«СКОРОСТЬ ХОРОШАЯ, НО НАПРАВЛЕНИЯ ПУТАЕТ»

Содержание:

→ Веб-разработка (web development)
→ Frontend
→ Backend
→ Full-stack
→ No-code
→ Мобильная разработка (mobile development)
→ Разработка под ПК (desktop development)
→ Разработка игр (game development)
→ Встраиваемые устройства и интернет вещей (embedded systems & IoT)
→ Data Science и Artificial Intelligence
→ Какое направление выбрать

Сказать о себе: «Я программист», — примерно как сказать: «Я врач».

Но врач-окулист бесконечно далёк от врача-гинеколога, их знания и опыт совершенно разные.

Ровно то же происходит у разработчиков: их функционал зависит от специализации. Когда мы идём учиться в колледж или вуз, то редко понимаем, кем конкретно хотим быть в IT — мы просто хотим писать код.

Но именно выбор направления определяет всё: от траектории обучения и условий работы до будущей зарплаты. Поэтому я начинаю серию статей, которые познакомят тебя с разными видами разработки и помогут определиться, что подходит именно тебе.

Моё самое любимое направление, которому посвятила большую часть своей карьеры и с которого легче всего начинать. И главное — потребность в веб-разработчиках не закончится никогда, пока существует интернет!

Отвечают за видимую часть приложения и пользовательский опыт взаимодействия с интерфейсом.

Самая быстро меняющаяся и динамичная сфера из всех видов разработки, всё время выходит что-то новенькое. Поэтому если любишь изменения, красивые интерфейсы и сразу видеть результат своих действий — это направление для тебя!

! Чтобы стать фронтенд-разработчиком не нужны ни высшее образование, ни математика, ни художественный вкус — только время и желание учиться. Можно начать с любым ноутом.

Занимаются тем, что скрыто от глаз пользователя, но имеет колоссальное значение. Это может быть что угодно: от логина в аккаунт до покупки в интернет-магазине.

Фокусируются на базах данных, скриптах и архитектуре сайта — их код нужен в первую очередь для коммуникации интерфейса, который написали фронтендеры, с базой данных.

То, что делают backend-разработчики, уже больше похоже на то, чем занимаются в вузах, поэтому если уже есть профильное образование и нравится работать с базами данных, то можно специализироваться именно в backend.

! Обучение основам занимает в среднем 12 месяцев. Математика не нужна, английский желателен (так проще будет разбираться с документацией). Для работы понадобится компьютер с хорошей оперативной памятью (от 8 Gb).

Занимаются frontend и backend — и всё за одну и ту же зарплату.

Занимаются тем, что создают IT-продукты без написания кода. Весь код уже написан разработчиками специальной платформы, типа Tilda, и представлен в шаблонах визуала. No-code-разработчик собирает готовые блоки в макет под запрос заказчика — как пазл или лего.

! Обучение основам занимает в среднем 4 месяца. Ни математика, ни английский не нужны — важен художественный вкус и желание учиться. Работать можно с любого компьютера.

Очень быстрорастущая сфера — особенно учитывая скорость увеличения количества смартфонов с каждым днем. Чем чаще мы пользуемся телефонами вместо стационарных компьютеров и ноутбуков — тем выше потребность сферы в мобильных разработчиках!

Больше всего пользователей у платформы Android (76%), поменьше у iOS (22%). Но не думай, что это соотношение верно отражает количество необходимых миру мобильщиков, они нужны примерно одинаково — примерно по 2 тысячи открытых вакансий на каждую из платформ))⠀

Я бы предложила начать с того, что уже есть под рукой и чем ты привыкла пользоваться — если ты идейный пользователь техники на Android, то логичнее всего начать именно с него, а если apple — то с iOS.⠀

⭐️ А ещё можно научиться кросс-платформенной разработке и убить двух зайцев: писать код одновременно под обе платформы — сейчас есть и такие технологии.⠀

Зарплаты у мобильщиков повыше чем у веб-разработчиков. И здесь по-прежнему не нужна ни математика, ни ВО. Даже более того, я не знаю ни одного вуза, где бы учили мобильной разработке.

Как в старом анекдоте — ж… работа есть, а слова (обучения такой профессии) пока ещё официально нет.

Это направление тоже очень хороший вариант для начинающих — легкий вход, множество ресурсов для обучения и хорошие зп даже на старте.

Эта сфера остается достаточно важной — многие из нас используют стационарные Word, Excel, Photoshop или AutoCAD. И всё-таки не могу не обратить твоё внимание — почти все «большие» программы имеют свои «маленькие» копии под web и мобильные телефоны)))⠀

Вакансий на desktop-разработку гораздо меньше, хотя и оплачивается она достаточно неплохо. Сюда стоит идти, если ты хочешь заниматься чем-то большим и серьезным, работать в крупной корпорации.

Нежно люблю игры и знаю, что не одинока в этих чувствах. Сфера немного привлекательна со стороны — многие идут в программирование именно ради игр, чтобы ощутить себя творцом, научиться воплощать собственные фантазии в код и создать ту самую «идеальную игру», которая покорит мир!

А что в реальности?

Игры очень популярны — и потребность в разработчиках игр не утихает. Компании-гиганты, которые придумывают и выпускают игры, создают максимально комфортные условия для того, чтобы программист с работы не уходил вообще — потрясающие офисы, завтраки-обеды, игровые комнаты, души и диваны, даже бары с пивом бывают. Атмосфера в таких компаниях — максимально неформальная и очень комфортная, практически везде гибкий график.⠀

«А где же НО?» — спросишь ты, и будешь права.

Минусы тоже есть и немаленькие. В игровых компаниях часто бывают переработки, а зарплаты чуть ниже среднего, потому что очень многие хотят работать в GameDev. Бывают и программисты-звёзды с очень высокими зп, но это прям звёзды)

Обычно об этом даже не задумываешься, но каждый день нас окружает огромное количество устройств, которые по сути — маленькие компьютеры.

А именно: микроволновки и стиралки, вайфай роутеры и квадрокоптеры, роботы-пылесосы и умные дома и, конечно, же — моя любимая Алиса — голосовой помощник.⠀

Таких систем становится все больше — все больше умных домов, умных ферм, умных фабрик, умных складов и даже умных гаражей и сараев, где все напичкано датчиками, камерами и всякими контролирующими системами.

И все эти устройства, так сильно облегчающие нам жизнь, кто-то запрограммировал вести себя именно так!

На мой взгляд, сфера непростая, зарплаты средненькие и часто нужно быть хорошим инженером. Но если ты грезишь устройствами или робототехникой, может, даже уже пробовала что-то сделать на Arduino — то стоит начинать именно с этой сферы! Возможно именно это работа твоей мечты!

Самое крутое, самое высокооплачиваемое, самое сложное на свете направление — наука о данных и искусственный интеллект.

Именно здесь тебе нужно и математику знать так, чтоб от зубов, и программировать уметь очень хорошо, и данные визуализировать, и уметь понятно рассказать о них, да ещё и постоянно очень быстро доучиваться, ведь эта сфера растет с безумной скоростью как ни одна другая!⠀

Зато сколько плюсов! Самые интересные задачи и самые большие зарплаты — все здесь ❤️ Найти работу — как раз плюнуть, такие специалисты на вес золота.⠀

И главное — всегда можно найти себе задачи по душе:

➡️ Интересны языки и лингвистика, выбирай Natural Language Processing — обработка естественного языка.

➡️ Любишь анализировать картинки и видео — Computer Vision — компьютерное зрение.

➡️ Если ты — творческая личность, попробуй темы, связанные с генерацией изображений, видео, музыки.

Возможностей для применения технологий ИИ просто миллион — от распознавания голоса до робототехники, от космических исследований до фондовых рынков, от автопилота до виртуальной примерки одежды.⠀

Эта сфера для крепких орешков, но если получится — то жизнь удалась!

Часто в Data Science приходят люди из науки, потому что там используются похожие методы аналитики.⠀

Честно скажу, я пыталась начать разбираться в ИИ и писать свои нейросети 5(!) раз и только с пятого у меня что-то начало получаться. В итоге теперь умею делать анализ по картинкам и отличать котиков от собачек по фотографии и не только.

Из всего, что пробовала, могу рекомендовать для изучения:

✅ курс Deep Learning от Школы глубокого обучения МФТИ (бесплатно, на русском языке)

✅ сайт DataQuest, чтобы освоить язык Python для анализа данных (29$ в месяц, на английском)

Также много хороших отзывов слышала о Школе анализа данных от Яндекса.