Профессию «программист» каждый выбирает по своей конкретной причине. Один решил просто менять специальность, второй вынужден осваивать еще одну профессию, третий не смыслит себя без кодов, а кто-то идет в профессию просто из любопытства.
Так или иначе – все начинают с нуля. И прежде чем с этого самого нуля начать – задайтесь вопросом, действительно ли вам нужна эта профессия?
Суть работы программиста зависит от специализации и компании.
Впрочем, иногда программист – и «швец, и жнец, и на дуде игрец». Но это, как правило, в маленьких фирмах, начальники которых экономят на специалистах.
Главные качества хорошего программиста
Какие знания нужны будущему программисту?
Также нужно будет изучить…
Многое зависит от выбранного направления.
Если у вас нет знакомых, которые могут обучить вас с нуля профессии программиста, то у вас есть несколько вариантов обучения:
Обычно на самостоятельное изучение основ программирования уходит от полугода до 12 месяцев.
Естественно, устроиться в нормальную компанию без опыта работы вы просто не сможете.
Поэтому…
Средняя зарплата программиста в крупных городах страны – от 50000 до 200000 рублей .
По России в целом – от 35 тысяч до 120000 .
Профессия входит в список самых востребованных — и самых солидно оплачиваемых. Даже скромный специалист способен заработать на бутерброд с икрой, а уже профессионал в деньгах нуждаться точно не будет.
От стажера до руководителя IT-отдела – путь не такой уж долгий, а зарплата на самом верху может достигать и 4000 долларов ежемесячно. Ну а потом можно двинуться и в руководители крупного проекта (прим. – по разработке ПО), а тут уже зарплата превышает 5000 долларов.
Доброго времени суток, уважаемые посетители. На связи Артем Губтор.
Сегодня хочу освятить очень важную тему для каждого начинающего программиста.
Не важно какой язык программирования вы будете изучать и зачем. Хотя, я уже писал о том, что нужно, чтобы или . Я дам вам основные принципы , которые должен знать каждый программист.
Как научиться программироват ь, чего нужно избегать и на чем сосредоточится? Возникает много вопросов на первых этапах и лучше ответить на них сейчас. Поэтому читайте до конца и узнайте как научиться программировать.
Если бы в свое время меня этому научили, я бы освоил это мастерство гораздо быстрее и лучше.
1. Программирование - это слишком трудно?
Держитесь подальше от людей, которые так считают и навязывают вам эту мысль. Ведь, тогда обучение программированию будет казаться тяжелее, чем на самом деле. Уверяю вас, если вы начиная учиться программировать думаете о том, как это сложно, то в итоге в лучшем случае долго не протянете, а в худшем, программирование станет для вас отвратительным. Логика понятна? Думаю, да.
2. На взлетной полосе
В любом деле самое сложно это начало. Один мой знакомый, который обучает иностранному языку, говорит, что вначале изучение языка похоже на взлет самолета. Почему? Чтобы взлететь требуется много энергии, сил, внимания и умений. Дальше проще, самолет практически парит в воздухе.
В программировании также. Поначалу, когда вы начнете учиться, вы будете тратить много времени и сил на ту работу, которую профессионалы выполняют в два счета. Не переживайте из за этого. Трудитесь с усердием и терпением.
Тут может возникнуть искушение, брать готовые решения, копировать их и не париться. Но таким образом вы никогда не взлетите. Так и будете возиться на взлетной полосе.
3. CTRL+C & CTRL+V – это не программирование!
Не секрет, что многие готовые решения уже есть в интернете. И все же, не всегда есть то, что нужно вам. И тут вместо того, чтобы учиться программировать, вы идете на форум, создаете тему и просите готовый код для решения вашей проблемы. Опять двадцать пять!
Программисты, конечно, самые ленивые люди на земле и всегда хотят найти самый простой выход. Но если вы думаете о том, как научиться программированию, то учитесь думать. Развивайте идеи, продумывайте варианты и экспериментируйте.
Общение на форумах принесет пользу только, если вы будете просить подсказки, а не исходный код.
4. Алгоритм прежде всего
50% успеха в программировании зависит от умения составлять алгоритм. Если вы не умеете этого делать, то врядли, у вас получится научиться программировать.
Возьмите за правило, для решения задачи сначала составьте алгоритм, зафиксируйте его удобным для вас образом: запишите, нарисуйте или т.п. А только потом уже пишите код. Иначе вы можете просто забыть о правильном порядке действий, который вы продумали.
5. «Язык» до Киева доведет
Имею ввиду синтаксис языка. Изучайте синтаксис языка программирования, как можно более досконально. Имея хороший алгоритм, его нужно воплотить в жизнь правильным образом. Учитесь оптимизировать код, грамотно его оформлять и использовать возможности языка программирования по назначению и в полную силу.
6. Без дисциплины никак
Чтобы научиться программировать, нужно соблюдать регулярность в обучении. Что лучше – раз в неделю посвятить программированию 8 часов или каждый день кодить по 15 минут?
Конечно,15 минут – это немного. Но это поможет выработать привычку и постепенно увеличить нагрузку.
7. Фокусируйтесь на главном
Когда учишься программированию, важно не потерять ориентир. Не поддавайтесь желанию изучать все и сразу! В противном случае у вас будет много базовых знаний и понятий, но они будут обрывисты и скомканы.
Сосредоточьтесь на одном языке программирования или фреймворке и качественно изучайте материал по заранее выбранным ресурсам. Такое обучение будет последовательным и систематизированным.
8.Один в программировании не программист
Сложно учиться программировать в одиночку. Найдите себе брата по духу и практикуйтесь вместе. Идеальный вариант будет, если найдется более опытный программист готовый помочь. Вы будете получать уже отточенные навыки и умение работать в команде.
9. Всему есть своя цена
Чуть не забыл. Хотите стать профессионалом? Не жалейте и вкладывайте в свое образование. Можно учиться и бесплатно в интернете, но такое обучение некачественное и неэффективное. Смотрите видеокурсы, нанимайте репетиторов, покупайте книги. Не экономьте на обучении!
Будут моменты, когда ничего не получается, когда буксуете на месте долгое время. Но не отчаивайтесь. Постепенно приобретайте опыт и со временем все будет проще и быстрее.
Добивайтесь результата самостоятельно и помните о 3-ем пункте.
На этом все, как вам статья? Надеюсь вы зарядились энергией и настроены применить эти знания.
Уже определились на чем хотите программировать? Знаете, что сейчас наиболее востребовано и прибыльно?Отпишитесь в комментариях.
P.S. Знаю где взять три бесплатных видеокурса по программированию. Кому интересно:
Delphi , PHP , 1С (реф. ссылки)
Есть и платные версии более серьезного уровня, их можно найти на странице .
Работа такого специалиста – это комбинация чисто технических действий с разными языками программирования и творческой работы по оптимизации функционала итогового программного продукта. Специалист занимается проектированием, созданием алгоритма программы, написанием ее кода, проверкой на работоспособность.
Всему перечисленному можно научиться. Да, развиваться нужно постоянно, но базовый навык кодирования можно развить до совершенства всего за несколько лет учебы по качественно проработанной образовательной программе.
Другой вопрос, что нужно знать чтобы поступить на программиста. Здесь невозможно за 2–5 лет вырасти в профессионала, если подойти к профильному образованию с минимальным набором школьных знаний. Желая опередить соперников, со старта карьеры получить преимущество, каждый программист (будущий) должен приступать к освоению профессии с отличной базой:
Что должен знать программист для работы на перспективу (карьера, зарплата, репутация)? Нужно глубокое понимание архитектуры программной среды, где предстоит работать, принципов кодирования, знание простейших методов создания программ.
Знать нужно очень много: стандарты программирования, концепцию проектирования задач, методологию тестирования ресурсов. Чем глубже студент погружается в основы математики (анализ, графы), тем сильнее его позиции, шире арсенал применяемых инструментов.
Какие навыки помогут быстрее завоевать рынок престижных вакансий?
Работа программиста – это безостановочная эволюция знаний. Теоретическая и практическая платформа формируется во время обучения, но на этом процесс становления не заканчивается – различные знания надо обновлять с углублением в узкие направления. Но значит ли это, что стартовать с минимальным набором знаний, умений навыков нельзя? Новичку для хорошего резюме достаточно:
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?
Разработчик программного обеспечения занимается написанием программ для различных видов компьютеров. Эта во многом творческая профессия требует большого количества навыков, знаний и опыта. Но первое, что нужно знать программисту, это то, какими личными качествами обладают представители этой среды. Сфера информационных технологий не стоит на месте и стремительно развивается. Настоящий специалист всегда должен быть в курсе всех перемен, а значит, ему необходима большая заинтересованность и склонности к самообразованию.
Следующее из того, что нужно знать английский язык. Каждый разработчик владеет им хотя бы на техническом уровне, ведь с его помощью будет легче понять команды большинства языков программирования. Быстрее всего в сфере разработки программного обеспечения развиваются именно зарубежные страны. Поэтому английский язык пригодится для ознакомления с самыми свежими новостями этой области.
На сегодняшний день на многих факультетах высших учебных заведений не только подробно объясняют что нужно, чтобы стать программистом, но и сразу же готовят специалистов с необходимыми базовыми навыками в сфере математики и физики. Однако многие разработчики утверждают, что высшее образование в данной сфере - не главное. Важнее здесь уметь находить нестандартные и удачные решения в процессе работы над задачами.
Следующие пункты из того, что нужно знать программисту, будут зависеть от области работы специалиста. Например, для разработчика сайтов очень важны еще и с графическими редакторами, а также знания современных языков веб-разработки. Одним из них является PHP.
Люди, которые задумываются о том, должны понять, что основных знаний самого языка будет не совсем достаточно. Для получения хорошей работы и достойной оплаты необходимо разбираться в ООП, которое используется в написании популярных фреймворков и CMS. Работы с - следующий этап того, что нужно знать программисту PHP.
В настоящее время будет достаточно ознакомиться с работой самой распространенной из баз данных - MySQL. Настоящий специалист также вряд ли сможет обойтись без языков верстки HTML и CSS. Несмотря на то, что PHP - это язык сервера, он связан именно со сборкой веб-старниц, написанных на HTML. Также понадобится и знание синтаксиса JavaScript и понимание работы распространенных фреймворков - JQuery или ExtJS. Сейчас несложно осваивать все эти современные инструменты с помощью многочисленных блогов и онлайн-курсов.
Имея знания о том, что нужно, чтобы стать программистом, а также владея ими, можно выбирать различные сферы деятельности - написание программ для автоматизации бизнеса компаний, разработка и модернизация веб-сайтов, приложений. При этом вовсе не обязательно трудиться на постоянном месте в какой-либо фирме. Есть возможность самостоятельно находить интересующие заказы, не выходя из дома, или организовать свой собственный бизнес, что может стать настоящим источником успеха. Однако для такого начинания потребуются дополнительные знания в области экономики, управления проектами, юриспруденции.
