4 мифа о профессии программиста, в которые вы почему-то еще верите

В 2020 году все уже должны были узнать, что профессия программиста не так страшна, как кажется. Тем не менее находятся люди, которые считают, будто это не для них. Они даже готовы привести доводы в защиту своих убеждений – и тем самым упускают возможность освоить востребованную профессию.

4 мифа о профессии программиста, в которые вы почему-то еще верите

Миф №1. Программирование – только для технарей

Мы не будем врать, что за пару недель можно переучиться из художника в программиста. На самом деле секрет не в том, какая оценка по математике у вас была в школе или в каком вузе – гуманитарном или техническом – вы учились.

Программистов отличает способность мыслить алгоритмически . У кого-то есть предрасположенность к такому мышлению, но это не значит, что его нельзя развить самостоятельно или при помощи наставников.

Например, получить профессию р азработчика на Python может и новичок. Начать стоит с тренировок мышления и программирования через отработку алгоритмов. Этот навык поможет решать нетривиальные задачи по программированию в будущем.

4 мифа о профессии программиста, в которые вы почему-то еще верите

Миф №2. Слишком долго учиться

Курсы по программированию длятся от 6 до 24 месяцев, в зависимости от программы. Учеба в вузе отнимет у вас минимум 4 года, но при этом вы изучаете общеобразовательные предметы, вроде риторики, философии, психологии и этики. Не говоря уже о том, что программы в вузах могут устаревать…

Мы не агитируем вас бросать вуз и отказываться от высшего образования в принципе, но помните, что «вышка» – не единственный способ стать разработчиком. Важно, чтобы преподавателями были действующие эксперты, а программа обучения была ориентирована не только на теорию, но и на выработку практических навыков.

4 мифа о профессии программиста, в которые вы почему-то еще верите

Миф №3. Нужно много свободного времени на учебу, а работу потом найти сложно

Во-первых, давайте зададимся вопросом: «много времени» – это сколько? 10 часов в неделю – это много или мало? А ведь именно столько времени нужно тратить на обучение новой профессии. Скорее всего эти же 10 часов вы проведете, залипая в ленте Фейсбука или Тиктока.

Во-вторых – со знанием Python сложно остаться без работы. Число вакансий растет с каждым годом: +127% с 2015 года по данным HH.ru. На курсе «Fullstack-разработчик на Python» в SkillFactory вас не только научат программировать, но и помогут найти работу. Начиная с первых недель обучения, ментор поможет определить карьерные цели и не сойти с намеченного пути, а карьерный центр подскажет, как оформить резюме и попасть на собеседования.

4 мифа о профессии программиста, в которые вы почему-то еще верите

Миф №4. Программирование – только для мальчиков

Самый неприятный миф в этой статье. Да, сейчас среди программистов мужчин больше, чем женщин, но если бы этот миф был правдой, то мир никогда бы не узнал о Мариссе Майер (экс-директор Yahoo!), Адель Голдберг (разработала язык программирования Smalltalk), Катарине Фейк (основала фотохостинг Flickr) и других крутых женщинах-программистах.

Если все действительно не так страшно, то куда идти учиться?

Зависит от ваших возможностей. Можно попробовать пройти бесплатные курсы или посмотреть ролики на YouTube. Платные школы ценятся за системный подход, обратную связь, когда опытный куратор может объяснить непонятные моменты и указать на ошибки, и помощь в трудоустройстве.

В период крупных скидок появляется много соблазнов: хочется купить новый смартфон, хотя предыдущий ещё не устарел, или очередные кроссовки. А можно вложить деньги в своё образование, сделав выгодную инвестицию в будущее.

С 17 по 30 ноября действуют скидки от 50% на все курсы онлайн-школы SkillFactory. Окончив онлайн-программу, вы сможете сразу же начать работать – это самый безопасный способ войти в сферу IT, не тратя несколько лет на учёбу, но при этом получив все базовые знания. Выгодно используя распродажу сейчас, вы инвестируете в своё будущее.

Вы пропустили

AEGIS Algorithms Android Angular Apache Airflow Apache Druid Apache Flink Apache Spark API API Canvas AppSec Architecture Artificial Intelligence Astro Authentication Authorization AutoGPT AWS AWS Aurora AWS Boto3 AWS EC2 AWS Lambda Azure Babylon.js Backend bash Beautiful Soup Bento UI Big Data Binary Tree Browser API Bun Career Cassandra Charts ChatGPT Chrome Extension Clean Code CLI ClickHouse Coding Codux Combine Compose Computer Context Fusion Copilot Cosmo Route CProgramming cron Cryptography CSS CTF Cypress DALL-E Data Analysis Data science Database dbt dbt Cloud deno Design Design Patterns Detekt Development Distributed Systems Django Docker Docker Hub Drizzle DRY DuckDB Express FastAPI Flask Flutter For Beginners Front End Development Game Development GCN GCP Geospatial Git GitHub Actions GitHub Pages Gitlab GMS GoFr Golang Google Google Sheets Google Wire GPT-3 GPT3 Gradio Gradle Grafana Graphic Design GraphQL gRPC Guidance HMS Hotwire HTML Huawei HuggingFace IndexedDB InfoSec Interview iOS Jackknife Java JavaScript Jetpack Compose JSON Kafka Kotlin Kubernetes LangChain Laravel Linux LlaMA LLM localStorage Logging Machine Learning Magento Math Mermaid Micro Frontends Mobile Mobile App Development mondayDB MongoDB Mongoose MySQL Naming NestJS NET NetMock Networks NextJS NLP Node.js Nodejs NoSQL NPM OOP OpenAI OTP Pandas PDF PHP Playwright Plotly Polars PostgreSQL Prefect Productivity Programming Prometheus Puppeteer Pushover Python Pytorch Quarkus Rabbitmq RAG Ramda Raspberry Pi React React Native Reactor Redis REST API Revolut Riverpod RProgramming Ruby Ruby on Rails Rust Scalene SCDB ScyllaDB Selenium Servers Sklearn SLO SnowFlake Snowkase Software Architecture Software Development Solara Solid Spring Boot SQL SQLite Streamlit SudoLang Supabase Swift SwiftUI Tailwind CSS Taipy Terraform Testing Transformers TURN TypeScript Ubuntu UI Design Unix UX UX Design Vim Vite VSCode Vue Web Architecture Web Components Web Development Web Frameworks Web Scraping Web-разработка Webassembly Websocket Whisper Widgets WordPress YAML YouTube Zed Наука о данных Разное Тренды

Как исследовать и визуализировать данные МО для обнаружения объектов на изображениях