга Брюса Эккеля помогает глубже понять философию и принципы Java. Вы узнаете, как Java упрощает разработку и решает основные проблемы написания кода через объектно-ориентированный подход.

«Изучаем Java» — книга Берт Бейтс и Кэти Сьерр, в которой подробно рассматриваются основы языка, многопоточность, синтаксис и распределённое программирование. Авторы подкрепляют теорию примерами и предлагают тесты для самопроверки.

Ещё больше ресурсов вы найдёте в блоге Практикума, а на курсе «Java-разработчик» мы дадим вам все необходимые инструменты и обучим ключевым навыкам для старта в профессии.

🔜 Узнать о курсе подробнее и начать учиться бесплатно.

Как начинающему программисту получить первый оффер

Если вы хотите сменить профессию и стать востребованным разработчиком — приходите на бесплатный вебинар. Вместе со специалистами обсудим, какие перспективы ждут программистов в 2025 году.

Вы узнаете:
⏺️ какие виды разработки и разработчиков бывают;
⏺️ как онлайн-курсы помогут освоить профессию и получить необходимые навыки;
⏺️ как успешно пройти собеседование и получить первый оффер;
⏺️ как построить траекторию роста в профессии.

🔜 Встречаемся 7 ноября в 19:00 (мск). Чтобы получить ссылку, регистрируйтесь на странице вебинара. Если не сможете присоединиться онлайн — не страшно, отправим вам запись.

Всем привет! Меня зовут Настя, в 32 года я сменила профессию и ушла в IT 👐

Я окончила курс «Аналитик данных» и спустя пару месяцев нашла работу. На этой неделе я расскажу подробнее про свою историю.

Из постов обо мне вы узнаете:
⏺️ почему я три раза начинала заново карьерный путь,
⏺️ как проходило обучение и устройство на работу,
⏺️ как складывается мой рабочий день в качестве специалиста оптимизации поиска в Wildberries,
⏺️ какие ресурсы и материалы могут пригодиться аналитику.

По ходу моего повествования вы можете задавать в комментариях вопросы, а я выберу день и отвечу на них отдельно 😉

История моего перехода в IT

В первый раз я начала строить карьеру в гостиничной сфере: прошла путь от работника ресепшена до старшего менеджера по продажам B2C. Затем нагрянул ковид, а с ним и сокращения. Уже тогда я задумалась о формате удалённой работы. Устроилась в службу поддержки Farfetch (fashion-ритейл), но вскоре компании пришлось приостановить деятельность в России.

Мы с мужем на тот момент уехали в Таиланд на зимовку, я осталась без работы, а удалённую из другой страны найти не могла. Пыталась пару месяцев, но тщетно. Тогда решила попробовать себя в IT. Эта сфера многообразна — возможно, именно там я смогла бы развиваться 😍

Знакомая рассказала, что успешно отучилась на тестировщика в Практикуме и быстро нашла работу. Я стала исследовать различные платформы c курсами и IT-направления. И больше всего как раз порадовало наполнение и качество.

Чтобы определиться с направлением, я прошла бесплатные вводные модули курсов по аналитике, тестированию и продакт-менеджменту. Особенно заинтересовал анализ данных — стало любопытно, как долго продлится мой интерес. Так я остановилась на курсе «Аналитик данных».

Порадовало, что материалы остаются в доступе навсегда. Во время обучения поняла, что большое значение имеет группа (когорта). У нас была огромная, больше 300 человек. Но в ней всегда царила атмосфера поддержки и взаимопомощи, особенно когда близилась дата сдачи проектов 🥰

Успешно окончив полный курс, я попала в программу акселерации. Там участвовала в проектах мастерской и работала над реальными задачами.

Весь этот опыт оказался полезным для дальнейшего поиска работы.

Как устроена работа специалиста оптимизации поиска в Wildberries

Хочу сразу поделиться: на техническом собеседовании меня спрашивали и про Python, и про SQL. Без live coding, а в целом понимание.

Когда я пришла в команду, мне предстояло заниматься анализом кейсов, поступающих через первую линию поддержки на вторую (это как раз часть моей команды), и далее разметкой кейсов в Google Sheets.

Для этого не нужны были хардскилы, которыми интересовались на собеседовании. Но со временем оказалось, что это лишь начальный, вводный этап работы. А далее уже с имеющимися навыками я могла бы браться за более сложные задачи.

Сейчас в течение рабочего дня я выполняю два вида задач:

⏺️ рутинные — например, могу проверять и анализировать падение конверсии по популярным запросам, вовремя вносить правки самостоятельно или просить разработчиков, если у нас нет инструментов для правки;

⏺️ спецзадачи разной направленности — например, анализ определённой группы запросов и разработка решения для улучшения выдачи.

А недавно я занималась улучшением и разработкой дашбордов в BI, в том числе анализировала причины зануления выдачи. Для подобных задач, естественно, важны мои хардскилы: они помогают действовать быстрее — находить проблемные зоны и разрабатывать способы их анализа.

Несколько раз в неделю у меня «дежурства», во время которых мы принимаем вопросы и информацию о проблемах напрямую от руководства и категорийных менеджеров, продумываем более быстрое или системное решение. Тут пригождается мой опыт общения с клиентами, мои софтскилы, так как нужно давать наиболее полный и понятный ответ, а также держать в курсе решения вопроса.

Сейчас моя позиция околоаналитическая, но я стремлюсь развиваться дальше, чтобы больше углубляться в аналитику 🙂

Подборка полезных ресурсов для аналитиков

На мой взгляд, важно не только регулярно обновлять знания, читая тематические статьи и книги, но и быть частью профессионального сообщества. Общение с коллегами, их опыт, актуальная информация о тенденциях в профессии, о вебинарах, полезные материалы — всё это очень мотивирует и помогает в работе.

Для поиска единомышленников рекомендую следующие телеграм-каналы:

⏺️ «Работа ищет аналитиков» — здесь можно пообщаться с аналитиками из разных направлений, узнать об опыте ребят, отправить резюме на «прожарку», а также попросить помощи, если она требуется в работе;

⏺️ Left Join — здесь про анализ данных, технологии, нейросети и SQL;

⏺️ «Аналитика и growth mind-set» — для дата-аналитиков, продуктовых и веб-аналитиков, а также для всех, кто хочет усилиться в этой сфере. Здесь много образовательного контента, ссылок на бесплатное обучение и на симуляторы, а также разбор задач и вопросы с собеседований;

⏺️ Reveal the Data — канал Романа Бунина о визуализации данных, дашбордах и развитии BI-систем.

Также делюсь ссылками на полезные материалы:

📎 «Откуда есть пошла аналитика и что отличает DS, DA, BA и SA» — статья на Хабре;

📎 более 250 бесплатных курсов и ресурсов по аналитике — большая подборка для аналитиков данных, продуктовых аналитиков, веб-аналитиков, маркетинговых аналитиков и особенно для тех, кто хочет ими стать;

📎 курс «Основы статистики» на Stepik;

📎 «Руководство по стилю SQL»;

📎 YouTube-канал Глеба Михайлова об анализе данных, Data Science, Python и SQL;

📎 записи собеседований на канале Karpov.Courses.

Материалов много, особенно если углубляться в определённое направление аналитики или развиваться в Data Science и ML. Поэтому для начала нужно понять, что вам ближе, а далее двигаться по конкретному пути и искать свои источники дополнительных знаний и опыта.