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).

Коли мова заходить про зміну професії або навчання з нуля, багато хто ставить собі запитання: «А чи не запізно вже? Мені ж 30, а в когось у цьому віці вже 10 років досвіду». Цей страх знайомий дуже багатьом. Але насправді він не має під собою серйозних підстав. Міф 1. Після 30 вже занадто пізно Як думають: У 20 років люди швидше сприймають нову інформацію, легше адаптуються до змін і мають більше часу «на помилки». А після 30 начебто потрібно просто «триматися» за стабільність і не ризикувати. Насправді:  30 — це навіть кращий вік для початку. У вас вже є: життєвий досвід і вміння робити усвідомлений вибір; чітке розуміння своїх сильних і слабких сторін; внутрішня мотивація, яка базується не на чужих очікуваннях, а на особистих цілях. Більшість студентів після 30 кажуть, що навчаються ефективніше, ніж у 20. Чому? Бо вони знають, навіщо їм ці знання: щоб отримати нову роботу, підняти зарплату, відкрити власний проєкт чи просто відчути розвиток. Університети часто жартують: у 18 років студенти приходять «за компанію», а в 30+ — «за результатом». І це працює на користь. Міф 2. Роботодавці не беруть “новачків” у цьому віці Як думають: Компанії шукають молодих і «гнучких». Якщо вам 30–35, ви вже «застаріли» для першої роботи в новій сфері. Насправді: У сучасному ІТ-ринку головне — знання й уміння. Паспортний вік ніхто не питає на співбесіді, а от портфоліо та практичні навички — так. Більше того, дорослі новачки часто навіть цікавіші для роботодавців, ніж студенти без досвіду. Чому? Тому що вони приносять із собою бекграунд: менеджери — вміють організовувати процеси й команду; бухгалтери — розуміють цифри та відповідальність; маркетологи — вміють мислити клієнтоорієнтовано; вчителі — знають, як навчатися і навчати інших. Ці навички часто стають потужною конкурентною перевагою. У багатьох командах сьогодні працюють спеціалісти, які прийшли в ІТ у 32, 35 і навіть у 40+. Є навіть окремий термін — «career switcher» (той, хто змінює кар’єру). Для багатьох компаній це вже норма, а не виняток. Міф 3. Вчитись після 30 складніше Як думають: Пам’ять вже «не та», концентрація падає, часу менше — значить, вчитися буде надто важко. Насправді: Так, у дорослому віці навчання виглядає інакше. Але сучасні формати роблять його максимально доступним: гнучкі графіки — ви самі обираєте, коли навчатися; курси у записі — можна зупинити, переглянути ще раз, повторити; онлайн-заняття з викладачем — підтримка й пояснення «наживо»; практика замість теорії — ви бачите результат одразу у власному коді чи проєкті. Крім того, дорослі студенти виграють завдяки своїй дисципліні. Вони вміють планувати час, поєднувати навчання з роботою чи сім’єю, краще розуміють пріоритети. І головне: мотивація у 30+ набагато сильніша. Якщо ви сіли вчитися після роботи чи вихідними, значить, вам це справді потрібно. І саме ця мотивація «тягне» далі навіть тоді, коли матеріал стає складним. Чому саме після 30 варто задуматися про нову професію? Свідомий вибір. Ви вже знаєте, що вам подобається, а що — ні. Це означає, що новий напрям ви оберете осмислено, а не «бо всі так роблять». Фінансова стабільність. У більшості випадків у вас вже є певний дохід, і ви можете інвестувати у своє навчання. Кар’єрні перспективи. Навіть якщо ви починаєте з нуля, через 1–2 роки ви можете отримати першу роботу в ІТ. А далі — все залежить від вашої наполегливості. Особистий розвиток. Навчання тримає мозок у тонусі, розвиває нові навички, допомагає залишатися гнучким у світі, що швидко змінюється. Реальні історії У нашій практиці багато прикладів студентів, які почали навчання після 30 і сьогодні успішно працюють в ІТ. Олена, 34 роки, бухгалтер у минулому. Пройшла курси FrontEnd і через 7 місяців отримала першу роботу в аутсорсинговій компанії. Андрій, 37 років, колишній вчитель. Вивчив Python і сьогодні працює у стартапі, розробляє автоматизацію для освітніх процесів. Сергій, 41 рік, колишній військовий. Завдяки курсам QA тестування змінив професію і зараз працює тестувальником у міжнародній компанії. Ці історії доводять: вік — це лише цифра. Головне — бажання та готовність вчитися. Чому варто обрати саме наші курси? Актуальні програми. Усі курси створені практикуючими спеціалістами й регулярно оновлюються. Гнучкий формат. Ви можете обирати коли та де навчатись. Практика з перших уроків. Усі студенти виконують реальні завдання й проєкти, що формують портфоліо. Кар’єрний сервіс. Ми допомагаємо скласти резюме, підготуватись до співбесіди та навіть пропонуємо стажування. Висновок Починати новий шлях після 30 — це не пізно. Навпаки, це часто найкращий момент: ви маєте мотивацію, досвід і бажання змінити життя. Якщо ви давно думали про ІТ чи іншу сферу — саме зараз час спробувати. 👉 Ваші 30, 35 чи навіть 45 можуть стати точкою відліку для нової, успішної кар’єри.

Світ ІТ приваблює багатьох: висока зарплата, віддалена робота, цікаві завдання. Але перед тим як почати навчання, чимало людей зупиняються… через страх. І часто причина — у міфах, які давно не мають нічого спільного з реальністю. У цій статті ми розвінчуємо п’ять найпоширеніших міфів, що заважають новачкам почати шлях у програмуванні. Міф 1  «Щоб стати програмістом, треба бути математичним генієм» Цей стереотип і досі лякає багатьох. Насправді ж для старту в ІТ потрібне логічне мислення, а не знання вищої математики. Так, у деяких напрямках (наприклад, Data Science або GameDev) математика важлива. Але у Web-розробці, QA, DevOps, Backend-проєктах ти можеш працювати, навіть якщо в школі не любив алгебру. Факт: згідно з дослідженням IBM, 72% ІТ-фахівців мають гуманітарну освіту, а не технічну. Міф 2 «Навчання триває роками» Традиційна вища освіта — це 4-5 років, але в ІТ усе інакше. Онлайн-курси, буткемпи, інтенсиви — дозволяють отримати базу за 6–12 місяців. На платформі ITVDN студенти вивчають HTML, CSS, JavaScript, Python або C# у своєму темпі та отримують практичні навички, які потрібні роботодавцям.Навіть після кількох місяців навчання можна знайти стажування або пройти тестове завдання. Міф 3  «Програмування — це тільки для “ботаніків”» Є уявлення, що програміст — це замкнена людина, яка говорить лише з комп’ютером. Насправді це творча і командна професія. В ІТ цінують комунікацію, ініціативу, вміння шукати рішення. Багато розробників починали як фітнес-тренери, вчителі, маркетологи або менеджери. Програмування — це навичка, яку може опанувати кожен. Міф 4 «Без університету тебе ніхто не візьме» Сучасні компанії цінують скили, а не дипломи. Якщо у тебе є GitHub, виконані проєкти, сертифікати, знання англійської — це вже дає перевагу на старті. Більшість студентів ITVDN не мають ІТ-диплому, але після навчання успішно проходять співбесіди та отримують першу роботу. Під час рекрутингу найважливіше — практика, мислення і портфоліо, а не формальна освіта. Міф 5 «Щоб стати програмістом, треба одразу знати всі мови» Це один із найбільш шкідливих міфів. Насправді достатньо обрати одну мову для старту — і з неї побудувати фундамент. Наприклад: Python — чудовий для аналітики, автоматизації, бекенду JavaScript — ідеальний для веб-розробки C# / .NET — популярний для корпоративних застосунків Потім ти зможеш додати інші мови, але спочатку важливо навчитися думати, як програміст. Міфи — це психологічні бар’єри. Вони народжуються з незнання, чужого досвіду або застарілих уявлень. А правда така:  ✅ У програмування можна прийти з нуля  ✅ Навіть якщо тобі далеко не 20  ✅ Без технічної освіти  ✅ І без “геніального” рівня IQ Головне — мотивація, правильна програма та підтримка, які допоможуть пройти шлях від першого коду до першого оферу.

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!

Питання про необхідність математики для розробників програмного забезпечення викликає чимало дискусій. Одні вважають, що без глибоких математичних знань у програмуванні нікуди, інші ж стверджують, що достатньо шкільної програми та логічного мислення. Спробуємо розібратися в цьому питанні, розглянувши різні аспекти та спеціалізації в розробці. Однозначна відповідь: так, математика потрібна. Проте, рівень необхідних знань варіюється залежно від конкретної спеціалізації та завдань, які вирішує розробник. Подробиці читайте нижче. Хто має добре знати математику Розробники ігор Ці хлопці точно без математики не обійдуться. Їм потрібно: Лінійна алгебра і вектори — щоб рухати об'єкти в 3D-просторі, будувати світ гри Тригонометрія — для розрахунку кутів (наприклад, куди полетить куля після відскоку) Матаналіз — для створення реалістичної фізики (як падає вода, горить вогонь) Теорія ймовірності — щоб налаштувати випадання предметів, шанси на критичний удар Уявіть: вам треба зробити так, щоб м'яч відскочив від стіни під правильним кутом — без математики ніяк! Розробники штучного інтелекту Тут математика — це все. Вони використовують: Лінійну алгебру — для роботи з величезними масивами даних у нейромережах Матаналіз — щоб навчити модель оптимізувати себе Статистику — для аналізу точності моделей та передбачень Теорію інформації — для вимірювання ефективності навчання Спробуйте написати алгоритм розпізнавання облич без розуміння матриць і градієнтів — не вийде! Графічні програмісти Ці розробники створюють візуальні дива за допомогою: Геометрії — для побудови 3D-моделей Тригонометрії — для реалістичного освітлення Матаналізу — для плавних кривих і поверхонь Реалістичне відображення води чи волосся в фільмах Pixar — це чиста математика. Криптографи Ці фахівці захищають ваші дані, використовуючи: Теорію чисел — для шифрування (особливо з простими числами) Абстрактну алгебру — для створення надійних криптосистем Без математики ваш онлайн-банкінг був би як відкрита книга для хакерів. Кому вистачить шкільної математики Веб-розробники Більшості фронтендерів і бекендерів достатньо: Базової арифметики — для обчислень у бізнес-логіці Простої логіки — для умов в коді Початкових знань про алгоритми — щоб код працював швидко Для створення інтернет-магазину або блогу вам не потрібно знати, що таке часткові похідні. Розробники мобільних застосунків Для більшості застосунків вистачить: Шкільної арифметики — для обчислень в інтерфейсі Логіки — для правильної роботи програми Простих геометричних понять — для роботи з екраном Зробити чат, календар чи нотатки можна і без вищої математики. Розробники корпоративних систем (CRM, ERP) Тим, хто створює бізнес-системи, потрібно: Вміти рахувати — для фінансових операцій Розуміти логіку — для автоматизації бізнес-процесів Знати основи теорії множин — для роботи з базами даних Для автоматизації кадрового обліку інтеграли вам не знадобляться. DevOps інженери Ці спеціалісти працюють з інфраструктурою і їм вистачає: Арифметики — для розрахунку ресурсів серверів Логіки — для написання скриптів Простої статистики — для моніторингу систем Налаштувати сервери і контейнери можна зі шкільними знаннями математики. Що важливо розуміти Математика розвиває мислення — навіть якщо ви не використовуєте складні формули, математичний спосіб мислення допомагає краще писати код. Технології змінюються — сьогодні ви робите прості сайти, а завтра захочете зайнятись машинним навчанням. Тому базові знання не завадять. Не обов'язково бути експертом — часто можна використовувати готові бібліотеки, не розуміючи всю математику всередині них. Простими словами: якщо ви розробляєте звичайні веб-сайти, прості мобільні застосунки (як-от месенджери, календарі, застосунки для нотаток), або стандартні бізнес-системи для обліку та документообігу — не переймайтеся. Вам вистачить шкільної математики і логічного мислення. Але якщо ви мрієте розробляти круті ігри, нейромережі, фінансові аналітичні системи, застосунки з комп'ютерним зором або графічні редактори — без серйозної математики не обійтись.

Англійська в IT. Для яких задач потрібна? English у школі. Досвід автора. Яка англійська необхідна для розробників і тестувальників? Що не працює. Що реально працює у вивченні English. Як це організувати. Глосарій. Рекомендації з вивчення англійської + бонус! Висновок.    Друзі, пропонуємо до вашої уваги цікаву статтю, написану на основі інтерв’ю одного IT-спеціаліста з Кремнієвої долини. Свого часу йому потрібна була англійська для роботи над крутими міжнародними проєктами, однак на заваді став розмовний English. Це коротка та повчальна історія про те, як наш герой перепробував безліч варіантів, але таки зміг знайти той самий, що допоміг йому "заговорити" та досягти бажаного в IT. Приємного читання!     Вітаю! Сьогодні ми поговоримо про те, як швидко прокачати англійську для співбесід в IT-компанію. Я розповідатиму на прикладі свого досвіду, коли рішення на базі штучного інтелекту ще не були поширені. Трохи про себе. Мене звуть Олександр, зараз я працюю аналітиком в EPAM у Каліфорнії, проєкт у нас у компанії Google. В минулому в мене вже був досвід управління проєктами. Сам я з цеху програмістів, але зараз займаюся бізнес-аналізом. Ця стаття буде корисна насамперед для тих, хто хоче підтягнути свою англійську для роботи в інформаційних технологіях. Даний спосіб підходить не тільки для IT, а й для будь-якої іншої сфери. Коли говоримо про навчання, потрібно розуміти, що є безліч способів і варіантів. Я допоможу обрати найкращий спосіб саме в контексті роботи в IT. Після прочитання статті ви зрозумієте, як заощадити час на вивчення англійської мови. Час – це найдорогоцінніший ресурс, тому думаю, що вам буде корисно. Англійська в IT. Для яких завдань потрібна? Декілька слів про IT і яка англійська потрібна. Наведу свій приклад: коли я був розробником, English зводився до того, що я читав мануали англійською мовою, першоджерела, використовував Stack Overflow, читав на форумах. Здебільшого це була текстова інформація, тобто побіжне читання великих обсягів інформації. Якщо говоримо про якусь документацію, протоколи тощо, я виділяю це як первинний рівень знання мови. Також згадаю про англійську для резюме. Стикався з тим, що в людей чудовий інгліш, і в них у резюме зазначено, що рівень B2 або TOEFL. Але стосовно роботи це не приносило бенефітів. Потрібно чітко розділити англійську в плані роботи, особливо в IT, на два рівні. Англійська для різних ролей в IT Англійська, яка потрібна тестувальникам і розробникам, є першим вхідним порогом. Наступний поріг - це там, де потрібна комунікація, наприклад, для ролей бізнес-аналітика або проєктного менеджера, які спілкуються з англомовними замовниками або стейкхолдерами. Якщо говорити про розробників, тестувальників, архітекторів, то один із важливих аспектів - це технічне інтерв'ю. Воно може бути для співбесіди в компанію або внутрішнім. У моєму випадку, щоб підтвердити свою компетентність, я проходив assessment – іспит, на якому були присутні п'ятеро людей з різних країн із різним рівнем знання мови та акцентами. Потрібно було відповідати на фахові запитання й наводити приклади з минулого досвіду. Говорячи про технічне інтерв'ю, важливо зазначити, що англійська мова необхідна не тільки для розуміння запитань, а й для передання свого досвіду і знань. Крім того, є поняття поведінкового інтерв'ю, де теж важливо володіти мовою. Англійська в школі. Досвід автора Розповім про свій досвід вивчення англійської в школі. У нас English був із другого класу, це були базові букви та слова. У п'ятому класі почалася звичайна шкільна англійська: багато граматики, складні слова, які потрібно було заучувати напам'ять. Вимові приділялося менше уваги, особливо якщо говорити не про гімназії та школи з поглибленим вивченням мови. Ми ділилися на групи за рівнем знань. В одній групі були учні з сильнішою англійською, куди потрапив і я. В іншій групі вчителював професійний перекладач без викладацької освіти: учні слухали пісні, спілкувалися тільки англійською – навчання було більше в ігровій формі без особливого акценту на граматику. Бали в другій групі, відповідно, були нижчими. У підсумку, незважаючи на хороші оцінки в школі та інституті, в реальному житті – під час поїздок до Європи – я переконався, що моя англійська була недостатньо хорошою для повсякденного спілкування. Я не розумів людей, так само і вони мене. Чого не вчать у школі: Простоті та зрозумілості. У школі не дають базових ужиткових фраз, які можна завчити і використовувати в повсякденному житті. Швидкості й плавності. Шкільна програма не вчить швидкому читанню і розумінню загального сенсу тексту або мови без детального перекладу кожного слова. Також не вчать говорити плавно і невимушено, як і розумінню живої мови співрозмовника. Практичним навичкам. Навчитися говорити природно і розуміти співрозмовника в реальному часі – це те, що приходить із практикою і що в школі не викладають. Англійська, необхідна для розробників і тестувальників Перший і найважливіший ресурс - це час. Усі хочуть швидко вивчити мову, але в реальності це вимагає часу та зусиль. Для того щоб підтягнути англійську, потрібно нею регулярно займатися, а також використовувати на практиці. Другий ресурс - гроші. В ідеалі, щоб усе було безкоштовно. Однак навіть якщо у вас є кошти, потрібно розуміти, скільки ви віддасте і яку якість отримаєте натомість. Поріг входу Для тестувальників і розробників початковим порогом є базове володіння англійською, щоб розуміти й використовувати технічну документацію, писати прості звіти про баги, взаємодіяти з іншими членами команди. Однак, якщо ви претендуєте на роль бізнес-аналітика або проєктного менеджера, де потрібна постійна взаємодія з англомовними замовниками та стейкхолдерами, рівень англійської має бути значно вищим. Технічні та внутрішні інтерв'ю Як я вже згадував вище, англійська стане в пригоді для співбесід на роботу в іноземну команду / роботу з іноземним замовником, а також можуть бути внутрішні технічні інтерв'ю (для підтвердження кваліфікації, наприклад). Важливо вміти відповідати на фахові запитання та наводити приклади зі свого досвіду. Що не працює Вчитель-академік. Академічний підхід з акцентом на граматику і теорію мало допомагає в розвитку навичок вільного спілкування. Листи, чати та статті. Письмова практика не дає значних результатів у розвитку розмовних навичок. Голосові повідомлення. Запис голосових повідомлень створює ілюзію навчання, але не розвиває навички швидкої реакції, схоплювання на льоту та розуміння в реальному часі. Зазубрювання теорії та слів. Заучування теоретичних запитань і слів не допомагає в реальній розмові, оскільки будь-яке відхилення від завченого сценарію збиває з пантелику. Перегляд фільмів і серіалів. Хоча це корисно для загального розуміння мови, цей метод не сприяє розвитку активних навичок спікінгу та розуміння на високому рівні. Що дійсно працює під час вивчення англійської Дуже ефективним є щоденне спілкування англійською мовою по 45 хвилин або по годині на день. Це може бути розмова з носієм мови або людиною з рівнем, вищим за ваш. Важливо, щоб це була активна розмовна практика, а не пасивне сприйняття інформації. Практика в екстремальних умовах, коли потрібно швидко реагувати та формулювати думки, значно покращує спікінг-навички. Як це організувати Знайдіть співрозмовників усередині компанії. Надішліть листа колегам із пропозицією готуватися разом до професійного інтерв'ю / іспиту або чогось такого.            Вкажіть список запитань і запропонуйте зідзвонюватися раз на тиждень. Таким чином, у вас буде постійна практика. Використовуйте сервіси для спілкування.                Як приклад - сервіси на кшталт Conversation Exchange або Italki. Вони допоможуть знайти людей для практики, з якими можна регулярно зідзвонюватися і спілкуватися англійською - як професійних викладачів, так і простих ентузіастів, готових займатися за невелику платню. Саме так я заповнював свій щоденний годинний спринт. Платні викладачі. У разі якщо колег недостатньо або ви хочете підвищити інтенсивність занять, можна звернутися до платних викладачів на тому ж Italki. Глосарій У моїй практиці словниковий запас виявився особливо важливим, оскільки необхідно було впевнено використовувати професійні терміни, специфічні для розробки, тестування, архітектури та бізнес-аналізу. І щоб вільно спілкуватися, я створив свій глосарій. Як я створив свій глосарій: Взяв книжки, які вважаються "бібліями" в галузі управління проєктами та бізнес-аналізу: PMBOK (Project Management Body of Knowledge) для менеджерів проєктів. BABOK (Business Analysis Body of Knowledge) для бізнес-аналітиків. Завантажив ці книги у форматі PDF, потім скопіював їхній вміст у текстовий файл. Замінив усі пробіли на переноси рядка, щоб сформувати одну колонку тексту. Для аналізу тексту і виділення найбільш часто використовуваних слів - Excel. В Excel я створив зведену таблицю (pivot table), щоб визначити частоту слів. З тисячі слів я вибрав 40 найуживаніших і завчив їх. Це дало мені змогу швидко розширити свій професійний словниковий запас і почати активно використовувати ці терміни у своїй мові. Під час побудови глосарію важливо використовувати перевірені та авторитетні джерела. Книжки, як-от PMBOK і BABOK, надають стандартизовані терміни, які часто вживаються в професійних колах. Це гарантує, що глосарій буде достовірним і актуальним. Можете обрати інші авторитетні книжки. Головне - слідувати методиці: створіть колонку з текстом, проаналізуйте частотність слів і виберіть терміни, які найчастіше зустрічаються, для заучування. Рекомендації з вивчення англійської Щоденна практика. Перша і найважливіша рекомендація - щодня приділяти не менше однієї години на спілкування англійською мовою. Хочете добре говорити та проходити співбесіди англійською? Просто говоріть і слухайте. Уже через місяць-два регулярної практики ви побачите результати. Визначення каналу сприйняття. Важливо визначити, як ви найкраще сприймаєте інформацію: через аудіо, текст або візуальні матеріали. Експериментування. Пробуйте різні методи вивчення мови та знайдіть те, що працює саме для вас. Не бійтеся робити помилок! Підтримка мовного середовища. Оточіть себе джерелами англійської мови для поліпшення сприйняття і запам'ятовування: текстовий формат: книги, статті та новини англійською мовою; аудіо: подкасти, аудіокниги; використовуйте стікери з новими словами і розклеюйте їх на видних місцях, щоб легше запам'ятовувати; переведіть інтерфейси телефонів і комп'ютерів на англійську мову. Бонус: безкоштовний сервіс для практики англійської мови А тепер я хочу поділитися з вами справді корисним бонусом - це безкоштовний сервіс під назвою Pramp. Він дає вам змогу знаходити співрозмовників з усього світу, які мають різний рівень підготовки. Ви можете обрати тему для інтерв'ю, чи то технічну, чи то поведінкову співбесіду. Алгоритм використання Pramp простий: Знайдіть людину для спілкування: на вибір безліч країн, співрозмовники з різним рівнем англійської. Виберіть тему для інтерв'ю: FrontEnd, системний дизайн, поведінкове інтерв'ю тощо. Організація зідзвону, який триває близько 30 хвилин. У вас є заздалегідь підготовлений набір запитань. Ставите запитання своєму співрозмовнику, робите нотатки про те, що сподобалося і що можна поліпшити. Обмін ролями: ваш співрозмовник ставить вам запитання. У сервісі є безліч готових наборів запитань для кожної тематики. Ви можете слідувати їм або використовувати свій власний список. Так само може вчинити і співрозмовник. Повторюся: сервіс безкоштовний. Ви зможете спілкуватися з людьми з різних країн і з різним професійним досвідом; питання і теми максимально наближені до реальних співбесід. Ви не лише покращите свої мовні навички, а й отримаєте цінні поради щодо проходження інтерв'ю. Я використовував цей сервіс для підготовки і можу сказати, що це чудова можливість. Спілкувався з менеджерами проєктів, інженерами з Америки, Азії та Індії. Pramp ідеально поєднує в собі всі необхідні елементи для успішної підготовки до проходження співбесід. Висновок Найголовніше у вивченні англійської - це регулярність та інтенсивність практики. Щоденні заняття по годині в стресових умовах із різними співрозмовниками допоможуть швидко підвищити рівень англійської мови, поліпшити швидкість і плавність мовлення, а також розвинути навички розуміння співрозмовника. Свого часу мені дуже допомогли Conversation Exchange, Italki, Pramp. У моєму випадку я перепробував багато різних варіантів: тексти, статті, аудіокниги, серіали, подкасти, викладачі англійської. Спостерігав збільшення словникового запасу, вдосконалення граматики, але "заговорити" так і не міг. Зрештою, саме регулярний живий розмовний формат і допоміг мені досягти успіху на англомовній співбесіді та здійснити мої кар'єрні амбіції. Впевнений, що мій досвід виявиться цінним для багатьох із вас. Успіхів у вивченні англійської! 

Що таке React Хто такий React розробник Що має знати React розробник Основні технології Технології з екосистеми реакту Додаткові технології Як вивчити Реакт з нуля Загальний Roadmap Три способи вивчення реакту Поради Висновки   Вітаємо! В даній статті ми поговоримо про одну з найпопулярніших спеціальностей на світовому ринку ІТ-розроблення – React Developer. Ви дізнаєтеся, в чому заключається робота даного спеціаліста, переваги його основного інструменту створення ПЗ, який ще арсенал він тримає при собі, а також як стати реакт розробником і максимізувати шанси на успішне працевлаштування. Що таке React React (інколи React.js, ReactJS) – це JavaScript-бібліотека для створення гнучких та сучасних користувацьких інтерфейсів (UI) для вебзастосунків. Вона дозволяє розробити все те, з чим користувач вебресурсу може взаємодіяти напряму: привабливе оформлення сайту, ефектні анімації, адаптивний дизайн, який підлаштовується під різні девайси тощо. Додатково реакт дозволяє створювати не тільки UI, а й клієнтську логіку: авторизація на сайті, чати для спілкування з менеджерами та інша взаємодія. Зазвичай вона виноситься в окремі модулі, а також застосовуються так звані хуки (hooks). Відповідно до опитування Stack Overflow Developer Survey 2023 (90+ тисяч респондентів з усього світу), бібліотека React є найпопулярнішим інструментом для веброзробки на FrontEnd стороні. Це ж підтверджують дані від Statista – глобальної платформи даних та бізнес-аналітики. Підтримують та розвивають бібліотеку реакт девелопери з Meta (Facebook). Вона має відкритий вихідний код, а її рішеннями послуговуються такі відомі компанії, як Airbnb, Netflix, Yahoo, Atlassian, Sony, Instagram, Reddit та багато інших. Сильні сторони реакту ми висвітили в наступній таблиці: Переваги React Короткий опис Легкість Реакт проста, швидка та зручна як у вивченні, так і в роботі (легша, ніж Angular, але дещо складніша за Vue.js) Компонентна архітектура Сприяє зручному перевикористанню компонентів у різних ділянках проєкту Віртуальна DOM (Document Object Model) Дозволяє оновлювати та рендерити лише ті компоненти, які зазнали змін – це підвищує швидкодію застосунків Проста інтеграція з BackEnd Бібліотека легко інтегрується з BackEnd-інструментами на базі мови JavaScript, яку також використовує React Об’ємна екосистема Існує велика кількість додаткових інструментів та бібліотек, які спрощують і пришвидшують розроблення Дружність по відношенню до SEO Легкість оптимізації вебінтерфейсів під SEO-вимоги для кращої індексації в пошукових системах Потужна спільнота Ком’юніті реакт розробників багаточисельне та є рушієм постійного вдосконалення, а також швидкого вирішення проблем під час розроблення Для чого використовують React? Дана бібліотека гарно підходить для побудови користувацьких вебінтерфейсів, які відзначаються високими показниками динамічності та продуктивності. Компонентна архітектура дозволяє створювати такі компоненти інтерфейсу, котрі можна з легкістю використовувати повторно. Віртуальна DOM підвищує продуктивність, мінімізуючи ресурсозатратні прямі маніпуляції з реальною DOM, що робить реакт ідеальною для застосунків з високою частотою оновлень та високим ступенем інтерактивності. Хто такий React розробник React розробник – це ІТ-спеціаліст, який створює клієнтську сторону вебзастосунків за допомогою бібліотеки React. Він є фахівцем напрямку FrontEnd, і серед його основних задач – реалізація зовнішнього вигляду вебсервісів, а також створення відповідної користувацької логіки. Що робить реакт розробник? Його типові задачі: верстання клієнтської сторони вебсервісу згідно з дизайнерськими макетами; створення ефективних компонентів застосунку, які є головними будівельними блоками в реакті; написання FrontEnd-логіки; реалізація прийому-передачі даних з BackEnd-стороною та сторонніми API; створення unit-тестів для забезпечення коректної роботи кожної ділянки коду; підтримка та оновлення існуючого коду для забезпечення сумісності з новими версіями ReactJS та інших технологій; створення та підтримка проєктної документації; участь у код-рев’ю; рефакторинг написаного коду; взаємодія з іншими членами команди: FrontEnd та BackEnd розробники, Project Manager (або замовник), UX/UI дизайнери тощо. Що має знати React розробник З кожним роком очікування працедавця від Junior React Developer зростають. Це природний процес, на який впливає збільшення кількості розробницьких інструментів. Також прохідну планку підвищують нещодавня пандемія коронавірусу й повномасштабне вторгнення. Основні технології Якими технологіями необхідно володіти сьогодні, аби отримати першу роботу як реакт розробник? Головні інструменти: HTML & CSS – це основні структурні блоки вебресурсу, які відображають інформацію користувачеві. HTML як мова розмітки формує каркас і дає текст, а CSS – оформлення, стилізацію, прості анімації. Також буде важливим опанувати семантичне верстання та верстання під мобільні пристрої.   Flexbox, Grid – технології гнучкого верстання, що дозволяють створювати адаптивні вебінтерфейси, пристосовані до різних екранів: варіації моніторів, смартфони, планшети тощо.   JavaScript – ключова мова програмування, яка тримає фронтенд. Важливо володіти нею на високому рівні, адже реакт за замовчуванням використовує саме джаваскрипт. Все більшої популярності набирає TypeScript в комбінації з React JS, але про нього поговоримо згодом.   Git – інструмент керування версіями, обов’язковий для вивчення багатьом розробникам різних напрямків. Переходьте до нього якомога раніше, в ідеалі – одразу після опанування основ HTML & CSS.   GitHub / GitLab – вебсервіси для розміщення ваших проєктів з метою ведення командного розроблення та формування вашого портфоліо. Можете обирати той, який вам до вподоби: GitHub найпопулярніший у світі, а GitLab створений українцями)   REST API – архітектурний стиль для реалізації взаємодії між вебзастосунками. Маст-хев для всіх розробників, дотичних до вебу.   React – головна бібліотека героя цієї статті. Часто використовується для створення складних, інтерактивних вебзастосунків, й особливо добре підходить для односторінкових вебдодатків (SPA). Також додамо до списку володіння принципами написання чистого коду (SOLID, KISS, DRY), вміння проводити рефакторинг свого коду, а також англійську мову на рівні мінімум B1 (для зручного читання технічної документації). Але чим краще ви знаєте інгліш, тим більше шансів ви матимете на працевлаштування та більш високу ЗП. Технології з екосистеми React Окрім класичних реактівських тем, як-от віртуальний DOM, стани, хуки, запити до сервера, оптимізація пам’яті тощо, треба опанувати низку додаткових інструментів з її екосистеми, а саме: Redux / Redux Toolkit – бібліотека для управління станами на клієнті.   React Router – допомагає в реалізації клієнтської маршрутизації, що дозволяє легко керувати навігацією на стороні FrontEnd.   React Hook Form – бібліотека для ефективної та простої роботи з користувацькими даними у формах.   React Testing Library або Jest – інструменти для unit-тестування коду. Додаткові технології Інструменти вище являють мінімум, необхідний для успішного працевлаштування. Однак реалії поточного ринку ІТ такі, що аби зафіксувати увагу працедавця на собі, треба знати й уміти більше. Розглянемо найпоширеніші додаткові технології, які часто зустрічаються у вакансіях на Djinni, DOU.ua, у телеграм-пабліках, LinkedIn тощо. Інструменти стилізації. Сюди відносяться бібліотеки та фреймворки, які впливають на продуктивність верстання, наприклад Tailwind CSS, Material UI, Chakra UI, Bootstrap тощо. Також популярні CSS-препроцесори, як-от SASS, SCSS, Stylus, LESS. Все вчити необов’язково, просто оберіть із першого та другого переліку найбільш популярні інструменти й зверстайте ними декілька проєктів.   Алгоритми та структури даних (ADS) – тема, через яку має пройти кожен програміст. Як початківцю React JS, немає потреби глибоко закопуватися в ADS, але треба обов’язково знати теорію, мати розуміння щодо застосування тієї чи іншої структури даних, здатність оцінити складність алгоритму та вміти реалізовувати популярні алгоритми сортування та пошуку.   Патерни проєктування – загальноприйняті принципи вирішення популярних задач у програмуванні. Допомагають підтримувати зрозумілість, чистоту, масштабованість і читабельність коду.   Webpack – збирач модулів, котрий дозволяє скомпілювати в один файл різні складові проєкту і таким чином полегшити розроблення.   TypeScript – мова програмування, котра являє собою синтаксичний цукор для JavaScript. Все частіше у вакансіях з’являються вимоги до знання TS, особливо цю тенденцію підкреслює лютневий рейтинг мов програмування від DOU.   Figma – дизайнерський інструмент для створення UI вебсервісів. Володіння основами фігми є важливим для React FrontEnd розробників – дозволяє оперативно верстати вебсторінки з дизайнерського Figma-макету.   Next.js є фреймворком, що дозволяє вебзастосункам на базі реакт використовувати технології рендерингу на серверній стороні (SSR) та статичного генерування сайту (SSG), що позитивно впливає на продуктивність і SEO-параметри. Гарний вибір для розробників, які створюють FrontEnd, але прагнуть мати доступ до певних BackEnd-можливостей.   React Native – фреймворк з екосистеми реакту, який дозволяє створювати мобільні застосунки під iOS та Android, а також десктопні рішення. Досить часто з’являється у вакансіях, тому знання React Native може стати вашою ключовою перевагою.   Node.js – платформа для серверного розроблення, яка дозволяє створювати BackEnd-частину вебзастосунку тією ж JavaScript і таким чином перейти у FullStack. Все частіше розробники додатково вчать ноду, аби збільшити свою привабливість для роботодавця. Як вивчити React з нуля Процес вивчення Реакт технологій може бути досить заплутаним для новачків. Нижче ми розрубуємо цей гордіїв вузол. Загальний Roadmap Отже, з чого почати опанування професії Trainee / Junior React Developer та як рухатися: Знайомство з вебом. Як майбутній розробник, який створює FrontEnd-сторону для вебзастосунків, ви маєте розуміти дану предметну область: що таке інтернет і як він функціонує, як працює браузер, що таке протоколи HTTP/HTTPS, DNS, доменне ім’я, хостинг тощо.   Вивчення верстання – HTML & CSS. База, фундамент, ґрунт фронтенду. Обов’язково підкріплюйте знання верстанням вебсторінок – в інтернеті багато сервісів із безкоштовними макетами.   Поглиблені техніки: адаптивне, семантичне верстання. Реакт розробник повинен підлаштовувати свої вебрішення під екрани різних розмірів, а також враховувати вимоги сучасних пошуковиків до HTML-семантики. Курси “CSS Flexbox” та “Верстка на Grid” швидко і легко навчать вас створювати адаптивні рішення.   Вивчення Git & GitHub. Після опанування основ верстання можете переходити до Git і GitHub / GitLab. Зверстайте декілька вебсайтів і опублікуйте на віддаленому репозиторії для практики.   JavaScript. Головна мова програмування для реакт розробника. Паралельно з її вивченням регулярно практикуйтеся на Codewars та LeetCode, в ідеалі – щодня.   React. Гарний фундамент у JS відкриває двері до вирішення питання як вивчити реакт з нуля. А найкраще це робити за допомогою курсів “React Базовий” та “React Поглиблений”, котрі розкривають усі необхідні теми. Вивчайте екосистему реакту, створюйте реакт-проєкти і публікуйте їх на GitHub / GitLab. З одного боку, ви відточуватимете свої навички, а з іншого – будете формувати своє портфоліо. З огляду на стрімкий ріст популярності TypeScript, радимо вивчити й цю мову. Якщо ви знаєте JS, багато часу тайпскрипт у вас не забере. Найголовнішу, чітку та структуровану інформацію ви знайдете у нашому однойменному курсі. Три способи вивчення React Існує три головні підходи до вивчення ІТ-спеціальностей – реакту в тому числі: самостійне вивчення за безкоштовними ресурсами; навчання за платними відео курсами; навчання у форматі живих уроків онлайн або офлайн. Самостійне навчання дозволяє зекономити кошти, натомість ви самостійно шукатимете всю інформацію: навчальні ресурси, матеріали, приклади коду, поради тощо. Цей варіант підходить невеликому відсотку людей, які мають гарну самодисципліну, незмінно високу мотивацію та справжній вогонь в очах. Це дійсно самурайський шлях React розробника – не кожен зможе витримати даний темп і осилити всю дорогу. Навчання за платними відео курсами – це золота середина між вашим темпом життя та опануванням сучасної ІТ-професії. Ви одразу отримуєте структуровані та актуальні навчальні матеріали, конспекти, приклади коду, можливість консультації і т. д. Вам не потрібно шукати це все в інтернеті. При цьому ви зберігаєте гнучкість у навчанні – займайтеся вивченням спеціальності тоді, коли вам зручно. З мінусів – немає чіткого важіля впливу на вашу мотивацію та дисципліну. Ви можете тиждень позайматися й закинути відео курси на місяць, і всі ваші досягнення будуть марними. Навчання у форматі живих онлайн або офлайн занять – найефективніша форма опанування спеціальності, зокрема напрямку React Developer. Ви займаєтеся в групі (а це підтримує мотивацію та здорову конкуренцію), отримуєте інформацію в режимі реального часу від досвідченого ментора, який дає вам найважливіші знання та відповіді на всі ваші питання. Регулярні д/з з перевірками та фідбеком, курсові роботи і тестування, відповідальність перед ментором та групою – таке середовище максимально сприяє вашій концентрації на навчанні. Це найдорожчий формат навчання, але результати того варті. Поради, які працюють Які поради з вивчення реакту будуть ефективними?   Використовуйте ШІ для навчання. Штучний інтелект не повинен писати за вас код, однак його доцільно використовувати для пояснення теми, частини коду, консультації щодо покращення коду або наштовхування вас на правильне рішення задачі тощо.   Практикуйтеся якомога частіше. Стати гарним програмістом можна виключно шляхом регулярного кодингу, оскільки цей напрям дуже зав’язаний на практиці. В ідеалі писати код щодня по декілька годин (мінімум 2).   Покращуйте володіння англійською мовою. Український ринок ІТ дуже перегрітий новачками, тому вимоги до англійської зростають все більше – компанії прагнуть відібрати найкращих кандидатів. Також гарний English дозволяє претендувати на вищі ЗП, відповідно до зарплатного опитування DOU (січень 2024).   Знайдіть собі ментора. Ідеальний варіант для вивчення React напрямку – наставництво досвідченого спеціаліста. Ментор надасть вам корисні лайфхаки зі спеціальності, прискорить ваш прогрес, підтримуватиме мотивацію, а також – є певна ймовірність – може забрати до себе в компанію (або порекомендує комусь). Найкращі майданчики пошуку менторів – LinkedIn, університетські спільноти технічних ВНЗ тощо.   Долучайтеся до спільнот однодумців. Рухатися у вивченні чогось нового завжди легше, коли робиш це разом із іншими. Вже згаданий LinkedIn та Telegram мають велику кількість спільнот за інтересами. Повноцінну збірку українських ІТ-спільнот ви можете знайти на сайті Ukrainian IT Communities.   Відвідуйте онлайн та офлайн події. Це можливість знайти корисні знайомства, які можуть призвести до менторингу, працевлаштування та іншим вигодам.   Пробне інтерв’ю з розробником. Не запрошують на співбесіди? Не біда! Ви можете пройти пробне інтерв’ю зі справжнім розробником за донат. Таким чином ви отримаєте корисний зворотний зв’язок і зрозумієте свої слабкі сторони, визначите напрямок подальшого розвитку в напрямку Реакт.   Пробне інтерв’ю з рекрутером. Якщо співбесіда з розробником більше сфокусована на перевірці ваших hard навичок, то рекрутер дозволяє проаналізувати soft скіли, ваше резюме та робочі акаунти, вміння правильно підсвітити свої переваги.  Зважаючи на велику конкуренцію на ринку праці, радимо не зупинятися на Реакті. Чим більше знань та навичок у вас є, тим привабливіші ви для працедавця. Як тільки надійно опануєте даний FrontEnd-напрямок, потроху рухайтеся до BackEnd або Mobile розроблення. Для створення серверної частини вивчайте Node.js і відповідну інфраструктуру, а якщо вас більше цікавить ПЗ під гаджети – React Native. Ми якраз маємо новий курс із нейтіву українською. І новий відео курс із Node.js також!   Якщо ви зацікавлені в якомога швидшому працевлаштуванні після вивчення ІТ-спеціальності, зверніть увагу на Live Online навчання в групі з ментором на ITVDN – він має низку вагомих переваг. Кожному, хто навчається в даному форматі, з першого дня і до моменту отримання job-оферу доступна безкоштовна допомога від нашого HR-спеціаліста: визначення ваших цілей на персональній консультації; асистенція під час складання резюме (CV) та супровідного листа (Cover Letter); асистенція з оформлення LinkedIn-акаунту; тестове інтерв’ю з нашим спеціалістом + визначення ваших сильних та слабких сторін; розроблення job-search стратегії; надання додаткових корисних матеріалів. Висновки В поточних реаліях стати реакт розробником складно, але можливо. Ринок ІТ переповнений джунами, які хочуть “увійти в ІТ” швидко й без клопоту. Аби відсіяти таких кандидатів і зібрати найкращих, компанії виставляють все більше вимог. Саме тому до навчання, портфоліо, резюме та інших елементів потрібно ставитися з особливою відповідальністю. Якщо вас цікавить навчання за відео курсами, переходьте за посиланням на сторінку спеціальності React Developer. Там ви знайдете цілу збірку відео курсів, яка допоможе вам опанувати найважливіші аспекти спеціальності. Якщо ж ви надаєте перевагу максимально ефективній формі навчання, пропонуємо розглянути можливість навчання у форматі Live Online з ментором у групі за спеціальністю FrontEnd Developer на ITVDN. Успіхів у вашому вивченні react js! Залишайтеся з ITVDN!

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.