Стоит ли продолжать учить Python для первой работы в СПБ?

Question

[mkone112]

Вступление

В школе нравилось возиться с железом поэтому, после школы работал эникеем, и постепенно дорос до "типа админа". Работал в основном с Windows, обслуживал офисы - поднимал сервера ftp/mail/apache, контроллеры домена, etc. Настраивал свитчи/роутеры/камеры - в общем по ерунде.
В качестве хобби пытался учить верстку/js.
В конце концов понял, что работа мягко говоря не приносит мне никакого удовольствия в отличие от программирования, а т.к. самостоятельная учеба шла крайне вяло - решил поступить в вуз. Уровень математики был полным дном - даже дроби решал с трудом. За 11 месяцев натянул где-то до 70баллов по ЕГЭ(математика/физика/русский) и поступил в первый вуз, как оказалось мой уровень был гораздо ниже среднего так что я довольно быстро вымотался, совмещая очную учебу с работой на full-time, подхватил грипп и чуть не помер от пневмонии. Еще через год здоровье совсем просело - поэтому меня отчислили. Слегка подлечившись, и уволившись с работы я решил поступить во второй вуз т.к. в первый баллов мне уже не хватало. "Проучившись" полгода я понял, что этот "вуз" не тянет и на шарагу - отчислился и продолжил учиться сам.

Что имею:
Неплохо знаю:

• Матлогику/Дискретку: курс в вузе + "дискретная математика для программистов" Хаггарти
  
• Матан: хорошо знаю только часть до рядов/кратных интегралов/диффуров
  
• Линал/Аналитическую геометрию: знаю, прошел курс в вузе + "Конспект лекций по ВМ" Письменного Д.Т.
  
• Python: опыта где-то 4-5 месяцев - ядро, часть стандартной библиотеки + небольшая пачка сторонних модулей
  
• ООП: на мой взгляд знаю неплохо
  

Немного знаком:

• Физика: хорошо знаю механику, мкт - хуже, остальное так себе
  
• C++, Java, JS: по несколько месяцев писал лабы
  
• html, css: лет пять назад знал неплохо, сейчас часть уже забыл, но часть все еще помню
  

Не знаю:

• Алгоритмы: имеются крайне поверхностные знания, подчерпнутые из разных областей математики, вроде бинарного поиска, поиска простых чисел, и по мелочи
  
• Мат. статистика, Теорвер: не знаю
  
• Функциональная парадигма: только то что подчерпнул из "Простой Python" Любановича, и "Изучаем Python" Лутца
  
• Структуры данных: не знаю, что под этим подразумевается, знаю конечно про стандартные структуры вроде списков/словарей/массивов, понимаю, как они работают
  
• Английский: не знаю(никогда не учил), разговорный уровень - 0, грамматика тоже, но могу гуглить в англоязычном сегменте, читать документацию и все в таком духе, если сильно напрячься могу читать книги
  

Суть вопроса:
Через полгода ресурсы кончатся и придется искать работу, очень хочется устроиться разрабом хотя бы за 15к, а не идти ставить людям винду. Для себя я вижу следующие варианты:

• Продолжить учить Python т.к. мне он дико нравится. За следующие полгода я успею дочитать Лутца, банду четырех, подтянуть скажем алгоритмы и django, сделать пару сайтов.
  
• Или сменить стек и учить, например, Java.
  

Какой вариант лучше? Если продолжать учить Python - то какой фреймворк выбрать, и вообще куда двигаться дальше? Правильно ли я выбрал вектор развития(с точки зрения поиска работы)? Если менять стек, то на что?

Answer 1

[mkone112]

Ответ: стоит если тащишься. Работы полно - людей отрывают с руками, даже без особых знаний. Знаний tcp/ip, python, одного веб-фреймворка, конкурентности, структур данных, алгоритмов, математики, линукса, железа, sql, ide с линтерами на поверхностном уровне хватает чтобы начать искать работу.

Answer 2

[gh0sty]

Да там не в книжках дело, а в практике. Насчет java/python - решай сам. Что больше нравится и для каких задач будет применяться. Просто выбери специализацию и пиши что-нибудь для себя. Возможно бери заказы на фрилансе больше для опыта, чем для денег. Насчет python фреймворка для веба - однозначно django. 1-3 средне-мелких проекта на фрилансе - и тебя спокойно возьмут на высокооплачиваемую работу. По Java - я 0)))

Answer 3

[Андрей]

Python не нишевый язык что бы кидаться из одного в другое, перестаньте п****страдать и получите на нем уже работу

Answer 4

[Валерий Мамонтов]

mkone112, с такой матбазой я бы ОДНОЗНАЧНО попробовал окунуться в мир Data Science, Data Analysis, Data Engineering. Сейчас это тренд, да и вообще пытливому уму всегда интересно работать с данными, формировать гипотезы, анализировать стат. результаты. В Яндекс.Практикум есть бесплатный вводный курс по Анализу данных (это не реклама, сам проходил его).
Научиться создавать сайты и освоить веб-разработку Вы сможете всегда.

Начинающий всегда стоит на неком перепутье: перед ним всегда несколько дорог и стоит вопрос выбора. Пока не попробуете несколько направлений, не поймёте, что Ваше, а что нет. Нужно пробовать.

Comments

[mkone112]

Я трезво оцениваю свои знания. Для ds мне нужно подтягивать базу еще года два.

Answer 5

[Пума Тайланд]

Всегда лучше тот вариант который нравится
Ну а две книжки за пол года это микро результат