Программирование для гуманитариев

2023-01-16 21:49:32 От подписчиков:

Иногда встречаю людей, которые пошли из-за денег в IT и они щас работают, но им работа не по душе, а сидят лишь из-за зп.
Сам пока я учусь на веб разраба, и из-за того что вижу как много людей, которые работают из-за зп становится обидно и в голове "почему они, а не я??". Но я уверен, что такие люди в IT могут найти себя в других направлениях помимо разработки, ведь разработку они ненавидят, но деньги меняют все)

Что тут можно сказать? Есть такой очень важный фактор для эффективной работы как мотивация. Если мотивация на нуле - показывать хорошие результаты сложно. И ладно еще, если человек лет 10 в индустрии, и как-то выгорел, надоело ему - тогда за счет опыта и хороших технических скиллов он может продолжать работать и приносить пользу. Если же человек - начинающий специалист, и уже ненавидит свою профессию - далеко с такого старта не уедешь. Вероятнее всего, такой человек будет на своем рабочем месте заниматься откровенным саботажем и по факту приносить больше вреда, чем пользы.

Тут еще большой вопрос - как долго человек сможет продержаться на такой ненавистной работе? Месяц? Полгода? Год? Пять лет? Низкая мотивация очень мешает карьерному росту и развитию как специалиста - а если он не будет расти профессионально, то с чего ему будут повышать зарплату или повышать его в должности? Получается, и в деньгах при таких условиях расти сложно.

В общем, кейс, как мне кажется, сомнительный, и такие кадры не выглядят перспективными. Разве что они лукавят, и не совсем уж ненавидят свою профессию. Открыть/Комментировать

2023-01-16 21:33:17 Когда я создавала этот канал, основаная идея его была - обратиться к людям, которым никогда не приходило в голову, что они могли бы работать в IT и натолкнуть их на мысль попробовать. Человек может полжизни заниматься какой-то совсем другой профессией, и не знать, что здесь ему бы понравилось, и что "так можно было". Какой-нибудь условно диплом лингвиста или биофак - никак не закрывает путь в мир информационных технологий. Был бы интерес и желание осваивать новое. Да и пока не попробуешь - не узнаешь, было бы тебе интересно работать в этой области.

Тем временем, активно набирали обороты онлайн-школы по программированию и смежным профессиям, со своим агрессивным маркетингом. И, кажется, они создали уже новый тренд - людей, которые пошли учиться в IT, несмотря на то, что именно им это не особо интересно и не особо хочется. Реклама создала слишком глянцевую картинку - мол это легко, осваивается быстро, денег платят много, а в офисах пуфики и печеньки.

Повторюсь - моя идея была искать людей, которым это действительно будет интересно. И такие люди есть, время от времени подписчики рассказывают, как они недавно пошли в IT с нуля, и очень довольны результатом.

Но я против того, чтобы "тащить" в IT людей, которые этого не очень-то хотят и которые пришли за якобы легкими деньгами и печеньками в офисе. Потому что IT - это не то чтобы легкие деньги, тут надо работать, тут надо прикладывать усилия, копать вглубь, быть любознательным, упорным и трудолюбивым. А главная мотивация - это интерес. Кому не интересно углубляться - у того вряд ли что-то здесь получится. И наоборот - человеку любознательному и увлеченному тут обязательно понравится.

Не бывает таких профессий, которые подходят вообще всем. Кто-то не любит сидячую работу, кому-то хочется больше общаться с людьми, у кого-то внимание не фокусируется на долгое время - и таким образом просто не получается сосредоточиться для решения каких-то технических задач. В общем, IT - не волшбеная пилюля, во всяком случае, не для всех. Но, возможно, именно вам она как раз подойдет. Открыть/Комментировать

2023-01-13 10:47:47 1) Деньги — по результатам исследования Хабр Карьеры за 1 полугодие 2022 года зарплаты Python-разработчиков уровня middle+ начинаются от 120 000 рублей и доходят до 250 000 рублей в месяц.

2) Крутые проекты — Python — широко распространенный прикладной язык. Его используют для создания веб-сайтов, приложений и игр.

3) Простота — Python считают одним из самых простым языков программирования за счёт легкого синтаксиса, что делает его легким для изучения.

Мы в Хекслете создали практический онлайн-курс «Python-разработчик», который позволит за 10 месяцев плотной практики стать высокооплачиваемым специалистом.

Вы начнете писать код с первого дня обучения, выполните 400+ упражнений в тренажере, напишете 4 полноценных проекта, поучаствуете в Open Source и подготовитесь к собеседованиям с помощью тестовых от компаний-партнеров.

Мы регулярно следим, какие компетенции разработчиков востребованы на рынке, строим и улучшаем учебную программу в соответствии с этим.

Пройдите первые 10 бесплатных уроков из профессии и получите дополнительно скидку 10% Открыть/Комментировать

2023-01-12 11:08:09 #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 Открыть/Комментировать

2022-12-23 16:55:27 #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 Открыть/Комментировать

2022-12-12 18:16:15 ​Представьте, что IT — это море возможностей, а вы — капитан хоть и маленького, но крепкого корабля. Вам открыто любое направление разработки, ветер будет попутным. И тут штурман приносит вам карту архипелага тестировщиков.

Что же ждёт вас там, в тестировке?

Это отличное начало для тех, кто очень хочет в IT, но боится, что не вытянет по математике и программированию;

В тестировку реально прийти и бывшему бухгалтеру, и фитнес-тренеру, и маме в декрете — в начале пути личные качества важнее технических навыков;

Тестировщики требуются в любом онлайн-продукте. Веб-приложения, сайты, мобильные игры — направлений много, вы в праве выбрать то, что нравится;

С базой знаний QA-специалиста можно перейти в другую область IT, если захотите. Разработчик, сисадмин, специалист по информационной безопасности, DevOps-инженер — вы можете изменить вектор развития;

Однако профессия подойдёт далеко не всем: есть свои отмели и рифы. Если вы не готовы:

Много учиться, в том числе и тогда, когда получите работу;
Быть внимательным и перепроверять один и тот же блок по 40 раз;
Прислушиваться к советам и замечаниям ментора.

То вам будет сложно в профессии.

Готовы рискнуть? Тогда поворачивайте штурвал: предлагаем вам посмотреть демоуроки курса «Стать тестировщиком: с нуля до джуна». С них можно начать погружение в профессию: https://slurm.club/3UmaNny Открыть/Комментировать

2022-12-10 13:10:14 #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 Открыть/Комментировать

2022-12-01 14:05:24 #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 Открыть/Комментировать

2022-11-29 11:53:34 Профессия «Фронтенд-разработчик» на Хекслете включает в себя гораздо больше, чем кажется на первый взгляд.

На курсе мы даем даем фундаментальные основы и развиваем алгоритмическое мышление. Несколько сотен практических заданий в онлайн-тренажере – лишь часть обучения.

Вы будете участвовать в разработке открытых проектов Хекслета на GitHub, напишите 4 полноценных приложения для бизнеса и попрактикуетесь в решении реальных кейсов от компаний-партнеров.

Цель любого обучения – это трудоустройство. Мы пройдем путь до первой работы в IT вместе с вами.

Начните прямо сейчас, переходите по ссылке выше. Вводные ознакомительные курсы профессии доступны бесплатно сразу после регистрации

Оцените формат и решите, стоит ли продолжать! Открыть/Комментировать

2022-11-25 13:56:31 #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 Открыть/Комментировать