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.

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

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

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

Привіт, друзі! Бурхливий та насичений подіями 2023 рік вже позаду. Багато українськомовних курсів, статей та інших активностей на ITVDN вже у фазі активного створення, а поки можна поглянути на все найкраще, що було опубліковано в минулому році! Пропонуємо до вашої уваги ТОП-10 відео курсів ITVDN, вебінарів та статей за 2023 рік. Найкращі курси У 2023 році ми випустили цілих 30 нових відео курсів українською мовою за такими напрямками, як FrontEnd, Python, Java, C#/.NET, PHP, Unity / Game розробка, мобільна розробка на Android тощо.  ТОП-10 найкращих нових відео курсів у 2023 (за кількістю переглядів): Python Базовий. JavaScript Стартовий. HTML5 & CSS3 Стартовий. React Базовий. Python Стартовий. Docker. Основи використання Git. SQL Базовий. TypeScript. Основи адміністрування Windows Server. Найкращі вебінари У 2023 році ми провели 73 вебінари, серед яких були огляди ІТ-спеціальностей, поради з підготовки до співбесіди та отримання першої роботи в ІТ, а також практичні вебінари з різних мов програмування та технологій. ТОП-10 вебінарів 2023 року за кількістю переглядів та вподобайок: Kotlin – мова Full Stack розробника. Автор – Григор Артем, інженер-дослідник. Пишемо веб-сайт на Django за допомогою ChatGPT. Автор – Лазорик Михайло, Software developer. Пишемо гру Танки 2D на Pygame. Автор – Догонов Дмитро, Python Developer. Spring Cloud: інтеграція з зовнішніми веб-сервісами на прикладі Feign Client. Автор – Боговик Максим, консультант з Java стеку технологій. Математика для програміста (Частина 1 та Частина 2). Автор – Ольга Задорожна, Software Engineer у Meta (Facebook). Microsoft Azure – що це? Огляд можливостей і приклади застосування. Автор – Олег Заревич, DevOps інженер. Redux vs React Query. Що краще обрати для проєкту? Автор – Тисячний Влад, Middle React.js / React Native Developer. Розробляємо блог на Django з нуля. Автор –  Окаль Юрій, Senior BackEnd Developer at TanSoft Canada. PyCharm з нуля. Найкраща IDE для Python розробки. Автор – Костянтин Зівенко, BackEnd Developer з Чорногорії (світчер у 35+ років), має 3 вищі освіти та досвід роботи на керівних посадах у великих компаніях (максимальна кількість підлеглих – близько 10 000 осіб). Як стати розробником після 35 років. Автор – Валевський Андрій, Java Software Engineer, ментор з Java. Найкращі статті У 2023 році ми опублікували 8 статей, ось п’ятірка, яка користується найбільшою популярністю серед читачів: Що повинен знати FrontEnd розробник у 2023 році. Яку мову програмування варто вчити першою. Як стати тестувальником, QA, QC у 2023 році? Що варто знати та вміти, аби отримати роботу в ІТ-компанії? ТОП-10 телеграм-каналів для пошуку роботи в IT. Хто такий DevOps інженер? Обов’язки, інструменти та ЗП. Збагачуйте себе знаннями та навичками на ITVDN! Нехай щастя буде вашим вірним супутником у новому році!