asd111

Если не фанат математики то учи javascript.

На мой взгляд чтобы быть хорошим программистом достаточно знать алгоритмы и структуры данных применимо к своему языку программирования и знать плюсы и минусы своего языка программирования. И хорошо бы знать альтернативы своему языку и знать насколько они лучше-хуже. И еще важно уметь пользоваться инструментами профилировки и т.п.

Masters degree и PhD в области Machine learning, Business analytics, statistics и т.п. пригодятся тебе при поиске работы больше чем курсы от яндекс, поэтому тщательно выбери магистратуру и задумайся над PhD если хочешь именно data science т.к. там без PhD много не заработать и в серьезную контору не возьмут.

На мой взгляд хрень, рассчитанная на тех кто хочет войти в айти и не заморачиваться с образованием.

Их учебная программа не тянет на 270к в год.
Там дают не только образование, но еще принудительно сертифицируют от микрософта и еще кого то, поэтому так дорого. Однако программисту например сертификаты не нужны совсем.

За 270к в год можно те же 4 года учиться в серьезном ВУЗе наподобие МИЭТ и получить диплом о высшем образовании с которым можно уехать из РФ.

Если нужны сертификаты, то можно просто пройти нужную сертификацию. Думаю выйдет дешевле. А как колледж слишком дорого и навязывают сертификацию Autodesk по 3D моделированию программистам и системным администраторам .

Большинство хороших программистов родились с подходящими для программирования генами и развили навык программирования т.к. имеют природную склонность.
Без математического склада ума стать программистом сложно, практически нереально.

Советую хорошо подготовиться к вступительным экзаменам в вуз и поступить в хороший вуз если есть возможность(МГУ, МГТУ, и т.п.). Там же в вузе решишь какую сферу выбрать.
А т.к. умеешь делать сайты попробуй на этом заработать. Деньги лишними не будут в 15 лет. Потратишь эти деньги на себя и свою девушку.

Основы программирования можно полностью выразить основами любого языка программирования, т.е. это функции, циклы, какие то структуры данных, условные операторы, обработка ошибок и т.п.
Читайте Лутца дальше, по ходу книги поймете основы программирования.

Учить по порядку:
Html, css, javascript, php, sql и проектирование БД, laravel, любая книга по алгоритмам и структурам данных.
Это примерно 3 месяца - 2 года в зависимости от темпа изучения и сможешь искать работу по php + laravel.

Core level это алгоритмы и структуры данных на вашем языке + фреймворк под вашу задачу, будь то machine learning или web. разработка

ВУЗ дает очень много знаний по алгоритмам и математике которые самостоятельно трудно получить из за лени. Сам ты не станешь читать все книги которые желательно прочитать для хорошей зарплаты.
ВУЗ дает диплом.
ВУЗ дает отсрочку от армии.
Если ты хотел заниматься компьютерами то считай что с получением диплома твоя мечта сбудется, осталось только проучится 4 года.
4 года быстро пролетят.
Можешь прямо сейчас посмотреть какие требования для твоей профессии на headhunter и кроме учебы ещё читать конкретно по своей профессии, тогда многие вопросы сами отпадут

На все твои "зачем" есть один универсальный ответ: так принято в России. Конечно образование в России не такое классное как на Западе, но главное что оно есть хотя бы в таком виде и лучше не обращай внимание на недостатки системы образования а просто учись и постарайся учится хорошо.

По поводу математики скажу так. В США есть профессия финансового программиста аналитика и туда берут математиков и зарплата там от 500 тыщ $ в год до 2 млн $ в год, компания называется "2 sigma".

Позвони в вуз и спроси там, потому что у большинства ВУЗов по закону есть обучение по индивидуальной программе в форме экстерната, т.е. на заочке если хочешь сдать экстерном, то пишешь заявление на обучение по индивидуальной программе в форме экстерната и сдаешь всё по быстрому, но оплачивать нужно будет полную стоимость семестров.

Производительность сильно зависит от генов, от физического и психологического состояния и от наличия раздражающих факторов во время работы. И ещё производительность сильно зависит от уровня подготовки и знания алгоритмов в своей сфере.
Например олимпиадники могут за 4 часа сделать больше чем средний программист за день и причина в том что они другие физически, психологически и по уровню подготовки. Например им не нужно думать какой алгоритм как реализовать, они просто берут готовый код из головы.

Это как в шахматах средние игроки думают во время дебюта, а опытные просто играют по памяти свой любимый дебют и почти не думают над ходами во время дебюта. А такие мастера как Магнус Карлсен могут выиграть за 30 секунд у большинства средних игроков. Выглядит это пугающе(https://youtu.be/NTEj4moaay0 )

И примерно такая же разница между слабыми и сильными программистами. Это прежде всего физиологические различия и различия в уровне подготовки. Книги про продуктивность тут не увеличат производительность каким то радикальным образом. Скорее наоборот если человек со слабыми природными данными начнет много программировать то у него быстро наступит выгорание, потому что его ЦНС физиологически на это не способна и производительность в результате может упасть.

Сначала нужно выбрать стек технологий. LAMP или что нибудь ещё что вы лучше знаете.
Затем нужно всё спроектировать. Т.е. расписать все урлы и что они будут делать.
Потом проектируем модели т.е. БД, чтобы точно знать что и как будет храниться в базе.
По ходу дела пишем документацию по урлам и БД.
Пишем тесты.
Пишем функционал и документацию по функционалу.
Без документации и без тестов в большом проекте будет очень неприятно работать если появится хотя бы один новый разработчик.
Маленькие проекты можно делать без тестов и без документации.

Книги рассматривают почти одно и то же. Достаточно прочесть одну.
Алгоритмов и структур данных огромное множество и все виды в одну книгу не уместить.
Есть базовый набор алгоритмов, которые должен знать каждый программист, и эту базу рассматривают в каждой книге.
Главное запомнить что для многих задач есть готовые алгоритмы чтобы не городить тормозные велосипеды.

Потому что C# миленький

Если вы про анализ данных, то надо учить машинное обучение и python.

5 февраля стартует курс по машинному обучению от open data science на русском. Курс бесплатный.

https://habrahabr.ru/company/ods/blog/344044/

Ещё гляньте yandex clickhouse. Очень удобная штука для сбора статистики в больших масштабах.

R можете не учить. Сейчас все переходят на python для анализа данных.

Потому что когда вы отвлекаетесь ваш мозг думает что вы делаете что то важное и у вас это так хорошо получается что мозг вырабатывает немного гормонов счастья.

Это всё не так страшно до тех пор пока вы можете качественно выполнить свою работу. Если это мешает работе, то хорошо помогает не заходить в соц сети, в почту, в новостные сайты и т.п. до тех пор пока не закончили то что нужно сделать. Т.е. использовать интернет только как документацию к текущей задаче.

Со временем вы привыкнете к тому что сначала работа а всё остальное в обед или после завершения нужной задачи.

Если это не мешает работе то отвлекайтесь наздоровье, главное результат и сколько ушло на это время, а отвлекались вы или нет - не так важно.

Если ты не читал ни одной книги по алгоритмам, то ты будешь изобретать велосипеды.
Возьми любую самую маленькую книгу по алгоритмам и скилл вырастет.