Ответы пользователя по тегу IT-образование
  • Должен ли я запоминать это все?

    Therapyx
    @Therapyx
    Data Science
    нет - это не школа, где надо заучивать стих. Но надо это было "суметь" хотябы 1 раз. Когда 1 раз что-то осваиваешь, то второй раз ты уже "вспоминаешь", а этот процесс как правило в разы быстрее.
    А для того, чтобы еще больше вспоминать, то я лично запоминаю определенные детали:
    1) Ты уже делал вещь "х" в проэкте "х"
    2) В Проекте х ведешь блокнотик с комментами, мини документацией для тебя или же в самых нижних строках пишешь примеры.
    - (approximate solution) - тоже очень хорошее решение, но я лично слишком ленив для такого, чтобы тратить на это столько времени)))
    3) Когда ты в следующий раз будешь делать какие-либо вещи, то все что тебе надо вспомнить - это то, что ты делал их уже в том проекте "х", открываешь свои комменты и делаешь копи-пейст + адаптацию.

    Если все резюмировать - вещи, которые ты используешь разово, ты ну никак не запомнишь и не зазубришь. Просто записывай их и запоминай не как они делаются, а где они лежат. Это вопрос организации, а не зубрежки.
    Ответ написан
    Комментировать
  • Как работодатель организует ваше обучение?

    Therapyx
    @Therapyx
    Data Science
    у нас есть Credit Points для фирм с которыми мы тесно связаны. Например WMWare.
    + определенный бюджет на отдел для квалификаций и нужных курсов на выбор.
    Выбирать можно самому, но с обговорением материала, чтобы он был нужным для актуальных или будущих проектов. Другими словами, если я скажу, что хочу пойти на курсы веб разработки, то мне скажут зачем? И вежливо отошьют.
    Раз в год мы обязанны сделать "хоть что то".
    Ну и в целом на протяжении обычной повседневности, всегда есть люди, которые где-либо более осведомлены и они расказывают что да как.
    Ответ написан
    Комментировать
  • Какие есть ресурсы для развития менеджера проектов?

    Therapyx
    @Therapyx
    Data Science
    Руководство проекта - как правило зачастую люди, которые на столько опытны, что им уже попусту не нужны такие курсы. Когда развиваются на руководящих позициях... Даже представлять не хочу xD (сори за оффтоп), но это увы так.
    А что касается самой темы, то есть область "Project management". В остальном это лишь совокупность обширных и накопленных годами знаний руководства.
    Ответ написан
    Комментировать
  • Куда поступать, если хочешь заниматься data science?

    Therapyx
    @Therapyx
    Data Science
    Как уже написали - DS это в первую очередь математика, в особенности статистика и анализ. Поступай на какой-нибудь мат. факультет. Программирование же обязано быть в норм вузах и на мат. факультетах.
    Я конечно понимаю, что ты начитался там рекламы, тебе влили в уши о запредельных перспективах. Но для начала оцени возможности в своем регионе. Планируешь ли ты ехать в Москву или Европу? Если же нет, то я бы задумался на твоем месте о чем-нибудь другом.
    Ответ написан
    1 комментарий
  • Курс введение в IT для гуманитария (не программирование)?

    Therapyx
    @Therapyx
    Data Science
    я бы на вашем месте все таки сам составлял список и прикидывал вещи, с которыми мог бы столкнуться ваш сотрудник.
    - книги, курсы итд все равно не покроют всего нужного материала
    - Обьем книг или курса может быть очень велик и не дает гарантии, что человек запомнит и сможет применять весь материал. Вы бы смогли? Представьте какой-нибудь курс по использованию всех видов электро и радиотехники) Ведь всего-лишь использовать, не программировать, не паять и не делать схемы))

    Как-то так... имхо. Поэтому наберитесь терпения и если вы не хотите с ним прощаться - инвестируйте чуть-чуть времени или подсказывайте без психов наводки для гугла. Авось и привыкнет.
    Ответ написан
    Комментировать
  • Так ли важно выучить только один язык программирования?

    Therapyx
    @Therapyx
    Data Science
    нет, нет и еще раз нет. Или возможно вы его поняли не правильно. В универе учаться в первую очередь - программировать. Умея "программировать" и зная все технические нюансы у вас не составит труда выучить "любой язык".
    Языки программирования так же не отличаются и от обычных языков, с которыми мы имеем дела в повседневной жизни, ибо это всего-лишь банальный синтаксис со своими изюминками. Если вы когда-то учити к примеру испанский язык и активно на нем даже разговаривали - как вы думаете, что с ним станет через 5-10 лет, если говорить на нём 1 раз в месяц по минуте? Или вовсе не говорить. Вот точно так же и с ЯП, они дорабатываются и они изменяются в какой-то мере, но и так же имеют свойство забываться :)
    Как правило те, кто полагается конкретно на синтаксис 1го языка и заучивают именно его, а не саму концептию и принципы программирования - то те люди и испытывают огромные сложности при переходе на другие стеки технологий.
    Банальный пример на моей работе: Пол года на ЯП "х". Узнается, что нужен модуль "хх", которого нету на языке "х", писать самому? или написать часть проекте на ЯП "у", и вот ты уже пишешь на ЯП "у", переключаясь назад на "х". И так за полтора года только в одном проекте пришлось поработать с жавой, пайтоном, плюсами, JSom и еще одним внутренним языком.
    Вывод? Советую учиться так, как-будто через месяц, вам придется учить и ПОНИМАТЬ что-то новое.
    Ответ написан
  • Какие темы в математике необходимо знать, чтобы начать изучать машинное обучение?

    Therapyx
    @Therapyx
    Data Science
    Не думаю, что тут будет кто-то более подробно расписывать чем тут(клик). Там люди все очень подробно расписали.
    От себя же добавлю, чтобы быть экспектом в этой области - не достаточно просто разобраться с принципом работы МЛ или порешать задачки в математике. Нужно быть универсальным специалистом в каждой области и понимать что тебе надо делать с данными. Ибо 80% работы в этой области зависит исключительно от анализа, обработки и знаний о данных.
    Ну и во вторых, для всех горящих на хайп теме - задумайтесь где вы будете работать. Или так, распознать котик или собачка? ) Если вы не из Москвы или забугорья и у вас нету профильного, желательно математического образования, то шансы попасть в большой концерн в эту сферу сводятся к нулю.
    Ответ написан
    4 комментария
  • Как учиться в вузе, чтобы потом не жалеть о потерянном времени?

    Therapyx
    @Therapyx
    Data Science
    Ходить на пары, делать лабы - углубляться в материале самой. Если -> Материал свежий и стоющий. Или как минимум дает базу, с которой можно будет понять "все новое". Ибо зачастую уйма стандартов и принципов работы остается таже, меняются только костыли и внешка.
    Если же в универе все очень печально (как многие говорят), то даже и не знаю, просто высиживать время, прогуливать пары (ради бумажки) и в это время учиться самостоятельно. Хотя в любым случае как минимум половина предметов должна быть всегда адекватная. По типу математики, архитектуры эвм итд.
    - Но как практика показывает, что огромное кол-во нытиков - это зачастую люди, которые ждали золотых гор и что им все готовое на блюдечке как в ротик ложить будут (как в школе), а тут бах - и они столкнулись с суровыми реалиями, что в универе с ними сюсюкаться никто не будет и или человек хочет учиться и учится или тратит свое время в пустую.
    Даже в немецком вузе, где все отлично налажено и подают по большей части нужный материал, я постоянно встречал таких нытиков. Один вообще выдал как-то уходя из вуза, - "та я думал я программировать буду, а тут всякие it-security, да математики".

    В кратце: ВУЗ = как правило это 70-80% теоритической части. Остальное практика и этот большой недостаток ты должна заполнять "сама". Практики, работы, книжки, свои проекты. Просто ходить на пары и все, это как раз таки по большей части = терять время.
    Ответ написан
    Комментировать
  • С чего начать вникать в IT?

    Therapyx
    @Therapyx
    Data Science
    не торопись учить языки сразу и пытаться делать всякую ересь. Это главное ошибка которые сломя голову летят к якобы "мечте" и сгорают толком и не начав. А у тебя еще предостаточно времени, в отличии от "многих летящих" :D
    - Как уже и написали английский, если у тебя будет хорошая тех. база английского и отличные навыки по поиску в гугле, то ты уже сократишь 50% своих бед, как минимум.
    - Поучи пока еще булеву алгебру, да и вообще все, что связанно с логикой. Не обязательно для этого писать на определенном ЯП, реального мира и обычных выражений по этой практики тоже предостаточно.
    - Почитай про Архитектуру ЭВМ и в особенности про Memory management. Паралельно и узнаешь о типах данных, стеке, хипе.
    Да это сложные и очень не приятные вещи, но если поймешь их - то остальное будет потом только в радость и без сильного напряга ))
    А дальше уже берись за определенный язык. "Если останется время", но я очень сомневаюсь.
    Ответ написан
    Комментировать
  • Нужен ли курс Архитектуры и проектирования ПО?

    Therapyx
    @Therapyx
    Data Science
    Именно это будет тебя отделять от "сеньер дева в 25 лет с 2х летним стажем работы".
    Это важная тема и нужная при разработке более, чем сайтика визитки.
    Если же ты думаешь, что тебе не нужен этот "1 предметр в семестре", из скольки там? из 6? То сядь прямо сейчас и поройся по времени 3х лекций по этой теме. Будешь чувствовать, что все знаешь и все хорошо усвоил - не иди. Иначе - иди.
    Ответ написан
  • Как без мучений повысить свой уровень в высшей математике?

    Therapyx
    @Therapyx
    Data Science
    - Без мучений никак
    - С интересом: Искать алгоритмические проблемы(задачи) и пытаться их решить с интересом, преждевременно изучая теорическую составляющую этих тем, но зачастую для одной темы, надо еще несколько, которые скрываются где-то позади. Так что страдания будут в любом случае, если конечно же ты не заканчивал математический вуз и математика не была твоим любимым предметом, которым ты чуть ли не жил.

    Ну и развитие технического мышления всегда улучшается с опытом. Это не приходит по щелчку пальцев. Так что терпи, учи и практикуйся. Проблемы есть и будут у всех.
    Ответ написан
    5 комментариев
  • Чем больше читаю, тем больше понимаю что мало знаю, как справиться?

    Therapyx
    @Therapyx
    Data Science
    Это нормально, это чувство не будет покидать тебя на протяжении всей карьеры.... Увы, даже у людей с 30 летним стажем есть такое чувство)
    Ответ написан
    Комментировать
  • Как поступить в немецкий университет?

    Therapyx
    @Therapyx
    Data Science
    Не совсем бесплатна, хотябы может от земли к земле по разному.
    В нашему универе обучение для проживающих в Германии (ПМЖ, Гражданство итд -> не студентов инностранцев) стоит 260 евро за семестр. Иначе я где-то на страничке одним глазом видел, цена вроде была 1000-1200 евро за семестр.
    Если речь идет конкретно о информатике(computer science), то никакого конкурса по идее нету. Конкурс появляется тогда, когда места все переполнены и из многочисленных заявок надо отобрать "лучших". Обстановка факультетов информатики в Германии же сейчас такая - 50% отсеивается еще на 1, 2 семестрах. Другими словами - поступить легко, закончить сложно. Тут никаких поблажек(я был беременен) или взяток(для обычных людей) нету. Различные комиссии как правило проверяют работы. Экзамены(на главных предметах) все письменные как контрольные в школе.
    - В целом, тебе надо скорее на русско-немецкие форумы или идеентичные паблики в вк. Смотри в целом как идет это процесс, а информатика или какие-либо другие факультеты это уже другой разговор.
    Ответ написан
  • Куда двигаться дальше senior разработчику? Новый язык, технологии, opensource, стартап?

    Therapyx
    @Therapyx
    Data Science
    С Возрастом наоборот хочется спокойствия, учить читать - это всегда да, но уже без фанатизма. Если тебе так хочется 24 на 7 проводить в постоянных изучалках и никогда не сидеть на месте, то ищи другое место работы, в крупных компаниях на хотябы средних позициях - сегодня можешь делать программку на жаве, а завтра понадобиться стэк веб технологий, а послезавтра пойдут в дело сети и протоколы, а после после завтра понадобиться написать какой-нибудь плагин на Си. А через неделю настроить машинное обучение на определенные алгоритмы.
    Понимаешь к чему я клоню? ) рассылай резюмешки и доказывай, что ты достаточно компетентен для энной позиции.
    А выбор вектора - это такое... Что для одного хорошо, то для другого плохо. Мне вот например нравится что-то делать с микропроцессорами, но в тоже время для меня это слишком напряжно. Тебе наерняка нравится еще что-то другое, но это не значит, что оно понравится мне. И так тут будет с каждым комментатором, увы. И да, с сеньером ты себя переоцениваешь. Сеньер это далеко не "выучить 1 язык".
    Ответ написан
    Комментировать
  • Кем работать после магистратуры?

    Therapyx
    @Therapyx
    Data Science
    С твоим багажом посмотри в сторону Embedded systems, микроконтроллеры. Наверно одни из самых перспективных, но в тоже время и сложных областей.
    Ответ написан
    Комментировать
  • Какое второе высшее лучше подойдёт для карьерного роста программиста?

    Therapyx
    @Therapyx
    Data Science
    Второе высшее? Скажу по секрету, многие работадатели(по крайне мере в европе) относятся к этому очень скептично. Это наводит на дурные мысли, мол зачем 2-е и что не сраслось с первым.
    - как уже выше и писали потолок у программиста, это сеньер с возможным тим лидом. Дак вот, если вы как человек не очень и не годитесь на должность тим лида, то вам ни 2-е, ни 3-е высшее не поможет.
    просто развивайте свои софт скилы. Ну или продолжайте свое первое... Магистра если бакалавр, титул доктора соотвественно)
    Ответ написан
    Комментировать
  • Программирование 24/7?

    Therapyx
    @Therapyx
    Data Science
    Ну студентом...
    Спи, учись, бухай.
    кодить 24 на 7, я бы сказал даже хуже, как для личности тебя в целом, так и для здоровья.
    Кто тебе мешает спать 7-8 часов, часов 10 учиться/лекции и 6-7 часов смотреть сериальчики или тусить?
    Ответ написан
    Комментировать
  • Как вы изучаете сложные темы?

    Therapyx
    @Therapyx
    Data Science
    Большая и сложная задача как правило совокупность множества маленьких(тем). Но что такое сложная задача? Для кого-то легкая задача может быть для меня к примеру сложной. Почему? - потому-что я просто не знаю и не понимаю ее. Так же и со сложными:
    - Понять все темы, которые тебе неизвестны по частям.
    - Понять всю задачу целиком.
    - Попробовать практически.

    Такой ответ ожидали? Нужно больше конкретики.
    Ответ написан
    Комментировать
  • Почему нет сайтов с курсами по обучению программирования для детей?

    Therapyx
    @Therapyx
    Data Science
    Есть, Scratch. Как раз предназначен для малого возраста.
    Ответ написан
    3 комментария