Что нужно знать любому начинающему программисту? Программерия, или что нужно знать программисту

12 вещей, которые помогут вам в учебе и работе. Мы выбрали для вас дюжину лучших ответов со stackexchange на вопрос «Что должен знать программист?».

Если вы только начинаете кодить, то, вероятно, не раз задавались вопросом о необходимом уровне знаний. Мы постарались собрать для вас лучшие ответы со stackexchange, которые помогут вам определиться с базовым набором. Подборка является универсальной и не зависит ни от языка, ни от среды разработки, ни от ОС, в которых вы работаете.

Каждый программист должен знать:

1. Общие понятия и что они значат. Например, шаблоны проектирования, юзабилити, тестирование, стэк и пр.
2. Иметь понимание ООП.
3. Быть крутым хотя бы в одном языке. Ничего сверхъестественного, просто уметь инициализировать переменные, методы и т.д. С этого момента вы сможете учиться быстро.
4. Как читать чужой код.
5. Все время учиться. Учитесь правильно потреблять информацию. Книги, интернет, что угодно.
6. Системы контроля версий. Не обязательно все, главное знать основы, встречающиеся в каждой.
7. Когда нужно просить о помощи, а когда нет.
8. Какую проблему решать. Очень часто программисты тратят огромное количество времени на пустяки.
9. Иногда забывать о самолюбии и признавать ошибки, не принимая их на личный счет.
10. Как думать, как пользователь, а не просто техно-гик программист. Важно понимать, что вашим софтом пользуются люди, поэтому вы должны хотеть сделать их счастливыми.
11. Как отдыхать. Отдых – залог продуктивной работы. Силы воли и кофе недостаточно.
12. Как работать в команде. Успешная карьера программиста наполовину зависит от работы с людьми.

Это очевидно, что подборка лишь краткий набор от всего что вам предстоит узнать, поэтому советуем вам не останавливаться и не бояться неизвестного. Все время открывайте для себя новые языки, решайте новые задачи и не пугайтесь, если сначала ничего не выйдет. Быть программистом значит всегда быть в тренде и поспевать за новыми технологиями индустрии. Так что, совершенствуйтесь и расширяйте границы своих знаний и навыков.

Как стать программистом? Что нужно выучить? Ответ вроде прост: пойти в университет и там тебя научат. Но если вы спросите любого программиста он скажет что то чему там обучают, хоть иногда даже и бывает интересно, но почти бесполезно и совсем мало имеет общего с реальной работой.

Программирование - это что-то вроде грамоты

Наша профессия - одна из сложнейших, но самое забавное, что само довольно просто. Его даже спокойно изучают в школе. Чтобы написать простенькую программу в Паскале, школьнику достаточно знать штук десять операторов (а их всего пятнадцать) и несколько функций ввода/вывода, математических и работы со строками.

Эти операторы - как буквы алфавита, а функции ввода/вывода Read () и Write () - как первые слова, «мама» и «папа», с которых ребенок начинает постигать мир.

Тем не менее так же, как есть обычные люди, умеющие читать и изредка что-то пишущие, и есть профессиональные писатели, мастерски владеющие пером, сегодня есть пользователи компьютеров и есть программисты. И программистом, на мой взгляд, быть намного сложнее, чем писателем. У нас всегда сжатые сроки, нам приходится учитывать требования капризных пользователей и преодолевать ограниченные возможности медленных компьютеров, нужно сделать интерфейс максимально простым и удобным, хорошо все задокументировать, чтобы пользователи не терялись, и постараться все выполнить без ошибок, а еще заранее продумать, как программа будет развиваться в будущем, и сделать так, чтобы легко можно было добавить новую функциональность и чтобы она была понятной и предсказуемой. При этом саму программу нужно написать в одинаковом стиле, да так, чтобы другие программисты потом смогли после тебя разобраться и продолжить работу.

У писателей все намно-о-о-го проще. У них даже, наоборот, приветствуется, когда у автора - свой стиль, а сюжет - запутанный и непредсказуемый.

С программистами можно сравнить разве что создателей сериалов, которые тоже, по сути, пишут программу, только для актеров. Сценаристы, как и мы, работают командно, у них тоже есть сроки, релизы, им также нужно продумывать в голове хитросплетения сюжета и даже закладывать возможность в будущем сюжет поменять, добавить новых героев или воскресить прежних.

Но есть одно существенное отличие: сценаристы уже не могут переписать сюжет снятой серии. В лучшем случае, если зритель что-то недопонял, они прояснят это в следующей серии.

Нам же, программистам, приходится постоянно возвращаться к старому коду и что-то в нем менять. Представьте себе толстый роман, который вы писали десять лет, и вам приходится снова и снова переписывать каждую главу, превращая его в триллер. А теперь представьте, что вы перешли на другой проект и теперь должны сделать то же самое с текстом, который вы никогда ранее не видели, причем писали его несколько авторов, у каждого из них свой стиль и к тому же все они уже покинули проект.

Поэтому научиться программировать - относительно легко, но чтобы этим профессионально заниматься, нужно проделать титаническую работу. Писатели начинают с маленьких новелл, постепенно постигая все стилистические приемы, обогащают свою речь, сами много читают. Точно так же и программистам приходится много программировать и оттачивать свое мастерство. И черт возьми, это очень сложно! И постоянно - годами, десятилетиями - приходится совершенствоваться. Это долгий марафон, полный как терний, так и радости. Ни денежная, ни какая-то другая мотивация не помогут тебе - только твой собственный интерес к делу.

Я встречал ребят, которые заучили программирование, даже какие-то книжки из этой области прочли и принялись искать работу, но при этом не написали ни одной своей программы. Вы можете себе представить писателя, который, едва освоив грамоту и не написав ни одного рассказа, уже хочет устроиться в редакцию? Он вообще даже не знает, понравится ли ему это занятие и сможет ли он достигнуть успеха, но уже подсчитывает зарплату! Тем не менее, многие такие горе-программисты все же находят себе работу. Выполняют они ее скверно, но всегда существует круг таких задач, где высокое качество не так уж и важно.

Постепенно у программистов сложилась своя профессиональная лексика. Сам процесс написания программы они называют кодированием (Coding), а людей, которые кое-как освоили только это, уничижительно именуют кодерами. Они могут что-то вам написать, чтобы заработало, но потом улучшить, усовершенствовать такую программу будет крайне сложно и неприятно, обычно ее легче переписать. Сами кодеры называют себя разработчиками (Developers), а с течением времени, поднабравшись опыта, многие начинают именовать себя инженерами ПО (Software Engineer).

Оk, если программирование - это «как грамота», то что тогда еще нужно знать и уметь, чтобы стать «писателем»?

Постепенно из множества дисциплин, технологий и навыков выкристаллизовались общие и повторяющиеся, которые на практике оказались наиболее полезными для программистов.К сожалению, это все тоже непостоянно. Например, еще тридцать лет назад большинству программистов требовались знания по электронике, обработке сигналов и машинным кодам команд процессора (ассемблер).

Сегодня уже довольно успешно можно справляться с работой без этих знаний, и я даже был в шоке, когда однажды познакомился с Senior-разработчиком, весьма смутно понимающим, как работает процессор. Но зато за эти тридцать лет появился интернет, а программы стали огромными по размерам и очень сложными. И прибавилось множество других навыков и знаний, без которых сегодня ну прямо никак: гибкие процессы разработки, объектно-ориентированная и функциональная парадигмы программирования, построение масштабируемых высоконагруженных и отказоустойчивых систем, а еще необходимо уметь читать старый код и работать с ним, использовать системы управления версиями. Не обойтись и без такого обязательного навыка, как умение искать в интернете, которого раньше просто не было.

Все это выходит за рамки самого программирования и, по-хорошему, нуждается в каком-то своем, отдельном термине. Лично я для большей ясности называю «программерией» - это как Программная инженерия , но более широкий термин, охватывающий важное для нас: процессы разработки; умение программировать свой мозг, чтобы, например, «входить в поток»; умение работать в команде или составлять резюме - в общем, всё, чем мы занимаемся.

Основы программерии

Мне очень повезло, потому что я почти сразу же, как только увлекся программированием, прочел потрясающую книгу - «Совершенный Код» . Она меня поразила тем, что это была не книга о каком-нибудь языке программирования или о технологии, как все то, что мне попадалось ранее, а книга о самом Программировании как таковом. Это, наверное, первая книга, которая попыталась заполнить пробелы, остающиеся после прочтения учебников по алгоритмам, технических руководств и документации.

И она сразу же начинается с метафор которые помогают точнее передать суть нашей работы. Вы уже узнали о Литературной метафоре, когда программирование сравнивается с писательством, но есть ещё популярная метафора сравнивающая программирование со строительством домов , или даже созданием самолётов.

Неслучайно она победила, в опросе «Если бы вы могли вернуться в прошлое, когда были еще начинающим девелопером, то какую книгу по программированию вы посоветовали бы себе прочитать?».

Затем появились другие хорошие книги о программерии:

И множество других достойных, но в целом они охватывают глубже определённые области.

По сути, вся эта алхимия программирования на самом деле состоит из таких вещей с которыми мы работаем постоянно и нужно понимать:

• Основы компьютерной техники: основы Булевой алгебры, двоичная и шестнадцатирядная системы счисления.
• Устройство компьютера: процессор, оперативная память, стек, жесткий диск, графическая карта, шина, периферия (т. е. клавиатура, мышь).
• Ассемблер процессора и С - их тоже нужно знать хотя бы немного.
• Собственно базовая грамота: синтаксис, как объявлять переменную, функцию, как писать условный оператор if, приоритет операторов, как организовать цикл, как получить ввод от пользователя и как ему вывести. Структурное программирование - как писать без goto, используя циклы и рекурсию. Это легкотня на самом деле, пятнадцать операторов выучиваются быстро. Почти все используемые сегодня языки программирования наследуются от С (C++, Java, C#, PHP, JavaScript), так что переучивать их не придется. Поэтому, кстати, не особо важно, с какого из этих языков вы начнете обучение.
• Алгоритмизация: линейный поиск перебором, бинарный поиск, пузырьковая сортировка, быстрая сортировка и т. д. Оценка сложности алгоритмов.
• Структуры данных: строки, очередь, стек, одно- и двусвязный список, массивы и т. д.
• Декомпозиция, абстракция и проектирование программы: объектно-ориентированное программирование, SOLID, шаблоны проектирования, UML-диаграммы.
• Основы функционального программирования: как писать без деструктивного присваивания и циклов, работа с коллекциями в функциональном стиле.
• Знание платформы, библиотек, технологий: Java Core, работа с файлами, работа с Сетью, работа с массивами, строками и коллекциями, работа с памятью и сборка мусора. Обо всем этом есть толстые книги от самих создателей технологии (например, «Эффективная Java»).
• Стандарты и протоколы сети: TCP, UDP, HTTP, HTML, XML, JSON, MIME, RFC.
• Умение писать чистый код: как правильно называть переменные и классы, как форматировать код, как правильно писать комментарии (точнее, как их не писать:-)). Понимание приходит после прочтения книги Clean Code.
• Умение работать с кодом: рефакторинг (книга Фаулера), хоткеи IDE для рефакторинга, умение читать и сопровождать старый код.
• Инженерные практики: юнит-тесты, экстремальное программирование (XP), непрерывная интеграция, системы управления версиями (Git, SVN).
• Управление проектом и организация процесса: Waterfall, Agile, SCRUM, Kanban, баг-трекеры, оценка времени на задачу.
• Soft skills: умение общаться с заказчиком и ладить в команде, побороть отсутствие мотивации, выбрать приоритеты.
• Базы данных: SQL, реляционные, документо- и граф-ориентированные БД, ACID, теорема CAP, оптимизация запросов.
• Операционные системы: Linux, установка и настройка программ на нем, командная строка.
• Масштабирование и высокие нагрузки, мониторинг, логинг, отказоустойчивость.
• Криптография, защита от атак.
• Юзабилити, сбор требований.
• Знание английского языка, умение четко и лаконично писать документацию.
• Умение правильно формулировать вопросы и самостоятельно находить ответы на них.
• Умение учиться и при этом постоянно самосовершенствоваться.
• Умение обучать других, понятно объяснять и даже выступать перед публикой на конференциях…
• и при этом не слетать с катушек.

Как видите, этот список можно продолжать, но вы должны понять главное: именно само программирование - это совсем чуть-чуть. Почти все остальные навыки просто невозможно выучить. К ним можно только придти сквозь большой опыт и постоянное чтение правильных книг, которые помогут его переосмыслить.

Данный текст появился как ответ на стандартную реакцию "настоящих программистов" в ответ на мои слова что я програмист 1С. "А-а-а, 1с-ник, да какой тыпрограммист, так скриптописатель в лучшем случае. Копаетесь там в своей бухгалтерии и почему-то считаете себя программистами. Настоящий программист знаешь сколько всего должен знать?"

Когда я в заинтересованно спрашиваю что же именно должен знать НАСТОЯЩИЙ ПРОГРАММИСТ обычно получаю в ответ какие-нить частные проблемы именно того прогера, с которым я в эту минуту беседую. Причем выдаваемые чуть ли не за истинную сущность всего программирования как такового. Ну что-то типа -- "Если ты не знаешь как использовать семафоры в Делфи ты не программист". Или -- "если ты не знаешь как устроены хэш-таблицы ты не программист". Мне это надоело, я покопался в интернете и решил собрать в один пост все, что должен знать НАСТОЯЩИЙ ПРОГРАММИСТ по мнению самих НАСТОЯЩИХ ПРОГРАММИСТОВ. Список с разбивкой по разделам знания под катом

МАТЕМАТИКА

Численные методы, дихотомия/метод Ньютона, интер- и экстраполяция, сплайны, метод Гаусса/Якоби/Зейделя, QR и LU-декомпозиция, SVD, МНК, методы Рунге-Кутты, метод Адамса, формулы Ньютона-Котеса, метод Ритца, метод Бубнова-Галеркина, метод конечных разностей/элементов, FFT/STFT, сходимость и устойчивость, l-bfgs и другие квазиньютоновские методы, adagrad, PARAFAC, cassowary, interior point methods, вариационные методы для байесовского вывода, nesterov, автоматическое дифференцирование, alternating least squares, what every computer scientist should know about floating point arithmetics by Goldberg, Nocedal & Wright/Boyd & Vandenberghe

Алгоритмы, Кнут-Грэхем-Паташник/Зорич/Винберг, Spivak/Dummit-Foote, математический анализ, линейная алгебра, комплексный анализ, функциональный анализ, дифференциальная геометрия, теория чисел, дифференциальные уравнения/интегральные уравнения/вариационное исчисление/оптимальное управление, производящие функции, ряды, комбинаторика, теория вероятностей/математическая статистика/случайные процессы/теория массового обслуживания, цепи Маркова, интегральные преобразования (Фурье, Лаплас, Вейвлет), NZQRCHOS, матпакеты (Mathematica, Maple), теория категорий

Теория информации, сжатие, Хаффман, RLE, BWT, LZ, коды коррекции ошибок, сжатие с потерями (изображения, аудио, видео), информационная энтропия, формула Шеннона, сложность Колмогорова, maximum entropy problem, kullback-leibler divergence, elias/shannon-elias encoding

Дискретная математика, K2, теорема Поста, схемы, конечные автоматы (ДКА и НДКА), автомат Калашникова, клеточные автоматы

Криптография, Шнайер/Ященко, Принцип Керкгоффса, симметричная (DES, AES), асимметричная (RSA), качество ГПСЧ, алгоритм Диффи-Хеллмана, эллиптические кривые, хэширование (MD5, SHA, CRCn), DHT, криптостойкость, криптоатаки (атака гроссмейстера), WEP/WPA/WPA2 и атаки на них, цифровая подпись и сертификаты, PKI, HTTPS/SSL, доказательство с нулевым разглашением, пороговая схема, murmurhash/cityhash, DKIM

Квантовые вычисления, алгоритм Шора, квантовая криптография

ОБЩИЕ ОСНОВЫ ПРОГРАММИРОВАНИЯ

Мультитредность, обедающие философы, deadlock/livelock/race condition/starvation, атомарность, lock инструкции процессора, memory model/barrier/ordering, CAS или LL/SC, wait/lock/obstruction-free, ABA problem, написание lock-free контейнеров, spin-lock, TLS/per-thread data, закон Амдала, OpenMP, MPI, map-reduce, critical section/mutex/semaphore/condition variable, WaitForSingleObject/WaitForMultipleObjec ts, green thread/coroutine, pthreads, future/deferred/promise, модель акторов, parameter server, RDD (as seen in sparks), downpour SGD, wait-free, stackful vs stackless

Вычислимость, машина Тьюринга, нормальные алгоритмы Маркова, машина Поста, диофантовы уравнения Матиясевича, лямбда-функции Черча, частично рекурсивные функции Клини, комбинаторное программирование Шейнфинкеля, Brainfuck, эквивалентность тьюринговых трясин, проблема останова и самоприменимости, счетность множества вычислимых функций, RAM-машина, алгоритм Тарского, SAT/SMT-солверы, теория формальных систем, interactive proofs, теорема Левина-Кука, 3SAT, PSPACE = NPSPACE,

Алгоритмы и комбинаторная оптимизация, Кормен/Скиена/Седжвик/Кнут/Ахо-Хопкрофт-У льман/Пападимитриу/Шрайвер-Голдберг/Преп арата-Шеймос/e-maxx.ru, структуры данных, алгоритмы, сложность, символика Ландау, теорема Акра-Баззи, time-space tradeoff, классы сложности, NP-полные задачи, КМП, графы и деревья, потоки в сетях, матрица Кирхгофа, деревья поиска (особенно RB-дерево и B-дерево), occlusion detection, куча, хэш-таблицы и идеальный хэш, сети Петри, алгоритм русского крестьянина, метод Карацубы и матричное умножение Винограда-Штрассена, сортировки, жадные алгоритмы и матроиды, динамическое программирование, линейное программирование, diff-алгоритмы, рандомизированные алгоритмы и алгоритмы нечеткого поиска, псевдослучайные числа, нечеткая логика, gusfield (suffix tree, string alignment), motif search, scanning line, cache oblivious, funnel sorting, VEB-layout, корневая оптимизация, алгоритмы для динамических графов, модели вычисления (RAM-machine/pointer machine/decision trees и т.д.), алгоритмы в иерархиях памяти/стриминговые алгоритмы, time forward processing, range & rank, LSM-trees, buffered a-b-trees, toku trees, персистентные структуры, succint-структуры, lossy-струтуры (bloom/bloomier filter, hash-tables with false positives), locality sensitive hashing, space-time tradeoff в хэш-таблицах, scheduling strategies

Машинное обучение, Тибширани/Bishop, подходы к моделированию AI, переобучение/кроссвалидация, байесовские сети, нейросети, сети Кохонена, Restricted Boltzmann machine, градиентный спуск/hill climbing, стохастическая оптимизация (метод Монте-Карло, метод отжига, генетические алгоритмы, муравьиные алгоритмы), SVM, gradient boosting, кластерный анализ, метод главных компонент, LSH, обучение с подкреплением, MDP, information retrieval/data mining/natural language processing, машинное зрение, Szeliski, OpenCV, image processing, OCR, фильтры Собеля, каскад Хаара, Viola-Jones framework, SURF, введение в психофизиологию зрения, IPython/pandas/scikit-learn, (ME)HMM, CRF, label bias problem, stacked NN, LeToR, factorization machines, autoencoders, RNN/CNN, вместо NLP лучше отдельные задачи (language modelling, co-reference detection, text chunking, POS-tagging, probabilistic parsing, statistical machine translation, misspell correction, question answering, NER, collocation detection, text summarization, speech recognition, fact extraction, sentiment analysis), эффективное вычисление softmax, feature engineering/selection, quality estimation, Manning/Jurafsky/McCallum/Koehn, latent topics (LDA, chineese restaurant, pLSI), parallel coordinates, vowpal wabbit, NLTK, structured learning, EM-алгоритм, contrastive divergence, optimal brain surgery, belief propagation, semi-supervised learning, inductive vs transductive learning, kernel trick, discriminative/generative pairs (as seen by Ng & Jordan), sequence to sequence learning, bagging, анализ социальных графов, рекомендательные системы/collaborative filtering, multimodal learning

ОБЩИЕ ПРИНЦИПЫ НАПИСАНИЯ ПРОГРАММ

Архитектура и стиль кода, Макконнелл/Фаулер/Лебланк/Гамма/Александ реску-Саттер/Буч, защитное программирование, паттерны, SOLID/GRASP/KISS DRY SPOT/YAGNI, UML, OOP (Smalltalk), OOD/OOA, метрики кода, uncle Bob

Методологии разработки, Waterfall/RUP/Agile/Scrum/Kanban/XP, TDD/BDD, CASE

Инструментальные средства разработки, IDE, IntelliSense, отладчики (VS/Olly/WinDbg/kdb/gdb) и трейсеры (strace/ltrace), DWARF debug information format, дизассемблеры и декомпиляторы (IDA/HexRays/Reflector), системы контроля версий (SVN, GIT), merge/branch/trunk, системы именования файлов и бранчей, continuous integration, ant, code coverage, статический анализ (lint, cppcheck), динамический анализ (valgrind, фаззинг), верификация и валидация ПО (Frama-C, RAISE (RSL), Coq), профайлинг, багтрекеры, документирование кода, системы сборки (CMake), пакетные менеджеры (NuGet)

Фреймворки, Qt, moc и метаинформация, концепция слот-сигнал, Саммерфилд-Бланшет/Шлее, PoCo, промышленные библиотеки: GMP, i18n, lapack, fftw, pcre

Проектирование GUI и представление информации, Раскин/Тафти, юзабилити, основы дизайна и типографики, закон Фиттса, основы верстки, LaTeX, алгоритмы визуализации данных (as seen in d3), subpixel rendering

Тестирование, юнит-тесты, функциональное, нагрузочное, интеграционное тестирование, тестирование UI, mocks/stubs/spies, fixture, запахи и паттерны тестов (Osherove/Meszaros)

ЯЗЫКИ ПРОГРАММИРОВАНИЯ

Общее представление об языках программирования, грамматики, иерархия Хомского, теорема Майхилла-Нероуда, лемма о накачке и лемма Огдена, алгебра Клини, НДКА → ДКА, алгоритмически неразрешимые задачи в формальных языках, Драгонбук, Фридл, регекспы и их сложность, PCRE, БНФ, Boost.Spirit + Karma + Qi/Ragel, LL, LR/SLR/LALR/GLR, PEG/packrat, yacc/bison/flex/antlr, статический анализ кода, компиляция/декомпиляция/обфускация/деобф ускация, Clang/LLVM/XMLVM/Emscripten, GCCXML, OpenC++, построение виртуальных машин, JiT/AoT/GC, DSL/DSEL, on-stack replacement, type checking/type inference алгоритмы, CYK parser, advanced compiler design and implementation by Muchnick

Язык ассемблера, Зубков/Хайд/Дреппер/Касперски/Фог/Абраш, x86, FPU/MMX/SSEn/AVX, AT&T и Intel-синтаксис, masm32, макросы, стек, куча/менеджеры кучи, соглашения вызова, hex-коды, машинное представление данных, IEEE754, little/big endian, SIMD, аппаратные исключения, прерывания, виртуальная память, реверсинг, срыв стека и кучи, return oriented programming, alphanumeric shellcode, L1/L2/RAM/page fault и их тайминг, язык ассемблера ARM

C++, стандарт, Comeau, 1TBS, Страустрап/D&E/Джосаттис/Вандервуд, Дьюхэрст/Мейерс/Саттер, RAII/copy-and-swap/exception-safety, правило пяти, Александреску/Абрахамс-Гуртовой, type erasure, CRTP, NVI, SFINAE, Koenig lookup, Duff"s device, Boost, Сик-Ламсдейн/Карлссон, TR on C++ performance, тест Степанова, forwarding problem/move semantics, SPECS, GotW, Meyer"s singleton, cppgm

Компиляторы С++, особенности реализации стандарта, ограничения реализации, интринсики, отличия стандартных библиотек (контейнеры, rand), ABI, реализация виртуальных функций, виртуального наследования, исключений, RTTI, switch, указателей на функции и методы; оптимизации, copy elision (RVO, NRVO), sizeof на различных платформах, дефайны компилятора и среды, __declspec, ключи компилятора, empty-base optimization, статическая и динамическая линковка, манглинг, распределенная компиляция, precompiled header, single compilation unit, (strict) aliasing/restrict, inline/_forceinline, volatile, быстрое вычисление математических функций через битхаки, linkers & loaders by Levine

Прикладное программирование, C#/F#, Шилдт/Троелсен/Рихтер, генерики, yield, linq/plinq, рефлексия, AST, WCF, WinForms/WPF/Silverlight, AOP, фреймворки логгирования, .NET assembly, Scala, Хорстманн/Одерски, pattern matching, макросы/квазицитаты

Функциональное программирование, Haskell/Ocaml/Scheme/Alice или Oz, SICP/TaPL/YAHT/Purely Functional Data Structures/Харрисон-Филд, HOF (map/fold/filter), система типов Хиндли-Милнера, монады, тайпклассы, АТД, dependent types, ленивость/энергичность, логическое программирование (Prolog или Mercury), конкурентное программирование (Erlang или Oz)

Веб-программирование и скриптовые языки, Фланаган/Zend PHP5 Certification Course + Study Guide, Apache/nginx, CGI/FastCGI, PHP/Zend Framework/ReactPHP/Zend Engine/Doctrine или Propel/CodeIgniter или Symphony или Yii, Python/Django/Twisted, Ruby/RoR, ASP.NET MV*, JavaScript/jQuery/React/Google Closure/ExtJS/node.js, ООП в JavaScript, HTML5, CSS3/табличная и блочная верстка, RSS, canvas/WebGL, Ajax/WebSockets, вопросы безопасности (XSS, SQL injection, CSRF), highload, C10k problem, SWIG, CDN, shadow DOM, квирки браузеров, real time bidding/trading, anomaly detection, архитектура single page apps, устройство веб-краулеров, web/social graph random walk, asm.js и компиляция в js, v8/spidermonkey internals, PaaS/IaaS, SPDY

БАЗЫ ДАННЫХ

Базы данных/Распределенные системы, Грубер/Дейт, ANSI SQL, T-SQL, ODBC, MySQL/PostgreSQL/MS SQL/BDB/SQLite/Sphinx, хранимые процедуры, триггеры, алгебра Кодда/А, Tutorial D, нормальные формы, оптимизация и выполнение запросов, структуры данных индексов, транзакции и ACID, CAP-теорема Брюера, graph DB, document store, wide column store, key-value storage, теория распределенных систем, CRDT, net split проблема, протоколы консенсуса, теория шардинга/репликации, ORM (C++ ODB), ERD, OLAP, семантическая сеть, triplestore, RDF/Turtle, SPARQL, OWL, Semanticscience Integrated Ontology, reasoner, DBpedia, big table/hbase vs. dynamodb/cassandra/riak, 2/3PC, chubby/zoo keeper, leader election (paxos/raft), hdfs/gfs/glusterfs, deduplication problem, causality detection (vector clock/stamps), R/W quorum, load balancing, устройство индексов поисковых систем, event sourcing, CRDT, дизайн протоколов и принципы коммуникации, с точки зрения эволюции, расширяемости, надежности, дизайн программных интерфейсов (API)

ОПЕРАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ

Операционные системы, Silberschatz/Рихтер/Соломон-Руссинович/Р обачевский/Вахалия/Стивенс/Таненбаум/Lov e/Linux Kernel Internals, менеджер памяти, менеджер кучи и ее устройство (LAL/LFH/slab), менеджер устройств, менеджер процессов, context switch, реальный и защищенный режим, исполнимые файлы (PE/ELF/Mach), объекты ядра, отладочные механизмы (strace/ptrace/dtrace/pydbg, Debug API) и минидампы, bash, сетевой стек и высокопроизводительные сервера, netgraph, CR0, IPC, оконная подсистема, система безопасности: ACE/ACL и права доступа, технологии виртуализации, RTOS (QNX), программирование драйверов, IRQL, IRP, файловые системы, BigTable, NDIS/miniport/FS drivers/filter driver, Mm-, Io-, Ldr-функции, DKOM и руткиты, GDT/IDT/SDT, ядра Windows/Linux/BSD, POSIX, TRIM

Форматы, XML/XSLT/XPath/XMLStarlet/DOM/SAX, RTF/ODF, JSON/BSON/bencode, YAML, JPEG/PNG/WebP, AVI/MPEG/RIFF/WAV/MP3/OGG/WebM, SVG, Unicode, кодировки однобайтные/UTF-8/UTF-16/UCS-2/UTF-32, проблемы длины и сравнения Unicode-строк, base64, markdown

Компонентно-ориентированные модели, Роджерсон/Таварес, COM/OLE/ActiveX/COM+/DCOM RPC, ATL, апартменты, моникеры, MIDL, XPCOM, CORBA, TAO, D-Bus

Сеть, Стивенс, OSI model/Internet model, Ethernet, TCP/IP, TCP window, алгоритм Нейгла, сокеты, Protocol buffers/Thrift/Avro/ASN.1, AMQP, ICMP, роутинг/BGP/OSPF, ARP, атака Митника, syn flood, HTTP/FTP, P2P/DHT, DHCP, SMB/NBNS, IRC/XMPP, POP3/SMTP/ESMTP/IMAP, DNS, WiFi/WiMax/GSM/CDMA/EDGE/Bluetooth/GPS, ACE, Wireshark

АППАРАТНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

Аппаратное обеспечение, Хоровиц-Хилл/Титце-Шенк, полупроводниковая электроника/спинтроника/фотоника, транзистор, триггер, схемотехника, микрокод, технология создания процессоров, logic synthesis, static timing analysis, FPGA, Verilog/VHDL/SystemC, SISAL, Arduino, устройства памяти (ROM → EEPROM, RAM, SSD, HDD, DVD), RISC/CISC, Flynn"s taxonomy (ID), принстонский и гарвардский подход, архитектуры процессоров, архитектуры x86, VID/PID

Процессоры, конвейеризация, hyper-threading, алгоритм Томасуло, спекулятивное исполнение, static/dynamic branch prediction, префетчинг, множественный ассоциативный кэш, кэш-линия/кэш-промах, такты, кольца защиты, память в мультипроцессорных системах (SMP/NUMA), тайминг памяти, intel optimization manuals, performance counters
___________________________________

Ну как, впечатляет?Интересно, есть в мире хоть ОДИН ЧЕЛОВЕК, который реально все это знает?

Привет всем! Меня зовут Константин Ботнарь. Уже почти 8 лет преподаю программирование. А началось все, когда я был аспирантом и читал лекции своим ровесникам в одном из одесских вузов. Теперь преподаю в Компьютерной школе Hillel, веду курс Introduction: введение в программирование. Хочу немного развеять мифы вокруг самой востребованной профессии 21 века и рассказать, кто такие программисты и чем они занимаются.

Выпускники выходят в свободное плавание

Тыжпрограммист, или Что такое особый склад ума

Пожалуй, это самый распространённый миф. Говорят разное: что у программистов как-то по-другому устроен мозг, что они – отчуждённые и замкнутые. И без этого успешным профессионалом не стать.

Правда ли это? Отчасти. Но успешный программист не всегда обязан быть снобом. Что важно инужно знать программисту:

• Уметь работать в команде. Независимо от того, с чего начинать: веб-программирование, создание мобильных приложений, верстка и многие другое – это командная работа. Поэтому без этого – никуда.
• Понимать, что такое приоритет и как правильно его расставлять. Даже в самой престижной компании программистам часто падают задачи в стиле «Сделай сейчас, а это еще вчера нужно было, а вот здесь – быстро и только подправить». Структурирование задач – один из важнейших навыков крутого проггера.
• Обладать феноменальной усидчивостью. Нет, в офисе от звонка и до звонка сидеть не придётся, а вот проводить много времени за ноутбуком или компьютером – точно. Именно поэтому айтишников и считают нелюдимыми: просто пока все отдыхают, большинство из них предпочитает поработать.
• Не бояться совершенствоваться и учиться новому. Языки программирования устаревают, нужно учить новые, мобильные приложения создаются на новых платформах, каждый день появляются десятки сервисов. Если хочется стать хорошим программистом – нужно быть гибким и готовым прокачивать свои навыки.
• Любить свой компьютер. Здесь и добавить больше нечего. Ваша машина – это основной рабочий инструмент.

Уже эти навыки могут принести стабильный и неплохой доход. А что если добавить сюда еще профессиональные навыки и образование?

Что нужно знать программисту

Удивительно, но роль математики в жизни проггера сильно переоценена. Да, эта наука – базовая, и знание вышмата может стать хорошим фундаментом для построения успешной карьеры. Но это далеко не главное, с чего нужно начать изучение программирования. Даже без математических знаний и технической базы можно построить карьеру крутого программиста. В процессе обучения в компьютерной школе можно получить абсолютно все знания, реально необходимые хорошему специалисту.

Будущие программисты

В деталях – истина

Карьера в IT – это большой труд, с которым можно справиться только обладая высокой внимательностью. Есть множество сфер, где усидчивость также важна – это хирургия, ювелирное дело, различные измерения. Но в программировании этот навык практически базовый.

Самодисциплина, внимательность и трудолюбие – вот три кита, на которых стоит карьера успешного программиста во всемирно известной компании. Просто так сидеть за ноутбуком не получится, как и скролить ленту в социальных сетях, ставить лайки и смотреть видео.

К чему нужно быть готовым, начиная :

• Даже простые задачи иногда требуют огромного количества времени. Конечно, потом их можно будет решать гораздо быстрее, но поначалу придётся очень напрягаться для поиска решения проблемы.
• Как программировать – важно не не упасть, а суметь подняться. Любая неудача на пути, слетевший код, пропуск переменной – это просто ступенька к успешному будущему. И даже если сайт лёг, то нельзя его бросить и просто уйти. Нужно поднять свой багаж знаний и опыта и найти ту самую переменную.
• С чего начать программирование: помнить, что с первого раза вряд ли получится. Ни хороший сайт, ни удобное мобильное приложение, ни даже чат-бот. Ошибки в программировании – это абсолютно нормально, и я бы даже сказал, что полезно. Мои лучшие выпускники тратили на поиски решения и реализацию своих проектов по несколько сотен часов. И писали правильный код. Зато потом для них эта задача была чем-то сравнимым с ребусом в детских книгах.

Алгоритмы – это важно

Всё в программировании основывается на алгоритмах. Если в целом, то есть понятие декомпозиции. Это разбивка больших и сложных целей на маленькие подцели. Или максимальное упрощение поставленной задачи. В результате дробления проблема уже не кажется такой сложной, а её решение как будто лежит на поверхности.

Вот такое отношение к вещам называется алгоритмическим мышлением. Узнали себя? Поздравляем! Тогда путь программиста – как раз для вас! Осталось только добавить необходимых знаний и опыта.

Но часто значение алгоритмов и умение их правильно составить просто недооценивают. Как пример, попробуйте составить алгоритм для уборки в квартире или приготовления кофе. А теперь представьте, что в программировании абсолютно для любой задачи потребуется готовить десятки команд и условий, иначе они просто не будут выполняться.

Далеко не все мыслят вот такими алгоритмами. Кто-то визуализирует образы, другие представляют абстрактные модели. Они, конечно, могут составить алгоритм, но это будет плодом долгой и упорной работы, но никак не таланта и естественной природы их мозга. В таком случае, может, есть смысл найти себя в профессии, связанной с творчеством или коммуникациями?

Программист: ожидание и реальность

Как стать программистом – это стать командным игроком. Часто айтишнику нужны помощники, единомышленники, поддержка. В рабочей среде он постоянно находится в контакте с заказчиком, готовит тестовые задания, утверждает их.

В сфере IT одиночке выжить не так-то просто. Помните, чем раньше сможете выйти из своей комнаты и продать свой проект, тем быстрее поднимитесь по карьерной лестнице.

В программировании самое сложное – начать, поэтому хочу будущим web-программистам дать простой, но очень значимый и важный совет: не бойтесь новых начинаний.

• Никто не встал и не написал сайт за один день.
• Нет тех, кто сейчас зарабатывает миллионы, используя старые знания.
• Для самосовершенствования нужно немного: быть собой и совершенствоваться.

Каждый проект – новая среда, неизученные задачи, обновлённая команда. Можно, конечно, отступить. Но тогда нельзя стать IT-гуру. Окунитесь в этот опыт, почерпните из него что-то новое для себя, наберитесь опыта и знаний.

В программировании не выйдет выезжать на знаниях, полученных 10 лет назад. Слишком подвижная среда. И слишком большой спрос на динамичных и гибких профессионалов. Поэтому желаю всегда держать руку на пульсе и соответствовать времени, в котором хотите работать.

Занимайтесь любимым делом

Банально, но без этого никак. Программирование – это то, что должно вызывать у вас дрожь в коленках и желание закончить выходные и приступить к работе. Ведь если вы не будете восхищаться своим трудом, то как тогда создадите шедевр? Хороший программист оставляет в проекте частичку себя. Не только время или знания, но и немного любви к общему делу.

Поэтому если для вас программирование – это просто хорошая работа с отличной перспективой, лучше не тратьте своё время, силы и деньги впустую. Подыщите что-то другое – дело, которое сумеет стать важной частью вашей жизни. Неотъемлемой частью.

Оцените материал

Мой список включает следующие языки:

1. C++ . Именно на этом языке написаны многие из ниже указанных платформ (JVM, CLR, Node и другие). Кроме того, с его помощью вам будет проще понять, как вручную выполнять оптимизацию памяти.
2. C# или Java. Нет, вам не нужно знать сразу оба. Изучение одного из этих объектно-ориентированных языков очень похоже на изучение другого.
3. HTML. Я не считаю его одним из языков программирования, но другие придерживаются именно этого мнения, поэтому…
4. CSS . Крайне необходим для любых видов веб-разработки.
5. JavaScript. Его более современный и приятный вариант, а не та дрянь, которой мы пользовались 20 лет назад. Заметьте: сам язык не сильно изменился с того времени и вплоть до нынешнего момента. Мы, а именно, программисты, которые его используют, вот кто действительно поменялся.
6. SQL. Понадобится для работы с реляционными базами данных.
7. Lisp. Да, Lisp. Или, если быть более точным, “одно из воплощений этого языка”. Подойдет Clojure, Lisp, Scheme, Nu или что-то наподобие того. Вы должны знать, что представляет собой гомоиконный язык, а также понимать, как при использовании правильных инструментов исчезают границы между кодом и данными.
8. Smalltalk. Ага. В любой основе графического интерфейса, построенного на базе собственных аппаратных средств (Windows, macOS, OS/2, X/Windows, Android, iOS и прочие), используются те же самые базовые принципы, что были сформулированы и воплощены в Smalltalk еще в 60-ые годы.
9. Ruby или Python. Вам необходимо знать хотя бы один динамический язык программирования. Сюда же подходит Javascript, но только если вы сначала изучите сам язык, безо всяких DOM-моделей, которые могут значительно исказить начальную картинку (React, Angular, VueJS – во всех них содержатся эти самые “DOM-модели”, о которых и ведется речь.) Кстати, как только вы разберетесь с Lisp, вам станет намного проще понимать JavaScript.
10. AspectJ. Знакомство с аспектно-ориентированным программированием полностью изменит ваш взгляд на объекты, и это прекрасно.
11. Haskell, ML, Ocaml или Miranda . Потратьте некоторое время на функциональные языки, в которых отсутствуют объекты.
12. Bash, или zsh, или другой сценарий командной оболочки. Потому что далеко не каждая проблема или задача в программировании должна решаться с помощью полноценного приложения.
13. F#, Scala, Clojure или любой другой объектный/функциональный гибридный язык программирования. Потому что как только вы разберетесь с азами и усвоите базовый набор, к которому относятся первые 11 языков программирования из этого списка, вы будете готовы к чему-то, что будет совсем непросто изучить.
14. Swift и/или Kotlin . Оба относятся к разновидностям объектно-ориентированных языков и обладают некоторыми встроенными функциональными особенностями. Изучив их, вы будете готовы к работе над мобильными приложениями.
15. x86 или ARM-ассемблер. Умение читать на языке ассемблера позволит вам отлаживать код без использования исходного кода.

И да, я действительно знаю все выше перечисленные языки. И я даже преподаю многие из них.

И нет, вам не нужно знать их все, чтобы стать достаточно компетентным программистом. Если вы хотите стать просто хорошим разработчиком, вам нужно знать один из основных языков (HTML/CSS/Javascript) + язык для бэкенд-программирования (чаще всего, это C#, Java, Python, Ruby или NodeJS-Javascript) + SQL, если вы используете систему управления реляционными базами данных (RDBMS). Этого будет вполне достаточно.

Однако изучение всех остальных языков – это именно то, что позволит вам перейти от «рядового» к «ведущему» программисту, а после достигнуть максимального уровня знаний и умений.

Нишан Панта, специалист по компьютерной инженерии, разработчик на языке Python

Я придерживаюсь так называемого языкового агностицизма, поэтому если бы кто-то под страхом смертной казни заставил меня составить подобный список, то он бы выглядел следующим образом:

1. P ython . Так как он крайне удобен и прост для прототипирования, а также благодаря существованию огромного количества фреймворков с открытым исходным кодом. Кроме того, нелишним будет упомянуть широко развитое сообщество.

2. C . Потому что с его помощью можно четко понять, как все работает. Отлично подходит для выполнения несложных задач.

3. C++. Также для выполнения несложных задач. Подходит для использования объектно-ориентированных парадигм. Кроме того, может использоваться для ряда других задач.

4. Bash. На первый взгляд работа с ним может вызвать недоумение и даже некоторые трудности. Однако как только вы его освоите, любые процессы автоматизации вы будете проводить с его помощью.

5 . S cala. Используется в качестве гибрида функционального и императивного языка программирования. С его помощью можно сотворить удивительные вещи.

6. Javascript . Самый мощный язык для веб-разработки. Лично мне нравится "чистый" JS (стоит учитывать, что веб-разработка – это точно не мое).

7 . Java. Для выполнения задач в объектно-ориентированном программировании. И для использования Spring framework.

8 . Haskell . Каждый программист должен знать парадигмы функционального программирования.

9 . PHP. Если вам нужно выполнить что-то, связанное с веб-разработкой. На мой взгляд, этот язык точно не является символом удобства и простоты.

10. R . Для статистического анализа. Лично я даже не пробовал с ним работать, так как мне более чем неплохо с самим Python.

11 . HTML. Как я уже говорил, обычно я не занимаюсь веб-разработкой. Однако иногда на работе от меня требуется показать то, что было выполнено в бэкенде. В таком случае знание HTML является необходимостью.

12 . Markdown . Один из наиболее часто используемых языков разметки. Как правило, я его использую для каких-то пометок, написания файла README и многого другого.

13. VimL / vimscript . Раньше с помощью VimL я писал скрипты для создания пользовательских плагинов и конфигураций для vim. Это один из тех скриптовых языков, работать с которыми осмеливаются далеко не многие.

14. CSS . Использование CSS время от времени совсем не повредит вашему HTML.

15. Matlab / Octave . С его помощью я раньше выполнял сложные вычисления. Однако теперь я все это делаю на Python благодаря NumPy.

Эстебан Фаргас, занимаюсь разработкой приложений и принимаю участие в соревнованиях по программированию

1. Java : Компания Oracle наверняка неплохо так приплатила вашему университету, чтобы вы изучали именно этот язык в качестве вводного в объектно-ориентированное программирование. Он также будет полезен, если вы хотите участвовать в соревнованиях по программированию.
2. C / C ++: В принципе, очень похож на указанный выше Java. Кстати, я эти два языка все же воспринимаю как один.
3. C #: Неплохой язык, получившийся в результате смешения двух вышеуказанных языков.
4. HTML : Является основой всей сети. Однако все же не идеален.
5. CSS : Позволяет красиво выглядеть различным вещам в интернете. Также далеко не идеален.
6. JavaScript : Позволяет выстраивать логические схемы для интернета.
7. Python : Неплохо также иметь другой язык программирования и набор парадигм, чтобы написать бэкенд для приложения. Кроме того, на данный момент является общепринятым языком для технологий машинного обучения.
8. Ruby : Еще один отличный язык для создания бэкенда. На его изучение не уйдет много времени.
9. Golang : Собрал в себе все приятные функции, которые есть в различных языках группы C. Он прекрасен. С помощью его совмещенной модели можно выполнять крупномасштабные проекты.
10. Scala : Также позволяет создавать действительно отличное профессиональное программное обеспечение. Знакомство с функциональной парадигмой может стать крайне интересным и щедрым на увлекательные задачи.
11. Haskell : Изучение функциональной парадигмы на максимальном уровне.
12. Lisp : То же самое, что и выше приведенный Haskell, только в еще более необычном варианте исходя из невообразимо причудливого синтаксиса.
13. Bash : Это вообще язык или нет? Так или иначе, неплохо было бы им овладеть в качестве одного из удобных инструментов разработчика.
14. SQL: Используется для работы с базами данных.
15. PHP : Язык, который в прошлом столетии использовался для создания бэкенда.