Вместо предисловия Профессиональная сертификация на сегодняшний день является неотъемлемой частью процесса развития и проверки навыков в ИТ-компаниях, впрочем, не только из ИТ-индустрии. Нужно понимать, что именно сертификация и потребность в ней породила целую индустрию обучения, подготовки и «предварительной оценки» персонала, этим занимаются как конкретные поставщики (вендоры), так и независимые. В этой статье мы рассмотрим истоки и нынешнее положение профессиональной сертификации в области информационных технологий, место сертификации в учебных программах и ресурсы, которые на сегодняшний день доступны для интеграции технологий электронного бизнеса и профессиональной сертификации в программы по компьютерным наукам и электронному бизнесу. История и предшественники Профессиональная сертификация присутствует на рынке уже не одно десятилетние. Сертификация – это норма для большинства работников медицинской сферы, педагогов, бухгалтеров, летчиков, инженеров, менеджеров и маркетологов, водителям - и тем нужны права, которые выдаются по итогам сдачи экзаменов.  Одни программы включат в себя скрупулезные очные экзамены, которые могут длиться не один день. Для других достаточно пройти тестирование и решить несколько кейсов. В сфере ИТ профессиональная сертификация зародилась относительно недавно, основы заложила компания Novell – начинающий поставщик сетевых решений, который стремился увеличить долю на рынке и максимально снизить затраты на поддержку своих продуктов путем привлечения высококвалифицированных специалистов. Хотя, многие могли бы подумать, что ветвь первенства могла бы принадлежать другому игроку на рынке сетевых решений, а именно - компании Cisco. Novell становится первым вендором, который осознал связь между образованием и квалификацией специалистов, с одной стороны, и рыночными успехами продукции, с другой стороны. Самое главное, в Novell поняли, что невозможно самостоятельно построить образовательную индустрию для реализации и укрепления маркетинговых планов и ожиданий. А именно, было принято решение обеспечить развитие рынка путем повышения уровня технических навыков по использованию сложных продуктов. Именно это сегодня можно наблюдать у Microsoft, Oracle, IBM и прочих крупнейших вендоров в их образовательных программах. По мере того, как расширялся выбор сертификаций и нарастала конкуренция за техническую лояльность, а, следовательно, и прибыль от обучения, некоторые компании оказались перед сложным выбором: смотреть в сторону технической полноты сертификационного процесса или в сторону маркетингового преимущества массовой сертификации. Слишком требовательная программа сертификации существенно сократит число людей, достигших высокого уровня владения технологиями, но повысит качество. В то же время, излишне простая сертификация размоет рынок и попросту отторгнет потребителей, поскольку будет дискредитировать вендора. Баланс был обретен лишь в 90-х путем проб и ошибок. Сегодня же сертификация – это средство оценки персонала, маркетинговый инструмент, знак качества и т.д. В следующей статье попробуем определить, что несет в себе сертификация для кандидата и компании.

Вітаємо! Друзі, цього разу ми підготували для вас підбірку найкращих вебінарів від ITVDN за напрямком Python. До рейтингу увійшли як пізнавальні вебінари з актуальною інформацією, так і вебінари, орієнтовані на прокачування ваших навичок створення коду. Давайте приступимо до їх розгляду.     Пишемо API додаток на Python за допомогою FastAPI та Docker   Автор – Антон Козаченко, Python Back-end Developer з Латвії   На вебінарі автор розбирає приклад написання API додатку на Python за допомогою фреймворку FastAPI та інструменту Docker. Розглядається фреймворк FastAPI, також створюється декілька методів API. Автор розглядає Docker, пише свою конфігурацію та запускає контейнери. Додатково відбувається покриття API додатку тестами.   План вебінару:   Ознайомлення із фреймворком FastAPI. Написання кількох endpoint-ів API. Написання тестів для цих endpoint-ів. Написання конфігурації для Docker. Запуск додатку в Docker containers. Запуск тестів.     2. Підготовка до технічної співбесіди з Python ➤ Як пройти співбесіду на Junior Python?   Авторка – Людмила Міщенко, Python розробниця   Вебінар присвячений ключовим моментам технічної співбесіди на позицію Junior Python Developer. Розглядаються найчастіші питання, логічні та технічні завдання. Ви дізнаєтесь, як правильно готуватися до співбесіди. Приділено увагу тому, як отримати користь від проходження технічного інтерв'ю та як залишити приємне враження про себе у спеціалістів компанії. Також автор порушує теми важливості роботи над помилками та аналізу співбесіди.   План вебінару:   Як готуватися до технічної співбесіди? На які запитання має знати відповідь Junior Python Developer? На що у відповідях кандидатів найбільше звертають увагу? Чи потрібні (і яку роль грають) pet-projects для фахівця-початківця? Як не розгубитися під час кодингу на співбесіді? (+ поради та лайфхаки) Робота над помилками та аналіз фідбеку після співбесіди.     3. Що краще: Django, Flask чи FastAPI? Огляд фреймворків для веб-розроблення на Python.   Автор – Максим Кузнєцов, Senior Python Developer   В даному вебінарі розглядаються декілька популярних веб-фреймворків на Python (Django, Flask, FastAPI). Автор порівнює їхню продуктивність і пояснює, для яких цілей який фреймворк більше підійде.   План вебінару:   Огляд Django та його фічі. Огляд Flask та його фічі. Огляд FastAPI та його фічі. Порівняння продуктивності. Коли який фреймворк вигідно застосовувати. Відповіді на питання.   Даний вебінар буде цікавий Python розробникам-початківцям, і тим, хто збирається перейти на Python і хоче спланувати своє навчання з урахуванням особливостей різних інструментів.     4. Створення гри BlackJack на Python з нуля (Частина 1 та Частина 2)   Автор – Артем Мураховський, Python Developer, тренер-консультант CyberBionic Systematics   "Створення гри BlackJack на Python" – це дводенний інтенсивний тренінг зі створення відомої карткової гри. Вебінар покликаний у захоплюючій формі познайомити новачків з Python та попрактикуватися у написанні коду цією мовою. Мінімум теорії та максимум практики – що ще потрібно для швидкого старту в програмуванні?   Чому можна навчитися, вивчивши відео матеріали тренінгу та випробувавши отримані знання на практиці:   Писати просту програму мовою Python Розбивати завдання на дрібні підзадачі та успішно їх вирішувати Проєктувати архітектуру програм Писати програми на рівні класів Розв'язувати алгоритмічні задачі Розуміти призначення патернів проєктування   План першого відео (першої частини):   Знайомство із середовищем розроблення PyCharm та мовою програмування Python. Розбір основних елементів мови. Створення архітектури програми на рівні класів. Поліпшення архітектури з використанням патернів. Створення перших об'єктів.   План другого відео (другої частини):   Створення структури проєкту. Наслідування та композиція. Створення спеціальних типів даних. Зв'язок компонентів між собою. Тестування. Підбиття підсумків.     5. Об'єктно-орієнтоване програмування в Python ➤ Що таке ООП та як воно працює.   Автор – Бондаренко Кирило, Data Scientist / Python Developer, "CreatorIQ"   Об'єктно-орієнтоване програмування (ООП) – дуже важлива парадигма у сучасному програмуванні. Цей вебінар розкриває основні принципи ООП і показує, як вони реалізовані у мові Python.   Наскільки важливим є знання ООП для Python розробника? Як часто доводиться використовувати ООП у роботі? У яких проєктах, у яких завданнях? Чи візьмуть вас працювати без знання ООП? Ці та інші питання будуть поставлені в даному вебінарі.   Теми, що розкриваються:   Що таке ООП і як це працює у Python. Приклади розв'язання задач через ООП. Підбиття підсумків. Відповіді на питання.     6. Створення чат-бота "прогноз погоди" на Python   Автор – Артем Мураховський, Python Developer, тренер-консультант CyberBionic Systematics   Якщо ви хочете випробувати свої сили в програмуванні на Python і створити власного Telegram-бота, який сповіщатиме вас про актуальну погоду, цей відеоролик буде дуже доречним.   Підійде як новачкам, які ніколи не програмували, так і розробникам-початківцям, які бажають поглибити і застосувати на практиці свої знання Python.   План:   Рівні моделі мережі Інтернет. Що таке бібліотеки на Python. Що таке API. Telegram API. Бібліотеки для Telegram API. Робота з чистим API.   Чого ви навчитеся:   Реалізовувати нескладну програму мовою Python, яка прогнозуватиме погоду. Основам базового синтаксису мови Python. Теоретичним основам API – зрозумієте, як він працює. Працювати із запитами. Створювати роботів для месенджеру Telegram. Використовувати існуючі сервіси для прив'язки до вашої програми.     Автоматизація парсингу сайтів на Python   Автор – Артем Мураховський, Python Developer, тренер-консультант CyberBionic Systematics   В епоху машинного навчання інформація стає нафтою XXI століття. Проєкти, пов'язані зі збором та аналізом даних, виходять на перші позиції у глобальних компаніях та в стартапах.   Як збирати та обробляти інформацію? Залежно від цілей проєкту, дані можуть збиратися абсолютно різні. На вебінарі ми розглянемо один із найпоширеніших підходів – парсинг сайтів.   Ми візьмемо один із популярних сайтів з робочими вакансіями та на його прикладі розберемо бібліотеки для парсингу веб-сайтів, бібліотеки для роботи із запитами. Розберемо види популярних баз даних і зрозуміємо, де і яку потрібно використовувати.   План вебінару:   Що таке парсинг веб-сайтів? Бібліотеки для парсингу веб-сайтів. Бібліотеки для роботи із мережею. Написання коду парсерів. SQL та NoSQL – за яких завдань який тип використовується. Написання коду менеджерів баз даних.     8. Створення простої казуальної гри на Python   Авторка – Людмила Міщенко, Python розробниця   На вебінарі буде розглянуто реалізацію простої гри на Python. Суть гри полягає у навчанні людей, особливо дітей, вести еко-дружній спосіб життя – правильно сортувати сміття. Тобто, користь буде не тільки для вас у отриманні нових знань у програмуванні, а й у спробі виявити більше турботи про нашу планету.   План вебінару:   1. Постановка задачі.   а) Мета вебінару – створити свою гру на Python, яка вчить сортувати сміття; б) правила гри – обирати правильний кошик для різного типу сміття; закінчення гри за таймером; наприкінці гри користувач отримує суму зароблених балів за правильно обрані кошики.   2. Реалізація програми:   а) встановлення модулів; б) завантаження потрібних зображень; в) написання логіки влучення сміття в кошик (поведінка кошика); г) оголошення та опис елементів сміття (органіка, пластик, папір) – клас поведінки сміття; д) виклик написаних класів та запуск гри.   3. Отримання результатів:   а) запуск та тестування коду; б) проходження гри; в) аналіз виконаної роботи – додавання та зміна умов гри, оптимізація коду, майбутні доопрацювання.       9. Структури даних у Python. Рівень Advanced   Автор – Бондаренко Кирило, Data Scientist / Python Developer, "CreatorIQ"   Якщо ви маєте труднощі з розумінням документованих структур мови Python, таких як list, tuple, dict, set, цей вебінар для вас. Ми розбиратимемося з тим, як написати такі структури даних, як черги (queues), дерева (trees), розглянемо роботу зі вкладеними словниками (nested dicts), а також застосування ООП для розширення можливостей існуючих структур даних.   Матеріал цієї зустрічі буде корисний Python розробникам із різних областей, зокрема Data Science спеціалістам та web-розробникам.   План вебінару:   Робота з розширенням структур даних мови через наслідування та ООП. Робота з комбінованими структурами, такими як nested dict, defaultdict, named tuple і т. д. Написання незадокументованих структур даних, таких як дерева, черги, зв'язані списки та інші.   Цей вебінар буде цікавий розробникам, які добре знайомі з Python, знають про імпорт бібліотек і хочуть заглибитися в роботу зі структурами даних для більшої ефективності роботи з ними.     10. Як стати Python розробником у 2021 році?   Автор – Артем Мураховський, Python Developer, тренер-консультант CyberBionic Systematics   В останні роки мова програмування Python стрімко набирає популярність. За даними Stack Overflow Developer Survey 2019, в якому взяли участь понад 87 тисяч IT-фахівців з різних країн, Python випередила навіть таких постійних та безперечних лідерів, як Java, С# та С++.   Зараз вона широко використовується в Data Science (машинне навчання, аналіз даних, візуалізація), розробленні вбудованого програмного забезпечення та реалізації серверної частини веб-додатків. Також за допомогою Python можна створювати ігри, десктопні та мобільні програми, писати тести для ПЗ та спрощувати адміністрування ОС.   Програма зустрічі:   Хто такий Python розробник і що він робить? Які знання, вміння та навички потрібні Python розробнику? Вимоги до розробників рівня Junior. З чого розпочати вивчення мови Python? Складання плану навчання. Рекомендована література. Відповіді на питання.   Вивчайте Python розроблення на ITVDN!

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

Планируя новые вехи для своего образования, полезно оценить их полезность относительно запросов общества в целом и вашей сферы деятельности – в частности. Для разработчиков программного обеспечения, как начинающих - выбирающих для себя первый язык программирования, так и опытных – выбирающих второй, третий (и тд.) язык для изучения, важно понимать востребованность этого языка на рынке. Владеть современным языком, поддерживающим большинство актуальных парадигм и технологий очень важно. Но важно и чтобы такой язык предоставлял достаточный выбор вакансий при поиске работы. Рассмотрим несколько авторитетных рейтингов, составленных для языков программирования по результатам 2018 года.   1) Популярные языки программирования на 2019 по рейтингу TIOBE   Индекс TIOBE (TIOBE programming community index) - это один из известных индексов, показывающий степень востребованности языка программирования, анализируя данные запросов в поисковых системах. Обновляется данный индекс каждый в месяц. Рейтинг учитывает как количество квалифицированных инженеров во всем мире, так и количество образовательных курсов по различным языкам. Для расчета индекса TIOBE используются данные результатов поиска в популярных поисковых системах, полученных в Google, YouTube, Wikipedia, Bing, Yahoo !, Baidu, и Amazon. Важно отметить, что индекс TIOBE не называет победителя рейтинга - лучшим языком программирования или языком, на котором написано большинство строк кода. Детальнее с методикой получения этого индекса можно ознакомиться тут.   На первом месте продолжает оставаться Java. Однако, несмотря на то, что в сравнении с декабрем 2017 его позиции поднялся на 2.66, из графика, представленного ниже, видно – показатели этого языка падают после пика популярности в октябре 2018. Второе место занимает язык C, имея 14.282% в рейтинге. Третье место получил Python с 8.376%, сместив в этом рейтинге популярности С++. Позиция Python выросла по сравнению с декабрем 2017 и продолжает расти. Язык С++, в свою очередь, уступив третье место, занимает сейчас четвертое. Его популярность, как видно из графика, колеблется относительно 8%, имея на декабрь 2018 - 7.56%. Интересной особенностью этого индекса оказывается то, что Visual Basic .NET в настоящее время находится на пятой позиции с рекордно высоким для данного языка уровнем. Это очень неожиданно, ведь профессиональные разработчики программного обеспечения крайне мало используют Visual Basic. Стоит отметить, что язык SQL снова добавлен в индекс TIOBE с февраля 2018 года. Вследствие этого, для языка SQL нет недавней истории, и может показаться, что значимость SQL растет очень быстро.   2) Статистика GitHub по языкам программирования за 2018 год     Статистика использования языков программирования на площадке GitHub показывает, что лидером по применению продолжает быть язык JavaScript. Он остается бессменным лидером и в частных репозиториях, и в публичных, а также лидирует в репозиториях организаций всех размеров вне зависимости от региона расположения во всем мире. На втором месте, также без изменений значимости, находится Java. Третье место занимает Python, чья популярность, благодаря применению его в системах машинного обучения, выросла в 1.5 раза. Четвертое и пятое место соответственно занимают, PHP и C++. По сравнению с предыдущим годом можно отметить стремительный рост применения языка TypeScript – благодаря частоте его применения, в рейтинге он поднялся с 10 места на 7. Заметным оказалось падение популярности языка С. В этом году он «провалился» сразу на два пункта, занимая сейчас 9 место. Популярность Ruby падает. Начиная с 2015 года этот язык на GitHub последовательно «сползает» с 5 места на 10 в 2018 году. Стоит также отметить существенный рост частоты применения языка Kotlin. Несмотря на то, что он пока не входит в десятку - за 2018 год частота его использования в проектах выросла в 2.6 раза.   3) Рейтинг языков программирования на Stackoverflow по результатам 2018 года   Согласно данным опроса Stack Overflow’s 2018 Developer Survey, проводимого уже восьмой год среди более чем 100 000 разработчиков, есть несколько тенденций, которые отмечают редакторы самого StackOverflow: DevOps и машинное обучение являются сегодня важными тенденциями индустрии программного обеспечения. Языки и структуры, связанные с этими видами работ, находятся на подъеме, и разработчики, работающие в этих областях, получают самые высокие зарплаты. Python поднялся в рейтинге языков программирования, превзойдя C# по популярности в этом году, так же как он превзошел PHP в прошлом году. JavaScript, согласно данным StackOverflow, остается лидирующим языком среди использованых разработчиками. Следующим после JavaScript является SQL, занимающий второе место. Затем идут Java, Bash, Python, занимающие соответственно третье, четверное и пятое места. Кроме этих, озвученных результатов опроса, мы можем увидеть и другие тенденции среди языков из первой десятки. Из графика количества вопросов на StackOverflow по различным языкам программирования видно, что уровень интереса к Python не перестает расти, как это уже было сказано выше. Это происходит на фоне некоторого снижения количества вопросов по таким языкам как PHP, C++, Java, C#. Имеет смысл рассмотреть также позиции языков Objective-C и Swift в контексте разработки под iOs. Заметно, что популярность Objective-C стабильно падает. Swift уже сейчас занимает 12 место среди языков, получив 8.1% в рейтинге. В то же время Objective-C находится на 15 месте, имея 7.0%. Полезной для понимания рынка разработки будет и статистика зарплат специалистов, применяющих в разработке те или иные языки программирования:  Как мы видим, среди языков первой десятки снова выделяется Python - предоставляющий возможность получать высокую зарплату относительно молодым специалистам. Так разработчики Java, со сходным опытом, получают в среднем на 15% меньше, чем разработчики на Python, а разработчики на PHP – почти на 30% меньше. Среди же наиболее оплачиваемых знаний языков мы можем наблюдать навыки вланения Clojure, F#, Go, Skala и ряда других языков программирования не входящий в первую десятку.   4) Рейтинг языков программирования IEEE Spectrum за 2018   Следующий рейтинг представлен IEEE Spectrum — ежемесячным периодическим изданием, представляющим Институт инженеров электротехники и электроники. Данный институт является международной некоммерческой организацией, объединяющей сотни тысяч технических специалистов со всего мира. Результаты этого анализа остаются актуальными, хотя они и были представлены в июле 2018. Согласно этому рейтингу Python занимает первое место уже второй год подряд. Такую высокую популярность языка составители объясняют несколькими причинами: Во-первых, Python стал все чаще применяться как язык embedded разработки. Все больше современных микроконтроллеров получают достаточно мощности и памяти для размещения интерпретатора Python. Следующей причиной роста популярности Python составители рейтинга видят падение популярности языка R, применяемого в основном для обработки статистических данных. Данный язык последовательно терял очки популярности и опускался с 5 места в 2016 году до 6 места в 2017 году, и 7 места в 2018 году. Соответственно Python все чаще используется для обработки больших наборов данных в статистических исследованиях и задачах машинного обучения. Заметен в рейтинге IEEE Spectrum рост востребованности PHP - он поднимается с 8-го на 6-е место. Также, согласно данным этого рейтинга, несколько снизилась доля применения JavaScript   5) Статистика W3Techs для языков WEB-разработки на 2019 году   Для понимания изменения трендов WEB-разработки полезным будет рассмотреть статистику, предоставляемую w3techs.com. Данная статистика показывает количество сайтов, применяющих для своей работы те или иные языки и платформы. В WEB проектах, среди языков фронтенда, первое место по значимости стабильно удерживается JavaScript. Рассмотрим языки бэкенда: Тренды применения языков программирования в серверной части на 08.01.2019. Для бэкенда все еще востребованным остается PHP. Несмотря на незначительные потери позиций, на фоне роста популярности других языков программирования - много кода уже написано на PHP. Около 80% всех сайтов Интернета написаны с применением PHP в серверной части. При выборе языка для изучения стоит учитывать, что на сегодняшний день PHP применяется такими популярными сайтами: Facebook.com Wikipedia.org Vk.com Sina.com.cn 360.cn Aliexpress.com Wordpress.com Pinterest.com Cobalten.com Detik.com Также мы видим, что несколько упала популярность платформы ASP.NET, хотя она и не утратила второе место по частоте использования. Растет частота применения Java, Ruby, Scala и JavaScript (благодаря активному применению платформы Node.js). Отмечается уменьшение на общем числе сайтов процента применения Python.   6) Статистика вакансий ITJobsWatch   Статистика ITJobsWatch для вакансий постоянных сотрудников в Великобритании, отсортированная именно по языкам программирования, позволяет рассмотреть языки с точки зрения количества вакансий по ним за период в 6 последних месяцев.    Данный рейтинг начинается со значения 4, поскольку 1, 2 и 3 места занимают вакансии Agile Software Development, Developer и Finance. Из представленной таблицы можно увидеть, что среди общего количества вакансий лидирует SQL, затем идут JavaScript, C# и Java. Количество вакансий со знанием указанных языков относительно прошлого полугодия практически не изменилось. С другой стороны, их догоняют Python – уже находящийся на 5 месте и C++ - на 6 месте среди языков программирования в вакансиях разработчиков. На фоне общего количества вакансий падает доля запросов на разработчиков, владеющих PHP – на 17 пунктов и владеющих T-SQL – на 7 пунктов. Наибольшая медианная зарплата соответствует Python – 60 000 £ . 7) Данные для размышления   По данным крупнейшей социальной сети для профессионалов и поиска работы - LinkedIn, за 2018 год в ТОП 5 наиболее растущих по количеству вакансий входят: блокчейн-разработчик, инженер сферы машинного обучения, специалист по машинному обучению. Стоит отметить, что, согласно данным LinkedIn, в ТОП 20 навыков, которыми должен владеть соискатель работы в Индии входят среди прочих, в порядке убывания важности: Java, SQL, HTML, JavaScript, C++. Также, в ТОП 10 навыков, наиболее часто отмечаемых у себя среди представителей молодежи Индии, Бразилии, Индонезии и Южной Африки входят: C/C++, WEB-разработка и Java-разработка.   Выводы Легко заметить, что одни данные мировых рейтингов языков программирования несколько противоречат данным других рейтингов о тенденциях изменения популярности языков. Однако есть ряд трендов, которые можно четко выделить из всех предоставленных данных: Все они отмечают заметный рост запросов на разработчиков, применяющих Python – как в уже относительно устоявшихся сферах статистической обработки, BigData и машинного обучения, так и в WEB, и в embedded разработке. Python – однозначно стоит рассмотреть в качестве языка для изучения на 2019 год. JavaScript остается бессменным лидером фронтенда и постепенно набирает очки в бэкенде и мобильной разработке под Android и iOs. Java продолжает лидировать как в разработке под Android, так и в сфере Enterprise разработки. Постепенно проникает Java и в WEB-backend. C# несколько растерял свои позиции, однако он однозначно будет находиться среди первых мест, оставаясь главным языком экосистемы Microsoft с широчайшей поддержкой этой корпорации. Также не стоит забывать достаточно глубокое проникновение С# в WEB, относительную простоту изучения, а также активное применение этого языка в разработке игр (Unity, XBOX 360) и мобильных приложений (Xamarin). Неоднозначна позиция у C++. Несмотря на то, что этот язык все еще полноценно присутствует в ТОП 10 языков и активно применяется для разработки игр, приложений для мобильных платформ, десктопных приложений и в embedded разработке – все больше заметно вытеснение его с занимаемых позиций другими языками. Кроме того, стоит учитывать, что большинство разработчиков не рекомендуют его как первый язык для изучения, из-за его сложности. В разработке под iOs Swift уже обогнал Objective-C и разрыв все еще увеличивается. Значительная часть разработчиков не считает PHP – языком «будущих разработок», при этом признавая его однозначным лидером «сегодняшних разработок» в сфере бэкенда. Падение же популярности его будет явно достаточно длительным. Ряд языков, такие как Go, Kotlin, Ruby и др. имеет смысл рассмотреть в качестве второго или третьего языка для развития себя как разработчика программного обеспечения.   Возможно на основе представленных данных Вы придете к несколько иным для себя выводам. Со своей же стороны в новом 2019 году мы желаем, чтобы и наши, и Ваши выводы помогли Вам достигнуть успеха в изучении новых языков, и технологий.

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.

Общие знания, которые нужны каждому Python разработчику Что должен знать Python Developer, работающий в сфере Data Science Python BackEnd Developer Python Developer в сфере DevOps Automation QA Engineer (Python) Desktop, Mobile, Game Python Developer Итоги   Добрый день, дорогие читатели блога ITVDN! Предлагаем вашему вниманию новую публикацию в рубрике “Что должен знать разработчик...”, в которой мы пишем о самых популярных IT-профессиях. Ранее уже были опубликованы обзоры по FrontEnd и .NET. В этот раз в центре внимания язык Python. В каких сферах он успешно применяется, а в каких буквально незаменим? Какими знаниями нужно обладать, чтобы стать, к примеру, Python BackEnd разработчиком? Все это вы узнаете в нашей статье. Приятного чтения! В последние годы язык программирования Python стремительно набирает популярность. По данным Stack Overflow Developer Survey 2019, в котором приняли участие более 87 тысяч IT специалистов из разных стран, Python в 2019 году опередил даже таких постоянных и несомненных лидеров как Java, С# и С++. Сейчас он широко используется в Data Science (машинное обучение, анализ данных, визуализация), разработке встроенного программного обеспечения и в реализации серверной части веб-приложений. Также при помощи Python можно создавать игры, десктопные и мобильные приложения, писать тесты для ПО, а также упрощать администрирование ОС. Как видите, сферы применения довольно обширны. Мы постараемся затронуть самые популярные, в которых Python используется в качестве основного средства программирования. Начнем с технологий, которые должен знать любой Python-разработчик вне зависимости от специализации.   Python Многие сходятся во мнении, что язык программирования Python  - один из самых легких для изучения, его часто рекомендуют в качестве первого языка начинающим программистам. В то же время это высокоуровневый язык программирования общего назначения, с большим потенциалом повышения производительности программиста, скорости разработки и читаемости кода. Каждый Python-девелопер должен владеть таким набором знаний: Синтаксис языка Python: типы данных, строки и символы, операции с целыми и вещественными числами, отступы, условные и циклические конструкции, функции, списки, словари, классы, файловый ввод-вывод, логические операции и операции сравнения. Популярные библиотеки и фреймворки. Этот пункт зависит от выбранного IT-направления. К примеру, если вы планируете себя реализовать в веб-разработке, отличным выбором станет библиотека Requests, которая облегчит процессы составления HTTP-запросов, также будут полезны фреймворки Django и Flask. Если же вас увлекает машинное обучение, то Theano, TensorFlow, Keras и другие библиотеки помогут с построением и тренировкой нейронных сетей. IDE и редактором кода. Проекты лучше создавать в интегрированной среде разработки (IDE) или в редакторе кода. Это позволяет сделать написание кода максимально удобным: подсветка синтаксиса, автодополнение, инструменты сборки, возможность отладки код и прочее. Самыми популярными платформами являются PyCharm, WingWare IDE, Komodo.   Открытым остается и вопрос, какую версию Python стоит изучать: 2.x либо 3.х? Согласно информации из официального источника разработчиков python.org, в 2020 году прекращается поддержка Python 2.7. Соответственно, стоит сконцентрировать усилия на изучении именно версии 3.х. Разработчик должен иметь глубокие знания языка Python, понимать и уметь применять на практике принципы объектно-ориентированного программирования (ООП).    Английский язык Знание английского языка - естественное требование для каждого разработчика в IT, поскольку большинство новых сведений о технологиях, курсы, учебные и справочные материалы появляются в первую очередь на английском. Для работы в команде разработчиков обычно знаний языка на уровне чтения технической документации и комментирования кода вполне достаточно, однако если вы планируете самостоятельно вести переговоры и переписку с иностранным заказчиком, ваш уровень должен быть выше.    Git & GitHub Git - наиболее популярная система контроля версий, которая позволяет вести историю разработки проекта с возможностью доступа к каждой сохраненной версии. Помимо этого, стоит уметь работать с сервисом онлайн-хостинга проектов, использующих систему контроля версий. В данном случае это GitHub. В тандеме с Git он позволяет разработчикам сохранять свой код онлайн, а затем взаимодействовать с другими разработчиками в разных проектах. Данные системы позволяют команде программистов работать над одним проектом одновременно, сохраняя внесенные изменения, а также отслеживать выполнение задач каждым членом группы.   Алгоритмы и структуры данных Понимание алгоритмов и структур данных является очень важным для любого программиста. Исключением могут быть разве что FrontEnd разработчики. Данные используются во всех сферах нашей жизни: от банковских счетов и медицинских карт вплоть до списка оплаченных покупок в супермаркете. Знание структур данных поможет вам хранить информацию в упорядоченном виде, что упростит работу с ней. Также это повысит общую производительность ваших программ. Знание алгоритмов позволит вам создавать сложные конструкции для эффективного решения широкого спектра задач.   Методологии разработки Agile/Scrum Методологии разработки - это своеобразные путеводители по процессам эффективной разработки ПО. Их применение помогает организовать максимально продуктивную работу всех участников, которые напрямую или косвенно задействованы в разработке продукта в соответствии с выбранной стратегией.  Agile - семейство гибких методологий разработки программного обеспечения, которое позволяет выпускать продукт небольшими частями, постоянно его дополняя и совершенствуя. При таком подходе технические и бизнес-подразделения работают совместно, ПО постоянно обновляется, обеспечивается быстрое принятие решений и выявление неправильных подходов, приложение проще обслуживать, а качество кода готового продукта более высокое. Agile имеет собственный манифест, который подробно описывает основные принципы, на которых строится гибкая разработка. Scrum является одной из реализаций agile-подхода. Его используют многие команды, поэтому знание особенностей работы со scrum-моделью для разработчика серверного ПО является востребованным и весьма полезным. Итак, мы рассмотрели технологии, которыми должны владеть все Python разработчики, не зависимо от прикладной области, в которой они работают. Теперь давайте рассмотрим наиболее популярные специализации, в которых может себя реализовать Python разработчик, а это: Data Scientist BackEnd Developer DevOps Engineer Automation QA Engineer (Python) Проанализируем каждое направление, затронув основные технологии. Также расскажем, каким образом Python используется в Desktop, Mobile и Game разработке.   Что должен знать Python Developer, работающий в сфере Data Science   Легкий и лаконичный Python нашел себе широкое применение в такой важной сфере разработки, как Data Science. Почему именно Python? Он прост в изучении и способен в несколько строк кода создать искусственный интеллект, который будет способен к самообучению, либо посчитать матрицу внушительных размеров. Data Science подразумевает работу с большими объемами данных и включает в себя сбор, анализ, структурирование и дальнейшую визуализацию информации. Каждый специалист данной области занимается: сбором большого количества неупорядоченных данных и преобразованием их в удобный формат; решением бизнес-задач с использованием данных; программированием на Python, R и других языках; работой со статистикой; использованием Machine Learning, Deep Learning и текстовой аналитике; сотрудничеством с IT и бизнесом в равной мере; изучением современных тенденций, которые могут помочь в разработке, которая ведется на данный момент в компании.    Итак, какими технологиями необходимо владеть, чтобы стать Data Scientist?   Линейная алгебра и математический анализ Data Science - это как раз та область, в которой без знаний математики ну никак. Работа с колоссальным объемом данных предусматривает в обязательном порядке применение аппарата линейной алгебры. А это матрицы, векторы, линейные уравнения, различные алгоритмы классификации и кластеризации, которые широко используются (подробнее в следующих разделах). Также необходимо знать оптимизацию средствами матанализа.   Статистика Наука, которая применяет совокупность методов и приемов по сбору, обработке, представлению и анализу числовых данных, чтобы впоследствии на их основании сделать те или иные выводы. Статистика содержит такие важные разделы, как: выборка, распределение частот, среднее значение, взвешенное среднее значение, медиана, вероятность, распределения вероятностей, тестирование значимости, а также ряд других тем и понятий. В интернете есть множество хороших англоязычных курсов, которые помогут освоить разделы статистики, которые обязательны для специалиста Data Science.   Библиотеки и дополнительные инструменты Python Для всевозможных математических вычислений используется Python, а точнее - его библиотеки. К примеру, Matplotlib и Seaborn используются при необходимости визуализации данных, NumPy для работы с уже упомянутой линейной алгеброй. Для научных вычислений прибегают к использованию SciPy. Pandas позволяет выполнять быстрый анализ, очистку и подготовку данных из разных источников - Excel, SQL, веб-страницы, файлы CSV. Таким образом, библиотеки Python предоставляют отличный набор для анализа данных и визуализации. Среди дополнительных инструментов особого внимания заслуживает Jupyter Notebook, который позволяет создавать очень наглядные и информативные аналитические отчеты путем совместного хранения кода, иллюстраций, комментариев, формул и графиков.    Базы данных Поскольку работа Data Scientist-а плотно связана с обработкой большого количества информации, очевидно, что без баз данных тут не обойтись. Необходимо знать, как извлекать и обрабатывать данные, уметь писать и выполнять сложные запросы. Существуют реляционные базы данных (так называемые, SQL базы данных) которые используют структурированный язык запросов, и нереляционные (NoSQL), которые предлагают динамическую структуру для определения и обработки данных. К системам управления баз данных (СУБД) первого типа относят MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, Oracle. Ко второму типу - MongoDB, Cassandra, BigTable, Redis, RavenDB и прочие. Несмотря на широкое распространение NoSQL, специалисты Data Science все же используют SQL технологии, поскольку зачастую работают именно с упорядоченным множеством данных (медицинские карты пациентов, транзакции клиентов и т. д.). Здесь наилучшим выбором станет PostgreSQL/MySQL/SQL Server.   Машинное обучение Это ответвление искусственного интеллекта, основная идея которого состоит в следующем: компьютер должен не просто использовать заранее написанный алгоритм, а самостоятельно обучаться решению поставленной задачи (например, задачи определения символов по отсканированному изображению текста, опознавания лиц и голосов, подборки видеороликов на YouTube с учетом просмотренных ранее). Минимальный набор базовых алгоритмов машинного обучения, который необходимо знать: линейная регрессия, логистическая регрессия, SVM (метод опорных векторов), random forest (“случайный лес”), дерево принятия решений, Gradient Boosting, РСА (метод главных компонент), k-means (кластеризация методом k-средних), k-NN (классификация методом k-ближайших соседей), ARIMA (интегрированная модель авторегрессии скользящего среднего). Говоря о библиотеках Python, которые применяются в машинном обучении, отметим scikit-learn (работа с классическими алгоритмами машинного обучения), TensorFlow и Keras (работа с глубоким обучением, которое направленное на работу с нейронными сетями). Если подытожить вышеизложенное, вам необходимо знать основные алгоритмы кластеризации, классификации, уметь работать с нейронными сетями, умело использовать указанные библиотеки в ходе решения задач, а также понимать и применять на практике принципы машинного обучения. Затем можно будет переходить к подробному изучению глубокого обучения, искусственного интеллекта и разрабатывать проекты для портфолио.   Что должен знать Python BackEnd Developer   Веб-сервера (Nginx, Apache) BackEnd разработчику необходимо знать общие принципы работы веб-серверов, а также понимать, как в целом работает интернет и каким образом ваш код взаимодействует с серверами, базами данных и вообще с “внешним миром”.  Веб-сервер - это программное обеспечение либо аппаратное средство, которое работает с целью приема HTTP-запросов, их обработки и последующей выдачи НТТР-ответов. На данный момент их существует множество, однако наибольшее распространение получили Nginx и Apache. Этим двум веб-серверам посвящено несметное количество статей, которые рассматривают их плюсы и минусы и благодаря которым вы сможете определиться, какой из них лучше всего подходит под решение ваших задач. Но также отметим, что сами по себе Nginx и Apache способны не только конкурировать, а и эффективно взаимодействовать между собой при правильной конфигурации, создавая мощную, гибкую и высокофункциональную систему с возможностью горизонтального масштабирования.   Базы данных (MySQL, MongoDB) Серверная сторона программного обеспечения предусматривает активное использование серверов (от англ. “to serve” - служить). Это компьютеры, которые выполняют какую-либо сервисную задачу по приему, обработке и предоставлению информации пользователям. Для BackEnd разработчика знание серверов и умение работать с ними является настолько же важным, насколько для FrontEnd разработчика - знание триады HTML, CSS и JavaScript.  Работаете со структурированными данными, а среди ваших приоритетов надежность, окупаемость и совместимость со всеми основными ОС? Выбирайте MySQL. Если же вы ориентируетесь на скорость, гибкость, масштабируемость, удобство в управлении СУБД, либо вы просто не можете определить схему для своей БД, вам стоит сфокусироваться на изучении систем управления нереляционными базами данных. Хорошим выбором станет MongoDB благодаря своей распространенности.      Фреймворки Flask/Django Два данных фреймворка являются самыми популярными в веб-разработке на языке Python. Какому стоит отдать предпочтение? Flask подойдет тем, кто заинтересован в тонкостях настройки проекта, и кто хочет иметь полноту власти над всеми его компонентами. Также данный фреймворк лучше подходит для создания REST API. Минимализм, максимальный контроль составляющих приложения, свобода в управлении каждым элементом - это визитные карточки Flask. С другой стороны, если вы ищете набор готовых инструментов, стоит обратить внимание на Django. Он ориентирован больше на стек готовых решений и конечный продукт, нежели на подробную настройку всех компонентов проекта. Если вас интересует разработка и развертывание приложения в кратчайшие сроки, простота в его создании, масштабируемость, поддерживаемость и наличие очень хорошо структурированной и детальной документации по используемому фреймворку, смело выбирайте Django.   Паттерн MVC (Model-View-Controller) Паттерн MVC достаточно востребован в наше время. Данный шаблон предусматривает разделение приложения на три компонента: Модель, Представление, Контроллер, благодаря чему реализуется концепция разделения и закрепления ответственности за каждым компонентом, что упрощает разработку веб-проектов.    Вспомогательные технологии (Celery, RabbitMQ) Среди известных технологий, которые облегчают жизнь BackEnd разработчику можно отметить Celery. Это инструмент для управления очередями задач, который применяется для фоновой обработки долго выполняющихся задач, снижая нагрузку на процессор. Упомянем также и RabbitMQ - менеджер сообщений, который предназначен для передачи данных (так называемых сообщений) между сервисами и упрощающий работу со сложными ресурсоемкими задачами при помощи очередей.   Что должен знать Python Developer для работы в сфере DevOps   Python особо популярен у DevOps специалистов. DevOps - это методология, которая совмещает в себе разработку (Development) и системное администрирование (Operations) с целью увеличения частоты выпуска релизов. Данные специалисты также должны обладать навыками использования облачных технологий и автоматизации инфраструктуры. DevOps инженеры отдают свое предпочтение Python за его простоту, мощность, надежность, многозадачность, поддержку большого количества специальных пакетов, которые повышают эффективность данного языка программирования и за другие преимущества. Python используют, в основном, вместе с командной оболочкой Bash для упрощения процессов развертывания ПО и автоматизации различных задач системного администрирования (написание скриптов). Что еще должен уметь DevOps инженер, помимо написания скриптов? Понимать устройство ОС Linux/Windows. Знать, как работают компьютерные сети (сетевая модель передачи данных TCP/IP и эталонная модель OSI), понимать инфраструктуру сетей. Знать основные сетевые протоколы (HTTP, HTTPS, SSH, IP, TCP и другие). Работать с популярной облачной инфраструктурой AWS. Применять контейнеризацию (Docker), кластеризацию (Kubernetes), принципы CI/CD (Jenkins), инструменты мониторинга (Zabbix, Nagios), управлять ПО на удаленных серверах (Ansible). Работать с веб-серверами (например, Nginx и Apache), уметь их настраивать. Данный стек технологий вполне достаточный для уверенного старта в качестве DevOps инженера.   Что должен знать Automation QA Engineer (Python)   Python также имеет большую популярность в тестировании. Он применяется для написания скриптов, которые автоматизируют процессы проведения тестов. Помимо классических навыков и знаний тестирования необходимо владеть языком Python, разбираться в принципах ООП и также владеть тестовыми фреймворками (в данном случае - PyTest, Robot Framework, unittest и другие).     Desktop, Mobile, Game Python Developer   Менее популярные сферы использования Python. Для разработки настольных приложений можно использовать библиотеку Tkinter и фреймворк PyQt, который позволяет работать с графическим инструментарием, подобным тому, что использует Visual Studio для создания Windows Forms приложений. Игры на Python также можно создавать - PyGame библиотека в помощь. Однако они будут далеко не уровня ААА. При этом Python успешно используется в таких тяжеловесах гейм-индустрии, как World Of Tanks, Battlefield 2 и EVE Online для запуска скриптовых сцен, реализации пользовательского интерфейса, обработки событий. Если говорить о мобильных приложениях, то там Python применяется разве что для реализации серверной стороны приложения. К примеру, клиент Instagram для iOS написан на языке Objective-C, а сервер — на Python.   Итоги Мы рассказали вам об IT-специальностях, в которых Python пользуется наибольшим спросом. Благодаря своей универсальности, кроссплатформенности, простому синтаксису, читабельности и значительному количеству разнообразных библиотек и фреймворков этот язык программирования значительно облегчает работу программистов и тестировщиков, позволяя существенно сократить время написания кода. Сейчас Python просто незаменим в Data Science из-за своего богатейшего инструментария сбора, анализа, обработки и дальнейшей визуализации данных. DevOps инженеры в несколько строк кода могут с легкостью автоматизировать рутинные и/или масштабные процессы. BackEnd разработчики используют все возможности, которые им предоставляют веб-фреймворки для создания эффективных веб-приложений.    На ITVDN есть подборка видео курсов по языку программирования Python, а также по нескольким самым популярным технологиям, которые должен знать специалист. Комплексная программа обучения состоит из 12 курсов общей продолжительностью более 82 часов. Для формирования практических навыков написания кода мы рекомендуем использовать интерактивные тренажеры по Python. Если вам понравилась эта статья, поделитесь информацией с теми, кому она может быть интересна. Пишите в комментариях, на какие еще вопросы, связанные с выбором специальности и планированием обучения вы хотите получить ответы. Мы постараемся ответить на них в наших новых обзорах.   Смотрите также: Знакомство с Python Как стать Python разработчиком?

Коли людина робить те, що вона любить, що вона сама обрала як свою справу, вона надихає інших жити і творити. Таким був Артем Мураховський. Він працював Python розробником, у вечірній час проводив курси по пайтон у CyberBionic Systematics і провів декілька класних вебінарів на ITVDN. На жаль, Артем загинув у березні цього року в боях під Авдіівкою, захищаючи Україну. На згадку про нього ми підготували добірку його вебінарів. Дивіться. Тут він живий. Слава герою!   Чи варто вчити Python? Python – вельми популярна мова програмування, яка широко використовується у різних напрямках ІТ-розробки: серверна веб-розробка, десктопні та мобільні додатки, ігри, Data Science, ML, тестування ПЗ, спрощення адміністрування ОС тощо. На вебінарі ви дізнаєтеся, хто такий Python розробник і що він робить, які знання, вміння та навички йому потрібні, з чого розпочати та як спланувати своє навчання за даним фахом, а також отримаєте корисні поради і підбірку літератури. Прогноз погоди мовою Python Інтенсивний тренінг зі створення Telegram-бота, який сповіщує вас про актуальну погоду. Мінімум теорії, максимум практики – підійде як новачкам, які не знайомі з програмуванням, так і розробникам-початківцям, що прагнуть випробувати себе. Ви познайомитеся з базовим синтаксисом Python, навчитеся працювати із запитами, дізнаєтесь, що таке API і скористаєтесь Telegram API, створите бота для Telegram і навчитеся використовувати існуючі сервіси для прив'язки до вашого додатку. BlackJack мовою Python Інтенсивний тренінг зі створення карткової гри BlackJack для новачків та розробників-початківців. Ви навчитеся: Писати просту програму на Python, повторюючи діі тренера. Розбивати задачі на дрібні підзадачі і успішно їх вирішувати. Проектувати архітектуру програми. Писати програми на рівні класів. Вирішувати алгоритмічні задачі. Розуміти призначення патернів проектування. Автоматизація парсингу сайтів Інформація – це нафта 21-го століття. На вебінарі ми розглянемо один із найпоширеніших підходів збору та обробки інформації – парсинг сайтів (мовою Python). Ми візьмемо один із популярних сайтів із робочими вакансіями і на його прикладі розберемо бібліотеки для парсингу веб-сайтів, бібліотеки для роботи із запитами. Розберемо види популярних баз даних і зрозуміємо, де і яку потрібно використовувати.

Операционная система Android Языки программирования Java и Kotlin. Принципы ООП Среда Android Studio и набор инструментов Android SDK Формат обмена данными JSON Архитектура REST API Реактивное программирование Библиотека Retrofit 2 Фреймворк Dagger 2 Данные и СУБД SQLite UI/UX дизайн Шаблоны проектирования Алгоритмы и структуры данных Unit тестирование Архитектурные шаблоны Git & GitHub Google Play Английский язык Как стать Android разработчиком? Итоги   Всем привет! С каждым годом смартфоны, планшеты и другие гаджеты приобретают все большую популярность. Нам уже трудно представить хотя бы один день без них. Каким образом мы так сильно приявязались к ним? Все дело в программном обеспечении, которое находит ключ к каждому из нас: общение (телефонная связь, видеозвонки, социальные сети), просмотр мультимедийного контента, прослушивание музыки, фото- и видеосъемка, игры на любой вкус и цвет, обучающие приложения и т. д. За всем этим стоят девелоперы, разрабатывающие программы, от которых тяжело оторваться. Каждое мобильное устройство работает с использованием одной из мобильных операционных систем. Cамыми популярными из них являются Android и iOS. В контексте данной статьи нас интересует именно первая ОС. Мы расскажем вам, какие инструменты используют разработчики в создании таких увлекательных приложений на Android и как стать специалистом в этой сфере. Но прежде хотим познакомить вас поближе с данной операционной системой. Уверены, что практически каждый ее использовал (а может, и сейчас ею пользуется), однако сейчас вы узнаете некоторые интересные факты об Android: Изначально Android разрабатывалась как ОС для фотоаппаратов. ОС Android основана на ядре Linux. Компания Samsung имела возможность приобрести стартап-компанию Android Inc. в 2004-м году, однако корейцы поставили под сомнение выгодность этого предложения. Через год корпорация Google купила Android Inc. не менее чем за $50 миллионов и смогла направить полученный потенциал в нужное русло. Число активированных устройств, использующих Android, более 2 миллиардов. Первая версия Android, как и первый пакет разработчика (SDK 1.0), вышла осенью 2008 года. Тогда эту ОС многие критиковали и не верили в успешность проекта. Google Карты вычисляют дорожные пробки на основе концентрации и скорости перемещения Android устройств. Android используется не только в смартфонах и планшетах, но также и в электронных книгах, наручных часах, фитнес-браслетах, игровых приставках, ноутбуках, нетбуках, смартбуках, очках Google Glass, телевизорах, бытовых роботах, научных аппаратах, компонентах исследовательских систем на базе гаджетов, компонентах IoT (Internet of Things — “интернет вещей”) и других устройствах.     Теперь перейдем ближе к сути. Андроид разработчик — это IT-специалист, который создает, поддерживает и совершенствует программное обеспечение для мобильных устройств, использующих популярную ОС Android. Вместе с этим он задействован в процессах поддержки, улучшения и обновления разрабатываемых продуктов. Если посмотреть на количество устройств, которые используют данную ОС, можно прийти к выводу, что разработчик под платформу Андроид — очень востребован в IT, а также имеет высокие доходы. Какие технологии использует в своей работе этот специалист?     Какие языки программирования и технологии используют Android разработчики Android Каждый Android девелопер обязан знать операционную систему, под которую разрабатывает софт, а также понимать назначение и жизненный цикл Android-компонентов. Чтобы создавать эффективные мобильные приложения, вы должны понимать все аспекты устройства и работы данной ОС. Java + ООП Java — это объектно-ориентированный язык программирования со строгой типизацией. Безусловно, в создании приложений под Андроид можно использовать другие языки (C#, C/C++, Python и прочие), однако, именно Java считается флагманским в Android разработке. Поэтому в данной статье мы будем делать уклон в Java-стек. Что являет собою этот язык? Не будем углубляться в его устройство, а скажем лишь, что все Java-приложения транслируются в специальный байт-код, выполняемый виртуальной машиной JVM (Java Virtual Machine), которая может быть установлена практически на любое устройство. Это делает программы, разработанные на Java, кроссплатформенными. Какими знаниями необходимо обладать? Прежде всего необходимо знать Java и владеть методологией объектно-ориентированного программирования (ООП). Если конкретизировать: Машинная математика, переменные и типы данных, условные конструкции, логические операции, циклические конструкции, методы, рекурсия, массивы, списки, обработка исключений, суперкласс Object, обобщения (Generics, дженерики), работа с памятью. Понимание и применение пакетов (Packages) в Java; ООП, понятия объектов и классов; Механизмы наследования, умение работать с интерфейсами; Коллекции и работа с ними; Параллелизм. Помимо теоретических знаний, новичок должен сформировать необходимые навыки написания кода. Для этого мы советуем вам как можно чаще практиковаться и решать прикладные задачки из интернета либо составленные самолично. Также, советуем использовать онлайн-тренажеры, например, интерактивный тренажер от ITVDN. С его помощью вы сможете потренироваться в кодинге на Java и проверить свои знания. Kotlin Молодой и перспективный язык программирования, который поддерживает как объектно-ориентированное, так и процедурное программирование. Отличается своей простотой, гибкостью, лаконичностью, и являет собой следующий этап развития Java. Kotlin-приложения компилируются в уже упомянутый JVM байт-код, что делает этот язык полностью совместимым с Java.  На конференции для разработчиков I/O 2017 компания Google расставила акценты в Android разработке, заявив, что язык программирования Kotlin отныне позиционируется как приоритетный язык для разработчиков приложений под ОС Android. Подкреплено это было тем, что теперь новые API и библиотеки будут выпускаться сперва под Котлин. Несмотря на возрастающую популярность данного языка и поддержку со стороны Google, Java не собирается уходить из мобильной разработки, удерживая там уверенные позиции и по сей день. Так что знание обоих языков будет предпочтительным для всех, кто собирается заниматься Андроид разработкой. В любом случае, зная Java, вы безпроблемно освоите и Kotlin. Все-таки классику надо знать и уважать. Среда Android Studio и набор инструментов Android SDK Android Studio — это интегрированная среда разработки (IDE) приложений под Android. В ней вы будете создавать проекты и работать над ними. В свою очередь, студия вам предоставит всевозможные удобности для облегчения разработки софта. Android Software Development Kit — кроссплатформенный комплект средств Android разработки, включающий в себя: отладчик, набор библиотек, телефонный эмулятор, набор документации по работе в данной среде и примеры приложений. Особенно интересен в этом перечне эмулятор — программа, которая создает виртуальный мобильный девайс, где можно тестировать написанные приложения и смотреть, как они будут выглядеть на том или ином Андроид-устройстве. JSON JSON (JavaScript Object Notation) — это общий формат обмена данными. Позволяет совершать обмен информацией между программными продуктами, написанными на разных языках. Таким образом, клиент, использующий Java, может легко передавать данные на сервер, который реализован с помощью Ruby/Java/PHP. REST API REST — популярный архитектурный стиль, содержащий определенные принципы организации взаимодействия приложения либо сайта с сервером через протокол HTTP. API — это прикладной программный интерфейс. С его помощью происходит определение, каким образом следует обращаться к программе и какие ответы она обязана предоставлять пользователям. К примеру, оплачиваете футболку в интернет-магазине или покупаете билет в кино — как только вы нажимаете соответствующую кнопку, подтверждающую ваши намерения на оплату, сайт соединяет вас с платежной системой с использованием API этой системы. Но даже если система не имеет никакой интеграции с другими, API все равно используется — для общения внутри системы.  RxJava Библиотека, которая позволяет реализовать принципы реактивного программирования для JVM. Используется для оперирования событиями и потоками данных, комбинируя лучшие идеи шаблонов проектирования Observer (Наблюдатель), Iterator (Итератор) и функционального программирования. В реальной жизни влияние реактивного подхода мы ощущаем, когда на нашем смартфоне высвечивается сообщение о новом посте человека, которого мы фолловим в социальных сетях или когда нам приходит уведомление о новом сообщении из мессенджера. То есть, вместо того, чтобы каждые 10 секунд лично перезагружать страничку объекта фолловинга или свой мессенджер, мы просто ожидаем уведомления о новом посте, занимаясь своими делами. Это очень полезная опция, позволяющая не только экономить наше время, но и упрощающая нагрузку на сервер. Куда без RxJava в мобильную разработку на Java? Retrofit 2 Популярная библиотека для сетевого взаимодействия — типобезопасный HTTP-клиент для Android и Java. Позволяет легко получить и загрузить JSON (либо иные структурированные данные) через веб-сервис на основе REST. Для работы с HTTP-запросами в Retrofit используется библиотека OkHTTP. Dagger 2 Фреймворк для работы с зависимостями в Java и Android. Позволяет уменьшить количество шаблонного кода, структурировать зависимости, упрощает работу при большом количестве зависимостей, а также позволяет делать код более читабельным. SQLite Structured Query Language (SQL) — декларативный язык структурированных запросов, разработанный для взаимодействия с базами данных. Особенностью SQL является то, что он лишь описывает необходимые компоненты и желаемые результаты, не указывая, как именно эти результаты должны быть получены. Любое ПО подразумевает работу с данными, будь то обыкновенная процедура приема данных от сервера (например, скачивание файлов) либо внесение в БД информации о новом пользователе, который только зарегистрировался — умение работать с данными одинаково важно во всех сферах разработки. Исключением является только FrontEnd. Также, изучите одну из систем управления базами данных (СУБД). В Андроид разработке по умолчанию используется SQLite. Благодаря своей компактности, легкости и надежности, эта СУБД идеально подходит для разработки в электронных устройствах и программах, где стратегическое значение имеет оперативная память. XML Extensible Markup Language - расширяемый язык разметки, с помощью которого можно структурировать и хранить данные для удобства их дальнейшей обработки. XML хорошо масштабируем, сочетает в себе простой и удобный синтаксис, а также базируется на кодировках Юникод для представления содержания документов. Также, в Андроид разработке XML используется для создания интерфейса посредством объявления элементов пользовательского интерфейса и задания их расположения. UI/UX дизайн UI/UX (User Interface — “интерфейс пользователя”, User eXperience — “опыт пользователя”) дизайн — это проектирование различных пользовательских интерфейсов, в которых удобство использования (UX) настолько же важно, как и внешний вид (UI). Android девелопер в ходе создания приложений также занимается и разработкой внешнего вида приложения, а потому, должен знать, как реализовывать интерфейс, который принесет юзеру максимальный комфорт во всех аспектах использования. Обычно в UI/UX разработке под Андроид используют Material Design — стиль графического дизайна интерфейсов программного обеспечения и приложений, разработанный компанией Google, делающий уклон на естественность графической составляющей. Для работы необходимо использовать инструменты Material Components for Android.  Шаблоны проектирования Паттерны (они же шаблоны) являют собой архитектурные конструкции, описывающие общепринятые способы решения задач, которые часто возникают в ходе проектирования программного обеспечения. Всего существует более двух десятков шаблонов, однако разработчику нет необходимости владеть ими всеми. Достаточно изучить самые популярные. Алгоритмы и структуры данных Понимание алгоритмов и структур данных — обязательное требование, которому должен соответствовать каждый программист. Это необходимый фундамент, который учит разработчика писать хороший исходный код через подбор оптимальных формы представления информации и последовательности действий. Изучив структуры данных, вы будете уметь управлять уровнем сложности своих программ, делая их более доступными для понимания, а также разрабатывать приложения с высокой производительностью, которые будут рациональнее взаимодействовать с памятью. Знание алгоритмов позволит вам создавать сложные конструкции для эффективного решения широкого спектра задач на Java и Kotlin. Unit тестирование Вид тестирования, который берет на себя программист, а не тестировщик. Его основная идея заключена в написании тестов под каждую нетривиальную функцию либо метод. Цель Unit (модульного) тестирования — изоляция отдельных частей программы, чтобы продемонстрировать, что по отдельности они являются работоспособными. Таким образом происходит проверка кода на регрессию, а вместе с этим — соответствующее обнаружение ошибок. Архитектурные шаблоны В зависимости от предпочтений работодателя, от вас могут потребовать знание одного или нескольких архитектурных паттернов. Это шаблоны наивысшего уровня, которые определяют архитектуру всей программной системы. Самыми популярными являются MVC (Model-View-Controller), MVVM (Model-View-ViewModel), MVP (Model-View-Presenter), Clean Architecture. Git & GitHub Git — это популярная система контроля версий, позволяющая вести историю разработки проекта с возможностью доступа к каждой сохраненной версии. Одним из самых известных антагонистов Git является SVN — централизованная система, в отличие от децентрализованной Git. Также, в работе вам пригодится и сервис онлайн-хостинга проектов, использующий систему контроля версий. В данном случае это GitHub. В паре с Git он позволяет разработчикам сохранять свой код онлайн, а затем взаимодействовать с другими разработчиками в разных проектах. Данные системы позволяют команде программистов работать над одним проектом одновременно, сохраняя внесенные изменения, а также отслеживать выполнение задач каждым членом группы. Google Play Магазин приложений, в котором можно размещать и скачивать приложения под Андроид. Умение его использовать — обязательно. Google Play имеет очень строгий набор политик, которым должно соответствовать ваше приложение. К слову, за аккаунт Android разработчика необходимо один раз раскошелиться на $25. Зато это дешевле, чем за аккаунт iOS девелопера — там с вас будут брать дань каждый год денежную сумму в размере $99.  Английский язык Наверное, единственный язык, которым обязаны владеть все разработчики без исключения. Его вы будете использовать во время поиска ответов как во время учебы, так и во время работы, ведь большинство новых сведений о технологиях, курсы, учебные и справочные материалы появляются в первую очередь на английском. Для работы в команде разработчиков обычно знаний языка на уровне чтения технической документации и комментирования кода вполне достаточно, однако если вы планируете вести переговоры и переписку с иностранным заказчиком, ваш уровень должен быть выше.   Как стать Android разработчиком   Как вы заметили, Android девелоперы должны знать множество различных технологий. Сейчас очень много разработчиков данного направления, но действительно хороших очень мало. Поэтому и требования к кандидатам высоки. Если вы пройдетесь по ресурсам поиска работы, то наверняка отметите, что вакансий Android Developer уровня Junior не так много, как хотелось бы, а потому за место под солнцем придется побороться. Давайте перейдем к советам касательно того, как сделать старт в Андроид разработке и начать “набирать массу”. В университетах никто не обучит вас искусству разработки на Android, поэтому вы можете: Учиться самостоятельно — по книгам или видео курсам. Записаться на соответствующие курсы для максимально эффективного обучения специальности. Второй вариант является лучшим, поскольку предусматривает более высокий уровень дисциплинированности на всем пути обучения, а также структурированную подачу необходимой информации, которой удобно пользоваться и которая отвечает современным требованиям рынка. Если вы выбираете обучение по видео курсам, то прежде всего определите подходящую для вас образовательную онлайн-платформу. Мы рекомендуем сделать выбор в пользу ITVDN. Почему именно эта платформа? Давайте мы познакомим вас с преимуществами обучения на ITVDN. ITVDN — образовательная онлайн-платформа, содержащая полноценные программы обучения по 12 самым популярным специальностям. В каталоге ITVDN свыше 180 видео курсов по различным языкам программирования и информационным технологиям. Учебная программа каждой специальности содержит:  тщательно подобранный пакет видео курсов; план обучения с нуля до уровня специалиста, который вы можете адаптировать под свой уровень; Интерактивный Тренажер навыков для формирования навыков написания кода; учебные материалы, исходники программного кода, опорный конспект, презентации к урокам; доступ к Форуму, где каждый учащийся может общаться с другими студентами, тренерами и единомышленниками; возможность персональной консультации с тренером согласно выбранному пакету подписки; возможность проходить тестирование для подтверждения знаний, полученных в результате прохождения видео курса; электронный сертификат об окончании курса после успешного завершения тестирования. Все видео курсы записываются опытными разработчиками, которые проходят соответствующую сертификацию, чем подтверждают свое мастерство владения той или иной технологией. Наши преподаватели работают в IT и в курсе всех современных тенденций в своей сфере разработки. Знакомство со специальностью мы рекомендуем начать с просмотра бесплатных вебинаров по специальности Android Developer, в частности, с одноименного вебинара Евгения Мыцы Как стать Android разработчиком, в котором отражены все самые актуальные тренды и требования. Если вы заинтересованы в изучении специальности Android Developer на ITVDN, у нас есть отличное предложение для вас. Наш образовательный портал содержит полноценную программу обучения Android разработке. Переходите по ссылке и делайте шаг навстречу желаемой профессии!  Какой бы способ обучения вы не выбрали — вначале нужно изучить язык программирования Java и довести владение им до высокого уровня. После каждой пройденной темы нужно решать практические задачи, чтобы закрепить полученные знания. В этом вам может помочь интерактивный тренажер от ITVDN, с помощью которого вы сможете проверить ваше владение навыками написания кода на Java. Продолжайте обучение и изучайте те технологии, которые мы перечислили в данной статье. Очень желательно, чтобы у вас был наставник, который мог бы следить за вашим прогрессом, отвечать на возникающие вопросы, давать полезные советы. Это может быть как преподаватель на ITVDN, так и один из ваших знакомых, который занимается Андроид разработкой и готов взять под свое крыло юного протеже. Знание английского на уровне не ниже Intermediate обязательно. Оно вам понадобится для комфортного поиска информации по Java, Kotlin и другим технологиям в интернете. Если ваши знания английского недостаточны как минимум для чтения технической литературы — обязательно подтяните их при помощи различных курсов либо интернет-материалов свободного пользования. Изучите Git, начните делать свой небольшой проект и опубликуйте его на GitHub — это даст вам ценный опыт работы с распределенной системой управления версиями и позволит проверить свои навыки в решении реальной задачи. Несколько хороших проектов, и полноценное портфолио готово. Не забывайте о Google Play, ведь именно сюда Android разработчики выкладывают готовый к использованию продукт. Актуальную информацию касательно языков и технологий, которыми необходимо владеть Android разработчику, вы можете узнать из нашего вебинара “Как стать Android разработчиком”, перейдя по ссылке. Резюмируя Android разработчик — специалист, который занимается созданием ПО под различные устройства — смартфоны, планшеты, ноутбуки, нетбуки и прочие девайсы, в основе которых лежит ОС Android. Востребованность этого разработчика очень высока, а на настоящих профессионалов то и дело ведут охоту HR-ы и рекрутеры. Изучайте все необходимые языки и технологии, практикуйтесь, а также всегда подпитывайте интерес к вашей будущей профессиональной деятельности. Не забывайте следить за новостями в мире Android. Просматривайте в YouTube видео, посвященные данной сфере разработки и впитывайте новую информацию. Для дополнительных очков мотивации подпишитесь на известных Андроид девелоперов. Пробуйте посещать различные мероприятия, посвященные разработке под Андроид, находите единомышленников и поддерживайте активность в их среде. Главное — быть целеустремленным и иметь желание развиваться в IT-сфере. Не останавливайтесь ни перед чем и тогда вас обязательно настигнет успех! Желаем вам побед в обучении! Обогащайтесь новыми знаниями и скиллами на ITVDN!

Вітаємо, друзі!   Сьогодні на вас чекає підбірка класних, наповнених корисним контентом відео від ITVDN за напрямком Java. Топ насичений як теоретичними відеоматеріалами, які допомагають побудувати ефективне навчання, так і практичними вебінарами, орієнтованими на прокачування навичок програмування за допомогою джави та супутніх технологій (фреймворк Spring, Elasticsearch). Отже, які відео увійшли до цього рейтингу?     Карта спеціальності Java розробник   Автор – Андрій Бондаренко, Android Developer & Trainer, Samsung R&D Institute, Ukraine   Java – це популярна об'єктно-орієнтована мова програмування, якою написані програми для більш ніж 3-х мільярдів пристроїв по всій планеті. Сфера її застосування практично безмежна, а ті, хто добре володіють Java, мають великі можливості та завжди будуть забезпечені цікавими завданнями та високооплачуваною роботою.   На вебінарі ви отримаєте відповіді на всі питання, пов'язані з навчанням, набуттям досвіду, розстановкою пріоритетів у виборі технологій та навчальних матеріалів, а також кар'єрою програміста Java-напрямку.   Програма зустрічі:   Хто такий Java розробник? Актуальність спеціальності та затребуваність на IT-ринку. Як стати Java розробником: попередні вимоги; картка спеціальності; огляд обов'язкових та факультативних технологій.         Де та як вивчити мову програмування Java. Як отримати перший практичний досвід Стажування та перша робота - можливості і перспективи. Питання та відповіді.     Створення базового Spring Boot веб-сервісу на Java   Автор – В'ячеслав Аксьонов, Java/Kotlin Software Engineer   Spring Boot – це найпопулярніший фреймворк для розроблення веб-додатків на Java. У вебінарі буде розглянуто, як влаштовані додатки, котрі створені з використанням Spring Boot, на прикладі найпростішого stateless веб-сервісу. Також автор розгляне http взаємодії з використанням REST, побудову масштабованої архітектури бізнес-логіки, взаємодію з базами даних через найбільш популярні та прості прийоми.   План вебінару:   Що таке Spring/Spring Boot та Dependency Injection. Контекст та як його створювати. @Service/@Component/@Repository/@Controller – що все це таке і навіщо потрібно. Створюємо шаблон проєкту Spring Boot. Пишемо веб-сервіс із нуля. Розглядаємо найбільш простий та зручний спосіб роботи з базою даних. Перевіряємо працездатність та відповідаємо на запитання.     3. Як стати Java розробником у 2021?   Автор – Максим Федосов, Java Developer   З цього вебінару ви дізнаєтеся, як почати свій шлях у якості Java розробника – від новачка без досвіду в програмуванні до рівня фахівця, затребуваного на ринку.   У вебінарі будуть розглянуті дві сторони:   Що вчити: автор поділиться своїм баченням того, що потрібно вивчати насамперед як базу, що потрібно опановувати на етапі пошуку першої роботи, і що потрібно підтягнути, коли спеціаліст вже працює (на прикладі Java стеку). Як шукати роботу: з боку побудови кар'єри йтиметься про те, які шляхи можна обрати для побудови кар'єри, про ринок з точки зору роботодавця, курсів, шукачів. Який проєкт краще обрати, як часто змінювати роботу, як розвивати свою кар'єру.   Весь вебінар буде розділено на 2 частини – до першої роботи та під час роботи. В результаті у фахівців-початківців з'явиться конкретний план дій для того, щоб розпочати кар'єру, а у працюючих фахівців — розуміння того, як рости далі.   План вебінару:   Знайомство, трохи про себе та свій шлях у IT-сфері. Що потрібно вчити розробнику-початківцю Java. Напрацювання практики програмування. Портфоліо. Підготовка до пошуку роботи та подальша кар'єра.     4. Elasticsearch - пишемо свій пошуковик на Java   Автор – Федір Яременко, Senior Java Developer   На вебінарі буде розглянуто, як на Java реалізувати повнотекстовий пошук на об'ємному масиві документів з мінімальними затримками за допомогою Elasticsearch.   План вебінару:   Про повнотекстовий пошук та індексацію Огляд Elasticsearch Налаштування проєкту Додавання індексів Пошук за індексом Пошук за кількома полями Пошук у знайденому Агрегація результатів пошуку Пошук запитів з помилками Інші корисні опції пошуку Ранжування результатів Налаштування форматування результатів Пагінація Налаштування індексів для російської та української мов Асинхронні виклики Масштабування за допомогою кластера Візуалізація даних за допомогою Kibana Висновок       5. Створення 2D гри Танчики з Денді на Java з нуля   Автор – Андрій Бондаренко, Android Developer & Trainer, Samsung R&D Institute, Ukraine   Дане відео є захоплюючим онлайн тренінгом із написання графічної гри "Танки", який допоможе легко і швидко познайомитися з практичною стороною розроблення на Java. Нуль теорії – лише практика.   Кому це буде корисно:   Новачкам. Відсутність досвіду у програмуванні не повинна вас зупиняти. Ми даємо вам шанс зробити свою першу програму на Java та отримати досвід практичного застосування цієї мови програмування у створенні справжньої комп'ютерної гри. Розробникам-початківцям Java без досвіду. Ви зможете поглибити і застосувати на практиці знання мови Java під керівництвом тренера.   Чого ви навчитеся:   Писати прості програми та підпрограми з використанням мови Java Працювати з масивами даних Використовувати типи даних та класи Java Застосовувати всі базові навички (змінні, умовні конструкції, цикли, методи) на практиці   Програма тренінгу:   Створення карти поля бою. Робота над пересуванням танка Реалізація стрільби. Навчання танка рухатися у вказаний квадрант. Додавання танка-ворога. Підсумок: танк проходить все поле бою та чистить його. Відповіді на питання. Куди розвиватись далі?     6. Spring для початківців. Огляд можливостей та переваг. Початок роботи зі Spring   Автор – Дзюба Роман, Java Developer   Spring – це один з найбільш популярних та універсальних фреймворків для створення веб-додатків для бізнесу. Він дає Java-розробникам більшу свободу в проєктуванні програм, надаючи засоби вирішення проблем корпоративного масштабу. Spring має велику документацію і досить простий у використанні.   Дане відео є першим відеоуроком з відео курсу “Spring”, який знайомить з однойменним фреймворком.   На самому курсі розглядаються різні способи використання модулів Spring, написання REST додатків, використання MVC моделей та інші теми.   Проходження курсу за даним фреймворком буде корисним як тим, хто тільки познайомився з мовою Java і шукає, що вчити далі, так і тим, хто вже має певні знання і хоче освіжити в пам'яті навички використання SpringCore, SpringWeb, SpringSecurity.   Головні теми цього відео:   Ознайомлення із базовими принципами фреймворку. Переваги Spring, знайомство з основними принципами ООП та поняттям POJO. Області видимості Java Bean.     7. Створення гри Морський Бій на Java з нуля. (Частина 1, Частина 2)   Автор – Антон Кашніков, Java Developer, тренер-консультант CyberBionic Systematics   Відео у форматі онлайн тренінгу з написання консольної гри "Морський бій". З його допомогою ви швидко познайомитеся з Java, відразу ж розпочавши розроблення. Як результат – ви випробуєте джаву у справі, відчуєте її потужність, а також отримаєте на виході власноруч зроблену гру, яка після доопрацювання може стати чудовим проєктом у вашому майбутньому резюме Java розробника.   Програма тренінгу:   Частина 1   Знайомство із засобом розроблення IntelliJ IDEA та мовою програмування Java. Розбивання проєкту на підзавдання. Робота з масивами під час створення поля бою. Створення перших об'єктів. Використання об'єктів з масивами.   Частина 2   Тонкості роботи з консоллю при відображенні ігрових об'єктів. Продумування логіки гри. Створення геймплею. Оброблення винятків. Розбір помилок. Підбиття підсумків.     Що потрібно знати Java розробнику? ➤ Як вивчити Java?   Автор – Дмитро Саєвський, Java Developer   На цьому вебінарі ви дізнаєтеся, чим займається джавіст, які типи розроблення Java найбільш затребувані. Також автор розгляне весь шлях Java розробника з моменту вибору цієї спеціальності до рівня Senior.   План вебінару:   Типи розроблення Java. Якими вміннями повинен володіти Java розробник. Особливості Java. Історія версій Java. З чого розпочати навчання та скільки потрібно вчитися? Складання плану навчання. Кар'єрний шлях розробника. Рекомендовані посилання. Рекомендована література.     9. Підготовка до співбесіди з позицією Junior Java Developer   Авторка – Вікторія Силенко, Java розробниця desktop та web додатків.   Незважаючи на дату випуску даного вебінару, він досі залишається актуальним для тих, хто вирішив пов'язати свою кар'єру з розробленням Java і при цьому прагне з успіхом пройти співбесіду на позицію Junior Java Developer.   На цьому вебінарі ви дізнаєтесь, як правильно складати резюме, які популярні питання на співбесіді (+ відповіді), теми під час перевірки рівня англійської мови, як добре зарекомендувати себе у перші місяці роботи.     10. Створення багатопотокового клієнт-серверного додатку на Java   Автор – Євген Волосатов, професійний програміст, викладач мови Java у коледжі, автор відео курсів з мов C#, Java, PHP; має більше 20 років досвіду у якості провідного програміста в різних фірмах, має значний викладацький досвід; 6 років досвіду у проведенні вебінарів та створенні відео курсів   Євген Волосатов – справжній метр в області алгоритмів і структур даних на C#, Java, PHP — в даному вебінарі демонструє, як необхідно створювати багатопоточний клієнт-серверний додаток мовою Java.   На цьому вебінарі на вас чекає практика, котра зачіпає сокети та потоки. За допомогою Java буде написано невелику клієнт-серверну програму на сокетах. Для цього автор створить дві різні програми, які запускаються на різних комп'ютерах, але при цьому працюють спільно, надсилаючи одна одній дані.   Для зв'язку програм одна з одною буде створено універсальний клас Phone – він використовуватиметься як на сервері, так і на клієнті в JAR файлі. Наприкінці вебінару автор додасть багатопоточність до серверної частини, щоб сервер міг обробляти кілька клієнтів одночасно.   План вебінару:   Найпростіший сервер – Автовідповідач. Найпростіший клієнт – Вміти читати. Клієнт-серверний діалог. Універсальний сокет – Телефон. Серверна багатопоточність.   Для успішного засвоєння матеріалу необхідні базові навички роботи з Java у середовищі IntelliJ IDEA.   Вивчайте Java розроблення на ITVDN!

Пошук роботи в ІТ — це процес, який часто здається марафоном без фінішу. Ти надсилаєш десятки резюме, проходиш співбесіди, виконуєш тестові — і раптом отримуєш сухе повідомлення: «На жаль, ви нам не підходите». Чому саме? Адже ти вчився, мав мотивацію, виконав завдання. Відповідь проста: на кожному етапі рекрутинг-процесу роботодавець шукає не просто знання, а сигнали — про твоє мислення, готовність до роботи, поведінку і навіть енергію, яку ти передаєш. Розберімо докладно кожен етап і те, як уникнути типових помилок. Етап 1. Відмова після подачі резюме Це найпоширеніший і найболючіший момент: ти надсилаєш десятки відгуків і отримуєш тишу. Що відбувається насправді Рекрутер витрачає на одне резюме від 7 до 15 секунд. За цей час він вирішує, чи варто читати далі. Якщо твій документ виглядає неструктуровано, без конкретики, без GitHub або портфоліо — він просто губиться серед сотень інших. ⚠️ Типові помилки Заголовок “Junior Developer” без уточнення напряму. Потрібно конкретно: “Junior Python Developer”, “QA Manual”. Опис у стилі “вивчав HTML/CSS/JS, маю базові знання SQL”. Це виглядає як список зі шпаргалки. Відсутність результатів. Навіть на етапі навчання варто показувати, що ти вже зробив: pet-проєкти, сертифікати, дипломні завдання. Неадаптоване резюме. Якщо ти шлеш одне й те саме всім — видно, що ти не читав опис вакансії. ✅ Як зробити краще Почни резюме з короткого профілю: хто ти, що вмієш і чим можеш бути корисним. Додай результати навчання: проєкти, технології, що використовував, лінки. Замість фрази “Хочу розвиватися в ІТ” напиши “Прагну приєднатися до команди, де зможу працювати над продуктом, вдосконалюючи свій код і процеси тестування”. 💡 Резюме — це не твоя біографія, а перша презентація твоєї професійної цінності. Етап 2. Відмова після розмови з рекрутером Якщо тебе запросили на першу співбесіду — резюме зацікавило. Але далі важливо закріпити враження. Як мислить рекрутер HR оцінює не твої знання коду, а твою мотивацію, емоційний інтелект, комунікаційність і відповідність культурі компанії. Кандидати часто забувають: ця розмова — не формальність, а тест на зрілість. ⚠️ Типові причини відмови Ти не можеш чітко пояснити, чому саме ІТ і чому цей напрям. Ти не розповідаєш, що вже робив, а лише підкреслюєш, чого не знаєш. Ти виглядаєш пасивним або невпевненим, не ставиш питань і не проявляєш зацікавленості в компанії. Ти знецінюєш попередній досвід (“це неважливо, я тепер у ІТ”). ✅ Як діяти Підготуй чітку історію переходу: хто ти був, чому вирішив змінити сферу, що зробив для цього і які результати отримав. Говори про свій бекграунд як про силу, а не як про тягар. “Раніше працював у фінансах, тому уважність до деталей допомагає мені як тестувальнику.” Став запитання: “Як виглядає адаптація новачків у вашій компанії?”, “Які є шляхи росту?” 💬 Рекрутер шукає людей, які хочуть не просто роботу, а розвиток. Етап 3. Відмова після тестового завдання Цей етап показує, як ти мислиш і як ставишся до роботи. Як мислить техлід Тестове — це не про “ідеальний код”. Це про відповідальність, логіку та ставлення до задачі. Навіть якщо рішення неідеальне, але зрозуміле, акуратне й пояснене — це плюс. ⚠️ Типові причини відмови Затримка з виконанням без попередження. Відсутність опису або коментарів. Техлід не розуміє твоїх рішень. Ігнорування вимог. Наприклад, попросили зробити адаптивний інтерфейс, а ти зробив лише десктоп. Плагіат або шаблонні рішення. Досвідчені розробники бачать це миттєво. ✅ Як діяти Якщо не встигаєш — попередь заздалегідь. Це професійно. Додай короткий README: які технології використав, чому саме так, які були складнощі. Не бійся показати процес: краще пояснити логіку, ніж залишити “ідеальний, але непрозорий код”. 💡 Тестове завдання — це твій шанс показати недосконалість, а потенціал співпраці. Етап 4. Відмова після технічної співбесіди Це етап, де “вилітають” навіть найсильніші. Тут важливо не лише знати, а й уміти мислити вголос. 💥 Що оцінює техлід Чи розумієш ти принципи, а не лише визначення. Як реагуєш на складні або невідомі питання. Як мислиш під тиском. Наскільки комфортно з тобою спілкуватися як з колегою. ⚠️ Типові помилки Відповіді “з книжки”, без розуміння контексту. Агресивна реакція на фідбек або виправдання: “Так мене вчили”. Мовчання, коли не знаєш відповіді. Відсутність питань про команду, продукт, стек. ✅ Як діяти Якщо не знаєш — скажи: “Я не стикався з цим на практиці, але припускаю, що…” Не бійся мислити вголос: техлід хоче почути логіку, а не вгадування. Наприкінці обов’язково запитай: “Чи могли б ви дати фідбек, що покращити?” — це справляє враження зрілості. 💬 Технічна співбесіда — це не перевірка, а діалог. Етап 5. Відмова після фінального етапу Іноді ти пройшов усе: тест, технічну, фінальну розмову — і все одно отримуєш відмову. 💥 Що може бути причиною Компанія обрала кандидата з трохи більшим досвідом. Ти не зовсім підходиш під “культурний фіт” — не стиль роботи команди, не співпадає енергія. Твоя комунікація була занадто формальною або, навпаки, надто емоційною. Іноді це не означає, що ти “поганий”. Це просто невідповідність середовищу, і вона взаємна. ✅ Як реагувати Подякуй за можливість. Запитай, чи можеш отримати фідбек — короткий, конкретний. Не сприймай це як провал, а як інформацію для зростання. 💡 Іноді «ні» зараз — це «так» через кілька місяців, коли з’явиться інша позиція. Висновок Кожна відмова — це дзеркало. Воно показує не те, що ти “недостатньо хороший”, а те, де ще можна рости. Ніхто не будує кар’єру без відмов. Але ті, хто аналізує, робить висновки і вдосконалює себе після кожного етапу — у підсумку отримують не просто роботу, а впевненість у власній професійності. Не бійся фрази «ми обрали іншого кандидата». Бійся одного — не зробити висновків і не використати шанс стати кращим.