Программирование для гуманитариев

​​Можно купить рекламный пост, а можно поделиться историей выпускника, которая говорит за продукт точно лучше рекламы. Невымышленная история Сергея Алексеева о том, как он начал работу джавистом за 4 месяца. Сергей выпускник Java Mentor, проекта подготовки java разработчиков с оплатой после трудоустройства. Все персонажи реальны и совпадения не случайны! Сергей уже почти год работает в компании Luxoft java разработчиком. За это время успел поработать дополнительно вне штата в Сбербанке, занимался контролем качества торговой системы, которую пишут другие разработчики для операций с валютой и ценными бумагами. А началось все в 2016, когда Сергей получил первую официальную работу в обычной веб-студии. “Закончилась карьера фронтендера так же быстро, как началась – успехов я не достиг, и через полгода уволился. Перешел в системное администрирование, но тяга к программированию была сильнее, – уже через год я устроился джавистом. Брал маленькие заказы, писал маловразумительные конструкции и зарабатывал в удачный месяц 20 тысяч рублей. Дальше поступил в один колледж и два вуза, но попытки получить высшее образование кончились провалом – ни в одном месте не проучился дольше года. Две причины: 1) нетехническим предметам, уделялось больше времени, чем программированию 2) нельзя было использовать функции, которых нет в методичках 1988 года. В течение года я видел рекламу Java Mentor, переходил на сайт, но почти сразу закрывал. На этом этапе написание незамысловатых программок перестало приносить удовольствия – решил пойти на стажировку в Райффайзенбанк. Там мне отказали, потому что… «Я не знаю, что такое абстрактный класс». Понял, что если не найду того, кто научит, всю жизнь буду заниматься ерундой. Зашёл на сайт JM, оставил заявку. Оказалось, что учиться можно сколько нужно, а платить, когда уже устроюсь. Схема удивила – неделю искал подвох. Не нашёл – сообщил, что хочу учиться. Скинули тестовое задание, которое еле-еле выполнил. Три дня подряд писал код, но справился. Обучение началось 10 августа, а 22 ноября я прошел собеседование на работу. Ключевым в JM для меня была заинтересованность в качестве твоих знаний. Если ментор видел, что ты не понял, дальше пройти не получалось. Прогоняй материал, пока не разберешься – никакой халтуры. «Грызть гранит» придётся самому, но если уперся лбом в стену, менторы помогут выйти из тупика, не терять много времени на одном вопросе. Но хочу сказать, что до подписания договора не верил, ожидал меньшего. После собеседований у меня было несколько приглашений на работу. По окончании обучения устроился мидлом. Сказал, что хочу зарплату в x рублей. «Тебе всего 20 лет. Куда ты будешь тратить такие деньги? Возьмем, но будем платить х/2». Теперь получаю больше, чем запросил на собеседовании. В «воспоминаниях» вконтакте недавно всплыла запись, написал я ее больше года назад: «Не понимаю, как работают абстрактные классы и что это такое – помогите». Стыдно, но не удалил, чтобы другие видели: при старании и с хорошими наставниками можно добиться успеха. Что касается дальнейшего развития – это непрекращающийся процесс. Каждый день знакомлюсь с чем-то новым. На работе использовать «левые» технологии не выходит, поэтому параллельно веду два проекта just for fun. Еще учу фронтовые языки и технологии. Хочу стать фулстек программистом. Наберусь опыта, отточу навыки, в том числе английский, и поеду за границу. А пока готовлюсь к переходу в другую компанию.” Если захотите написать Сергею, то это запросто можно сделать в TG. Вы убедитесь, что он - живой человек, а это не просто рекламный пост.

Для тех, кто всё ещё сомневается, можно ли самостоятельно прийти в IT (в том числе с помощью курсов) - смотрите, что пишут на Хабре: каждый третий айтишник в России - самоучка.

P.S.: В пункте про сложные запросы забыла еще про запросы с аггрегацией данных (GROUP BY, HAVING). А также стандартные функции и команды SQL: count, avg, min, max, LIKE, DISTINCT. Всё в один пост не вместить, но если освоите азы - остальное потом само подтянется.

Базы данных и SQL Кому это нужно? - Разработчикам (любым, в особенности бэкенду), а также всем, кто работает с данными: аналитикам, дата-саентистам. Сама я изучала базы данных на стэнфордском курсе - вот его современная версия - он бесплатный, на английском языке. Ниже я набросала чек-лист, что нужно (или желательно) изучить для работы с базами данных. Порядок пунктов можно менять, я постаралась отсортировать от простого к сложному. Если овладеть всем списком - это будет уровень выше Junior-разработчика, так что не пугайтесь объёма, всё нарабатывается постепенно. 0. (Необязательно) Реляционная алгебра - это несложный раздел математики, он даёт представление о том, как устроены базы данных - что такое реляционная модель и какие операции над ней можно проводить. Это то же, что вы будете делать с помощью SQL, но на абстрактном математическом языке. 1. SQL: простые SELECT-запросы для получения данных из таблицы. 2. Простые запросы для добавления строк в таблицу: INSERT. 3. Запросы для изменения данных: UPDATE и DELETE - но лучше сразу привыкайте делать их внутри транзакции (с ключевым словом BEGIN), чтобы в случае ошибки можно было откатить изменения. А то потом на работе удалите важные данные и будет не прикольно. 4. Как создавать таблицы: CREATE-запросы. (а также изменять схему: ALTER). 5. Сложные запросы: как извлекать данные сразу из нескольких связанных таблиц: разные виды JOIN и для чего они нужны. 6. Индексы. Когда нужно найти данные в таблице, где хрянятся миллионы строк, это может занять очень много времени. Но если создать правильные индексы, мы подскажем базе данных, как быстро найти данные, и работать всё будет быстро. Так что нужно научиться - а) определять, где нужны индексы и создавать их и б) писать SELECT-запросы так, чтобы эти индексы использовались. 7. Оптимизация запросов: вот вы научились извлекать данные из нескольких таблиц со множеством сложных условий. Но загвоздка в том, что одни и те же данные можно получить разными способами, и не все способы одинаково хороши. Можно написать такой запрос, что он не выполнится и за 100 лет. Плохой запрос может вывести из строя (на время) базу данных и сломать ваш проект (например, сайт). Поэтому разработчику мало уметь написать запрос как-то, нужно еще найти оптимальный способ. Для анализа эффективности запросов есть команды EXPLAIN и EXPLAIN ANALYZE - с их помощью можно проверить разные запросы и подобрать лучший. Например, избегать запросов, которые приводят к операции full scan(она же seq scan) - это когда базе данных нужно просканировать ВСЕ строки в таблице (если таблица большая, это займёт очень много времени, если маленькая - пофиг). 8. Транзакции. Представьте, что вы перевели деньги другу, у вас со счета деньги списались, а на его счету не появились - это пример неправильной работы с транзакциями. Или же, например, у вас на счету 500 рублей, вы снимаете их в банкомате, банковская система обновляет ваш счет, чтобы выставить там значение 0 - но ровно в ту же секунду вам приходит зарплата. Зарплата поступает на счет, но затем выполняется операция по «обнулению» счёта - и у вас на счету ноль. Описанных ситуаций не должно происходить, но они могут случиться, если разработчики неграмотно используют транзакции (или не используют их вовсе). В первом случае, когда деньги списались у вас, но не пришли другу из-за какого-то технического сбоя - вся транзакция должна была отмениться - другу деньги не пришли, значит отменяем операцию списания у вас. Во втором случае операция «приход зарплаты» не должна была «вклиниваться» перед операцией по списанию денег со счёта - она должна была подождать, пока завершится транзакция со списанием 500 рублей, а потом уже зачислить на счет зарплату. 9. Конкретные СУБД - у каждой системы управления базами данных (MySql, PostreSQL, Oracle, SQL Server) есть свои фишечки и особенности работы и особенности внутренней архитектуры - новичку об этом в начале можно не беспокоиться. Но когда вы устроитесь на работу, придётся разбираться с особенностями той СУБД, которую использует работодатель.

Человеческий фактор Большинство моих коллег на разных местах работы были (и есть) - вполне приятные в общении ребята, и впечатление от работы в IT-коллективах у меня в целом положительное. Но люди есть люди, и среди айтишников периодически тоже попадаются, как сейчас модно говорить, «токсичные» экземпляры. Такой человек может плохо влиять на вас, если у вас неустойчивая самооценка (как у многих новичков) - демотивировать, внушать неуверенность в себе и так далее. Вот яркий пример в статье на хабре. Так что если вам попадётся такой человек, который будет вас критиковать, внушать мысли о том, что у вас ничего не получится, что вы никудышный разработчик и код у вас говно - лучше всего по возможности свести общение с этим персонажем к минимуму. Вредный характер - это не признак профессионализма. Человек может быть хорошим разработчиком, и при этом лояльным к новичкам - помогать, подсказывать, где нужно, стимулировать к развитию. Гораздо чаще с «токсичными» айтишниками я встречаюсь в Интернете. Ищешь какой-то ответ на свой вопрос - попадаешь на русскоязычный форум, где кто-то уже задал такой вопрос, и там ответы в духе «ты что тупой?», «иди почитай мануал», «и что только такие люди делают в профессии?». Или, например, нытики. Есть куча статей авторства разочарованных нытиков - мол Java говно, Python говно, разработка говно, работа в IT - говно, все работодатели - говно, курсы - говно, раньше было лучше, а сейчас делать тут нечего. Видите такое - листайте дальше. Разочарованные люди есть в любой области, но не стоит воспринимать их негатив как конструктивную информацию. На моей первой работе, куда я пришла с питоном - ко мне часто приходил один коллега просто чтобы рассказать, какое говно питон. Он еще называл меня «скриптером», а не программистом - ну типо всякую мелочь и ерунду пишу, а не нормальные большие программы с красивой архитектурой. Был и еще один - он руководил отделом (спасибо, что не моим) - он придирался абсолютно ко всем, ко мне в частности за то, что я слишком медленно на его взгляд писала код (это была моя первая работа программистом). Но у меня хватало пофигизма просто игнорировать этих ребят. Даже если вы на каком-то этапе объективно не справляетесь с работой - адекватный руководитель и нормальные коллеги никогда не будут вас за это гнобить. Они, напротив, постараются вас подтянуть и помочь - или, быть может, найти альтернативное решение - скажем, перевести вас на более простые задачи или в другую команду, где работа попроще. Если ощущение, что вы «не тянете» остаётся - имеет смысл расстаться с компанией - и как вариант подучиться еще или поискать место стажера в другом месте. А вредные типы - это просто неизбежное зло, старайтесь поменьше с ними соприкасаться.

#вашивопросы Мне лично, было бы интересно почитать, о том, какие решения и инструменты вы используется чаще всего, как будущему программисту, насколько с вашей точки зрения актуальны те или иные платформы. Я понимаю, что в интернете тоже полно такой информации, но иногда надо разбираться на сколько она устаревшая например, плюс лишнее ИМХО никогда не повредит, что бы понять, что перевесит в итоге. А вообще с Джанго работали? Я работаю преимущественно с бэкендом и еще пишу микросервисы (и не микро-) - всё это в основном на Python, поэтому речь в этом посте будет про него и его экосреду. 1. Django - довольно тяжеловесный, но очень распространённый веб-фреймворк, используется повсеместно. Создавался для быстрой разработки шаблонных, однотипных сайтов. Вначале потребует некоторого времени на освоение. Для создания сервисов с REST API часто используется в связке с django rest api framework. 2. Более минималистические и легкие в освоении веб-фреймворки: Flask, Pyramids. 3. Асинхронщина. Для тех, кто в танке для начала расскажу, что такое асинхронность. Например, вы завариваете чай. Ставите чайник, стоите рядом и просто ждёте, пока он закипит. Потом только достаёте чашку и наливаете в неё кипяток. Так работает синхронный код (то есть обычный). В случае с программой это выглядит, например, так: программа скачивает большой файл из Интернета, и пока он скачивается она просто «висит» и ждёт окончания этой операции, и только потом делает что-то ещё. Асинхронность же - это когда вы ставите чайник, и пока он закипает, переключаетесь на другую задачу - например, накладываете себе макароны. В случае с программой, она не просто ждёт, пока скачается файл, а выполняет какие-нибудь вычисления, или, например, принимает данные от пользователя. На словах звучит так, что асинхронность - это всегда хорошо, быстро, эффективно. Но проблема в питоне в том, что он изначально не был приспособлен к асинхронности, а некоторое время назад её начали в него добавлять. Асинхронный код пишут не так, как синхронный, он несовместим со многими обычными модулями, его сложно отлаживать и неудобно тестировать. Так что есть мнение, и не только моё, что лучше писать на синхронном Python, а если нужна асинхронность - писать такие программы на Go. Тем не менее, асинхронные фреймворки и библиотеки в моде, и высок шанс с ними столкнуться. Есть, например, Sanic - это асинхронный аналог Flask-a - имхо, самое симпатичное решение среди прочих. Есть еще веб-фреймворк и веб-сервер Tornado ну и aiohttp. 4. Базы данных. Я работаю с PostgreSQL, поэтому основная «базовая» библиотека тут - это psycopg2, есть еще универсальное решение - SQLAlchemy (не люблю ORM, но куда от них денешься?). 5. Очереди. Для работы с RabbitMQ использую либу kombu, она удобнее, чем pika. 6. Тестирование - фреймворк pytest очень облегчает написание тестов. Из всего этого зоопарка специально и заранее я изучала только Django, остальное пришло само с опытом, когда сталкивалась с этими технологиями на работе. Бот для ваших вопросов: @hum_it_bot

Друзья! Если мои ответы на ваши вопросы вам в чём-то помогают, и у вас есть желание тоже помочь мне с каналом, вы можете сделать вот что: 1. Прислать отзыв на любые курсы, которые вы проходили или проходите в бота @hum_it_bot с хэштегом #отзывы. Это очень ценная информация, но пока у меня есть только единичные отзывы - их недостаточно для понимания, какие курсы советовать людям, а какие не стоит. 2. Написать пожелание в бота о том, на какую тему вы бы хотели увидеть пост на канале, или задать вопрос (особенно нестандартный). На сегодняшний момент 80% вопросов в боте очень похожи друг на друга, поэтому и в постах я часто повторяюсь. Вы можете помочь сделать контент более разнообразным и интересным. 3. Посоветовать канал друзьям. 4. Задонатить немного денег, а я их потрачу на рекламу канала. Если 20 человек пришлёт по 100 рублей, этого уже хватит на недорогую рекламу, так что даже 100 рублей - это ценная помощь. Ссылка на яндекс-кошелек.

Я начала собирать промокоды и купоны на скидки для всяких Geekbrains, Skillbox, Нетологии, Skillfactory итд - если кто собирается покупать курсы - пишите в бота @hum_it_bot - возможно у меня найдется промокод, с которым это можно сделать дешевле, чем просто у них на сайте. PS: бот - это просто аккаунт для сбора ваших сообщений, их читает человек, то есть я и я же на них отвечаю. Пишите сообщения как человеку, а не какие-то односложные команды, как роботу. Это уже даже не смешно.

Почему курсы разочаровывают Когда я читаю отзывы на курсы (от самых разных контор), то часто негатив сводится примерно к одним и тем же пунктам, так что давайте их разберем для того, чтобы избегать разочарований: 1. Слишком сложно - на самом деле, программирование - это не так уж и сложно, но к такому выводу вы придёте не сразу. По первой поре будет много новой информации, а темп курсов зачастую высокий, и чтобы освоить такое количество материала придётся поднапрячься. Сложно будет и первые пару месяцев на работе - а потом постепенно всё уложится в голове и окажется, что на самом деле-то всё гораздо проще. Если вы не готовы к высокому темпу обучения, для начала попробуйте недорогие или бесплатные курсы, к примеру, на том же Udemy (UPD 2022 - cейчас из-за санкций оплатить курсы студентам из России там нельзя) - их можно проходить в своём темпе, без перенапряжения. Заодно познакомитесь с азами, и дальше материал уже не будет таким уж новым. Ну а если вы созрели записаться на дорогие курсы длительностью год-полтора - будьте готовы, что на каком-то этапе это потребует от вас много усилий и трудолюбия. 2. Не всё понятно, приходится много гуглить, читать на других ресурсах и задавать вопросы - Во-первых, повторюсь, очень сложно и непонятно может быть вначале, тяжело в учении, легко в бою, нужно будет прорваться через этот этап. Ожидать от ускоренных курсов, что там будет исчерпывающая информация, и её не придётся искать самому - не стоит. Скорее всего, придётся. В программу на год-полтора обучения просто не впихнёшь столько информации, чтобы ни у кого не осталось вопросов. Что же касается «нужно много гуглить» и читать что-то дополнительное - это специфика нашей профессии, и даже опытные программисты постоянно что-то гуглят, каждый день сталкиваются с непонятными моментами. К этому привыкаешь - и поиск информации перестает выглядеть чем-то пугающим и отталкивающим. Если же разобраться самому с каким-то материалом не удаётся, и гугл не спасает - можно нанять репетитора на том же profi.ru на пару-тройку занятий, пусть разъяснит вам непонятные моменты. Всё получится, если не сдаваться и не унывать. 3. Дорого. У всех разные финансовые возможности, у кого-то 5 детей, ипотека и еще 2 бабушки на попечении - в таком случае подталкивать вас к тому, чтобы тратить чувствительную для вас сумму денег на дорогостоящие курсы было бы неэтично. А для кого-то, наоборот, стоимость курсов выглядит приемлемо. Можно ли научиться всему тому же бесплатно? - Да можно, было бы желание и мотивация. Просто у вас не будет заранее составленной программы, плана обучения, ментора, и дополнительного мотиватора в виде потраченных денег. Не у всех из нас есть склонность к эффективному самообразованию - но у кого есть - тот справится. Высокие цены создают завышенные ожидания, которые не всегда оправдываются. Не стоит надеяться, что уплаченные деньги - это гарантия успеха, тут первичны усилия и увлеченность. Курсы, обещающие обучить всему за год придуманы для того, чтобы сделать из вас начинающего специалиста в максимально сжатые сроки - самообучение в режиме «вольного плавания» тоже имеет смысл, но оно может занять и полгода-год, 2-3-4 года, и сколько угодно ещё. Курсы же должны прогнать вас галопом через весь необходимый минимум. Но может потребоваться больше усилий, чем вы ожидаете. Платить или не платить - решать вам. Лично я не вижу ничего криминального, в том, что год обучения стоит денег. Я бы сейчас заплатила за курсы, если бы собралась освоить какое-то новое направление, скажем, дата-саенс - самостоятельно я вряд ли продерусь через весь этот матан. Но стоимость курсов сама по себе никому ничего не гарантирует, так что выбирайте с умом. Бот для ваших вопросов: @hum_it_bot

#FAQ Я не знаю математику, можно мне в IT? Я уже писала о том, что математика используется далеко не во всех областях программирования. Скажем, она пригодится в системном программировании, криптографии, разработке алгоритмов и некоторых других областях. Но для веб-разработки, мобильных приложений и многого другого - хватит знаний, которые остались со школы (даже если их почти не осталось). Математика хороша для прокачки мозгов, но не так уж необходима в большом объеме. Так что если вы хотите в программирование, но боитесь своего незнания математики - не бойтесь, просто учитесь программировать. Другое дело - Data Science, а это весьма модная и высокооплачиваемая область - машинное обучение, нейросети, искусственный интеллект и прочие броские слова. Что же делать, если знаний математики нет, а в дата саенс хочется? Ну, во-первых, есть отдельные курсы по математике для будущих специалистов по Data Science: - Математика и Machine Learning для Data Science - от Skillfactory, комбо-программа сразу по двум направлениям - обещают, что подходит для изучения с нуля. - Курс по математике для Data Science - тоже от Skillfactory - но тут нужны минимальные знания Python. - Математика для анализа данных от Нетологии. - Основы математики для Data Science от Skillbox. Во-вторых, если вы поступаете на полную программу по Data-Science (такие курсы длятся полтора года) то, скорее всего, там уже «всё включено», в том числе и изучение математики в необходимом объёме: - Факультет искусственного интеллекта от Geekbrains - Профессия Data Scientist от Нетологии - Профессия Data Scientist от Skillbox - Полный курс по Data Science от Skillfactory. Бот для ваших вопросов: @hum_it_bot