Коли ми чуємо слово «програміст», уявляється людина, яка сидить за комп’ютером і пише сотні рядків коду. І здається, що головне для нього — знати синтаксис мов, володіти алгоритмами й розумітися на фреймворках. Саме технічні знання сприймаються як головний критерій успіху. Але на практиці цього недостатньо. Уявіть двох розробників із приблизно однаковим рівнем hard skills. Один закриває задачі, але мовчить на мітингах і не вміє пояснити свою ідею замовнику. Інший — не лише пише код, а й уміє донести складні речі простою мовою, співпрацювати з колегами та знаходити рішення у стресових ситуаціях. Кого швидше помітять менеджери? Кого покличуть у складні проєкти? Хто стане тімлідом через кілька років? Саме м’які навички (soft skills) визначають, хто залишиться «звичайним виконавцем», а хто перетвориться на справжнього професіонала, з яким хочуть працювати і колеги, і замовники. Це те, що відрізняє хорошого розробника від просто технічно грамотного. 1. Уміння пояснити складне простими словами Уявіть ситуацію: джуніор-розробник натрапив на помилку і боїться підійти до тімліда, бо «виглядатиме дурним». Хороший розробник робить інакше — він формулює питання так, щоб колега зрозумів контекст і швидко допоміг.   👉 Чому це важливо? Комунікація економить час команді. Хтось, хто вміє описати проблему у двох реченнях, допомагає рухати проєкт уперед, замість тижнів хаотичних спроб. 2. Культура зворотного зв’язку Багато програмістів сприймають code review як «критику». Але сильний спеціаліст бачить у цьому спосіб рости. Він не захищається фразою «це ж теж працює», а аналізує, чому колега радить інакше.  👉 Приклад із практики: один девелопер щоразу виправдовувався під час рев’ю, і його код часто лишався сирим. Інший — уважно слухав коментарі, навіть якщо не погоджувався. Через пів року другий отримав підвищення, бо показав здатність навчатися. 3. Пріоритизація замість «я зроблю все» Новачки часто хочуть взяти максимум задач і показати, що вони швидкі. Результат — дедлайни зривані, якість коду падає.   👉 Що робить хороший розробник? Він оцінює, що справді критично, домовляється з менеджером і чесно каже: «Це я зроблю сьогодні, це завтра, а тут потрібна допомога». Такий підхід будує довіру. 4. Адаптивність до змін Фреймворк, з яким ви працювали рік, завтра може стати застарілим. Компанія може перейти з офісу на remote, а команда — змінити стек.   👉 Реальний приклад: розробник, який відмовився освоїти новий інструмент CI/CD, залишився на «бічних задачах». Його колега, який сказав «я не знаю, але навчуся», через пів року вже налаштовував пайплайни для всієї команди. 5. Емоційна зрілість Уявіть гарячий дедлайн: менеджер тисне, клієнт нервує, а баг не знаходиться. Звичайний розробник може розізлитися, замкнутися або звинуватити інших. Хороший — видихає, структурує проблему і спокійно пропонує варіанти.  👉 Чому це вирішально? Саме в кризових моментах стає зрозуміло, хто тягне команду вниз, а хто допомагає тримати баланс. 6. Бажання навчати й ділитися Справжні професіонали не бояться, що їх «зроблять зайвими». Вони діляться знаннями з джунами, проводять внутрішні міні-лекції, пишуть документацію.   👉 Результат: команда стає сильнішою, а сама людина отримує репутацію експерта. Це прямий шлях до ролі тімліда чи архітектора. Як прокачати soft skills розробнику - практичний чекліст 🔹 Комунікація Пояснюйте свої думки «мовою людини з вулиці» — якщо бабуся зрозуміла, то й замовник зрозуміє. Тренуйтеся формулювати проблему у форматі: «Що відбувається → Чому це проблема → Що потрібно». Ведіть нотатки після мітингів, щоб уникати непорозумінь. 🔹 Зворотний зв’язок Просіть колег під час code review не тільки про помилки, а й про сильні сторони вашого коду. Привчіть себе питати: «Що я можу зробити краще наступного разу?» замість «Чому ти критикуєш?». Спробуйте раз на тиждень дати конструктивний фідбек комусь із команди. 🔹 Тайм-менеджмент і пріоритизація Кожен день починайте з топ-3 найважливіших задач. Використовуйте метод «Pomodoro» — 25 хвилин роботи, 5 хвилин відпочинку. Завжди попереджайте менеджера про ризик затримки, не чекаючи дедлайну. 🔹 Адаптивність Раз на квартал вчіть новий інструмент чи бібліотеку (навіть поза основним стеком). Беріть участь у внутрішніх експериментах: новий процес, методологія, інструмент. Тренуйте «гнучкість мислення»: замість «це не працює» кажіть «як це можна зробити інакше?». 🔹 Емоційна зрілість Перед тим як відповісти у стресовій ситуації, зробіть паузу у 5 секунд. Працюйте з техніками управління стресом: дихальні вправи, короткі прогулянки. Вчіться відокремлювати особисте від робочого: критикують код, а не вас. 🔹 Навчання й менторство Раз на місяць робіть міні-презентацію для колег («фішки з проєкту», «новий інструмент»). Допомагайте джунам із завданнями: навчання інших закріплює ваші знання. Документуйте рішення — це навичка, яку цінує кожна команда. Висновок Хорошого розробника відрізняє не тільки те, як він пише код, а й те, як він взаємодіє з людьми. Можна знати десятки мов програмування, будувати складні архітектури й блискуче проходити технічні тести — але без розвинених soft skills кар’єра часто зупиняється на рівні «виконавця». Soft skills — це про довіру, зрілість і здатність робити більше, ніж натискати клавіші. Це те, що дозволяє чути й бути почутим, будувати здорову атмосферу в команді, приймати виклики й ефективно виходити зі складних ситуацій. 👨‍💻 Той, хто розвиває ці навички, швидше отримує цікаві проєкти, легше проходить співбесіди, стає помітним для керівництва й поступово вибудовує кар’єру, у якій цінують не тільки «що ти вмієш», а й «яким колегою ти є». Саме це і робить різницю між звичайним програмістом та тим, кого вважають незамінним спеціалістом.

План: 1. Різниця між синхронним та асинхронним кодом 2. Багатозадачність процеси й потоки, у чому різниця 3. Особливості багатозадачності в JavaScript 4. Асинхронні операції на практиці HTTP-запит як найпоширеніший кейс 5. Підходи до написання асинхронного коду: Promise    Async/Await Observable 6. Практичні поради Різниця між синхронним та асинхронним кодом Для початку давайте визначимо ці два терміни: Синхронний код - це код, який виконується послідовно, функція за функцією. Асинхронний код - код, який може виконуватися паралельно: наступна функція запускається, не чекаючи завершення попередньої. Щоб провести аналогію з реального життя, уявімо кухаря. Якщо кухар працює синхронно, то поки він не завершить приготування однієї страви, не переходить до наступної. Але це неефективно й призводить до втрати часу. Якщо ж кухар діє асинхронно, то поки м’ясо запікається в духовці, а на плиті закипає вода, він нарізає овочі. Тобто він один, але не стоїть без діла - виконує інші задачі, поки щось готується саме. Уявімо, що кухар - це процесор. А запікання м’яса в духовці - це завантаження файлу з мережі. Кухар може просто стояти й дивитись, як м’ясо готується. А може нарізати овочі, перевіряти, чи не з’явились нові замовлення, або скролити стрічку в соцмережі. Так само і з програмами: поки мережева карта завантажує файл, процесор не мусить чекати - він може малювати інтерфейс, оновлювати прогрес-бар чи виконувати обчислення у фоні. Але для цього потрібно правильно написати код - так, щоб він міг працювати асинхронно. Код який виконується синхронно ```js console.log("Початок"); console.log("Дія"); сonsole.log("Кінець"); ``` Результат: Початок Дія Кінець   Код який виконується асинхронно. і ``js console.log("Початок"); setTimeout(() => { // за допомогою setTimeout ми відкладаємо запуск коду на певний час   console.log("Дія через 2 секунди"); }, 2000); сonsole.log("Кінець"); ``` Результат: Початок Кінець Дія через 2 секунди Це не та багатозадачність, як у деяких інших мовах програмування. Тут не використовуються додаткові потоки, а все працює завдяки механізму подій. Але про це детальніше дал Багатозадачність: процеси й потоки, у чому різниця Багатозадачність в операційній системі - це можливість запускати та керувати кількома задачами одночасно. Наприклад, працювати в браузері, слухати музику, завантажувати файл і паралельно редагувати код у Visual Studio. На практиці процесор дуже швидко перемикається між усіма цими задачами, створюючи ілюзію одночасного виконання. Якщо процесор багатоядерний - деякі задачі справді можуть виконуватись паралельно. Багатозадачність тісно пов'язана з двома важливими поняттями - процесами та потоками. Процес (process) - це окремий екземпляр програми у пам'яті, який має власні ресурси: виділену область оперативної пам'яті, дескриптори файлів, змінні оточення тощо.  Потік (thread) - це одиниця виконання всередині процесу. Потоки одного процесу працюють незалежно, але мають спільний доступ до пам'яті та ресурсів процесу. Процеси дозволяють запускати різні програми одночасно - наприклад, Google Chrome, Visual Studio Code і т.д.  Потоки дають змогу виконувати кілька задач усередині однієї програми. Наприклад, у Visual Studio Code один потік відповідає за оновлення інтерфейсу, інший перевіряє помилки в коді, ще один формує підказки під час написання. Це, звісно, спрощений приклад - у реальності VS Code використовує ще й окремі процеси для розширень і мовних серверів. Операційна система керує як процесами, так і потоками. Вона розподіляє процесорний час між ними, ставить у чергу, може призупиняти виконання або відновлювати його за потреби. Давайте трохи адаптуємо наш приклад з кухарем із попереднього посту. Уявімо, що процес - це ресторан, а потік - це кухар. Ресторан має все необхідне для приготування їжі: кухонне приладдя, продукти, рецепти (це можна розглядати як пам’ять і доступ до інших ресурсів). Кухар читає рецепт і, використовуючи ресурси ресторану, готує страву - так само, як потік виконує інструкції нашої програми, використовуючи ресурси процесу. Якщо ресторан хоче готувати кілька страв одночасно, йому потрібно більше кухарів, які працюють паралельно на одній кухні. Аналогічно, якщо програма повинна виконувати кілька задач одночасно - завантажувати файли, обробляти введення, оновлювати інтерфейс - вона може використовувати кілька потоків. Коли ми створюємо програму і хочемо зробити її зручною для користувача, а також ефективною з точки зору використання ресурсів, які виділяє операційна система на процес, ми іноді починаємо використовувати потоки та прийоми багатопотокового програмування. Це велика окрема тема, і ми її зараз чіпати не будемо. Одна з причин - у JavaScript немає прямого доступу до потоків. Уточнення. Якщо ви хочете використовувати JavaScript і все ж таки працювати з потоками - у вас є Web Workers:  https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/Web_Workers_API/Using_web_workers  А якщо JavaScript виконується не в браузері (наприклад, у Node.js), тоді можна використовувати модуль `worker_threads`. Але варто розуміти, що це не частина стандарту мови, а можливість середовища виконання. Додаткові корисні ресурси по цій темі: https://www.youtube.com/@CoreDumpped - канал з короткими відео про те як працює комп'ютер. Modern Operating System by Andrew Tanenbaum - принцип побудови та роботи операційних систем (може бути викликом для новачка, але нормально як для технічної книжки) Особливості багатозадачності в JavaScript JavaScript працює в одному потоці - це означає, що в будь-який момент часу виконується лише один фрагмент коду. Увесь код, який ми пишемо, виконується у call stack: це структура, в яку потрапляють усі функції, що викликаються. Якщо одна з функцій виконується довго (наприклад, важке обчислення), усі інші задачі - включно з обробкою кліків, рендерингом чи відповідями від сервера - будуть чекати, поки call stack не звільниться. Щоб не блокувати цей єдиний потік, браузер надає асинхронні API (setTimeout, fetch, Web API). Коли ми викликаємо, скажімо, fetch(), у стек додається лише короткий виклик цієї функції. Власне мережевий запит виконується в окремому потоці, який створює браузер. Тобто, один потік виконує задачі які є у call stack, а інший потік чекає поки відповідь поверне сервер. Але асинхронна операція колись завершиться і треба механізм який віддасть нашому головному потоку результат роботи іншого потоку. Коли це стається колбек або проміс‑резолвер не додається одразу у call stack. Спершу він потрапляє до черги подій (task queue). За роботою черги стежить event loop. Його правило просте - поки стек порожній дістати першу задачу із черги і покласти у стек. Так ми досягаємо псевдобагатозадачності: основний потік виконує короткі шматки коду послідовно, а довгі операції «живуть» поза стеком. Коли довгі операції завершуються вони формують чергу задач, які треба виконати а event loop ці задачі закидає до стеку, коли call stack стає порожнім. Це максимально спрощене пояснення, і без візуалізації може здатися складним. Якщо хочете краще зрозуміти, дуже раджу подивитись відео Jake Archibald — "In The Loop" на YouTube (англійською).  https://www.youtube.com/watch?v=8aGhZQkoFbQ Або приходьте на мій курс JavaScript Поглиблений, де ми розбираємо це на практиці.  Також корисна стаття на MDN, де ці процеси описані докладніше. Асинхронні операції на практиці: HTTP-запит як найпоширеніший кейс Один з прикладів асинхронної операції - це запит на сервер через HTTP-протокол. Якщо організовувати запит через JavaScript у браузері без використання React, Angular або Vue.js, то це можна зробити за допомогою: fetch XMLHttpRequest Спеціалізована бібліотека, наприклад, Axios Ось так буде виглядати простий код написаний на fetch ```js fetch('https://jsonplaceholder.typicode.com/users')   .then(res => res.json())   .then(data => console.log(data)); ``` А так на axios (axios одразу повертає розпарсений JSON як response.data, на відміну від fetch, де потрібно викликати .json() вручну) ```js axios.get('https://jsonplaceholder.typicode.com/users')   .then(response => console.log(response.data)); ``` Якщо розглянути саме fetch то ось що відбулося під капотом: fetch створює HTTP запит вказавши HTTP метод, заголовки, тіло тощо Цей запит передається у вбудовану систему Web API - окрему від JavaScript середу, яка працює в іншому потоці. JavaScript не чекає відповіді - основний потік продовжує виконувати інший код fetch повертає Promise - об'єкт, що представляє асинхронну операцію, результат якої з’явиться пізніше Коли відповідь від сервера приходить, Web API кладе callback в чергу. Event Loop перевіряє, чи call stack порожній, і виконує цю мікрозадачу. Така поведінка дозволяє браузеру одночасно виконувати інші задачі, не чекаючи завершення запиту. Про використання асинхронного коду в JavaScript є [безкоштовний урок на YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=cvR1EQ1R0EQ) Також більше про синтаксис Promise можна дізнатися в уроці [Асинхронний код. Promise](https://itvdn.com/ua/video/javascript-essential-ua/js-promise-ua) на ITVDN, а детальніше про варіанти організації такого коду буде написано далі. Підходи до написання асинхронного коду Складність роботи з асинхронним кодом полягає в тому, що обробка результату операції відбувається не відразу, а через певний час після її запуску. Ми ініціюємо асинхронну операцію й можемо виконувати інші завдання, але все одно маємо якось дізнатися про її завершення та обробити результат. Проблема в тому, що в цей момент програма вже виконує інші дії. Тому для обробки асинхронних операцій використовується push-модель взаємодії: отримувача даних (наш код) викликає провайдер даних - окремий механізм, який керує асинхронною операцією. По суті, розробнику потрібно відреагувати на подію завершення асинхронної операції. Для цього існує кілька підходів: callback-функція Promise async/await (синтаксичний цукор над Promise) Observables Використання функцій зворотнього виклику (callback) Почнемо з callback-функцій. Це найпростіший підхід, але він може призвести до заплутаного коду, особливо коли одна асинхронна операція запускає іншу, і так утворюється ланцюг. Уявімо, що маємо функцію downloadImage(url, callback), яка завантажує зображення асинхронно, не блокуючи основний потік. Перший параметр - це адреса зображення, яке потрібно завантажити, а другий - функція, яку буде викликано після завершення завантаження. При цьому саме зображення буде передане як параметр у callback. Приклад використання: ```js downloadImage(url1, image => document.body.append(image)) ``` На перший погляд усе просто. Але якщо потрібно завантажити кілька зображень послідовно, код стає менш зрозумілим: ```js downloadImage(url1, image => {             document.body.append(image);             downloadImage(url2, image => {                         document.body.append(image);                         downloadImage(url3, image => {                                     document.body.append(image);                         })             }) }); ``` Така вкладена структура швидко ускладнюється, особливо якщо замість одного рядка з DOM-змінами з’являється додаткова логіка. Подібний стиль називають "Pyramid of Doom", і його краще уникати. Один зі способів спростити обробку асинхронних викликів - це використання Promise. Використання Promise Promise - це об’єкт, який представляє асинхронну операцію. У перекладі з англійської promise означає «обіцянка». Можна уявити, що це обіцянка від браузера надати в майбутньому або результат операції, або помилку, пов’язану з її виконанням. Приклад використання: перепишемо попередню функцію downloadImage, щоб вона повертала Promise. ```js let promise = downloadImage(url1); promise.then(image => document.body.append(image)); ``` Тут ми все одно використовуємо callback-функцію, але передаємо її вже в метод .then() об’єкта promise. Це важливий момент: тепер асинхронна операція має об’єктне представлення, яке можна передавати як параметр у різні частини коду; можна будувати ланцюжки промісів, позбуваючись вкладеності, яка виникала з callback. Приклад: ```js downloadImage(url1)                          // отримуємо проміс .then(image => {                             // вказуємо що робити коли promise перейде в стан resolved             document.body.append(image);             return downloadImage(url2);                // виконуємо метод, який повертає promise }) .then(image => {                             // результат роботи попереднього промісу передається як значення             document.body.append(image);             return downloadImage(url3); }) .then(image => {             document.body.append(image); }); ``` Тепер код виглядає лінійним і набагато зручнішим для супроводу. У прикладах вище ми не розглядали, як саме створюється Promise, адже важливо зрозуміти мотивацію використання цих об’єктів. Тим більше, що більшість API браузера вже повертають готові проміси. Наприклад: ```js fetch('<https://jsonplaceholder.typicode.com/users>')   .then(res => res.json()); ``` Якщо хочете детальніше розібратися зі створенням Promise вручну - перегляньте документацію на MDN або мій відео урок на ITVDN. Async/await Супроводжувати синхронний код завжди простіше, ніж асинхронний. У 2012 році в мові C# з’явився синтаксичний цукор, який значно спростив роботу з асинхронними операціями: замість вкладених callback можна було використовувати послідовний синтаксис з новими ключовими словами async та await. Згодом цю концепцію перейняли й інші мови програмування, зокрема Python та JavaScript. В JavaScript підтримку async/await додали у 2017 році. Призначення ключових слів async - додається до функції та вказує, що вона завжди повертає Promise. await - використовується перед об’єктом-промісом, щоб "дочекатися" результату перед виконанням наступних рядків коду. Перепишемо попередній приклад із завантаженням зображень, використовуючи async/await: ```js let image = null;   image = await downloadImage(url1); document.body.append(image);   image = await downloadImage(url2); document.body.append(image);   image = await downloadImage(url3); document.body.append(image); ``` Тепер код виглядає як звичайний синхронний: немає вкладених callback, усе читається рядок за рядком. Можна подумати, що await "зупиняє" виконання, очікуючи на результат промісу. Насправді ж код не блокує основний потік - під капотом він перетворюється на машину станів, де кожен стан описує дію до або після await. Ще одна перевага async/await - знайомий синтаксис для обробки помилок: ```js try {             let image = null;               image = await downloadImage(url1);             document.body.append(image);               image = await downloadImage(url2);             document.body.append(image);               image = await downloadImage(url3);             document.body.append(image); } catch (ex) { // обробка помилки } ``` У результаті асинхронний код виглядає так само зрозуміло, як і синхронний, що значно спрощує його супровід. Observable Observable - це ще один підхід до організації асинхронного коду. Назва походить від однойменного патерна проєктування (Observer pattern), який описує створення об’єктів, за якими можна «спостерігати», отримуючи від них сповіщення. Тобто це реалізація подієвої моделі за допомогою ООП. У сучасному JavaScript ця ідея пішла далі й стала основою реактивного програмування та бібліотеки RxJS. Якщо Promise представляє одне майбутнє значення (успішне або помилкове), то Observable - це потік значень, які можуть з’являтися з часом. Можна уявити: Promise - це одна посилка, яку ви отримаєте в майбутньому; Observable - це підписка на журнал, нові випуски якого надходитимуть регулярно. Щоб створити Observable, використовують конструктор або готові оператори RxJS. Наприклад, функція downloadImages(urls) може завантажувати кілька картинок і відправляти їх «у потік» по мірі завантаження: ```js import { Observable } from 'rxjs';   function downloadImages(urls) {   return new Observable(subscriber => {     urls.forEach(url => {       downloadImage(url, image => {         subscriber.next(image); // надсилаємо картинку у потік       });     });     subscriber.complete(); // повідомляємо, що потік завершено   }); } ``` Щоб використати Observable, на нього треба підписатися за допомогою subscribe: ```js downloadImages([url1, url2, url3])   .subscribe({     next: image => document.body.append(image), // що робити з новим значенням     error: err => console.error(err),           // обробка помилок   }); ``` Переваги Observable працюють із потоком даних, а не з одним результатом; підтримують підключення операторів трансформації (фільтрація, мапінг, комбінування потоків); можна легко скасувати виконання (відписатися від потоку). Нижче приклад обробки даних через оператори. В RxJS оператори підключаються через метод pipe: ```js import { filter, map } from 'rxjs/operators'; downloadImages([url1, url2, url3])   .pipe(     filter(image => image.width > 100), // пропускаємо лише великі картинки     map(image => {       image.classList.add('highlight');       return image;     })   )   .subscribe({     next: image => document.body.append(image),     error: err => console.error(err),     complete: () => console.log('Готово')   }); ``` Таким чином, як і у випадку з Promise, можна будувати ланцюжки обробки. Але Observable значно гнучкіші: вони дозволяють працювати не лише з одним значенням, а з динамічною послідовністю даних у часі. Для глибшого занурення рекомендую офіційний гайд Observable на RxJS.dev. та відео уроки Observables. Частина 1, та Observables. Частина 2[1]  Практичні поради по работі за асинхроним кодом Не змішуйте підходи без потреби Якщо почали писати з async/await, не вставляйте всередину .then() без особливої причини. Це ускладнює читання. Обробляйте помилки Використовуйте try/catch для async/await або .catch() для Promise. У випадку Observable завжди додавайте обробку error у subscribe(). Скасовуйте непотрібні операції Для Observable використовуйте unsubscribe(), коли потік більше не потрібен. Для fetch можна застосувати AbortController, щоб зменшити навантаження й уникнути витоків пам’яті. Уникайте "Pyramid of Doom" Замість вкладених callback застосовуйте Promise, async/await або Observable. Використовуйте паралельне виконання Якщо операції незалежні, запускайте їх одночасно через Promise.all(). Ізолюйте логіку обробки Розділяйте завантаження даних та маніпуляції з DOM. Це спростить тестування й повторне використання коду. Логуйте стан і помилки Під час розробки виводьте у консоль ключові події асинхронних операцій, щоб відстежувати їх послідовність. Пам’ятайте про event loop Розуміння різниці між мікрозадачами й макрозадачами допоможе прогнозувати порядок виконання коду. Перевіряйте сумісність середовища Деякі API можуть бути відсутні у певних середовищах (наприклад, fetch у Node.js доступний лише починаючи з версії 18).

Якщо ти плануєш увійти в ІТ і не знаєш, з чого почати — ця стаття для тебе. Вибір першої мови програмування схожий на вибір першого велосипеда: важливо, щоб підходив саме тобі, а не був «наймоднішим». У ролі кар'єрного консультанта та HR я спираюсь на реальні кейси студентів і запити компаній. Ось чіткий та короткий план, який допоможе обрати першу мову грамотно. 🎯 Крок 1. Визнач свою цільову сферу Запитай себе: що саме я хочу створювати? Це головний орієнтир. 🧑‍💻 FrontEnd (веб-сайти, інтерфейси) → JavaScript, далі можна додати TypeScript, React 📱 Мобільні додатки → Kotlin (Android), Swift (iOS), або React Native 📊 Аналітика, машинне навчання, ШІ → Python 🏦 Корпоративні рішення, банківські системи → C# / .NET або Java 🧪 QA Automation (автотести) → Python, Java, JavaScript 💡 Порада: якщо не визначився — обирай універсальну мову для старту, наприклад, Python або JavaScript. 📊 Крок 2. Перевір актуальність на ринку За даними DOU та Djinni (станом на 2025 рік), топ-5 мов за кількістю вакансій: JavaScript / TypeScript Python C# Java PHP JavaScript домінує завдяки своїй універсальності (веб, мобайл, backend).  Python — лідер у сфері ШІ, автоматизації та наукових обчислень.  C# / .NET — улюблене рішення для бізнесу в Україні та Східній Європі.  Java — база для багатьох міжнародних проєктів, особливо у банках та ентерпрайз-продуктах. 🔍 Працювати з мовою, яка має стабільний попит — логічний крок для першої роботи. 👶 Крок 3. Почни з доступної до навчання Навіть найкрутіша мова нічого не дасть, якщо ти не зможеш її зрозуміти. Ось три мови, які найкраще підходять для старту: Python — простий синтаксис, читається як англійська, популярний у всіх сферах. JavaScript — швидкий результат (можна написати код і одразу побачити на екрані). C# — добре структурований, допомагає швидко зрозуміти основи ООП. 🧠 Якщо тебе лякає синтаксис або ти сумніваєшся — подивись безкоштовний вступний курс. На ITVDN є 3 безкоштовних уроки, які допомагають обрати напрям без ризику. 🔮 Крок 4. Дивись на перспективу Програміст не вчить лише одну мову на все життя. Але перша створює базу. Після неї буде легше вивчити інші. Якщо мрієш стати FullStack-розробником — комбінуй JavaScript (FrontEnd) + Node.js або C# (BackEnd). Хочеш піти в Data Science — починай з Python, а далі додай бібліотеки як Pandas, NumPy, TensorFlow. 💡 Висновок Не існує «ідеальної» мови для всіх. Вибір має бути практичним:  ✅ під твої задачі  ✅ з урахуванням попиту  ✅ з урахуванням складності на старті 🎓 Обирай шлях, який не лише приведе до першої роботи, а й зробить навчання цікавим. І пам’ятай: важлива не мова, а твоє бажання вчитися!

Що таке патерн (шаблон) проєктування. Коли використовують шаблони. Якими бувають патерни проєктування. Породжуючі. Структурні. Патерни поведінки. Як обрати шаблон? Висновки. Програмісти-початківці завжди приходять до точки, коли їхній код перетворюється на “спагеті”. Його важко читати, він містить масу самоповторень, зайвих функцій, а додавання нового функціоналу перетворюється на десяте коло пекла. Один із найкращих засобів запобігання цьому – використовувати патерни проєктування (Design Patterns). Чи є це срібною кулею, які переваги та недоліки патернів існують, і які з них необхідно знати розробникам? Відповіді розбираємо нижче. Що таке патерн (шаблон) проєктування? Патерни – це типові архітектурні рішення проблем, котрі часто зустрічаються під час розроблення ПЗ. Їхня інша назва – шаблони, і що цікаво – людство дуже часто оточує себе шаблонами у повсякденному житті: однакові гнізда розетки та форми вилок у приміщеннях – універсальне рішення для електроживлення; виделки та ложки – інструменти споживання майже будь-якої їжі; чашки – ємності для розміщення будь-якої рідини і так далі. Людина завжди прагне спростити традиційну діяльність, і це не могло обійти стороною програмування. Ідеї створення універсальних правил для якісної розробки існували ще до 90-х років минулого століття, але дійсно проривною стала праця "Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software" (1994) авторства Еріха Ґамма, Річарда Гелма, Ральфа Джонсона та Джона Вліссідеса, які іменують себе як "Банда чотирьох" (Gang of Four, GoF). У книзі описано 23 патерна та їхнє застосування в об'єктно-орієнтованому дизайні. Ця праця стала фундаментальною і тепер патерни gof складають кістяк багатьох обговорень якісного коду. Коли використовують патерни В розробці шаблони використовують при необхідності приведення коду до наступних критеріїв: Читабельність – інші розробники мають без складнощів розуміти написане. Масштабованість – легкість у створенні нового функціоналу. Підтримуваність – оновлення кодової бази має проходити якомога плавніше. Також вони здатні підвищити швидкість і продуктивність розробника – патерни це дійсно дозволяють. Вони гарно справляються і з наступними задачами: зменшення кількості потенційних помилок та вузьких місць; спрощення рефакторингу; зменшення технічного боргу; покращення комунікації девелоперів з іншими програмістами, проєктними менеджерами, власниками тощо. Необхідність використати шаблони проектування зростає разом зі збільшенням кодової бази, особливо при комерційному розробленні – коли створюване ПЗ має приносити прибуток. Важливо пам’ятати, що використання патернів інколи є геть недоречним. Подекуди воно може значно ускладнити читабельність, громіздкість і масштабованість коду. Наприклад, нескладний функціонал, який нечасто використовується і займає мало місця в коді, не потребує pattern-втручання. А от репетативний код, що вирішує класичні задачі (сортування, перебір даних тощо) – ідеальний претендент на застосування шаблону. Аби не помилитися спершу з’ясуйте контекст вашої проблеми, а вже потім обирайте патерни програмування, які найкраще задовольняють вимогам. Якими бувають патерни проєктування У своїй книзі GoF виділяють три великі сімейства: Сімейство Короткий опис Породжуючі патерни або Creational Patterns Надають найкращі способи створення об'єктів. Вони абстрагуються від процесу конкретизації і роблять вашу систему незалежною від створення, компонування та представлення її об'єктів. Популярні приклади: “Абстрактна фабрика” (Abstract Factory), “Одинак” / “Одиночка” (Singleton), “Прототип” (Prototype), “Фабричний метод” (Factory Method). Структурні патерни або Structural Patterns Фокусуються на композиції об’єкту. Допомагають переконатися в тому, що зміна частини системи не потягне за собою необхідність змін в інших її складових. Популярні приклади: “Проксі” (Proxy), “Адаптер” (Adapter), “Компонувальник” (Composite), “Фасад” (Facade). Патерни поведінки або Behavioral Patterns Зона відповідальності – алгоритми та обмін інформацією між об’єктами. Популярні приклади: “Відвідувач” (Visitor), “Ітератор” (Iterator), “Ланцюжок обов’язків” (Chain of Responsibility), “Стратегія” (Strategy). Розглянемо більш детально деякі з них. Породжуючі Породжуючі патерни – це надійні помічники у створенні об’єктів таким чином, аби в майбутньому з ними було максимально легко працювати. Дамо короткий опис деяких шаблонів: Патерн Одинак / Сінглтон забезпечує наявність лише одного екземпляру класу з глобальною точкою доступу. Singleton поширений в задачах конфігурацій або логування в застосунках, де потрібен єдиний контрольований доступ. Шаблон Прототип дозволяє створювати нові об'єкти шляхом копіювання існуючих екземплярів. Використовується Prototype в ситуаціях, коли створення об'єкта надто дороге, наприклад, при клонуванні складних або ресурсоємних об'єктів. Фабричний метод визначає інтерфейс для створення об'єктів, але дозволяє підкласам самостійно визначати тип створюваних об'єктів. Fabric Method корисний у багатофункціональних застосунках, де класи повинні мати можливість вибирати тип об'єктів, наприклад, при роботі з різними форматами документів, системами онлайн платежів тощо. Абстрактна фабрика визначає інтерфейс для створення сімейств пов'язаних об'єктів без вказівки їх конкретних класів. Використовують Abstract Factory для створення різних компонентів інтерфейсу користувача, які повинні працювати разом і забезпечувати єдиний стиль (світла / темна тема вебсайту тощо). Розглянемо приклад на патерні Singleton. Уявіть собі просту програму – музичний плеєр. Він дозволяє користувачам відтворювати музичні файли. Однак водночас має працювати лише один екземпляр плеєра – можливість відкриття декількох одночасно повинна бути недоступна. Цього можна досягти за допомогою шаблону Singleton. Простий приклад коду мовою C#: public class MusicPlayer {             private static MusicPlayer _instance;             private MusicPlayer()             {              // Ініціалізуємо музичний плеєр (наприклад, завантажуємо плейлисти)             }             public static MusicPlayer Instance             {             get             {             if (_instance == null)             {                        _instance = new MusicPlayer();             }             return _instance;             }             }             public void PlaySong(string songPath)             {             // Запустити пісню             }             public void PauseSong()             {             // Поставити на паузу             }             public void StopSong()             {             // Зупинити відтворення пісні             } } // Отримуємо екземпляр MusicPlayer MusicPlayer player = MusicPlayer.Instance; // Використовуємо функціонал MusicPlayer player.PlaySong("C:\\Users\\yourUsername\\Music\\mySong.mp3"); player.PauseSong(); player.StopSong(); Щоразу як в різних ділянках проєкту вам треба буде створювати екземпляр плеєру для відповідної взаємодії, ви завжди працюватимете лише з одним і тим самим екземпляром, уникаючи дублікації. Якщо ви програмуєте мовою сі шарп, детально розібрати популярні патерни проєктування C# з прикладами ви можете за посиланням. Структурні З короткого опису в таблиці легко дійти висновку, що структурні патерни дозволяють сформувати надійну, масштабовану та підтримувану архітектуру проєкту. Коротке знайомство: Проксі забезпечує об'єкт-посередник для контролю доступу до іншого об'єкта. Зазвичай шаблон Proxy використовують для реалізації “лінивого” завантаження, коли об'єкт створюється або ініціалізується лише при зверненні до нього (наприклад, завантаження картинок з високою роздільною здатністю). Адаптер дозволяє об'єктам з несумісними інтерфейсами працювати разом. Застосовується патерн Adapter для інтеграції нових компонентів в існуючу систему без зміни її коду. Підходить для використання нової бібліотеки у старому застосунку. Компонувальник використовується для ієрархічного компонування об'єктів для подальшої роботи з ними як з єдиним об'єктом. Використовується для створення деревоподібних структур, як-от файлові системи або GUI, де кожен вузол може бути як простим, так і Composite об'єктом. Фасад (Facade) надає спрощений інтерфейс для взаємодії зі складною системою або набором класів. Він зменшує складність роботи з підсистемами і надає користувачам єдиний вхідний інтерфейс для виконання рутинних операцій. Вивчити саме структурні патерни проєктування C# (з прикладами) ви можете за посиланням. Поведінкові Патерни поведінки в першу чергу визначають зв’язки між об’єктами і те, як вони здійснюють обмін інформацією. Наприклад: Патерн Відвідувач (Visitor) дозволяє додавати нові операції до об'єктів без зміни їхніх оригінальних класів. Використовується для взаємодії з об’єктами зі складною структурою, коли внесення додаткової логіки в оригінальні класи невиправдано ускладнює код. Ітератор / Iterator надає зручний механізм послідовного та простого доступу до елементів колекції, незважаючи на складність її побудови. Даний патерн поведінки популярний при обході елементів контейнерів, як-от списки або масиви – він надає універсальний інтерфейс для різних типів колекцій. Ланцюжок обов’язків або ж патерн Chain of Responsibility дозволяє передавати запит ланцюжком обробників, поки один з них не обробить запит. Незамінний при обробці запитів на сервері, де кожен обробник може передати запит наступному обробнику в ланцюжку: перевірка при авторизації на сайті, оброблення подій у GUI тощо. Для входу в патерни проєктування книга від Gang of Four буде гарною точкою відліку. Ви познайомитеся з класикою та академічним розкриттям теми, використовуючи патерни gof. Якщо ж ви хочете збагатити свої знання шаблонів, але віддаєте перевагу мові Java, рекомендуємо відео курс “Патерни проектування Java”. Як обрати патерн? Спочатку ви маєте проаналізувати задачу – для більшої зрозумілості виконайте її декомпозицію, розбивши на декілька складових. При цьому використовуйте системний підхід: прорахуйте, як ваше рішення вплине на весь проєкт, які елементи воно зачепить зараз, і який вплив воно матиме на додавання нового коду. Якщо ви вже працюєте в ІТ-компанії, ваші колеги, тімлід або архітектор можуть підказати вам доцільність використання того чи іншого патерну, розкрити нюанси вже існуючої архітектури, кодового стилю та багато іншого. Лише після ретельного аналізу можна переходити до підбору шаблону, зважаючи на усі переваги та недоліки. До речі, в цих задачах гарними помічниками будуть безкоштовні AI-асистенти на кшталт ChatGPT, Gemini та ін. Також не забувайте про використання інших методик покращення кодової читабельності, масштабування й чистоти: SOLID принципи – вони регламентують 5 основних засад створення структурованого, якісного коду. Нещодавно ми проводили вебінар, на якому розбирали кожен принцип в деталях, запрошуємо до перегляду! А якщо вас цікавить прикладний характер SOLID принципів на Java, можете пройти даний відео курс. GRASP (General Responsibility Assignment Software Patterns) – патерни для об’єктно-орієнтованого проєктування. Вони не мають вираженої структури і носять більш абстрактний характер, аніж патерни gof. DRY (Don’t Repeat Yourself) – головна ідея даного принципу полягає у створенні коду, який не матиме дублікацій в проєкті. KISS (Keep It Simple, Stupid) – регламентує написання якомога простішого коду, аби його можна було легко читати і розуміти. Рефакторинг – повернення до вже написаного коду з метою його покращення без зміни функціональності. Інші техніки, що залежать від проєктів. Висновки Патерни грають ключову роль в сучасному розробленні. Вони акумулюють в собі найкращі практики створення кодової бази таким чином, аби досягнути максимальної легкості та ефективності розроблення, особливо на великих проєктах. Звісно, не завжди їхнє використання є доречним – потрібно аналізувати задачі і продумувати наслідки застосування того чи іншого шаблону, аби не отримати величезну валізу без ручки. Розвивайте вашу експертизу в області патернів – це win-win стратегія. З одного боку перед працедавцями ви постанете як досвідчений та висококваліфікований спеціаліст, а з іншого – ваші програмні рішення матимуть елегантний характер і відзначатимуться легкістю в читанні, підтримці та масштабуванні. Чи використовуєте ви патерни в своїй розробницькій діяльності? Можливо, тільки вивчаєте? Залишайте в коментарях ваші відповіді!

Важливість нейромереж у сучасній розробці Короткий огляд нейромережевих технологій ТОП 10 сервісів з використанням нейромереж для розробників Поради та рекомендації щодо вибору AI Висновки Висока динаміка ІТ-індустрії змушує розробників постійно шукати нові шляхи покращення власної продуктивності. Нещодавно людство ковзнуло ще однією спіраллю прогресу, і тепер девелоперів оточує плеяда штучних асистентів, причому часто в їхній основі саме нейромережі. Можливості ШІ дозволяють значно прискорити рутинні процеси, починаючи від зідзвонів з командою і закінчуючи написанням коду та його рефакторингом. І хоча рівень штучного інтелекту ще далекий від ідеалу, це вже великий крок уперед. Які штучні інструменти дозволяють впоратися з розробницькими задачами найбільш успішно? Щоб допомогти вам із відповіддю, в цій статті ми зібрали 10 цікавих ШІ сервісів для розробників з урахуванням функціоналу, вартості, наявності free-версії тощо. Читайте далі, щоб дізнатися більше! Важливість нейромереж у сучасній розробці Сьогодні нейромережі дозволяють значно спростити життя звичайному розробнику. Ось кілька прикладів: Декомпозиція задач. ШІ здатен розбивати комплексні задачі на дрібні, пояснювати їх, надавати підказки щодо їх виконання, пропонувати найоптимальніше рішення. Генерування коду. Розумній моделі можна дати на вхід певну програмістську задачу, а на виході отримати готовий шматок коду. Також AI здатен аналізувати чужий код, пояснювати його, розставляти коментарі, досліджувати технології програмування тощо. Code-рев’ю & рефакторинг. Ви можете зекономити час, довіривши AI внесення необхідних змін: сканування і оптимізація коду, видалення надлишкових фрагментів, покращення лаконічності, алгоритмів тощо. Написання тестів. Розробники не надто люблять займатися unit-тестуванням, хоча це важлива складова забезпечення якості ПЗ. На щастя, штучний інтелект здатен генерувати необхідні тестові кейси, котрі охоплюють різні сценарії, а також автоматизувати виконання цих тестів. Проактивна обробка помилок. ШІ прогнозує потенційні помилки та рекомендує виправлення до того, як вони трапляться, що скорочує час налагодження коду. Потужний аналіз даних. Штучні помічники здатні відносно швидко аналізувати великі масиви даних, щоб з’ясувати причинно-наслідкові зв’язки, виявити закономірності / потенційні проблеми та помилки тощо. Досить актуально для ІТ-спеціалістів, пов’язаних з Data Science, ML, big data тощо. Створення документації. ШІ може аналізувати код і автоматично створювати вичерпну документацію, яка пояснює функціональні можливості, інструкції з використання та посилання на API і багато іншого. Прогнозування. Прогнозування та моделювання поведінки користувачів і продуктивності ПЗ, покладене на плечі AI, дозволяє розробникам планувати масштабованість, виявляти потенційні вузькі місця на ранніх стадіях розробки і проактивно вирішувати їх, щоб забезпечити безперебійну роботу в майбутньому. Список можна розширити багатьма іншими пунктами – в залежності від специфіки напрямку розроблення. Використовуючи нейромережі, девелопери можуть значно підвищити свою ефективність і продуктивність. Однак важливо пам'ятати, що ШІ сьогодні – це помічник, і людський досвід залишається вирішальним для прийняття важливих рішень, творчого розв'язання проблем і забезпечення загальної якості та бачення ПЗ. Короткий огляд нейромережевих технологій: від глибокого навчання до штучного інтелекту Штучний інтелект – це широке поняття, що позначає системи, здатні імітувати когнітивні функції людини: запам’ятовування, креативність, комунікація з використанням мови, вирішення задач, прийняття рішень тощо. Однією з ключових складових ШІ є нейронні мережі, які імітують роботу людського мозку і дають комп'ютерам змогу навчатися і ухвалювати рішення на основі великих обсягів даних. Але між AI та нейромережами стоять ще 2 важливі технології – машинне навчання (МН, Machine Learning) та глибоке навчання (ГН, deep learning). Нижче ми швидко пробіжимося ШІ, МН та ГН, а більше про нейронки ви можете почитати у нашій статті “Чи замінить штучний інтелект розробників?”. ШІ Штучний інтелект містить в собі технологію ML, але лише нею не обмежується. Додатково він здатен використовувати: оброблювач мов – щоб розуміти нашу людську мову і формувати зрозумілі нам відповіді; комп’ютерний зір – аби аналізувати, класифікувати, сегментувати, розпізнавати обличчя та предмети; робототехніку – для виконання завдань з навігації та взаємодії з навколишнім середовищем та багато іншого. Відомі AI-платформи: віртуальні асистенти Alexa, Siri, чат-боти ChatGPT, Gemini, Midjourney тощо. Що таке машинне навчання? Це підмножина ШІ, яка фокусується на розробленні алгоритмів і моделей, що дають змогу комп'ютерним системам "навчатися" на основі даних і досвіду, без явного програмування. На відміну від традиційних програм, де розробник задає явні інструкції, в МН комп'ютерна система сама "витягує" закономірності та зразки з даних, щоб зробити прогнози або прийняти рішення. Машинне навчання використовує різні алгоритми класифікації, регресії, кластеризації, навчання з підкріпленням. Ці алгоритми дають змогу системі обробляти й аналізувати дані, знаходити приховані закономірності та будувати моделі, які можуть робити передбачення на основі нових даних. Приклади МН: спам-фільтри в електронній пошті, рекомендації фільмів на Netflix або товарів на відвіданому вами сайті. Глибоке навчання vs машинне навчання Глибоке навчання – це підмножина МН, яка використовує штучні нейромережі для аналізу даних і навчання. У глибокому навчанні нейронні мережі імітують роботу людських мізків, що складаються з численних шарів нейронів. Ці нейронні мережі можуть розпізнавати складні образи, обробляти природну мову та ухвалювати рішення на основі великих обсягів даних. Відмінність машинного навчання від deep learning полягає у здатності другого автоматично витягувати ознаки і представлення з даних. Замість ручного визначення ознак, як у традиційних методах МН, глибоке навчання використовує багатошарові нейромережі, які автоматично дістають ієрархічні ознаки з даних. Приклади архітектур ГН включають згорткові нейронні мережі (CNN) для оброблення зображень, рекурентні нейронні мережі (RNN) для послідовних даних і трансформатори для оброблення природної мови. Таким чином, deep learning зосереджується на використанні нейронних мереж з багатьма шарами для вивчення представлень безпосередньо з даних. Приклади ГН: розпізнавання облич для розблокування смартфонів, системи для перекладу тексту з однієї мови на іншу. То який можна зробити узагальнюючий висновок з цього розділу? Штучний інтелект відображає комп'ютерні системи, здатні імітувати і моделювати людське мислення та поведінку. Машинне навчання дає змогу комп'ютерним системам навчатися на основі даних і досвіду, без явного програмування. А глибоке навчання використовує штучні нейронні мережі для аналізу даних і навчання. ТОП 10 сервісів з використанням нейромереж для розробників Назва AI-платформи Короткий опис GitHub Copilot Інструмент доповнення та прогнозування коду CodiumAI Інструмент тестування та підвищення якості кодування Fathom Розумний помічник для відеозв'язку Scribe Інструмент автоматизованого документування Snyk Інструмент пошуку та виправлення вразливостей Codeium Інструмент автодоповнення коду Mintlify Інструмент генерування документацій Tabnine Інструмент автозавершення коду ChatGPT Розумний мультизадачний помічник Stepsize AI Інструмент відстежування командних процесів GitHub Copilot GitHub Copilot – це інноваційний інструмент, що входить в ТОП сервіси на основі ШІ у багатьох рейтингах. Розроблений спільними зусиллями GitHub, OpenAI та Microsoft, аби докорінно змінити досвід кодингу для розробників. Використовуючи потужну мовну модель OpenAI Codex, GitHub Copilot дає пропозиції та доповнення коду в режимі реального часу безпосередньо у вашому середовищі розроблення. Інтелектуальні інструменти розробки від Copilot дозволяють здійснювати аналіз даних, створювати фрагменти коду, генерувати цілі функції, коментарі, налагоджувати та виявляти проблеми безпеки. Вартість: Individual: 10 USD/місяць або 100 USD/рік Business: 19 USD/місяць Enterprise: 39 USD/місяць Безкоштовна версія для перевірених студентів, викладачів та тих, хто веде популярні open-source репозиторії на GitHub. Оцінки: Capterra: 4.7 з 5 зірок (19 відгуків) G2: 4.5 з 5 зірок (132 відгуки) Capterra та G2 – популярні американські онлайн-платформи, що спеціалізуються на оглядах та рейтингах різного ПЗ та послуг. CodiumAI Codium AI – це інструмент, який відсуває програмування на другий план і більше зосереджується на тестуванні та забезпеченні якості коду. Його можливості включають: декілька фреймворків для тестування: Jest, Mocha, Jasmine, Karma тощо; генерування тестового плану, test cases; детальний аналіз вашого коду; оптимізація коду з аргументацією. Вартість: Developer: безкоштовно. Teams: 19 USD/місяць. Enterprise: індивідуально. Оцінки: G2: 4.9 з 5 зірок (29 відгуків). Capterra: відсутні оцінки. Product Hunt: 4.7 з 5 зірок (7 відгуків). Product Hunt – платформа та онлайн-спільнота для ентузіастів, де вони діляться існуючими програмними й апаратними рішеннями, дізнаються про інновації в ІТ та надають їм свою оцінку. Fathom Fathom є чудовим рішенням для тих, хто прагне, щоб автоматизація збільшила продуктивність їхніх Zoom / Google Meet / Microsoft Teams зустрічей в рази. Даний AI записує ваш відеозв’язок, транскрибує бесіду в реальному часі (з таймлайн прив’язкою до відео), а як вишенька на торті – ШІ-чат для контекстних питань. Справжній digital transformation довготривалих мітингів у есенцію ключових тез! І це лише частина його можливостей. Українська мова, на жаль, не підтримується, зате розробники та інші учасники онлайн зустрічі гарно підтягнуть англійську! Вартість: free forever. Чому? Творці використовують Fathom для привернення уваги до інших своїх продуктів, які розширюють можливості цього AI асистента. Їхнє підключення якраз і потребує оплати (підключення опціональне). Оцінки: Product Hunt: 4.8 з 5 зірок (199 відгуків). G2: 5 з 5 зірок (2370 відгуків). Capterra: 5 з 5 зірок (289 відгуків). Scribe Scribe AI – це інструмент для розробників на базі ШІ для створення, управління та спрощення процесів, пов’язаних із документуванням. Серед його можливостей: автоматизація розроблення стандартних операційних процедур (SOP), мануалів, документації, захоплення ваших дій в реальному часі (на кшталт захоплення екрану) з подальшим створенням покрокових інструкцій тощо. Штучний інтелект Scribe значно полегшує допомогу в онбордингу нових працівників, пошук відповідей на запитання, підтримку клієнтів тощо. Вартість: Basic: безкоштовно. Pro Personal: 23 USD/міс. (річна підписка), 29 USD/міс. (місячна). Pro Team: 12 USD/міс. (річна підписка), 15 USD/міс. (місячна) – для команд з 5+ особами. Enterprise: індивідуально. Оцінки: Product Hunt: 4.9 з 5 зірок (155 відгуків). G2: 4.8 з 5 зірок (67 відгуків). Capterra: 4.9 з 5 зірок (10 відгуків). Snyk Інструмент, який дозволяє виявляти вразливості вашого коду і виправляти їх. Snyk може також сканувати залежності і пакети, Docker-файли, інфраструктуру коду (IDE), GitHub-репозиторії тощо. Підійде для розробників, які серйозно ставляться до сучасних digital transformation трендів, кібербезпеки та захищеності програмних продуктів. Згідно з даними вебсайту Snyk.io, їхнє рішення успішно використовують ТОП сервіси AWS, Google, Atlassian, Salesforce тощо. Вартість: Free: безкоштовно. Team: стартує від 25 USD за продукт/місяць, мінімум 5 розробників / 1,375 USD на рік. Enterprise: індивідуально. Оцінки: G2: 4.5 з 5 зірок (118 відгуків). Capterra: 4.7 з 5 зірок (17 відгуків). Codeium Творці Codeium позиціонують свій продукт як безкоштовний та потужний AI інструментарій, котрий розробники обов’язково оцінять. Він надає розширені можливості: оптимізація коду, його доповнення, пошук інформації, чат для запитань. Що цікаво, самі автори порівнюють своє рішення з GitHub Copilot і запевняють у низці переваг кодіуму: оцінка 5 з 5 зірок у маркетплейсах VS Code та JetBrains; безкоштовна версія для одноосібного розроблення; дешевша підписка для командного розроблення; більша кількість підтримуваних середовищ програмування (40+) та мов (70+); кращі можливості для стадії розгортання ПЗ (deployment); відповідність нормам безпеки SOC 2 Type 2. Вартість: Individuals: безкоштовно. Team: 12 USD/міс. у річній підписці та 15 USD/міс. – у місячній. Enterprise: індивідуально. Оцінки: G2: 4.7 з 5 зірок (менше 5 відгуків). Product Hunt: 4.8 з 5 зірок (28 відгуків). Mintlify На черзі інструмент для полегшення документування процесів на базі програмування – Mintlify. Він виконує аналіз даних і дозволяє генерувати ґайди, керівництва API, SDK-документації на основі вашого коду, а також використовувати AI-чат на базі GPT-4 для аналізу та відповідей на питання за вашими текстами. Mintlify швидко сканує код і генерує пояснювальні інструкції, що робить його ідеальним рішенням для розробників, продуктових менеджерів та support-команд, які прагнуть використати нейромережі для спрощеного написання документації та підвищити зрозумілість коду. На додачу забезпечує легку інтеграцію з GitHub, Slack та Dropbox. Вартість: Free: безкоштовно. Startup: 120 USD/місяць/проєкт – річна підписка, 150 USD – місячна. Growth: 400 USD/місяць/проєкт – річна підписка, 450 USD – місячна. Enterprise: індивідуально. Оцінки: G2: 5 з 5 зірок (менше 5 відгуків). Product Hunt: 5 з 5 зірок (6 відгуків). Capterra: відсутні оцінки. Tabnine Tabnine AI Assistant – це ШІ-інструмент, котрий інтегрується у середовище розробки і слугує як Copilot: доповнює код на льоту, створює власний на основі ваших коментарів, а також надає ШІ-чат, де ви можете ставити додаткові задачі вашою рідною мовою. Під капотом – машинне навчання для надання допомоги при написанні коду, що пропонує персоналізовані та контекстно-залежні підказки на основі мови програмування та вподобань користувача. Tabnine доступний для інтеграції у велику кількість середовищ: Visual Studio, VS Code, IntelliJ IDEA, WebStorm, PhpStorm, Sublime, Eclipse, PyCharm, Android Studio тощо. Алгоритми машинного навчання Tabnine дають масу переваг: відносна точність, підказки щодо генерації коду та підтримка багатьох мов. Вартість: Basic: безкоштовно. Pro: безкоштовно перші 90 днів, потім – 12 USD/місяць. Enterprise: 39 USD/місяць за умови річної підписки. Оцінки: Capterra: 4.5 з 5 зірок (менше 5 відгуків). G2: 4.2 з 5 зірок (37 відгуків). ChatGPT ChatGPT – найвідоміший інтелектуальний асистент, розроблений компанією OpenAI, який використовує штучний інтелект для цілого спектру завдань. “Чат” є одним із найкращих безкоштовних помічників у кодингу: окрім генерування коду він досить гарно пояснює його, надає додатковий контекст, хоча і може інколи оперувати некоректною інформацією без цитування джерел. Досить гарний free варіант для вивчення програмування, мови запитів даних, big data тощо. Також ChatGPT у вигляді мобільного застосунку доступний на iOS та Android. Вартість: Free – безкоштовно (використовується велика мовна модель GPT 3.5). Plus – 20 USD/міс. (більш досконала GPT 4). Team – 25 USD/міс. при оплаті за рік, 30 USD/міс. при оплаті щомісяця. Enterprise – індивідуальний рахунок. Оцінки: Capterra: 4.6 з 5 зірок (42 відгуки). G2: 4.7 з 5 зірок (479 відгуків). Product Hunt: 4.7 з 5 зірок (538 відгуків). Stepsize AI Якщо у фокусі попередніх продуктів автоматизація коду, то штучний інтелект Stepsize AI націлений на задачі масштабу команди. Це система, яка забезпечує інженерні та продуктові команди розумним відстежуванням оновлень. Вона трекає активності та оновлення у вашому відділі розробки і вчасно надає найважливішу інформацію кожному члену групи. Містить метрику з графіками, діаграмами та автоматичним коментуванням, дозволяє побачити прогрес команди, легко інтегрується з GitHub, Slack, Jira тощо. Даний інструмент створено для команд, які хочуть мати звітність про всі процеси з мінімумом нервів та непотрібних мітингів. Також Stepsize має ще один продукт – Stepsize Technical Debt, який здатен відстежувати та виправляти технічний борг. Це дозволяє зекономити гроші та час, які розробники витратили б на bug fixes, простої, опрацювання клієнтських запитів у відділ підтримки і т. п. Вартість Stepsize AI: Team – 29 USD/міс. за Jira-дошку або команду Linear. Tailored Setup (встановлення під ваші особисті запити) – 29 USD/міс. за Jira-дошку або команду Linear. 2 безкоштовні тижні для кожного плану. Вартість Stepsize Technical Debt: Free – безкоштовно. Team – 19 USD/міс. (річна підписка). Business – 49 USD/міс. (річна підписка). Enterprise – індивідуально. Оцінки: Product Hunt: 5 з 5 зірок (18 відгуків). Як вибрати відповідний сервіс: поради та рекомендації Обираючи інструменти розробки на базі ШІ ви маєте орієнтуватися на власні запити. Наприклад, ви маєте вирішити: яка мета використання AI-платформи; які задачі AI має покривати; який функціонал безкоштовної версії (якщо така є) і наскільки він покриває ваші потреби; наскільки функціонал платної версії вас задовольняє та скільки ви готові заплатити; інтегрованість із важливими для вас інструментами; скільки уваги приділяється захисту вашого коду, особистих даних, які політики безпеки використовуються тощо; наскільки AI масштабований та гнучкий: чи зможе він ефективно виконувати задачі при розростанні вашого продукту, інтегрувати хмарні обчислення тощо; підтримка постачальника AI-сервісу та вичерпність документації для роботи з AI. Обрати ТОП сервіси вам також допоможуть наступні джерела інформації: YouTube-огляди. Це найшвидший спосіб знайомства з головним функціоналом ШІ. Він є поверхневим, але достатнім, аби скласти перше враження, дізнатися основні плюси-мінуси та зрозуміти, чи є сенс занурюватися у вподобаний інструмент надалі. LinkedIn та інші професійні соціальні мережі. Підпишіться на авторитетних діячів / спеціалізовані групи за напрямком вашої діяльності у лінкедині та/або іншій професійній мережі і слідкуйте за їхніми постами. Такі люди/спільноти завжди оглядають інновації в ІТ і можуть робити тематичні дослідження щодо AI, надати корисні інсайти стосовно найкращих сервісів, розповісти про власні історії успіху тощо. Поради та досвід знайомих розробників. Зверніться за рекомендаціями та думками до колег або спільноти розробників, які мають досвід роботи з різними сервісами ШІ. Таким чином ви отримаєте корисну інформацію з перших вуст, яка пройшла горнило практики, і збережете свій час, нерви та інші ресурси. Форуми з відгуками. Перевірте рейтинги AI та відгуки користувачів, які вже спробували ТОП сервіси і дослідили алгоритми машинного навчання: які переваги/недоліки вони відзначають, чого їм не вистачає, які рекомендації щодо покращення користувацького досвіду вони пропонують тощо. До прикладу, в даній статті ми використовували рейтинги Product Hunt, G2, Capterra. Пробний період / демо-версія. Можливість безкоштовно пограти з ШІ-сервісом може бути ключовою у прийнятті рішення. Якщо після попередніх 4 пунктів ви досі сумніваєтеся в інструменті – спробуйте trial-версію і розставте всі крапки над “і”. Висновок: майбутнє нейромереж у розробці Наш світ зазнає разючих змін під впливом ШІ – і це факт. Вказані у статті сервіси виводять продуктивність розробників на новий рівень, але і ці інструменти вже мають десятки – якщо не сотні – ефективних аналогів, – обирайте на ваш смак. Нейронки, глибоке та машинне навчання тільки посилюватимуть свою роль, тому питання про майбутнє професії “розробник” починає турбувати все більшу кількість девелоперів. То що ж робити? Вивчайте AI-платформи, використовуйте їхню магію для автоматизації рутини та бусту вашої ефективності. Розвивайте ту експертизу, яка штучному інтелектові наразі недосяжна. Зазвичай це комплексні, креативні, системні знання та навички, що знаходяться на сплетінні кількох сфер – унікальний досвід, котрий роботам не по зубам. Слідкуйте за новинами зі світу ШІ, за нашими оновленнями в блозі і розвивайте навички швидкої адаптації. Світ змінюється з неймовірною швидкістю і найкращі місця дістануться тим розробникам, котрі вміють ловити хвилі та швидко пристосовуватися до змін в ІТ.

Що таке ШІ? Визначення та типи Використання ШІ в ІТ Нейронні мережі Людський мозок vs Штучний інтелект Український ринок ІТ після буму AI Чи варто боятися розробникам: що думає про це сам штучний інтелект? Майбутнє співробітництва ШІ та людини Висновки Сучасний технологічний ландшафт зазнає змін з неймовірною швидкістю, і штучний інтелект (ШІ, AI) сьогодні є одним з його Еверестів. Він вже допомагає нам в автоматизації різних завдань і процесів: спрощує написання текстів та програмного коду, генерує зображення та відеоряди, консультує нас із різних запитань, допомагає вчити іноземні мови. Як відомо, більшість гір виникають на місці зіткнень тектонічних плит під супровід землетрусів – схожий процес маємо і з активним розвитком ШІ. Людство розділилося на два великі табори: перші захоплено спостерігають за процесом утворення технологічних Гімалаїв, а другі пророкують ряд катастроф – однією з найстрашніших вказують можливе безробіття, особливо серед розробників. ITVDN – це освітня онлайн платформа для вивчення програмування та ІТ, тому ми не могли пройти осторонь теми перспективності професії розробника. Пропонуємо поринути в неї і разом розібратися, чия літосферна плита буде зверху та хто візьме гору в цій боротьбі – програмісти чи штучний інтелект? Що таке ШІ? Визначення та типи Штучний інтелект означає здатність машин імітувати людські когнітивні функції, такі як навчання, вирішення проблем і прийняття рішень. Він охоплює широкий спектр технологій і застосунків, що дозволяють машинам виконувати завдання, які зазвичай вимагають людського інтелекту, як-от візуальне сприйняття, розпізнавання мови, прийняття рішень і мовний переклад. Відповідно до відеоролику “The 7 Types of AI” з офіційного YouTube-каналу IBM Technology (IBM – один із найбільших в світі провайдерів ІТ-інфраструктури, ПЗ та консультаційних послуг), AI має щонайменше 7 типів, але реалізацію мають лише три з них.   Назва Короткий опис Artificial Narrow Intelligence або вузький AI (слабкий AI) Призначений для виконання конкретного завдання або вузького кола завдань. Серед прикладів – сучасні сервіси Alexa, Siri, Cortana тощо. Artificial General Intelligence або загальний AI (сильний AI) Здатен розуміти, навчатися і застосовувати знання в широкому спектрі завдань – подібно до людини. Цей рівень ШІ все ще залишається здебільшого теоретичним і наразі існує хіба що в науковій фантастиці. Artificial Super Intelligence або штучний суперінтелект Гіпотетичний рівень ШІ, перевершує людський інтелект у всіх відношеннях і здатний перевершити найкращі людські розуми в кожній галузі. Reactive Machines або реактивні машини Штучний інтелект найпростішого типу, не має здатності формувати пам'ять або використовувати минулий досвід для прийняття обґрунтованих рішень. Працює виключно на основі поточних даних і не враховує контекст. Як приклад – Deep Blue від IBM, який може грати в шахи на рівні гросмейстера і прораховувати усі можливі сценарії. Limited memory або обмежена пам’ять На відміну від реактивних машин, ШІ з обмеженою пам'яттю може звертатися до минулого досвіду для прийняття рішень. Він може зберігати і згадувати попередні дані, що дозволяє йому адаптуватися до ситуації і відповідним чином реагувати. Приклади: самокеровані автомобілі, системи рекомендацій, спам-фільтри, чат-боти, пристрої розумного будинку тощо. Theory of Mind або теорія розуму Головна мета – зрозуміти і передбачити поведінку, емоції, відчуття людини, аби потім надати персоналізовані послуги. Цей тип ШІ враховує, що люди мають різні переконання, бажання та перспективи. Наразі Theory of Mind перебуває на стадії досліджень і розробок Self-aware AI або самосвідомий ШІ “Найстрашніший” вид штучного інтелекту, майбутнє ШІ, яке йому так пророкують. Володіє свідомістю і почуттям власної гідності. Він розуміє власне існування, емоції та процеси мислення, має власні потреби. Однак досягнення самосвідомості штучних систем все ще лежить в суто теоретичній площині. Reactive Machines та Limited memory відносяться до Narrow AI, Theory of Mind – до General AI, а Self-aware – до суперінтелекту. Використання ШІ в ІТ В 2024 році штучний інтелект продовжує стрімко трансформувати різні сфери ІТ – ось декілька прикладів: 1. Кібербезпека “Розумні” системи аналізують величезні потоки даних для проактивного виявлення загроз та їх мінімізації, вивчають моделі поведінки користувачів і позначають підозрілі дії, аналізують фінансові транзакції, допомагають у створенні звітів тощо. 2. DevOps і хмарні обчислення ШІ автоматизує такі завдання, як виділення ресурсів, управління конфігурацією і масштабуванням, аналізує дані щодо продуктивності системи і пропонує оптимізацію для використання ресурсів і скорочення витрат. Також системи з інтелектом автоматично виявляють і усувають проблеми в хмарній інфраструктурі, підвищуючи відмовостійкість і час безвідмовної роботи системи. 3. Розроблення програмного забезпечення Технологічні інновації в галузі AI дозволяють генерувати, рефакторити та пояснювати код для розробників, виявляти потенційні помилки, автоматизувати процеси тестування, прискорюючи розроблення, автоматично доповнювати код в реальному часі тощо. 4. Тестування і забезпечення якості Інструменти тестування на основі ШІ здатні проводити аналіз коду, виявляти вразливості, вивчати результати попередніх тестів, автоматично генерувати тест-кейси тощо. 5. Управління даними та аналітика Автоматизація завдань з опрацювання даних, виявлення та виправлення помилок, підготовка даних до аналізу, інтелектуальний аналіз даних, генерування звітів та презентацій, виявлення прихованих закономірностей, прогнозування майбутніх тенденцій та результатів, асистенція під час стратегічного планування та розподілу ресурсів – і це тільки загальні точки, в яких штучний інтелект впливає на домени Big Data, Data Science тощо. 6. Управління мережею Машинний інтелект виявляє незвичайні шаблони мережевого трафіку, щоб запобігти кібератакам та/або перебоям у роботі мережі. Також він аналізує мережеві дані та автоматично налаштовує конфігурації для оптимальної продуктивності та використання ресурсів, прогнозує тенденції мережевого трафіку і динамічно розподіляє ресурси, щоб забезпечити безперебійну роботу і уникнути появи вузьких місць (так званих “bottlenecks”). 7. Управління ІТ-сервісами (ITSM) Людино-машинна взаємодія із залученням ботів на основі ШІ сприяє автоматизації рутинних завдань як-от скидання паролів і вирішення інцидентів, зменшуючи навантаження на службу підтримки та підвищуючи її ефективність. Також ці системи аналізують дані ІТ-інфраструктури, щоб прогнозувати потенційні збої, вживати превентивні заходи, мінімізувати час простою, діагностувати першопричини проблем і пропонувати рішення, оптимізуючи процеси усунення несправностей. І це тільки частина тих сфер, де штучний інтелект вже використовується і активно розвивається. До них можна додати: ІТ-менеджмент; інтернет речей (IoT) і робототехніка загалом (як цивільна, так і військова); розроблення на основі NLP: віртуальні асистенти, чат-боти, інтерфейси, що активуються голосом; електронна комерція: рекомендаційні, аналітичні системи; віртуальна реальність, комп’ютерні ігри тощо. Виходить, під загрозою “вимирання” не тільки розроблення, а й інші ІТ-галузі. Нейронні мережі Нейронна мережа – важливий фундамент в розумінні штучного інтелекту. Хоча це популярний та ефективний метод побудови штучних систем, існують й інші методи, наприклад системи на основі правил, дерева рішень, генетичні алгоритми, машини опорних векторів тощо. Ці методи часто використовують у поєднанні з нейромережами для створення більш складних інтелектуальних систем. То яким чином нейронки пов’язані з розумними машинами? Нейронні мережі складають кістяк алгоритмів глибокого навчання (Deep Learning, DL), глибоке навчання є підмножиною машинного навчання (Machine Learning, ML), а машинне становить підмножину AI. Окрім ML штучні системи можуть включати в себе оброблення природної мови (NLP), комп’ютерний зір, рух, озвучування тексту тощо. Картинка вище візуалізує ці моменти для кращого розуміння. Якщо приклади AI навести досить просто (ChatGPT, Midjourney, GitHub Copilot і т. д.), то де в житті ми напряму зіштовхувалися з іншими трьома складовими? Ось деякі з них: нейромережа може гарно розпізнавати голос, об’єкти на зображеннях та відео тощо; Google Translate – яскравий приклад DL; коли ви зайшли в інтернет-магазин, подивилися щось, а згодом отримали пропозиції з товарами, які “можуть вам сподобатися” – постаралося машинне навчання. За своєю будовою штучні нейронні мережі дуже нагадують ті, що знаходяться в нашому мозку, але насправді навіть один людський нейрон більше нагадує велетенську нейромережу. З чого складається типова нейронна мережа: На картинці зображено глибоку нейромережу – це мережа, яка має більше трьох прихованих шарів (hidden layers) включно з вхідним (input) та вихідним (output). Якщо шари всього 3, маємо справу з найпростішою нейромережею. До речі, картинку вище можна розглядати як алгоритм глибокого навчання. Зі схематичним зображенням познайомилися, а тепер нас цікавить робота нейронної мережі. Кожен шар нейромережі складається з вузлів – штучних нейронів. Кожен вузол з'єднаний з нейронами наступного шару, причому кожен має свою вагу та поріг. На вхід вузла надходить певне значення, яке зазнає впливу ваги, і якщо потім це значення перевищує поріг, даний вузол “активується” за допомогою активаційної функції, і результуючі дані надсилаються до наступного шару мережі. Якщо вихідне значення вузла нижче за поріг, до наступного вузла воно не потрапляє. Навчальні дані допомагають навчати нейронну мережу та покращувати її точність із часом. Коли алгоритми навчання якісно налаштовані, вони стають міцним фундаментом ШІ, оскільки можуть дуже швидко класифікувати та кластеризувати дані – це дозволяє суттєво прискорити різні операції. Класифікація нейронних мереж з прикладами реалізації тут наводитися не буде, але відмітимо пошуковий алгоритм Google – це, напевно, найвідоміша реалізація нейронки; саме завдяки їй пошуковик настільки швидкий та ефективний. Людський мозок vs Штучний інтелект Переваги мозку Головний командний центр людини має низку сильних сторін, яким поки поступаються розумні системи: Креативність та адаптивність. Мозок чудово генерує нові ідеї, вирішує проблеми нестандартними способами та адаптується до непередбачуваних ситуацій, в той час як ШІ та творчість – пара, яка потребує відпрацювання багатьох “па”. Потужний інтелектуальний спектр. Під владою наших півкуль знаходяться складні міркування, абстрагування, емоційний інтелект тощо. Когнітивна гнучкість та інтуїція. Люди можуть переносити досвід з інших сфер життя для адаптації до нових умов та вирішення нових проблем, з якими вони не стикалися, приймати судження та рішення на основі неповної інформації та інтуїції, з чим нейромережі мають проблеми. Стійкість до “шуму” вхідних даних. Людський мозок легко проходить повз викривлення або невеликі збурення у вхідних даних, які в розумних системах можуть призвести до значних помилок або неправильних класифікацій. Емоції та етичність. Етика в ШІ недостатньо розвинена: комп’ютери не настільки гарно працюють з людськими емоціями, емпатією та моральними нормами, в той час як для людини ці речі є фундаментально важливими та визначальними у прийнятті рішень. Eco-friendly 💚 Людський мозок споживає до 20 Вт, що робить нас значно енергоефективнішими за штучні технології, які споживають великі об’єми електроенергії (особливо на етапі навчання) і не можуть існувати без живлення. Переваги штучного інтелекту Наші цифрові візаві також мають чим похизуватися: Швидкість, об’ємність та ефективність. Машинне навчання дозволяє обробляти величезні обсяги даних, швидко аналізувати, робити висновки і виконувати конкретні завдання в рази швидше людини. Розпізнавання та аналіз шаблонів. Штучні нейронні мережі чудово розпізнають закономірності та складні взаємозв'язки в даних, допомагаючи в таких завданнях, як розпізнавання зображень, переклад текстів і т. д. Масштабованість і автоматизація. Системи штучного інтелекту можна масштабувати й автоматизувати, що дозволяє їм оперативно справлятися з великими робочими навантаженнями і репетативними задачами. Налаштування та оптимізація. Алгоритми ШІ можна навчати і вдосконалювати під конкретні завдання, досягаючи високого рівня точності і результативності. Доступність 24/7. Системи AI можуть працювати цілодобово, забезпечуючи безперебійне обслуговування, наприклад постійний моніторинг стану інфраструктури, відеоспостереження, регулювання температури в приміщенні тощо. Відсутність деяких людських вад. Штучний інтелект не може забути про задачу, розлінитися, проспати, захворіти, мати похмілля, злякатися, бути не в настрої або просто не любити вас. Звісно, ніхто не застрахований від зникнення живлення, хакерських атак, проблем з програмно-апаратною начинкою абощо, але в плані працездатності, доступності і надійності комп’ютерні системи значно краще себе проявляють, ніж людина. Зниження ризиків. ШІ можна застосовувати в умовах підвищеного ризику та небезпеки. Наприклад, роботи зі штучним інтелектом можуть виконувати небезпечні завдання на виробництві, брати участь у пошуково-рятувальних місіях і під час ліквідації наслідків стихійних лих, мінімізуючи загрозу для людей. Український ринок ІТ після буму AI Яким розробники бачать майбутнє ШІ? Ще в 2017 році дослідники з Oak Ridge National Laboratory – американської лабораторії, яка займається науковою діяльністю і фінансується Міністерством енергетики США – опублікували статтю, в якій припускають, що до 2040 року більшість програмного коду будуть писати саме машини, і це радикально вплине на створення ПЗ як таке. А зовсім нещодавно – 12-14 лютого 2024 року – на Всесвітньому урядовому саміті в Дубаї обговорювався штучний інтелект, і CEO компанії NVIDIA Дженсен Хуанг сказав, що якщо останні 10-15 років радили вчити програмування та комп’ютерні науки, то зараз ці поради неактуальні, адже ШІ перетворює кожну людину в програміста і дає можливість прокачати свої навички та суттєво підвищити продуктивність в інших затребуваних сферах, наприклад у цифровій біології, навчанні, виробництві, фермерстві тощо. Також він додав, що якби міг почати все з початку, то фокусувався б на такому напрямку, як наука про життя (біонаука, цифрова біологія, біоінженерія), оскільки це надважлива комплексна галузь, розвиток якої в поєднанні з потужністю ШІ дозволить оптимізувати багато процесів, в тому числі пов’язані зі сталим розвитком. Сучасні технологічні інновації дозволяють активно використовувати AI рішення, хоч і без ідеального результату. Давайте подивимось, як змінився ландшафт українського ІТ-ринку після “буму” ChatGPT та появи інших “штучних” гравців. А зробимо ми це за допомогою аналітики від DOU – спільноти українських розробників. Точкою відліку візьмемо лютий 2023 року, коли “чат” став офіційно доступним в Україні і зникли блекаути. Цьогоріч у лютому опубліковано аналітику, відповідно до якої кількість вакансій на DOU станом на січень 2024 року складає 5057. В лютому 2023 року ця цифра становила 3489, себто приріст на рівні 45%. Пам’ятаємо, що на минулорічну статистику могли вплинути блекаути, але в тому ж лютому енергетична ситуація почала значно покращуватися. Порівняємо кількість технічних вакансій у лютому 2023 та в січні 2024 року:   Напрямок Лютий 2023 Січень 2024 Java 138 119 QA 177 236 .NET 112 149 Front End 196 214 Android 44 36 Python 115 178 Node.js 107 153 PHP 141 177 DevOps 160 166 AI/ML 11 40 Big Data 19 18 Data Engineer 22 63 Data Science 29 58 React Native 25 33 Ruby 19 23 iOS/macOS 40 43 Як бачимо, в переважній більшості напрямків кількість вакансій зросла після того, як штучний інтелект вийшов на глобальний ринок, а в інших спостерігаємо несуттєве зменшення. Яка ситуація на ринку початківців (0-3 роки досвіду)? В усіх трьох категоріях маємо помітне зростання. Що думає про це сам штучний інтелект? Давайте послухаємо аргументи ШІ щодо того, чи зможуть нейромережі замінити розробників і зайняти їхнє місце. ChatGPT Відповідь ChatGPT версії 3.5: “Розробники програмного забезпечення незамінні завдяки низці переваг: Творче вирішення проблем: розробники застосовують креативне мислення для вирішення складних проблем, пропонуючи унікальні та ефективні розв’язки. Навички критичного мислення: вони досягають успіху в розбитті складних проблем, їх аналізі та розробці ефективних рішень. Адаптивність і здатність до навчання: розробники йдуть в ногу з часом, швидко адаптуючись до нових технологій та вивчаючи нові мови програмування, що дозволяє їм залишатися конкурентоспроможними в постійно мінливому середовищі розробки ПЗ. Співпраця та комунікація: ефективна співпраця та комунікація дозволяють розробникам гармонійно співпрацювати з міжфункціональними командами, включаючи дизайнерів, Product менеджерів та тестувальників. Етичні міркування: розробники повинні враховувати етичні аспекти у своїй роботі, забезпечуючи відповідність своїх творінь суспільним цінностям і нормам. По суті, хоча ШІ може провести інтелектуальний аналіз даних та автоматизувати певні завдання, унікальне поєднання креативності, критичного мислення, адаптивності, співпраці та етичних міркувань розробників залишається незамінним для грамотного програмування та інших процесів розробки ПЗ”. Gemini (Bard) “Хоча я, Бард, велика мовна модель, володію вражаючими можливостями в розумінні та генеруванні тексту, повністю замінити розробників – це занадто, принаймні поки що. Ось чому: Творчість та вирішення проблем. Хоча я можу писати рядки коду як програмісти, справжні інновації виникають завдяки здатності людського розуму уявляти унікальні рішення, що виходять за рамки усталених шаблонів. Глибока експертиза в галузі. Хоча я маю доступ до величезного обсягу інформації та можу її обробляти, глибоке розуміння та контекст, якого розробники набувають завдяки багаторічному досвіду роботи в конкретних галузях, є незамінними. Людські судження та етика в ШІ. Розробники привносять в роботу безцінні людські судження та етичні міркування, гарантуючи, що їхні творіння відповідають принципам відповідального використання. Орієнтування в етичних дилемах залишається поза межами сучасного ШІ. Комунікація та співпраця. Розробка ПЗ процвітає завдяки командній роботі та ефективній комунікації. Хоча я можу обробляти інформацію та реагувати на неї, мені бракує навичок ефективної співпраці з різними командами, генерування ідей та орієнтації в складнощах людської взаємодії. Адаптивність та здатність до навчання. Технологічні інновації носять досить динамічний характер, а розробники вміють постійно вчитися та опановувати нові технології. Хоча я також це можу, я обмежений в своїх параметрів, і моя здатність до навчання поступається людям-розробникам. Майбутня співпраця, а не заміна. Я уявляю собі майбутнє, в якому машинний розум розширює можливості розробників, слугуючи потужним інструментом для вирішення повторюваних завдань: автоматизація коду, пропозиції щодо його покращення та розширення, інші можливості для вирішення проблем. Ця співпраця відкриє шлях до більших інновацій та ефективності у сфері розробки ПЗ”. Perplexity Відповідь великої мовної моделі – розмовного пошуковика від Perplexity AI: “Вплив штучного інтелекту на розробку ПЗ є безперечно трансформаційним, але він не може замінити унікальний людський підхід, який стимулює інновації та творчість. Штучний інтелект чудово справляється з автоматизацією повторюваних завдань, покращує якість коду та пропонує оптимізації. Однак йому бракує здатності мислити нестандартно, уявляти нові концепції чи розуміти нюанси складних систем. Обмеження розумних систем полягають у їхній нездатності до справжньої творчості, яка є відмінною рисою розробників-людей. Вони навчаються на наявних даних, і хоча можуть генерувати код на основі шаблонів, але не можуть впроваджувати інновації чи створювати щось абсолютно нове. В осяжному майбутньому програмісти будуть доповнені, а не замінені на ШІ. Він допоможе їм зосередитися на більш складних завданнях, підвищити ефективність і зменшити кількість помилок. У міру розвитку інтелектуальних машин розробникам потрібно буде адаптуватися і опановувати нові навички, щоб працювати разом з цими потужними інструментами. Майбутнє розробки ПЗ – це людино-машинна взаємодія, симбіоз людини та AI, де другий розширює людські можливості, а розробники-люди продовжують стимулювати інновації”. А довіряти цим відповідям, чи ні – вирішуйте самі, шановні читачі. Можливо, штучний інтелект вже зараз приховує від нас якісь плани і спеціально присипляє нашу увагу, аби в найбільш вдалий момент зробити з нас щось на кшталт сервісного персоналу або домашніх улюбленців? Майбутнє співробітництва ШІ та людини Сучасна людино-машинна взаємодія постає у вигляді ефективної кооперації, що спрощує рутинні задачі та оптимізує багато процесів, пов’язаних з ІТ, починаючи з інтерпретації, генерації та рефакторингу коду і закінчуючи повноцінними AI інструментами під кожну спеціальність. Важко спрогнозувати точний рівень загрозливості штучних систем айтішним професіям у майбутньому, але зараз це корисний інструмент, який програмісти мають вивчати, аби з легкістю обходити рутину і більше часу приділяти дійсно важливим процесам. Іншими словами, сучасні ШІ – це наші помічники, і в найближчому майбутньому вони не замінять нас, а органічно доповнять і переформатують наші ролі. Та хто знає, як буде в більш далекій перспективі. Цілком ймовірно, що позиції розробників рівня Intern-Junior будуть зазнавати найбільших видозмін, оскільки робота нейронної мережі досить непогано заточена під генерування коду для нескладних задач. Але не забуваймо, що результат їхньої роботи все ще далекий від ідеалу. Висновки То чи замінить штучний інтелект розробників? Вище ми проаналізували ситуацію на українському ринку ІТ, і зараз натяків на те, що програмісти залишатися без роботи, немає. Штучні системи поки що займають роль асистентів і спрощують рутинну та/або часовитратну роботу: написати шматок коду або частину документації, нагадати функціонал певного методу, дати пораду або пояснити код, провести його рефакторинг тощо. Найрозумніший крок в даних умовах – вивчати AI. Навіть якщо деякі професії почнуть зникати, то досвідчені фахівці, котрі вміють делегувати рутину нейронкам і розробляти комплексні рішення, точно не залишаться осторонь. Тому фокусуйтеся на складних та креативних рішеннях, які нейромережа не осилить, масштабуйте знання та навички, отримуйте унікальний досвід, завжди слідкуйте за новинами світу ШІ, а також будьте відкриті до нових технологій та вмінь. Бажаємо вам успіхів у розробці та вивченні AI інструментів! Ваші думки щодо майбутнього штучного інтелекту та його впливу на розробників пишіть у коментарях

Основні технології. Фреймворки та допоміжні інструменти. Необов’язкові технології. Зарплати FrontEnd розробників. DOU. Djinni. Stack Overflow Developer Survey 2023. Чому так багато технологій? Поради новачкам FrontEnd. Підсумки.   FrontEnd – один із найлегших розробницьких напрямків в ІТ. Він вигідно вирізняється тим, що поєднує в собі програмування та творчість, оскільки девелопер працює над оживленням дизайнерського макету та створенням відповідної користувацької логіки. Також перевагою фронтенду є те, що побачити результат своєї роботи можна майже одразу – в будь-якому браузері. Відносна легкість фронтенду породжує велику популярність серед бажаючих потрапити в ІТ, а враховуючи наслідки відкритої агресії по відношенню до України – особливо велику популярність, адже це можливість працювати віддалено (на ІТ-компанію або на фрилансі) і отримувати гарну зарплату. Відповідно, конкуренція серед Trainee/Junior FrontEnd розробників шалена, а тому роботодавці вимушені закручувати гайки і підвищувати вимоги до кандидатів, аби відібрати найкращих.  Тож як стати фронтенд розробником? Якими технологіями необхідно володіти, аби стати Intern/Junior FrontEnd розробником у 2024 році? Проаналізувавши вакансії на українському ринку IT, ми склали список актуальних інструментів, які зазвичай вимагають роботодавці від кандидатів. Їхній перелік – нижче у статті. Frontend developer roadmap. Основні технології HTML5 & CSS3 HTML5 і CSS3 – це фундаментальні технології, без знання яких не обійтися жодному веброзробнику. За допомогою мови гіпертекстової розмітки HTML створюється розмітка (каркас) кожної вебсторінки. Потім мова стилів CSS збагачує візуальне оформлення сайту і надає йому привабливого та ефектного зовнішнього вигляду. Крім цього, необхідно володіти: кросбраузерним адаптивним верстанням, щоб вміти створювати сайти під мобільні пристрої, планшети і широкоформатні екрани та для різних браузерів; семантичним верстанням для підвищення якості розмітки та покращення пошукової індексації сайту; валідним верстанням, яке передбачає повну відповідність коду розробника всім стандартам W3C – організації, яка створює та впроваджує технологічні стандарти для World Wide Web. Приділіть особливу увагу верстанню під мобільні пристрої, тому що сучасний вебспоживач дуже багато часу проводить у смартфоні. Існує навіть спеціальний підхід, при якому спочатку верстається вебсайт під мобільні пристрої, а потім під десктопи – називається Mobile First. Це загальні вимоги щодо верстання. Тепер розглянемо більш детально вимоги безпосередньо щодо мови стилів – CSS. Тут ви повинні знати основні властивості CSS3: фони, градієнти, тіні, анімації, трансформації, переходи, а також технології Flex та Grid, про які ми ще поговоримо. Гарне володіння HTML та CSS вже дозволяє займатися верстанням сайтів та заробляти гроші. Саме з цих двох базових технологій починається шлях до професії FrontEnd розробника. Якісно вивчити HTML та CSS ви зможете за допомогою наступних наших курсів: HTML5 & CSS3 Стартовий; HTML5 & CSS3 Базовий; HTML5 & CSS3 Поглиблений. Flex та Grid CSS Технології верстання надійних адаптивних вебсторінок, які дозволяють легше створювати динамічні сайти та зручніше структурувати їх вміст. На нашому ресурсі є українськомовні відео курси, які гарно пояснюють теми Flex та Grid верстання: CSS Flexbox та Верстання на Grid. CSS-препроцесори CSS-препроцесор — це програма, яка має власний синтаксис, але може згенерувати з нього CSS-код. Найчастіше у вакансіях зустрічаються SASS, SCSS, Stylus, LESS. Препроцесори призначені для: прискорення процесу написання коду; спрощення читання коду та його подальшої підтримки; мінімізації рутинної роботи під час написання коду. Для підвищення ефективності написання CSS-коду достатнім буде вивчення лише одного препроцесора, але у вакансіях часто зустрічаються одразу декілька. Git & GitHub Git – найбільш популярна система контролю версій, яка дозволяє вести історію розроблення проєкту з можливістю доступу до кожної збереженої версії. Крім того, варто вміти працювати з сервісом онлайн-хостингу проєктів, який використовує систему контролю версій. У даному випадку це GitHub. У тандемі з Git він дозволяє розробникам зберігати свій код онлайн у хмарному сховищі, а потім взаємодіяти з іншими розробниками у різних проєктах. Дані системи дозволяють команді програмістів працювати над одним проєктом одночасно, зберігаючи внесені зміни, і навіть відслідковувати виконання завдань кожним членом групи. Git & GitHub — дуже важливі інструменти для будь-якого IT-розробника, вивченням яких слід зайнятися якомога раніше. Ми рекомендуємо вивчати Git на ITVDN за допомогою курсу «Основи роботи з Git». Знання про вебтехнології та мережу інтернет Щоб якісно виконувати свою роботу, фронтенд розробник повинен розбиратися у вебі і розуміти принципи його функціонування. Таким чином, необхідно знати: як працює інтернет; протоколи HTTP/HTTPS, вебсокети; як працюють браузери; що таке DNS та як він працює; що таке доменне ім'я; що таке хостинг. Також буде непогано, якщо ви спробуєте налаштувати сайт на якомусь безкоштовному хостингу, прив'яжете домен до цього хостингу. JavaScript Мова програмування, яка використовується як при розробленні клієнтської сторони веб-застосунку, так і серверної. За допомогою JavaScript (скорочено JS) можна писати навіть настільні та мобільні додатки, використовуючи певні програмні платформи та бібліотеки. Ця мова дозволяє: динамічно змінювати HTML-розмітку; здійснювати інтерактивну взаємодію з користувачем; анімувати зображення; здійснювати валідацію форм; керувати мультимедіа тощо. Іншими словами, JavaScript "оживлює" сторінку та додає їй функціональності. Гарне володіння цією мовою програмування є обов'язковим пунктом для кожного FrontEnd розробника. JavaScript використовує офіційний стандарт ECMAScript (скорочено - ES), який має на увазі певний формальний опис синтаксису, базових об'єктів та алгоритмів. На даний момент існує багато різних версій ES. Роботодавці найчастіше вимагають знання ES6+. Однак спочатку необхідно вивчити чистий JavaScript (vanilla JavaScript) і лише потім вникати в нові стандарти. Як не крути, а класику треба знати. Завдяки гарному володінню JS можна швидко розібратися в будь-якій версії ES, а потім опанувати будь-який фреймворк або бібліотеку. ITVDN надає можливість вивчити JavaScript з нуля до поглибленого рівня за допомогою курсів: JavaScript Стартовий; JavaScript Базовий. JavaScript Core (DOM, AJAX, JSON) DOM (Document Object Model) – об'єктне представлення вихідного HTML-документу. Ключовим є поняття DOM-дерева, яке описує структуру сторінки. За допомогою об'єктної моделі JavaScript отримує повну владу над HTML-документом: можливість редагувати, видаляти та додавати елементи і атрибути HTML, змінювати CSS-код тощо. AJAX (Asynchronous JavaScript And XML) – це синтез технологій JavaScript і XML, який фактично являє собою комбінацію: вбудованого в браузер XMLHttpRequest-об'єкту (щоб запитувати дані з вебсервера); JavaScript та HTML DOM (щоб відображати або використовувати дані). AJAX дозволяє вебсторінкам здійснювати асинхронне оновлення, обмінюючись даними з вебсервером. Завдяки цій технології сторінка не потребує перезавантаження – оновлюється лише конкретна її частина (згадайте стрічку новин у соціальних мережах). JSON (JavaScript Object Notation) – це загальний формат обміну даними. Дозволяє здійснювати обмін інформацією між програмними продуктами, котрі написані різними мовами. Таким чином, клієнт, який використовує JavaScript, може легко передавати дані на сервер, реалізований за допомогою Ruby/Java/PHP. Всі три технології мають особливу цінність для кожного веброзробника та розкривають організацію роботи інтернет-застосунку. REST API API – Application Programming Interface – це набір правил, при дотриманні яких програми можуть між собою взаємодіяти. Розробник створює API на сервері та дозволяє клієнтам звертатися до нього. Красномовним прикладом буде API від Google Maps, котрий дозволяє веброзробнику вказати на гугл мапі розташування певної будівлі (точку видачі інтернет-замовлень, офіс компанії абощо) на своєму сайті. Таким чином програміст позбавляє себе необхідності самому розробляти власну мапу і користується вже готовим рішенням від Google, використовуючи набір правил від API. REST – Representational State Transfer – це архітектурний підхід, котрий регламентує, як саме API мають виглядати. Цьому набору правил має слідувати девелопер під час створення власного застосунку. Простими словами, REST – це звичайний запит виду «клієнт-сервер» з використанням HTTP-протоколу. Фронтенд розробнику необхідно розбиратися у REST API, оскільки ця технологія використовується усюди, де є необхідність працювати з даними від сервера. Алгоритми та структури даних Розуміння алгоритмів та структур даних (ADS, від Algorithms and Data Structures) – обов'язок будь-якого грамотного програміста. До структур даних відносяться: стеки, черги, зв'язані списки, графи тощо. Вивчивши їх, ви зможете керувати складністю своїх програм, роблячи їх більш доступними для розуміння, а також розробляти високопродуктивні програми, які ефективно працюватимуть з пам'яттю. Знання алгоритмів дозволить вам створювати складні конструкції для ефективного розв'язання широкого спектра завдань. Коли говорять про алгоритми, зазвичай мають на увазі алгоритми сортування та пошуку: сортування прямим включенням, прямим вибором, злиттям, пірамідальне, прямий пошук, бінарний, індексно-послідовний та інші. Важливо розумітися і на нотації Big O, яка описує складність кожного алгоритму. Даний механізм допомагає визначити, за яких умов вигідніше використовувати той чи інший алгоритм. Зазначимо, що як новачкові, вам не треба пірнати вглиб цих тем. Буде достатньо: теоретичного володіння ADS; розуміння, де яку структуру даних слід використати; уміння оцінити складність алгоритму (Time Complexity та Space Complexity); уміння написати декілька алгоритмів (найпопулярніші алгоритми сортування та пошуку). Володіння ADS допоможе вам створювати більш якісний та оптимізований код. Крім того, це посилить ваші позиції серед інших кандидатів. Webpack Потужний збирач модулів (bundler), який дозволяє скомпілювати в один файл кілька різних компонентів: від .js та .css файлів до картинок, шрифтів тощо. Використовується для роботи над об'ємними проєктами і досить часто зустрічається у вакансіях. Воно і не дивно – це найпопулярніший збирач, як-не-як. npm Node Package Manager – пакетний менеджер, який є найбільшим у світі реєстром програмного забезпечення (відповідно до витягу з офіційного сайту). Використовує платформу Node.js і дозволяє розробникам з усього світу користуватися вже готовими програмними рішеннями та поширювати власні на основі Node.js. npm використовують для керування залежностями, себто для встановлення, оновлення та видалення тих пакетів (бібліотек та інструментів), які використовуються у вашому проєкті. Незамінна річ для FrontEnd розробників, якою ви обов’язково користуватиметеся. Основи Figma Figma – це популярний дизайнерський інструмент для створення інтерактивних прототипів застосунків або веб-сайтів. З його допомогою дизайнер створює дизайн, який фронтенд-розробник потім верстає за допомогою HTML/CSS і додає інтерактивність при участі JavaScript. Знання основ фігми дозволяє девелоперу зручно взаємодіяти з дизайнерським прототипом: швидко дізнаватися необхідні розміри тих чи інших елементів, робити експорт картинок та іконок тощо. Додатковий плюс – можливість використання браузерної версії Figma. Англійська мова План навчання Front-end повинен обов'язково включати підтягування English. Знання англійської є однією з основних вимог до фронтенд-розробника, оскільки велика кількість корисної інформації знаходиться саме на англомовних сайтах. Рівень читання технічної документації буде достатньо для комфортного користування іноземними ресурсами (Intermediate). Однак чим вищий рівень вашої англійської, тим більші шанси отримати job-офер. Інгліш використовується не тільки при роботі з документацією, а і при комунікації з командою та клієнтами. Серед програмістів побутує вислів: «Яку мову слід вчити першою? Вчи англійську!». Тому не пошкодуйте ваш час і гарненько підтягніть англійську – цілком можливо, що саме гарне володіння нею стане вирішальним при розгляді вашої кандидатури. Підтягнути English ви можете завдяки наступним безкоштовним відео курсам на ютуб-каналі CodeUA: Business English – ви опануєте базову ділову лексику для активної участі у перемовинах англійською, а також ведення ключової документації цією мовою. IT English – акцент на прокачці ділової лексики, граматики, усталених конструкцій та виразів з ІТ-сфери. Фреймворки та допоміжні інструменти Основні фреймворки JavaScript Це інструменти, за допомогою яких створюються динамічні веб/мобільні/десктопні застосунки мовою JavaScript. Вони прискорюють розроблення вебзастосунків та передбачають чітко структуровану організацію коду, підвищуючи його якість та чистоту. Найпопулярнішими high-level інструментами для фронтенд розроблення можна назвати фреймворки Vue.js, Angular та бібліотеку React. Кожен із них призначений для вирішення свого спектру завдань і має різний ступінь складності: Vue.js – найлегший (але й з найменшою спільнотою), React – середньої складності, Angular – високої складності. Варто сконцентруватися на глибокому вивченні одного фреймворку, але в той же час дуже рекомендується знати особливості та сферу застосування всіх перерахованих вище технологій. Який фреймворк все ж обрати? Думки щодо цього розходяться. Інструментарій вибирається індивідуально під проєкт та важко передбачити, які задачі вам потрібно буде вирішувати. На даний момент найбільшою популярністю користується React, оскільки вона збалансована як з точки зору складності, так і з точки зору багатства функціоналу. До того ж найбільша кількість вакансій припадає саме на цю бібліотеку, а значить, що вона цікава не тільки розробникам, а й бізнесу. Кожен із цих трьох інструментів доступний для вивчення на платформі ITVDN. Українськомовні курси за напрямком Angular: Angular Базовий. Тестування Angular-застосунків. За напрямком React: React Базовий. За напрямком Vue.js: Vue.js Стартовий. Допоміжні фреймворки JavaScript Наряду з традиційною трійкою – Vue.js, React та Angular – у вакансіях часто зустрічаються інші фреймворки, створені на їхній базі, наприклад Next.js та Nuxt. Next.js базується на популярному React і дозволяє збільшити ефективність та масштабувати процес створення реакт-застосунків. Він додає шар абстракції над реактом, а одними з найголовніших його нововведень є рендеринг на серверній стороні та генерація статичних вебсайтів. Дуже багато React-вакансій для джунів мають серед вимог та побажань Next.js – якщо ви орієнтуєтеся на реакт, рекомендуємо ознайомитися з даним фреймворком. Nuxt – високорівневий фреймворк на базі Vue.js для масштабованого та інтуїтивно зрозумілого створення FullStack-вебзастосунків та вебсайтів. Зустрічається не часто у вимогах, але його вивчення може вигідно підсвітити вашу кандидатуру. Angular Material Технологія, на яку слід звернути увагу тим, хто планує розвиватися в напрямку Angular. Це бібліотека UI компонентів, яка дає доступ до готових візуальних рішень задля пришвидшення процесу верстання на Ангулярі. Бібліотека сповідує принципи Material Design, запроваджені компанією Google у 2014 році, які передбачають привабливий та інтуїтивно зрозумілий UI дизайн, котрий однаково гарно виглядатиме на різних пристроях. Необов’язкова для вивчення бібліотека, але часто зустрічається у вакансіях – її знання допоможе вам як мінімум виділитися серед інших Angular-кандидатів. TypeScript Кросплатформна строготипізована мова, яка є розширенням JavaScript. Строга типізація дозволяє зменшити кількість потенційних помилок у вихідному коді, написаному на TypeScript. Також ця мова реалізує концепції, які близькі до об'єктно-орієнтованих мов, таких як C#, Java та подібних. TypeScript підвищує швидкість та зручність написання комплексних програм, внаслідок чого їх стає легше підтримувати, масштабувати та тестувати. Відповідно до зарплатної аналітики від DOU (зима 2024), TypeScript обігнав JavaScript за популярністю і посідає перше місце серед українських розробників в категорії “Основна мова програмування”. У вакансіях ця мова зустрічається досить часто незалежно від цільового фреймворку. При цьому для Angular розробників знання TypeScript є обов'язковим. Радимо вивчити дану мову, а зробити це ви можете за допомогою нашого українськомовного курсу “TypeScript”. Інструменти керування станом програми (State Management) Великі вебзастосунки постійно зростають у складності, а тому зберігати дані, які можуть використовуватися в різних місцях, стає все складніше. Для вирішення цієї проблеми були вигадані окремі бібліотеки, що йдуть паралельно з фреймворками — вони служать для управління глобальним сховищем даних усього веб-застосунку і називаються менеджерами станів. Їх застосування вже стало стандартом у FrontEnd розробленні. Для девелоперів, які використовують Vue.js, це VueX, для React-розробників – Redux і MobX, для Angular-девів – RxJS, NgRx. Необов’язкові технології (але дуже корисні)   Патерни проєктування JavaScript Це найкращі практики, які описують типові способи вирішення поширених завдань, що виникають під час проєктування програмного забезпечення. Знання шаблонів проєктування дозволяє писати більш чистий, зрозумілий і читабельний код, а також уникати "винайдення велосипеда". Більше того, володіння патернами показує вашу грамотність як розробника і підвищує вашу цінність в очах роботодавця, що допоможе виділитися на тлі конкурентів. CSS-фреймворки Інколи у вакансіях для FrontEnd-початківців можна зустріти вимоги до володіння CSS-фреймворками. Найпопулярнішими є Bootstrap і Tailwind. Вони допомагають суттєво прискорити створення верстання за рахунок низки вбудованих можливостей. Bootstrap – результат старань команди з Twitter, який вийшов у світ в далекому 2011. Є повністю безкоштовним, має відкритий вихідний код і дозволяє створювати гнучкі, адаптивні вебінтерфейси під різні пристрої, використовуючи вже готові шаблони кнопок, форм, таблиць тощо. Tailwind більш сучасний та трендовий – 2017 року випуску, і при цьому відомий своїм високим ступенем кастомізації (на відміну від Bootstrap). Він не дає набору готових шаблонів (доступно тільки в платному Tailwind UI), проте дозволяє швидко створювати власні рішення за рахунок особливого синтаксису. В будь-якому випадку, рекомендуємо спробувати обидва інструменти, аби відчути їхню потужність, переваги та недоліки. GraphQL GraphQL є моделлю даних, яка часто використовується для побудови API для застосунку. Головна перевага перед REST API – наявність лише однієї точки входу, що дозволяє більш динамічно та гнучко визначати взаємодію з даними. Також GraphQL має такий синтаксис, який дозволяє працювати з будь-якою мовою програмування як на клієнті, так і на сервері – лишається тільки підключити необхідну бібліотеку до вашого проєкту для інтеграції GraphQL. На момент написання статті кожна шоста вакансія на Djinni у розділі “JavaScript / FrontEnd” з досвідом від 0 до 1 року мала серед обов’язкових або бажаних технологій GraphQL. jQuery Невелика, швидка та багатофункціональна JavaScript-бібліотека, для роботи з якою необхідно володіти HTML, CSS та JavaScript на базовому рівні. Вона покликана спростити програмування мовою JS. Дана бібліотека представляє об'ємні рішення поширених завдань у вигляді методів, що викликаються одним рядком коду. Незважаючи на те, що jQuery вже давно покинула зеніт популярності, поступаючись місцем фреймворкам JS, велика кількість сайтів все ще використовує цю бібліотеку, а деякі роботодавці вказують її серед вимог для Junior, особливо для джунів-верстальників. Лінтери Інструменти, які дозволяють аналізувати якість JavaScript-коду відповідно до стандарту ES. Вони вбудовуються в середовище розроблення і вказують на наявність невідповідностей стандарту коду, якщо такі є. Даний механізм корисний як для одноосібного розроблення (для самоконтролю), так і для командного, коли кожен розробник повинен слідувати тим самим мовним конструкціям, аби на виході отримати єдиний, цілісний проєкт. Один із найвідоміших лінтерів – ESLint. Це необов’язковий інструмент для роботодавця, але він дуже корисний для веброзробників у силу його можливостей з контролю якості коду. Тестування Jest та Cypress – головні інструменти модульного тестування, яке покладається на плечі розробника. Але що це таке? Unit тестування (воно ж – модульне тестування) – процес, який полягає у створенні тестів для перевірки працездатності окремих ділянок написаного програмістом коду. Виконується безпосередньо автором коду. Яку користь приносить Unit тестування: суттєве скорочення багів у коді; спрощення рефакторингу коду; забезпечення якісного відокремлення інтерфейсу від реалізації; краще розуміння написаного коду; можливість протестувати найдрібніші ділянки коду. Усі інструменти вчити не треба — достатньо навчитися працювати лише з одним із них. Gulp / Grunt Системи збирання, які автоматизують рутинні завдання розробників: мініфікацію коду, оптимізацію зображень, тестування, аналіз якості коду та інше. Підходять для розроблення невеликих проєктів. SVG Мова розмітки масштабованої векторної графіки. Зображення на сторінці, зроблені за допомогою SVG, коректно відображаються на екранах з різною роздільною здатністю, не втрачаючи при цьому своєї якості, на відміну від традиційних растрових .jpeg, .png та інших. SOLID принципи SOLID – це принципи, які є своєрідним ременем безпеки для тих, хто працює відповідно до парадигм об'єктно-орієнтованого програмування. Вони були створені з метою убезпечити ООП-орієнтованого розробника від незрозумілого, заплутаного спагеті-коду, який також ще й дуже важко підтримувати. SOLID – це акронім, який складається з п'яти букв, що кодують п'ять основних принципів: S - Single Responsibility Principle (принцип єдиної відповідальності) O - Open-Closed Principle (принцип відкритості-закритості) L - Liskov Substitution Principle (принцип підстановки Барбари Лісков) I - Interface Segregation Principle (принцип розділення інтерфейсу) D - Dependency Inversion Principle (принцип інверсії залежностей) Володіння цими принципами дозволяє грамотно проєктувати та розробляти такі програмні системи, які з великою ймовірністю зможуть тривалий час розвиватися, розширюватися та підтримуватися. Хоча SOLID принципи написані переважно для ООП, їхні ідеї цілком застосовні і до сучасного JavaScript розроблення, що допоможе фронтенд розробникам створювати більш чистий та лаконічний код. Зарплати FrontEnd розробників DOU Звернемося до вже згаданої зарплатної аналітики від української IT-спільноти DOU за зиму 2024 року. Медіанна зарплата всіх українських розробників, які взяли участь в опитуванні (а їх 5959), наступна: Intern Software Engineer – 350 USD; Junior Software Engineer – 950 USD; Middle Software Engineer – 2500 USD; Senior Software Engineer – 4738 USD. Тепер поглянемо на медіанну ЗП FrontEnd розробників: Junior – 900 USD; Middle – 2400 USD; Senior – 4600 USD. На всіх позиціях зменшення винагороди у порівнянні з аналітикою півроку тому. Виходить, медіана фронтендників майже на всіх тайтлах трохи менша, ніж загальна медіана, проте розрив досить невеликий. Djinni Тепер перейдемо до зарплатної аналітики українського сервісу Djinni і оберемо розділ “JavaScript / FrontEnd” та розглянемо попит за останні 6 місяців. Маємо 17818 кандидатів, зарплатні очікування яких становлять від 600 USD до 3000 USD при зарплатних вилках вакансій 2000-3300 USD. На 1 вакансію в середньому припадає 114.4 відгуки, а кількість пропозицій на кандидата – 0.2. Stack Overflow Developer Survey 2023 Погляньмо, скільки заробляє цей фахівець за межами України. У цьому нам допоможуть результати опитування Stack Overflow Developer Survey 2023 (понад 90 000 респондентів із США, Індії, Німеччини, Канади, Великої Британії та інших країн). Ця цифра – 59 970 USD на рік (приблизно 5000 USD на місяць). При цьому буде важливо сказати, що фронтендники з даного опитування мають у середньому 8 років професійного кодингу – і це один із найнижчих показників. Нижче за них розташовуються лише Data Scientist / ML Specialist – 7.9 років досвіду, а також студенти, які мають трохи більше 2.8 років досвіду у професійному створенні коду. Чому так багато технологій? Поради новачкам FrontEnd Український ринок FrontEnd дуже сильно перегрітий кандидатами. Роботодавці, звісно, користуються цією ситуацією: виставляють більше вимог до кандидатів і паралельно знижують рівень ЗП. Таким чином вони хочуть відфільтрувати слабких кандидатів і отримати якомога скіловішого фахівця за якомога нижчою ціною, оскільки в Junior-девелопера треба вкласти значну кількість часу та грошей, доки він вийде на таку продуктивність, яка приносить хоч якісь прибутки.  Наша стаття враховує ці нюанси, а тому ми відобразили максимальну кількість технологій, які ви з великою ймовірністю зустрінете у більшості вакансій. Не всі інструменти потрібно знати та вчити, але чим багатший ваш інструментарій, тим більші шанси на працевлаштування. Декілька порад для початківців, які вирішили підкорити FrontEnd: Робіть пет-проєкти і публікуйте їх на GitHub. Створюйте застосунки, які вирішуватимуть ваші повсякденні задачі, і намагайтеся застосувати в них якомога більше вивчених вами технологій. Це дозволяє підтвердити ваші знання на практиці та демонструє потенційному працедавцеві ваші навички кодингу. Використовуйте ШІ. Штучний інтелект буде корисний в низці задач: прискорення розроблення; генерування ідей для пет-проєктів; пояснення складних тем; асистенція при написанні коду тощо. Розвивайте власний бренд. Чим більша ваша популярність в ІТ-спільноті, тим більші шанси запрошення на співбесіду. Для цього найкраще підходить LinkedIn – соціальна мережа для встановлення робочих контактів, але також можна підключити Instagram, YouTube тощо. Публікуйте пости з корисною інформацією, діліться вашими досягненнями, дієвими порадами та особистими враженнями щодо вивчення FrontEnd, і т. д. За вами стануть спостерігати багато ІТ-фахівців, які можуть самі завітати до вас із пропозицією роботи або порекомендувати вас комусь. Не нехтуйте вивченням англійської мови. English є супер важливим в умовах перегрітого ринку джунів – треба обов’язково мати B1. Якщо є декілька сильних кандидатів, які приблизно однакові за soft & hard скілами, роботодавець обере того, хто краще знає англійську. Також згадана аналітика DOU доводить – чим краще знаєш англійську, тим на більшу ЗП можеш претендувати. Менторинг. Максимально вдале рішення – знайти собі ментора. Він буде наглядати за вашим навчанням та прогресом, підкидати задачі/проєкти, давати корисні поради, відповідати на питання тощо. А наприкінці вашого навчання навіть може запропонувати вільне місце в компанії або ж порекомендувати знайомим айтівцям. Відточуйте навички програмування у Codewars або LeetCode. Це спеціальні сервіси для програмування, де ви обираєте собі задачу (є різні рівні складності) та виконуєте її, розвиваючи навички кодингу необхідними мовами. Дуже зручно і корисно, враховуючи, що на співбесіді можуть бути схожі live-coding завдання, а також, що LeetCode використовують девелопери, які готуються до інтерв'ю в топових ІТ-компаніях (Facebook, Google, Amazon тощо). Також на ITVDN є спеціальний інтерактивний практикум, де ви можете “набити руку”. Колаборація з розробниками-початківцями. Долучайтеся до команд однодумців, де ви працюватимете спільно над проєктом, аби отримати навички роботи в команді. Звісно, це не дорівнює комерційному досвіду, який прагнуть побачити у вас роботодавці, але дозволяє попрацювати в умовах, що максимально наближені до реальних. Відвідуйте тематичні ІТ-події в офлайн форматі. Там ви зможете поспілкуватися з іншими девелоперами, показати себе і розширити свою мережу корисних знайомств. Контактувати з ІТ-фахівцями на таких івентах обов’язково! Інакше ви просто дарма витратите час та гроші. Пройдіть пробне інтерв’ю за донат. Ви можете місяцями не отримувати запрошення на співбесіду, через що страждатиме ваша мотивація та впевненість. Аби не падати духом і дати собі об’єктивну оцінку, домовтеся про інтерв’ю з якимось FrontEnd спеціалістом, який проведе вам технічну співбесіду за донат і надасть свої поради щодо подальшого кар’єрного шляху – наразі це популярна тема. Пробне інтерв’ю з рекрутером. Можливо, проблема відсутності запрошень криється у вашому CV або погано оформленому LinkedIn-акаунті? Із цим допоможе розібратися рекрутер або кар’єрний консультант, який надасть свої послуги за гроші або відповідний донат на збройні сили. Стосовно двох останніх пунктів – на ITVDN всі студенти, котрі навчаються у форматі онлайн занять із тренером у групі (Live Online), безкоштовно отримують персональну допомогу щодо подальшого працевлаштування, а саме: індивідуальну консультацію задля визначення персональних цілей; допомогу в складанні CV (резюме) та Cover Letter (супровідного листа); допомогу з оформленням LinkedIn-акаунту; проведення тестового інтерв’ю з розгорнутим фідбеком; формування стратегії пошуку роботи; надання додаткових корисних матеріалів. Підсумки FrontEnd розробник – досить універсальний боєць у світі веброзроблення. Він повинен вміти і верстати, і створювати логіку роботи клієнтської частини, і розуміти роботу серверної частини вебзастосунку. Для опанування такого великого інструментарію варто запастися часом, терпінням та завзятістю. Зазначені у статті засоби розроблення сайтів також мають аналоги, оскільки для вирішення різних завдань підходять різні вебінструменти. Однак ми вибрали найпопулярніші та найефективніші з них. Якщо у вас є бажання опановувати цю професію і ви хочете самостійно “помацати”, чим займається фронтенд розробник, на ITVDN створено комплексну програму навчання у форматі відео навчання, яка включає 51 відео курс. Якщо ж вам більше до вподоби живе онлайн навчання з тренером та у групі з іншими учнями, пропонуємо формат Live Online для вивчення спеціальності FrontEnd (Angular або React напрямки). Бажаємо вам успіхів у досягненні ваших цілей! Залишайтеся з ITVDN!

Тренди. Найвищі зарплати Junior, Middle, Senior інженерів. Найвищі зарплати керівної інженерної ланки. Зарплати інших ІТ-фахівців. Найвищі зарплати в США, Європі та решті світу. Дані для рейтингу. Levels.fyi – компанія, що базується в США – нещодавно опублікувала річний звіт за 2023 рік з переліком компаній, міст, тайтлів та різних трендів, які мають найбільші грошові винагороди. Відповідно до інформації на сайті компанії, аналітичні матеріали Levels.fyi дозволяють людям будувати кращі кар’єри в ІТ, відштовхуючись від чесних та прозорих зарплат. Давайте разом подивимось, які ІТ-спеціалісти в яких куточках світу отримують найбільше?   Тренди Спочатку дізнаємось, як змінилися зарплати ІТ-спеціалістів порівняно з 2022 роком. На картинці нижче – медіанні ЗП в доларах США (сумарно за рік) для кожного сімейства спеціальностей. Найвідчутніший приріст мають технічні менеджерські напрямки, повний штиль у Data Scientists, а невеликий від’ємний приріст – у розробників програмного забезпечення та дизайнерів продукту.   Найвищі зарплати Junior, Middle, Senior інженерів Розглянемо річні компенсаційні медіани інженерів, які мають досвід від 0 до 15+ років в розробці. В кожному розділі буде ТОП-7 компаній, які найбільш щедро винагороджують своїх працівників в залежності від їхнього досвіду. Укладачі рейтингу зазначають, що в поняття компенсації входять зарплата, акції та бонуси, отримані за минулий рік, але для простоти ми ототожнюємо “компенсацію” та “зарплату” в даній статті. Інженер початкового рівня (від 0 до 2 років досвіду) Рейтинг включає інженерів рівня Intern/Trainee/Junior. Зазвичай це випускники з невеликим або взагалі нульовим досвідом в галузі. Вони розвивають та підтримують компоненти низької та помірної складності, використовуючи настанови та підтримку членів команди з більшим досвідом. Тут вам можуть бути знайомі Figma та LinkedIn. Перша компанія – всесвітньо відомий розробник онлайн-інструменту для дизайнерів, а друга – соціальна мережа для встановлення ділових зв’язків.  Engineer (від 2 до 5+ років досвіду) Даний тайтл можна прирівняти до Middle. Сюди відносяться спеціалісти, які працюють над компонентами середньої та високої складності, і навіть здатні керувати невеликою командою або проєктом. Можуть менторити та консультувати менш досвідчених інженерів, проводити код-рев’ю, працювати над невеликими проєктами від початку до кінця. Межі відповідальності такого фахівця різняться від команди до команди. В багатьох компаніях спеціалісти можуть працювати постійно на цьому рівні, не боячись, що їх звільнять за те, що вони не просуваються кар’єрною драбиною далі. Senior Engineer (понад 5 років досвіду) Сеньйори – від них очікується керування іншими та просування власних комплексних технічних ініціатив. Можуть виконувати візіонерські функції, визначаючи подальший вектор руху команди. Також здатні впливати на інші команди в межах компанії. Їхня роль більше охоплює дизайнерські задачі, ніж реалізацію – залежно від розміру та очікувань компанії. Зазвичай таких спеціалістів в компанії не більше 30%.   У кого в ІТ найбільші ЗП? Рейтинг світу. Найвищі зарплати керівної інженерної ланки Staff Engineer – інженер управлінського апарату Ця посада передбачає 10+ років досвіду, і є досить бажаною порівняно з Junior, Middle та Senior. Менше 10% персоналу займають цю позицію, при цьому їхній вплив досить масштабний і простягається на різні організації. Інженерам даної ланки довіряють важливі бізнес-проєкти та встановлення технічного бачення для однієї або декількох організацій. Найбільшу винагороду отримують саме staff-інженери з OpenAI – компанії, що наприкінці 2021 року випустила в світ славнозвісний ChatGPT і нещодавно мала бурхливий скандал навколо звільнення гендиректора OpenAI Сема Альтмана. Principal Engineer – головний інженер Посада передбачає 15+ років досвіду, причому менше 3% персоналу сягають цього рівня. Головний інженер характерний для компаній середнього та великого розміру, а в маленьких зазвичай відсутній. Вплив Principal Engineer може поширюватися як на всю компанію, так і на індустрію. Від цих спеціалістів очікують повну автономію в роботі. Аналітики рейтингу зазначають: даний тайтл властивий малому відсотку людей в компанії, а тому деякі компанії не мають інформації в достатній кількості, аби бути включеними в цей список.   Зарплати інших ІТ-фахівців. ІТ-компанії з найбільшими ЗП Аналітики даного звіту розробили стандарт рівнів для менеджерських ролей та ролей індивідуального спеціаліста (individual contributor) в цьому році. Оскільки на початку 2023 у них не була встановлена система рівнів, вони вказують ТОП-5 компаній з найвищим рівнем компенсації, використовуючи медіанне значення в межах компанії для наведених нижче професійних категорій незалежно від рівня. Варто враховувати, що це найвищі медіани, і вони можуть не відображати весь ринок. Software Engineering Manager SE Manager може керувати однією або кількома командами інженерів, які створюють програмне забезпечення (ПЗ). Він комбінує технічні обов’язки з управлінськими і відповідає за: створення сприятливого середовища для ефективної роботи Engineering-команди; визначення структури та навантаження, яке покладається на кожного в команді; трансляцію команді загального руху та цілей компанії; контроль та підготовку технічного роадмапу разом з Tech Lead та інженерами для визначення інструментів, ресурсів та пріоритетів у роботі; надання технічної експертизи; вимірювання показників якості та ефективності команди; тощо. Product Manager Product Manager орієнтований на стратегічне управління продуктом в цілому, включаючи стратегію продажів, ринковий аналіз і взаємодію з клієнтами. На відміну від SE Manager, даний фахівець досить далекий від технічної складової і натомість сконцентрований на досягненні бізнес-цілей. Він фокусується на визначенні функціональності та властивостей продукту, які задовольняють потреби клієнтів, взаємодіє з усіма рівнями команди, включаючи розробників, маркетологів, дизайнерів і т. д. Product Designer Це НЕ UX/UI дизайнер. У Product Designer`а зміщено фокус з UX/UI на досягнення цілей бізнесу, продукту. Якщо “юікс-юай” займається безпосередньо створенням інтерфейсу (роль виконавця), то PD аналізує ринок користувачів, досліджує та визначає їхні потреби, на основі чого можна спроєктувати якісний інтерфейс, який приноситиме користувачеві максимально комфортний досвід, а власнику – аудиторію і прибутки (роль мудрого архітектора, дослідника). Hardware Engineer Важка артилерія від світу розробки. Ці спеціалісти займаються не програмним, а апаратним забезпеченням – “залізом”. Серед їхніх обов’язків: дизайн, розробка, тестування комп’ютерних систем та пристроїв, розробка схемотехнічних рішень та друкованих плат, покращення існуючих пристроїв (заміна компонентів, тестування тощо). Data Scientist Data Scientists працюють з великими обсягами даних і виконують збір, аналіз, структурування і подальшу візуалізацію інформації. Спочатку йде збір великої кількості невпорядкованих даних, а потім – їхнє перетворення у зручний формат, з яким далі працюють аналітики.   Найвищі зарплати в США, Європі та решті світу В яких містах світу топові ЗП у галузі Software Engineering? Американські аналітики дають відповідь і на це питання. Ситуація в США, Європі та світі загалом, відповідно: До останньої картинки автори додають примітку: цей список включає лише одне місто з найвищою оплатою праці в кожній країні. Інші міста в межах країни також можуть мати високу зарплату, яка не відображена в цьому списку.   Дані для рейтингу Головне джерело даних для аналітики – анонімні відгуки, які можна залишити у відповідній формі на сайті. Для цього треба надати наступну інформацію: Розмір компенсації. Інформація про рівні у компанії. Бонуси від компанії. У 2023 році компанія Levels.fyi отримала понад 200 000 заявок від тисяч компаній з усього світу. Нещодавно ми досліджували рівень ЗП та кар’єрний шлях українських DevOps-спеціалістів та Embedded-розробників – переходьте за посиланнями, щоб дізнатись, наскільки цінується їхня праця.

Хто такий Embedded-розробник? Сфери застосування Embedded-розробки. Що має знати Embedded-розробник. Як стати Embedded-розробником. Де отримати знання. М’які навички. Ключові тренди в Embedded. Кар’єрні перспективи та заробітна плата Embedded Engineer. Кількість вакансій. Конкуренція. Заробітна плата. Кар’єрні можливості. Висновки. Переважна більшість новачків в Україні обирає тестування або розробку із залученням C#./NET, Java, Python, JavaScript (фронтенд та Node.js). Ці напрямки мають найбільшу кількість вакансій в ІТ, низькі вимоги до вищої освіти, потужну розпіареність майже в усіх навчальних центрах, а також відносно простий перехід в ІТ з будь-якої не айтішної професії. Спеціальність, яку ми сьогодні розглядатимемо, не є настільки популярною, трендовою. Однак вона є не менш важливою за інші ІТ-напрямки. Герой нашої статті займається розробленням вбудованих (embedded) систем, і його іменують Embedded-розробник. Що це за спеціальність, наскільки вона важлива і де використовується, що потрібно вчити для її опанування, як виглядає день Embedded-ера, які кар’єрні перспективи та зарплати у фахівців цього напрямку – розбір цих та інших інтригуючих питань читайте нижче. Хто такий Embedded-розробник? Почнемо з поняття “Embedded система”. Трактування в різних джерелах відрізняється, але якщо звести все під один знаменник – це комп’ютеризована система, яка вбудована у механічну або електронну систему і виконує певну функціональність. Тобто, це система, в якій комп’ютер (як правило мікроконтролер або мікропроцесор) є невід’ємною частиною іншої системи. Як приклад: мікроконтролер у вашій кавовій машині, мікрохвильовці або пральній машинці; пристрій, який забезпечує спрацювання подушок безпеки в автомобілі, контролер у літаку, який збирає певні дані про політ – навіть Bluetooth-навушники містять свою власну вбудовану систему. Відповідно, Embedded-розробник – це спеціаліст, який займається розробкою подібних вбудованих систем, використовуючи програмування (software) та навички роботи із “залізом” (hardware). Життєвий цикл продукту дуже тісно зав’язаний на розробнику вбудованих систем. Обов’язки Embedded-розробника можуть різнитися в залежності від мікроконтролерів / мікросхем / пристроїв тощо, з якими він працює, але основні фази, де відчутна роль цього спеціаліста, наступні: Аналіз вимог. Комунікація з клієнтами, дизайнерами та інженерними командами для визначення функціональних і технічних вимог до вбудованої системи. Проєктування системи. Розроблення архітектури та дизайну вбудованої системи, вибір апаратних та програмних компонентів. Перевірка базової працездатності. Перед початком роботи Embedded розробник повинен перевірити функціонування плати, оновити драйвери за потреби і переконатися, що “залізо” справне. Програмування. Написання програмного коду, вбудованих програм і системних протоколів. Тестування та налагодження. Проведення тестів для перевірки працездатності embedded-системи. Інтеграція. Забезпечення взаємодії вбудованої системи з апаратурою, зовнішніми пристроями та іншими складовими системи. Оптимізація продуктивності. Вдосконалення ефективності та продуктивності вбудованої системи, враховуючи обмежені ресурси. Документація. Формування діагностичних звітів, технічних інструкцій та документації щодо розроблення ПЗ. Також читання форумів, статей та інструкцій до плат та компонентів, з якими ведеться робота. Співпраця з іншими командами. Взаємодія з hardware та software розробниками, участь в різних мітингах, обговореннях, комунікація з замовником тощо. Безпека та надійність. Забезпечення високого рівня безпеки, надійності та працездатності вбудованої системи. Типовий робочий день Embedded-розробника складається з усього потроху: написання та налагодження коду, пошук багів; робота з апаратною начинкою – інколи доводиться і паяльником почаклувати, і щось мультиметром виміряти, і осцилограф застосувати тощо; читання документації, пошук інформації на форумах; тестування вбудованих систем та їхніх складових; код-рев’ю; рефакторинг; взаємодія з командою, керівництвом: мітинги, ділова переписка, зідзвони з певних питань (або живе спілкування) і т. д. Сфери застосування Embedded-розробки Embedded у XXI столітті має гарний приріст затребуваності у зв’язку з розвитком ІТ-індустрії, в особливості – мережевих технологій, операційних систем, мов програмування та внаслідок модернізації “заліза”. Наразі сфера застосування вбудованих систем досить об’ємна: Побутова електроніка. Вбудовані системи є невід’ємними атрибутами затишного житла: це смарт-телевізори, холодильники, мультиварки та інша кухонна електроніка, пристрої безпеки, смарт-девайси для будинку. Машинобудівна промисловість. Embedded технології є ключовими для сучасних транспортних засобів, починаючи від цивільного автопрому і закінчуючи потужними будівельними гуліверами. Вони входять до складу двигунів, навігаційних систем, клімат-контролю, розважальних блоків тощо. Медицина. Сучасна медицина неможлива без комплексного цифрового обладнання, включаючи пристрої моніторингу пацієнтів, системи візуалізації, діагностичні інструменти тощо. Промислова автоматизація. Вбудовані системи використовуються в промислових системах керування, програмованих логічних контролерах (PLC) і робототехніці для автоматизації та керування процесами. Телекомунікації. Вбудовані системи – невід’ємна частина мережевого обладнання, маршрутизаторів, комутаторів і комунікаційних пристроїв для ефективної передачі даних. Аерокосмічна промисловість. Сучасна авіоніка використовує ембедед для керування функціями літака, системами навігації та зв’язку. Якщо хтось хоче тераформувати Марс – без Embedded-у буде дуже важко. Військова галузь. Вбудовані системи відіграють вирішальну роль у оборонних програмах як у мирний час (спостереження, аналіз, прогнозування, наведення тощо), так і під час війни (згадайте ті ж джавеліни, дрони, хаймарси, петріоти і т. д. – там дуже багато електроніки). Розумні мережі. Розвиток розумних мереж (smart grid) підвищує ефективність і надійність розподілу електроенергії. IoT (Інтернет речей). Пристрої IoT значною мірою залежать від вбудованих систем для збору, обробки та передачі даних для різних програм. Приклади: розумний будинок, автоматизовані системи поливу, розумні міста тощо. Що має знати Embedded-розробник В Embedded-і ціла палітра спеціальностей. Наприклад, приставки “Software”, “Firmware” вказують на фокус саме на створенні ПЗ, а "Hardware" та "Hardware Design" – на апаратній частині. Тайтл на кшталт "Embedded Systems Engineer" говорить про необхідність мати однаково гарні hardware та software знання. Також треба розуміти, що в різних компаніях один і той же тайтл може мати під капотом зовсім різні технології в залежності від апаратної начинки, різновиду вбудованої системи абощо. Наш опис необхідних технологій буде охоплювати і апаратне, і програмне крило вимог, що робить його ближчим до тайтлу "Embedded Systems Engineer". Якщо ви хочете більше в software, вивчайте глибше технології, спрямовані на розроблення софту; якщо ж у hardware – більше уваги приділяйте апаратним навичкам. Отже, ми проаналізували тематичні статті, думки популяризаторів ембедеду та вакансії українського ринку, і на виході отримали наступний технологічний стек Embedded девелопера. Математика, фізика, електроніка Найперше ембедед-розробники повинні гарно знати математику та фізику – особливо теми, пов’язані з електротехнічним напрямком, аби гарно розуміти принципи функціонування hardware: розбиратися в начинці плат, вміти  правильно розводити всі сигнали на платі, правильно рахувати всі доріжки, перекриття сигналів, їхню цілісність тощо. Ці знання важливі як під час розроблення, так і на моменті проєктування, тестування, комунікування з іншими колегами і не тільки. Які розділи потрібно знати: базова математика та обчислення; дискретна математика; електричні кола; основи електроніки; цифрова та аналогова мікросхемотехніка; цифрові та логічні схеми; комп’ютерна архітектура. Тестове обладнання Перераховане нижче обладнання ви будете широко використовувати для перевірки працездатності мікросхем, пошуку несправностей тощо. Вам знадобляться наступні інструменти: мультиметр; логічний аналізатор; осцилограф. Мультиметр є досить відомим приладом серед “електротехнарів” – ним вимірюють низку фізичних величин, як-от сила струму, опір, напруга та інші. Логічний аналізатор використовується для роботи з цифровими сигналами в електронних системах, а осцилограф – для візуалізації та дослідження електричних сигналів, а також відображення їхніх параметрів в режимі реального часу. Мікроконтролери Одні з головних об’єктів зацікавленості Embedded-розробників. Під них і пишеться код мовами C/C++ і не тільки. МК являє собою невеликий електронний пристрій з великою кількістю “ніжок”, якими відправляються/приймаються відповідні електричні сигнали. Що важливо знати з цієї теми: GPIO ADC DAC Таймери PWM Переривання Сторожовий таймер (watchdog) Керування тактовою системою (clock management) Кожна модель МК має свої особливості, з якими вам треба буде знайомитися через відповідну документацію. Також вам треба знати периферію обраного вами мікроконтролеру і бібліотеки для керування нею. Найпопулярнішим сімейством МК наразі є STM32. Досвід роботи з Arduino також вітається. RTOS Real Time OS – операційна система реального часу. Надає середовище виконання для програм, які мають строгий графік виконання завдань. Embedded-розробники використовують RTOS для обробки завдань з високою точністю і низькими затримками. Linux Якщо ви плануєте працювати з вбудованими пристроями на базі Linux (а їх зараз дуже багато), вам слід гарно знати і цю операційну систему. Вона має відкритий вихідний код і є безкоштовною. Говорячи про приклади проєктів, лінукс використовує велика кількість систем IoT, промисловий, мережевий, автомобільний, медичний Embedded тощо. Паяльник Так, в даній професії необхідно інколи й паяльником попрацювати. Якісь компоненти можуть потребувати пайки – десь щось вилучити/додати/замінити, поекспериментувати з макетом, зібрати проєкт тощо. Може виникнути будь-яка ситуація на “залізі”, і ембедед-фахівець має бути готовим до цього. Основи програмування Фундамент, який зробить ваш процес програмування продуктивним. Сюди віднесемо наступні теми: алгоритми та структури даних – ембедерам потрібні сильні знання з алгоритміки; шаблони проєктування – так, в ембедеді є свої патерни, які полегшують життя девелоперам, наприклад Opaque Pointer pattern; UML (діаграма стану, state machine) – для моделювання та аналізу поведінки системи. Програмування на C/C++ C/C++ – це потужні мастодонти у світі програмування. В порівнянні з іншими мовами є складнішими у вивченні, натомість дають можливість писати низькорівневий код з високим ступенем контролю “заліза”. Також C/C++ дозволяють напряму керувати пам’яттю (а це дуже важливо при роботі з hard-елементами, які мають досить обмежений ресурс), контролювати велику кількість low-level процесів, а також підходять для програмування широкого спектру “заліза”. Обов’язковий інструмент в скарбничці Embedded-девелопера – можна вивчити або C, або C++, або обидві мови. Інтерфейси та протоколи Обмін інформацією між Embedded-елементами та їхніми складовими здійснюється через спеціальні інтерфейси та протоколи: UART, I2C, SPI – базові, їх треба знати обов’язково; Ethernet, USB – для роботи на високих швидкостях; Bluetooth – дуже відома безпровідна технологія; TCP/IP, UDP – для роботи з мережею; CAN – система, яка використовується в транспортних засобах; Modbus – для роботи на промислових об’єктах. Git Git – система керування версіями проєкту, дуже популярний інструмент під час написання будь-якого коду, оскільки дозволяє відслідковувати зміни в коді, створювати гілки для роботи над різними функціями, ділитися своїм кодом з іншими колегами і навпаки тощо. Agile/Scrum Agile – це сімейство гнучких (agile) методологій розроблення ПЗ, яке сприяє випуску продукту порціями, крок за кроком розширюючи та покращуючи його. Як результат – команда здійснює розроблення відносно невеликими інтервалами, сам продукт постійно покращується, якість коду – підвищується. Познайомитися з Agile вам допоможе відповідний маніфест з детальним описом основних принципів. Scrum є однією з найпопулярніших реалізацій даного підходу, яка часто використовується в багатьох ІТ-командах, в тому числі і під час роботи з вбудованими пристроями. Англійська мова English на рівні вільного читання документації має бути у кожного Embedder-а, оскільки левова частка роботи припадає саме на вичитування матеріалів до тих чи інших мікроконтролерів та супутніх пристроїв. Якщо ж ви будете працювати в команді з іноземцями, то треба підтягнути ще й розмовну англійську. Як стати Embedded-розробником Де отримати знання Є декілька опцій для вивчення розробки вбудованих пристроїв: Можна вчитися самостійно за допомогою безкоштовних ресурсів у вільному доступі: YouTube, roadmap-и з посиланнями на GitHub-і, статті, тематичні форуми, безкоштовні курси та матеріали (MIT OpenCourseWare, embedded.com) тощо. На плати Arduino, паяльник, мультиметр і т. д., звісно, таки доведеться розщедритися. Проходження відео курсів (платно) на Udemy, Coursera, edX, Pluralsight та інших платформах, придбання спеціалізованих книг. Менторинг з боку діючого розробника – найефективніший спосіб навчання, оскільки у вас завжди буде допомога, наставництво, поради, чіткий напрямок руху та необхідні навчальні матеріали. Проходження онлайн/офлайн навчання при компаніях. Такий формат пропонують, наприклад, GlobalLogic, Ajax Systems тощо. Мінуси: потрібна певна база знань перед стартом навчання, а головний плюс – можливість стажування і повноцінного працевлаштування в компанії. Вища освіта в цій спеціальності не завадить, хоч і не є обов’язковою. Потрібну базу ви можете отримати у школі та вищих навчальних закладах на відповідних технічних спеціальностях – там же є і можливість потрапити на стажування, якщо кафедра таке практикує або має відповідні зв’язки з компаніями. Soft skills Вимоги до Embedded-розробників можуть різнитися в плані стеку, але що 100% знадобиться кожному, це наступні “м’які” навички: критичне, алгоритмічне, аналітичне мислення; навички problem-solving; комунікативність, вміння працювати в команді; організованість, зібраність, вміння ефективно розпоряджатися часом; самомотивація; увага до деталей; терпіння та адаптивність; пристрасть до Embedded; бажання постійно розвиватися та вдосконалюватися. Останні три пункти дуже важливі в професії, оскільки ембедед – це непроста галузь, і за 3-6 місяців “увійти в ІТ” не вийде. Потрібно більше зусиль, часу та витримки. Ключові тренди в Embedded ІТ-індустрія рухається вперед, і ембедед не відстає. Проаналізувавши низку ресурсів, ми визначили наступні тренди: Інтеграція штучного інтелекту та машинного навчання в Embedded-системах стає все більш привабливою, що сприяє використанню вбудованими системами інтелектуальних алгоритмів та ML. Ця синергія дозволяє системам адаптуватися до змін в реальному часі, підвищуючи їхню ефективність. Розвиток безпровідних технологій відкриває нові перспективи для вбудованих систем, особливо в областях Інтернету речей (IoT) та безпілотних систем, які керуються віддалено або за допомогою AI. System-on-chip рішення. Інтеграція всіх ключових компонентів системи на одному чіпі (SoC) продовжує набирати оберти та використовуватися різними бізнесами. Їхня компактність в сукупності з високою продуктивністю, дешевизною, енергоефективністю та інтегральними мікросхемами спеціального призначення (ASIC), наприклад, вже успішно застосовується в гаджетах, які збирають та аналізують різні параметри здоров’я. Більше уваги безпеці. Зростання кількості вбудованих систем, які мають вихід в Інтернет, призводить до збільшення кількості кіберзагроз, що підкреслює важливість удосконалення заходів безпеки для ембедед-пристроїв. Оптимізація споживання енергії embedded-системами стає актуальною – на це впливають ідеї сталого розвитку, що сприяє поширенню більш енергоефективних рішень. Розвиток AR та VR (доповнена та віртуальна реальності). Інтеграція вбудованих систем у AR та VR відкриває нові горизонти для інтерактивних інтерфейсів та розважальних застосунків. Embedded-розробники активно працюють над цими технологіями для створення вражаючого досвіду та візуальних ефектів. Окремо зазначимо і розвиток вбудованих пристроїв у військовій сфері. Наразі зростає попит на ембеддерів, які здатні працювати з дронами (повітряними та морськими), БПЛА тощо. Сьогодні саме ці роботизовані системи дозволяють ефективно виявляти та ліквідовувати ворога, здійснювати розвідку, наводити та корегувати вогонь і – що найважливіше – берегти життя та здоров’я особового складу. Сьогодні це один з трендових напрямків конкретно в нашій державі. Кар’єрні можливості в ІТ та заробітна плата Embedded Engineer Кількість вакансій Для визначення цього параметру використаємо дані з найвідоміших українських ресурсів для пошуку роботи в ІТ – DOU та Djinni – і порівняємо результати з найпопулярнішими спеціальностями. Почнемо з DOU: Embedded – 44 вакансії; QA – 167; FrontEnd – 160; DevOps – 158; PHP – 140; Python – 138; Java – 108; .NET – 104; Node.js – 101. На Djinni пошук роботи кандидатами здійснюється анонімно. Кількість вакансій наступна: C / C++ / Embedded – 170 вакансій; JavaScript / FrontEnd – 354; PHP – 295; DevOps – 273; Python – 208; Node.js – 191; C#/.NET – 166; Java – 161; QA Automation – 139; QA Manual – 128. Конкуренція Для визначення конкуренції ембедерів на нашому ринку ІТ скористаємося співвідношенням кількості відгуків до кількості вакансій на DOU за листопад 2023 року (беремо найбільш відомі спеціальності). Ось що маємо: Конкуренція у ембеддерів (від новачків до професіоналів) дуже низька: на 1 вакансію припадає приблизно 5 претендентів, що є дуже гарним результатом під час нинішньої ситуації на ринку ІТ. Справжні “голодні ігри” традиційно у QA та FrontEnd: за 1 вакансією полюють в середньому 120.9 та 100.5 кандидатів відповідно. Відповідно до ринкової статистики Djinni, для новачків конкуренція посилюється: Зазначимо, що тут демонструється кількість кандидатів на вакансію, котрі зараз перебувають в “онлайні”. На Джині так позначаються ті кандидати, які знаходяться в активному пошуку роботи. Бачимо, що в категорії “C / C++ / Embedded” без досвіду 27.75 шукачів на вакансію (окремої категорії для Embedded немає). Багатенько, але подивіться на аналогічну ситуацію в більш популярних напрямках: JavaScript / FrontEnd – 426.55 C#/.NET – 200.5 Python – 185.6 Manual QA – 132.83 Node.js – 98 DevOps та FullStack – 83.5 Заробітна плата Спершу розглянемо зарплатну статистику на Djinni для “C / C++ / Embedded” (за останні 6 місяців). Картина наступна: Зарплатні вилки досить високі – 2300-4700 USD. При цьому зарплатні очікування кандидатів скромніші – від 700 USD до 4500 USD. А скільки отримують Embedded за межами України? Звернімося до аналітики Stack Overflow Developer Survey 2023 (більше 90 000 респондентів із США, Індії, Німеччини, Сполученого Королівства, Канади тощо). Деякі несуттєві для нашої статті спеціальності були прибрані з діаграми задля більшої компактності зображення. Отже, медіанна зарплата Embedded-спеціалістів з різних країн складає 77 104 USD на рік, а це приблизно 6425 USD на місяць. Що цікаво, розробники вебу (FrontEnd, BackEnd, FullStack), ігор, мобільних та десктопних застосунків отримують меншу ЗП, хоча ці спеціальності більш поширені, а веб взагалі є найпопулярнішим в ІТ.  Вищу винагороду отримують ті, хто спеціалізується на базах даних, DevOps-процесах, великих даних, апаратній частині, блокчейні, безпеці тощо. Кар’єрні перспективи Embedded розробник – поняття досить розмите і обширне, оскільки фахівець цієї спеціалізації може працювати над: створенням робототехнічних систем; медичною апаратурою; автомобільними системами; аерокосмічними апаратами; IoT-екосистемою; AR та VR індустрією; мережевими системами; гаджетами для цивільних потреб; безпекою embedded-пристроїв; промисловими системами; військовими розробками; тощо. В кожній із цих сфер будуть свої технологічні стеки, мікроконтролери, плати, інтерфейси, протоколи і т. д. Ще не забувайте про ембедерський “фронтенд”, “бекенд” і “фулстек” – в кожній галузі ви можете концентруватися більше на програмній частині, апаратній, або ж на обох одразу. Звісно, кожен напрямок може мати власну “кухню”, і щоб “скуштувати страву” в кожному із цих “ресторанів” цілого життя може не вистачити, але погодьтеся – список для самореалізації скромним не назвати. Також ви можете в будь-який момент заглибитися в Software розробку і займатися написанням програмного коду (найпопулярніші стеки в Embedded-і – C/C++, Java, Python, Go), а можете піти у Hardware і більше уваги приділяти “залізу”. Якщо трохи підкачати знання, то можна перекваліфікуватися і в тестувальники, і в спеціаліста з безпеки, мережевого спеціаліста тощо. Можливості дуже широкі та дуже різноманітні. Якщо ж говорити про вертикальний потенціал професії, розробник вбудованих систем стартує зі стандартної Intern/Trainee/Junior позиції. Далі – зі збільшенням досвіду, навичок та знань – отримує підвищення до Middle та Senior, а вище – керівні позиції на кшталт Team/Tech Lead, архітектор і т. д. Висновки Embedded – дуже цікава, незвична та багатогранна ІТ спеціалізація. Вона дозволяє відчути себе Архітектором, котрий вдихає життя в пристрої, дає їм все необхідне для їхнього руху, думок, аналізу навколишнього середовища, спілкування один з одним тощо. Так, для цього потрібно мати багато знань, але хто сказав, що бути Творцем – це так просто?) Цей напрямок дає дуже важливий фундамент для інших ІТ-галузей, які сьогодні в зеніті популярності. Завдяки вбудованим системам ми можемо насолоджуватися безліччю автоматизованих процесів, починаючи ранковою свіжомеленою кавою та оглядом нашого сну у health-трекері, і закінчуючи автомобільною та медичною апаратурою. Ембедед створений для справжніх любителів “заліза” та його програмування. При цьому він має багато нішевих розгалужень і щороку зростаючий попит. Сьогодні в Україні розробники вбудованих пристроїв мають великі можливості для реалізації, а в решті світу – тим більше. Професія непроста, але вона щедро винагороджує сміливих, терплячих та цілеспрямованих, котрі не бояться складнощів та перешкод і готові на все, аби досягнути бажаного. Бажаємо успіхів та натхнення всім, хто прагне розвиватися в напрямку Embedded!

Хто такий DevOps Engineer? Коротка історія виникнення DevOps Що таке DevOps? Які обов’язки DevOps спеціаліста? Що має знати DevOps інженер? Розвиток професійних навичок Кар’єрні перспективи та заробітна плата DevOps Engineer Кількість вакансій Конкуренція Зарплати Кар’єрні шляхи DevOps Ключові тренди в DevOps та технології Висновки DevOps інженер – це професія, яка дуже часто випливає в рейтингах найвищих зарплат в ІТ. При цьому спектр обов’язків досить неочевидний: розробники – програмують і створюють ПЗ, системні адміністратори – адмініструють комп’ютерні системи, тестувальники – тестують, рекрутери – рекрутять… А що роблять DevOps спеціалісти? Який спектр їхніх обов’язків? Які інструменти вони використовують і чому їхня праця так високо оцінюється в грошовому еквіваленті? З цими та іншими питаннями розбираємося в даній статті. Хто такий DevOps Engineer? Коротка історія виникнення DevOps DevOps є відносно молодим напрямком в ІТ, який виник приблизно у 2007-2008 рр. під час об’єднання зусиль двох спільнот: розробників ПЗ (відповідальні за Development – розроблення) та спеціалістів з підтримки та управління ІТ-інфраструктурою (Operations – операційна сторона або сторона, відповідальна за експлуатацію, операційну підтримку). Головна проблема полягала у взаємній ізольованості команди розробників та команди експлуатації. Пристрасті вибухали на моменті випуску проєкту в продакшн: девелопери вважали, що якщо ПЗ працює у них локально, його можна релізити, а відповідальність за будь-які наступні прояви непрацездатності продукту приписувалася команді операційної підтримки. Останні, в свою чергу, робили абсолютно дзеркальну дію, звинувачуючи у несправностях розробників. Саме об’єднання зусиль спеціалістів обох напрямків і дало життя новій спеціальності, яка знаходиться на стику двох ІТ-стихій – DevOps Engineer. Що таке DevOps? Які обов’язки DevOps спеціаліста? DevOps (Development and Operations) – це філософія та набір практик, покликаних об'єднати розроблення та експлуатацію в єдиний та координований ланцюжок постачання програмного забезпечення. Використання даного підходу сприяє: скороченню циклу розроблення; автоматизації та оптимізації процесів; пришвидшенню відповіді на потреби користувачів; підвищенню захищеності ПЗ; покращенню якості програмних продуктів; кращій комунікації всередині команди. Життєвий цикл DevOps. Джерело: стаття на GitLab під назвою “What is DevOps?” Відповідно, DevOps Engineer – це інженер, який використовує навички як з царини розроблення, так і зі сфери експлуатації та операційної підтримки. По суті, він підтримує розроблення, деплоїть продукт (запускає на сервері, хостингу) та тестує його працездатність, а також підтримує середовища, де розташовано задеплоєний продукт. Обов'язки DevOps спеціаліста включають: Керування CI/CD. DevOps Engineer будує, налаштовує, керує та підтримує процеси безперервної інтеграції (CI) та безперервної доставки (CD), забезпечуючи швидкі та надійні поставки продукту користувачам.   Автоматизація інфраструктури. Він створює та підтримує інфраструктуру, що сприяє ефективному масштабуванню та керуванню ресурсами, а також автоматизує процеси життєвого циклу продукту.   Забезпечення безпеки. Девопс інженер працює над забезпеченням безпеки програм та інфраструктури, застосовуючи практики DevSecOps.   Моніторинг, логування та обслуговування. Він встановлює системи моніторингу задля відслідковування продуктивності застосунків та інфраструктури, аби швидко реагувати на проблеми в роботі системи.   Налаштування хмарних сервісів. Девопс спеціалісти активно працюють з cloud-платформами для розроблення, розгортання та керування застосунками.   Оптимізація функціонування інфраструктури. Правило системних адміністраторів “працює – не чіпай” у випадку з девопсами не є актуальним. Спеціаліст наглядає за роботою системи і на основі фідбеку може вносити певні корективи. Інколи це дозволяє досить суттєво зменшити витрати на інфраструктуру.   Комунікація. Оскільки спеціаліст знаходиться водночас між Dev та Ops, він обов’язково повинен мати гарні комунікативні навички, аби ефективно взаємодіяти з колегами, швидко вмикатися в процеси та бути на вістрі продуктивності. Також деякі DevOps інженери можуть обирати собі більш конкретне коло обов’язків, наприклад: DevSecOps – фахівець, який більше зосереджений на безпеці; Release Engineer – увага в більшій мірі спрямована на DevOps-процеси, асоційовані з релізом; Build Engineer – обов’язки більше пов’язані з етапом білду застосунку, коли потрібно зібрати код, розібратися в конфліктах та підключити необхідні залежності; Cloud Engineer – зосереджений на роботі з хмарною інфраструктурою; Automation Engineer – зайнятий процесами автоматизації інфраструктури; SRE (Site Reliability Engineer) – фокусується на масштабованості, надійності і доступності онлайн-сервісів; тощо. Що має знати DevOps інженер Відповідь ми складемо, відштовхуючись від трьох джерел: дороговкази зі спеціальності (roadmaps); поради від DevOps інженерів; вимоги у вакансіях на українських сайтах з пошуку роботи. Комп’ютерні мережі Комп’ютерні мережі – це база як для сисадмінів, так і для девопсів. Вам знадобляться наступні знання: розуміння різних архітектур мережі та їхніх структур, знання мережевих моделей OSI та TCP/IP, основні протоколи цих моделей (IP, HTTP, HTTPS, TCP, UDP тощо), маршрутизація, фаєрволи та брандмауери, моніторинг та безпека мережі, DNS, VPN тощо. Linux Linux – сімейство операційних систем з відкритим вихідним кодом. DevOps інженери тісно працюють з даним різновидом ОС, наприклад він важливий при конфігурації CI/CD контейнерів, автоматизації збірки, виконання білдів, роботі з артефактами тощо. Вам потрібно знати основи лінукс, включаючи встановлення, налаштування та підтримку даної ОС. Найчастіше у вакансіях зустрічаються саме Ubuntu, CentOS та Red Hat. CI/CD CI/CD (Continuous Integration / Continuous Delivery) – це підхід до розроблення ПЗ, який орієнтований на автоматизацію процесів розроблення, тестування та розгортання програмних змін. Цей підхід сприяє зниженню ризику помилок та покращенню якості програмного забезпечення, а також швидкому впровадженню нового функціоналу. Також CI/CD допомагає полегшити співпрацю між розробниками та іншими командами, як-от тестувальники та спеціалісти з інфраструктури. В результаті цей підхід сприяє постійному покращенню програмного забезпечення і швидкому реагуванню на зміни в бізнесових та ринкових умовах. Це фундаментальна тема в роботі всіх, хто є дотичним до девопс, тому гарні знання CI/CD процесів обов’язкові. Скриптові мови (Bash, PowerShell), Python Також треба вміти писати bash-скрипти для автоматизації різних процесів – від резервного копіювання даних до налаштування середовища розроблення. Bash – це командна оболонка, в якій можна писати команди у Linux та Unix системах – їх виконуватиме ваша ОС (у Windows використовується PowerShell). А для того, щоб можна було запустити одразу декілька команд, можна написати спеціальний скрипт з послідовними інструкціями і просто запускати його через командну оболонку тоді, коли вам треба. Для цього найкраще підходить мова програмування Python, і її треба буде опанувати, аби спростити скриптинг та налагодити автоматизацію задач. Навички роботи з Bash та Python (PowerShell рідше застосовується) стають у великій нагоді DevOps Specialist та усім іншим фахівцям, котрі пов’язані з конфігурацією ОС, а також допомагають розуміти код, написаний розробниками. Вебсервери Вебсервери відіграють ключову роль у розгортанні та підтримці вебзастосунків і послуг. Одними з найпопулярніших є Nginx, Apache Tomcat, IIS. Девопс спеціалістам потрібно вміти правильно їх налаштовувати та траблшутити (знаходити і оперативно вирішувати проблеми). Docker, Docker Hub З Docker ви можете автоматизувати процес розгортання та управління програмами в контейнеризованих середовищах. Ця технологія сприяє швидшому деплою програм, полегшує тестування і скорочує інтервал між написанням коду та запуском програмних застосунків. Обов’язковий інструмент в арсеналі DevOps. Docker Hub – репозиторій (вебсховище), де розташовані docker-контейнери. З його допомогою розробники можуть завантажувати свої та скачувати контейнери інших девелоперів, аби потім використати у своїх цілях. Одна з важливих переваг докеру – він дозволяє створити одне середовище для розроблення, на яке не будуть впливати ОС та особисті програмно-апаратні налаштування розробників. Це полегшує не тільки розроблення, а й процес випуску продукту, оскільки на релізі ПЗ матиме значно менше конфліктів і проблемних ситуацій. Хмарна інфраструктура: AWS, Azure, GCP Хмарні сервіси дозволяють використовувати потужності сторонніх компаній (в даному випадку – Amazon, Microsoft, Google) для виконання обчислень, зберігання даних, розгортання та масштабування інфраструктури, автоматизації, моніторингу та проведення аналітики, використання API тощо. Вони зараз супер затребувані, тому один клауд-сервіс з перерахованих (AWS, Azure, GCP) треба знати обов’язково. Найбільше вакансій зараз саме на AWS. Git, GitHub / GitLab Git – розподілена система контролю версій, якою користуються розробники задля фіксування свого прогресу та простішого ведення спільного розроблення. Це фундаментальний інструмент, який ви маєте знати, аби відстежувати та керувати кожною зміною у вихідному коді та інших файлах. GitHub, GitLab та Bitbucket – це вебсховища, в яких зберігається код вашого проєкту, над яким працює команда. Також вони мають низку вбудованих функцій, котрі будуть важливі в тому числі і в роботі девопс спеціаліста. Ідеальним варіантом буде, якщо ви вивчите роботу і з GitHub, і з GitLab. Jenkins / GitLab CI / Circle CI / GitHub Actions Це CI/CD системи, які допомагають в роботі з безперервною інтеграцією нового коду та безперервною доставкою нової версії продукту користувачам. Jenkins дозволяє налаштовувати різні кроки CI/CD, як-от збирання, тестування, розгортання і навіть інтеграцію з хмарними сервісами. Він допомагає зменшити час між написанням коду та його впровадженням. GitHub Actions – інтегрована з GitHub служба автоматизації. Девопс розробники використовують її для створення та налаштування CI/CD. Вона дозволяє виконувати дії після доставлення коду до GitHub-репозиторію, наприклад компіляцію, тестування і розгортання. Circle CI та GitLab CI можна наділити такими ж характеристиками – вони дозволяють налаштувати CI/CD. Усі інструменти мають низку відмінностей, а обрати варто той, який краще підходить під ваші задачі та має кращу сумісність з системами, котрі ви використовуєте. Agile: Scrum / Kanban Методології розроблення ПЗ, котрі є фундаментальними в роботі девопс спеціалістів, оскільки вони визначають засади, на яких базуються усі процеси в команді. Scrum – методологія розроблення ПЗ, яка відноситься до гнучких (Agile). ЇЇ головна задача – створити проміжний продукт, який теоретично можна представити користувачам, а з кожною наступною ітерацією – спринтом в 2-4 тижні – додавати все більше та більше змін, рухаючись ітеративно до кінцевого вигляду. Kanban – ще одна Agile-реалізація, яка робить акцент на швидкості розроблення проєкту від початку i до кiнця, а також на візуалізації задач – для цього команда використовує Kanban-дошку і безперервно вдосконалює процес розроблення. Англійська мова DevOps інженерам потрібна англійська (бажано Intermediate та вище) для гарного розуміння технологій, з якими вони працюватимуть, читання мануалів і т. д., адже більшість документацій та корисних статей йдуть саме мовою Туманного Альбіону. Також English потрібен для успішної комунікації з іноземними замовниками / членами команди тощо. Додаткові технології Окрім основних технологій, перерахованих вище, у вакансіях досить часто зустрічаються наступні: системи моніторингу та логування: Zabbix, Grafana, ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Prometheus; системи керування конфігураціями: Ansible та Terraform; Kubernetes – технологія оркестрації контейнерів; розуміння БД – як реляційних, так і нереляційних. Розвиток професійних навичок Яким чином отримати освіту з напрямку DevOps? В університетах таких спеціальностей не існує – принаймні в українських, – є лише загальні напрямки, в яких викладаються фрагменти того, що потрібно девопс інженерам, наприклад комп’ютерні мережі, операційні системи, програмування, теорія інформації та кодування, криптографія тощо. Тому новачкам треба звертатися до інших джерел. Перерахуємо їх: Безкоштовні інтернет джерела / самостійне навчання. Сюди можна віднести YouTube, різні соціальні мережі з відповідними групами, де збираються девопс спеціалісти, блоги та статті у відкритому доступі, ChatGPT тощо. Переваги очевидні – ви нікому нічого не платите, однак вам треба самостійно підбирати навчальні матеріали (які можуть бути застарілі), самостійно шукати відповіді на питання, тримати дисципліну та навчальний запал і т. д.   Курси. Ви можете записатися на очні/онлайн курси і навчатися з тренером та іншими одногрупниками, або ж обрати формат записаних відео курсів (Udemy, edX, ITVDN та ін.). Вибір на користь очного або онлайн навчання з тренером дозволяє краще опанувати матеріал, оскільки вам є до кого звернутися, конкуренція підігрівається одногрупниками, а також ви маєте постійну мотивацію, адже д/з і курсові проєкти мають бути виконані вчасно. Мінус – для якісних курсів треба діставати гаманець, але воно того варте. Сюди ж можна віднести конференції DevOps, на яких ви можете знайомитися з однодумцями і прокачувати ваші знання та навички.   Курси від великих компаній. Варіант, який дозволяє потрапити на якісні курси та вчитися у достатньо інтенсивному темпі з перспективою отримати запрошення на позицію Intern/Trainee в цій же компанії. Дуже класний варіант, проте є два але: 1) потрібно самостійно отримати деякі знання з DevOps і пройти відбір; 2) такі курси бувають платні. Даний формат навчання можуть надавати EPAM, SoftServe, Sigma Software, PortaOne тощо.    Менторство. Ви також можете знайти знайомого або DevOps-філантропа, який візьме вас під своє крило і буде навчати, видавати д/з, відповідати на питання, направляти, стежити за прогресом і т. д. Також гарний варіант, однак знайти таких добродіїв-джедаїв досить важко. Освітні ресурси дадуть вам знання інструментів. А як щодо особистих скілів – так званих soft (м’яких) навичок? Щоб стати гарним DevOps Specialist, важливо мати наступні якості: комунікабельність, асертивність та вміння грати в команді; вміння продуктивно розпоряджатися часом (time management); проактивність; уважність; кмітливість (жвавий розум); гарно розвинені критичне та системне мислення; вміння швидко вчитися; вміння гарно слухати і чути; жага до постійного розвитку; гарні навички problem solving / траблшутингу; стресостійкість; вміння брати на себе відповідальність; емпатія. Кар’єрні перспективи та заробітна плата DevOps Engineer Кількість вакансій Почнемо з того, наскільки затребувані DevOps Engineers. Для цього переглянемо кількість відкритих вакансій на DOU.ua – найбільшій спільноті українських девелоперів – і порівняємо з іншими популярними напрямками (станом на початок листопада): DevOps – 156 вакансій; QA – 160; Front End – 150; Python – 108; Java – 107; .NET – 100; Node.js – 102; Data Engineer – 46; Data Science – 45; Android – 27. На українському Djinni, де айтішники України анонімно шукають роботу, ситуація наступна: DevOps – 283 вакансії; JavaScript / Front-End – 534; Java – 168; C# / .NET – 161; Python – 193; Node.js - 222; QA Manual – 136; QA Automation – 88. Конкуренція Скористаємося співвідношенням кількості відгуків до кількості вакансій на DOU (жовтень 2023), аби зрозуміти, наскільки конкурентний ІТ-ринок у спеціалістів за напрямком DevOps. Бачимо наступне: В середньому на 1 вакансію припадає 11 претендентів. Це досить непоганий результат як для поточного стану українського ІТ. Наприклад, для QA ця цифра становить 109.6, FrontEnd – 109.1, Java – 46.3, Node.js – 33.9, .NET – 32.2, Python – 26.4. Ви абсолютно справедливо зазначите, що це статистика для всіх фахівців – як новачків, так і спеціалістів із досвідом. А яке співвідношення відгуків-вакансій у тих, хто має менше 1 року досвіду? Станом на жовтень 2023: DevOps – 24.5, FrontEnd – 458, Node.js – 443, Java – 198, .NET – 178, QA – 139.7, Python – 72.5. Все одно девопс має значно менше конкуренції, аніж найбільш популярні напрямки. Зарплати Щодо ЗП на українському ІТ-ринку звернімося до літнього зарплатного опитування від DOU. DevOps спеціалісти наразі мають одну з найвищих медіанних зарплат – 3500 USD, поступаючись SRE (одна з гілок DevOps), менеджерським та найвищим керівним посадам. Медіанна ЗП відповідно до міст: Київ – 3675 USD; Харків – 3000 USD; Львів – 2800 USD; Одеса – 4212 USD; Дніпро – 4000 USD; Івано-Франківськ – 3875 USD. Кар’єрні шляхи DevOps Кар’єрні перспективи досить обширні і залежать від того, чим займається DevOps спеціаліст, оскільки це неоднорідна галузь. Відтак ви можете обрати для себе щось більш нішове і розвиватися саме там, наприклад: хочете фокусуватися на хмарних процесах – Cloud Engineer; подобається автоматизація інфраструктури – вам до Automation Engineer; робите ставку на кібербезпеку та захист на всіх етапах життєвого циклу розроблення – DevSecOps буде чудовим вибором; Site Reliability Engineer – гарний вибір, якщо хочете заробляти ще більше грошей і займатися якістю вже готових систем; і так далі. Якщо говорити про ріст вгору, то спочатку вас очікує стандартні девелоперські сходи – Junior, Middle, Senior, а зі збільшенням об’єму вашого досвіду ви можете претендувати на керівні посади, як-от Head of DevOps, Lead, Architect. Також у вас є можливість відійти від DevOps ремесла як такого і: заглибитися в програмування, перейшовши в розробники; стати автоматизованим тестувальником (Automation QA); будувати кар’єру в області кібербезпеки в якості аналітика, білого хакера, спеціаліста з безпеки тощо; піти в системне адміністрування і сконцентруватись на роботі з інфраструктурою; займатися менеджерською діяльністю і керувати командами розробників / тестувальників і т. д. Тут діє і зворотнє правило: так само ви можете потрапити в DevOps і через розроблення, і через QA, і через CyberSecurity тощо. Просто треба буде довчити частину стеку, якої вам бракує. Ключові тренди в DevOps та технології DevOps постійно розвивається, і існує кілька ключових тенденцій та технологій, які визначають поточний напрямок розвитку: DevSecOps (Development, Security, Operations). Безпека виходить на перший план: спостерігається стійка тенденція до все більшої інтеграції безпекових парадигм та практик в DevOps процеси, аби програмне забезпечення було якомога менш вразливим та більш надійним.   Інтеграція штучного інтелекту. Наприкінці 2022 та початку 2023 виник великий ажіотаж навколо ChatGPT, котрий створений на базі ШІ. Звісно, це не перший випадок, коли використовуються нейронні мережі, однак подія була резонансна. Тому досить логічно, що по всьому ІТ наразі котиться ШІ-тренд, оскільки це несе спрощення роботи, підвищення швидкості реагування та продуктивності.   Infrastructure as Code (IaC). Все більше популяризується підхід до інфраструктури як до системи, на яку людський фактор повинен мати мінімальний вплив. Натомість якомога більше процесів мають автоматизовуватися за рахунок використання програмного коду (скрипти, шаблони, конфігураційні файли тощо) на противагу ручному/інтерактивному налаштуванню. Сюди ж можна додати serverless-обчислення, мікросервіси, Chaos Engineering, контейнеризацію та оркестрування, тренд на Site Reliability Engineering, посилення моніторингу та cloud-технології. А з трендових інструментів можна відзначити наступні основні: eBPF – технологія, яка надає можливість програмувати та виконувати код прямо в ядрі операційної системи Linux. Ця технологія розширює можливості фільтрації пакетів мережі і забезпечує високий рівень моніторингу та аналізу мережевого трафіку.   WebAssembly (він же Wasm) – бінарний формат вебпрограм, який може виконуватися в браузерах. Для DevOps дає можливість розгортання та моніторингу вебзастосунків, які працюють на різних мовах програмування та можуть запускатися у браузері без додаткових обмежень.   OpenTelemetry – це open-source проєкт, який допомагає збирати дані про продуктивність, моніторинг і трасування застосунків.   Argo Rollouts – інструмент, спрямований на автоматизацію процесу розгортання застосунків і мікросервісів. Він розширює можливості Kubernetes з управління релізами та розгортання застосунків, надаючи додаткові функції та контроль над процесом оновлення.   Інструменти від OpenAI. Рік тому саме ця компанія випустила славнозвісний ChatGPT, однак ним її здобутки не обмежуються. Це компанія активно займається розробками на базі ШІ, і також доклала зусилля до GitHub Copilot, котрий значно спрощує написання коду. Висновки DevOps – досить цікавий та різнобічний напрямок, в якому знайти себе може кожен, хто вміє траблшутити і гратися як із кодом, так і з інфраструктурою. Вимоги можуть бути досить розмазані в залежності від сфокусованості конкретної вакансії, плюс треба враховувати, що багато роботодавців шукають собі якомога декорованіших фахівців, оскільки дешевше найняти одного “універсала”, аніж 2-3 різних спеціалістів. Однак саме тому і зарплати у девопсів одні з найбільших на ІТ-ринку, якщо не брати до уваги керівні посади. Для тих, хто хоче дізнатися думку досвідченого System Engineer та DevOps спеціаліста стосовно DevOps кар’єри, радимо переглянути запис вебінару від Миколи Прокопенка. Автор має 6+ років досвіду в аутсорсі та аутстафі у великих компаніях (Luxoft, Ciklum, DataArt), а також є сертифікованим експертом Microsoft Azure. Бажаємо успіхів на вашому шляху в ІТ!