Программирование для гуманитариев

#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

#FAQ Мне больше 30-40 лет. Не поздно ли начинать? Давайте разберём разные аспекты. 1. Психологический аспект: менять свою привычную жизнь и стабильную работу может быть страшно и некомфортно - можно ли взять и начать с нуля? Решение только за вами. 2. Сложность учёбы: молодежи проще учиться, так устроен мозг. Но это не значит, что с возрастом нужно сдаваться - напротив, когда мы учимся чему-то новому, мы улучшаем нейропластичность и заставляем мозг дольше оставаться молодым. Да, вам потребуется больше усилий, чем вам же лет 10-20 назад. Но учеба на программиста занимает год или два, это не так уж долго. Задайте себе вопрос, готовы ли вы посвятить 1 год учёбе? 3. Мотивация и самодисциплина: в отличие от школьников и студентов, некоторые взрослые утрачивают привычку учиться - поэтому когда они берутся за учебу, их хватает на пару месяцев, потом начинают скучать, сдаются и бросают. Готовы ли вы серьезно и с самоотдачей учиться? 4. Конкуренция с молодыми на рынке труда. Легко ли человеку за 30 или за 40 найти работу по новой специальности? Рынок, безусловно, более благосклонен к молодым специалистам. Но давайте подумаем, кто ваши конкуренты. Категория 1 - это вундеркинды, очень талантливые молодые выпускники. У них за спиной уже куча стажировок в разных гуглах. Они осваивают любые технологии на лету. С таким конкурировать бесполезно, они вызывают комплекс неполноценности даже у специалистов с 10-летним стажем.:) Но вундеркиндов мало. Так что не переживайте о том, что вы на их фоне выглядите непрезентабельно - на их фоне все выглядят так себе. И далеко не каждый вундеркинд сохранит то же рвение к знаниям и энтузиазм на долгие годы - многие со временем устаканятся и станут рядовыми айтишниками, хоть и были звёздами на старте. Категория 2 - это «зелень». Вчерашние студенты, часто раздолбаи. Еще не умеют работать - сидят на работе как на парах в вузе. Не особо ответственные, не проявляют инициативы, надеются, что работа сама рассосётся. Такие на вопрос «Тебе всё понятно по твоей задаче?» отвечают «Да», когда на самом деле им ничего не понятно, и в итоге делают что-то не то, либо просто тянут время. Вот с такими ребятами вы вполне можете конкурировать - вы ведь где-то уже работали и понимаете, что на работу ходят не ворон считать. Вам нужно будет проявить себя лучше, чем «зелень» - показать, что вы ответственны, внимательны и коммуникабельны, и далеки от образа «раздолбая», а, напротив, настроены очень серьёзно и готовы дальше развиваться с самоотдачей. И, конечно, есть множество переходных форм между категориями 1 и 2. Как доказать, что вы что-то умеете? Составляйте портфолио: делайте проекты по своей специализации (например, веб-сайты, мобильные приложения) - для себя, для семьи и друзей. Покажете их потом на собеседованиях. Демонстрируйте рвение к освоению новых технологий. В мире IT всё время появляется что-то новое, и тут ценятся специалисты, готовые переключаться с одних инструментов на другие. Освоить 1 набор (например, язык программирования и несколько библиотек к нему) и всю жизнь работать только с ними - это плохая идея (впрочем, некоторым удаётся). Но не пугайтесь: когда вы хорошо знаете 1 язык, изучить второй и третий в процессе работы не так уж сложно и долго - это не то же, что начинать с нуля. Будьте морально готовы к тому, что вы приходите на работу с Python, а в итоге будете работать, скажем, с Go, а то и с Java. 5. Деньги - если вы зарабатываете неплохие деньги в своей области деятельности, будьте готовы к тому, что на старте в IT зарплата «просядет» и будет меньше привычного для вас уровня. Но возможно и обратное - когда в роли новичка-программиста вы уже будете получать больше, чем на вашей нынешней работе - всё зависит от того, сколько вы зарабатываете сейчас. Вывод: если вы готовы приложить достаточно усилий - то почему бы и нет? Да, трудности могут быть. Но всё реально, люди после 30-ти приходят в IT, почему бы и вам не быть в их числе? Взвесьте все «за» и «против», оцените свой уровень мотивации - и решайтесь. Бот для ваших вопросов: @hum_it_bot

#FAQ Нужен ли в IT английский язык? Кто читает мой блог давно, знают, что это очень частый вопрос. Для начала резюмирую кратко: - Можно ли начать учиться программированию, если не знаешь английского языка? - Можно. Начните с русскоязычных курсов/книг. - Чтение: Необходимый минимум, без которого в процессе работы будет сложно: это умение прочитать и понять технический текст, хотя бы небольшого размера. Например, документацию к языку программирования или ответы на вопросы на stackoverflow. Читать технические тексты на английском проще, чем художественную литературу или СМИ - и словарный запас там требуется не такой уж большой. А если навыки чтения развить очень хорошо - то сможете читать книги по программированию на английском, не ограничивая себя выбором тех, что уже перевели на русский. - Письменный английский: Важно уметь гуглить на английском, большинство вопросов-ответов по программированию находят именно так. Также может понадобиться написать письмо в техподдержку. - Остальные навыки будут полезны, но они уже не так необходимы, если работать в России. Понимаете английскую речь на слух - значит сможете слушать курсы на английском языке, а также иностранных спикеров на IT-конференциях. Сами умеете хорошо говорить по-английски - значит, сможете сами выступать на международных конференциях. В общем, чем лучше английский - тем больше возможностей. - Если вы планируете строить карьеру за границей, тут, я думаю, вопросов о том, нужен ли английский у вас не возникает, верно? И второе - вместо того, чтобы сидеть и переживать из-за своего незнания английского языка, лучше займитесь им - накидаю вам несколько ссылок с обучающими ресурсами. Если вас интересуют специализированные курсы английского языка для IT-специалистов, есть такие варианты: - Курс Английский для IT-специалистов - от тех же geekbrains (совместный с EnglishDom). - У Lingualeo также есть раздел с тематическими курсы - в том числе для айтишников. Для освоения азов английского языка или чтобы подтянуть имеющиеся знания можно: - Записаться на видеоуроки с преподавателем в Skyeng. - Нанять репетитора на profi.ru или в Tetrika-school. - Пройти заочные курсы на платформе Ешко по английскому языку. Ещё мне очень нравится проект PuzzleEnglish - сама какое-то время залипала на их сайте, несмотря на то, что у меня с английским языком никаких проблем. У них там прикольные игры, развивающие навыки владения языком. Из бесплатного - конечно, Duolingo. Бот для ваших вопросов: @hum_it_bot

#FAQ С чего начать? Рассмотрим несколько кейсов: Кейс 1: Вы уже готовы с головой уйти в IT, посвятить год-полтора учёбе, и побыстрее начать работать по новой специальности. И у вас есть деньги на обучение. Тогда самое привлекательное, что предлагает рынок - это курсы при IT-компаниях. Например, достаточно интересно читается описание GeekUniversity при mail.ru и аналогичные проекты. Они обещают обучить профессии с нуля до уровня middle, выдать диплом гособразца о профпереподготовке, и гарантированно вас трудоустроить. Обучают на выбор веб-разработке, играм, информационной безопасности и др. Полный список доступных профессий смотрите на их сайте. Тут, конечно, стоит помнить, что описание на сайте не гарантирует, что всё будет идеально и вы останетесь довольны. Но всё же при наличии времени и денег, я бы сейчас выбрала такой вариант - это банально проще, чем самому искать учебники, учебные видосы и задачки. Когда я начинала, приходилось всё осваивать самостоятельно, а это сложнее и дольше. Недостаток у таких курсов - они дорогие. Исходите из возможностей своего бюджета - если цена для вас слишком большая, ищите альтернативы дешевле. Kейс 2: А есть что-то покороче? Бывают курсы и на полгода - очевидно, что материал там будет менее полным, но азы освоить можно. Например, в тех же онлайн-университетах есть вариант с обучением за 6-8 месяцев до уровня Junior +стажировка. Кейс 3: Вы настроены не так серьезно. Хотите попробовать ради интереса, а там как пойдет. Либо не устраивает цена вариантов выше. В интернете есть много коротких курсов, которые займут месяц, а стоят либо дешевле, чем вышеобозначенные варианты (цены начинаются от 500-1000 рублей), либо и вовсе бесплатны. Выбирайте курсы по computer science или программированию, в описании которых написано «с нуля», «для начинающих», «101» и так далее - ориентируйтесь на отзывы или понравившееся описание. Пройти один или парочку таких курсов недостаточно, чтобы освоить новую профессию и найти работу, но для ознакомления и ради интереса подойдёт. Поэкспериментируете и поймёте, интересно ли вам двигаться дальше в этом направлении. Кейс 4: Я хочу учиться бесплатно. И так тоже можно - записывайтесь на бесплатные вебинары и мастер-классы. Выбирайте методом проб и ошибок бесплатные курсы на различных онлайн-платформах - помимо вышеупомянутых их еще масса: stepik, coursera, edx и др. Часто курсы, особенно зарубежные, доступны бесплатно, если вы не претендуете на сертификат об их окончании. Если вам подходят курсы на английском языке, значит вариантов больше - в том числе крутые гарвардские, стэндфордские и мит-овские курсы. Мой фаворит среди них - это гарвардский Introduction to Computer Science. Проблема кейсов 3 и 4 в том, что программу обучения вы составляете себе сами, бессистемно, и есть риск, что обучение затянется на неопределенный срок. И тут ваши успехи, достижения и дальнейшее трудоустройство зависит только от вас самих. Но так делать тоже можно, я училась именно так, бесплатно. А вообще ориентируйтесь на качество и результативность курсов, а не на то бесплатные они или платные. Есть мнение, что когда вы платите за обучение (пусть даже 500 рублей) - это дисциплинирует и мотивирует довести дело до конца. Но, конечно, действуйте в рамках своих финансовых возможностей. И не забывайте гуглить, вариантов очень много, про все в одном посте не напишешь.