🫥 Соус код - так называют исходный код проекта, от слова source (источник). Обычно он скрыт внутри компании, но иногда это Open Source проект, когда весь код в открытом доступе.

📀 Спагетти код - плохо структурированный код, когда "всё везде и сразу", много ветвлений и переходов и что бы разобраться в таком коде требуется много времени.

#мемы

🌍 Вселенная языков программирования

Привет всем! В этом посте я рассказал о том, почему выбрал Python. Но мир программирования насчитывает огромное количество разнообразных языков. Пришло время поговорить о них!

⏳ Краткий исторический экскурс
Из истории языков программирования видно, что языки появлялись исходя из нужд и требований времени. Начиная с FORTRAN и COBOL в 1950-х и заканчивая такими современными языками, как Kotlin или Rust.

🔍 Интерпретируемые VS Компилируемые
Все языки программирования можно условно разделить на две большие категории: интерпретируемые и компилируемые.

* Интерпретируемые языки (например, Python, JavaScript) - это языки, программы на которых выполняются непосредственно интерпретатором, без предварительной компиляции в машинный код.

* Компилируемые языки (такие как C++, Go, COBOL) - это языки, которые перед исполнением сначала компилируются в машинный код, что обеспечивает более высокую производительность по сравнению с интерпретируемыми языками.

🔥 Плюсы и минусы

Интерпретируемые языки обычно проще в изучении и быстрее в разработке, но они могут быть медленнее в исполнении.
Компилируемые языки обеспечивают лучшую производительность и контроль над системой, но могут потребовать больше времени на компиляцию и дебаггинг (исправление ошибок).

🔧 Уникальные особенности
Каждый язык программирования имеет свои уникальные особенности и предназначение.

Python - самый популярный язык, на нём можно реализовать почти что угодно.
JavaScript - лидер веб-разработки.
Fortran - один из первых языков программирования, и до сих пор используется в научных расчетах.
COBOL - в основном используется в корпоративных приложениях, особенно в банковской сфере.
Go (или Golang) - современный язык, разработанный Google, который сочетает простоту и производительность.

А на каком языке пишите вы? 🔽

🚀 Что нужно учитывать при выборе языка программирования?

В предыдущем посте я рассказывал про то, какие языки программирования есть и для чего они нужны. А сегодня хочу поговорить о двух важных понятиях в мире программирования: CPU-bound и I/O-bound решениях. И, что еще важнее, как они могут повлиять на ваш выбор языка программирования.

🫥 CPU-bound: Это ситуация, когда производительность программы напрямую зависит от скорости процессора. В CPU-bound задачах основное ограничение — это то, насколько быстро процессор может обрабатывать инструкции.

Примеры: сложные вычисления, обработка графики, машинное обучение.

🫥 I/O-bound: Это когда производительность программы ограничивается скоростью операций ввода-вывода. Это может включать в себя операции с файлами, обращения к базам данных или запросы к сети.

Примеры: чтение из файла, запросы к базе данных, сетевые запросы.

⚡️ И как это относится к выбору языка?

Python и I/O-bound: Многие говорят, что Python медленный, и в некотором роде это правда. Но если у вас I/O-bound задача, производительность Python может и не иметь значения! Потому что ваша программа будет больше времени ждать завершения операций ввода-вывода, к примеру пока отправляется почта, чем на выполнение кода. В таком случае выбор асинхронных библиотек и фреймворков в Python, таких как asyncio, может быть отличным решением.

Python и CPU-bound: Для задач, где производительность критична, существуют способы оптимизации Python, например, использование расширений на C или Cython. Тем не менее, для высокоэффективных вычислений другие языки, такие как C++ или Rust, могут быть предпочтительнее. Однако всё не так просто!

Несмотря на то, что многие задачи машинного обучения являются CPU-bound (особенно при тренировке моделей), Python доминирует в этой области. Большинство популярных библиотек, таких как TensorFlow и PyTorch, написаны на оптимизированном C++ и предоставляют Python API для удобства использования. Таким образом, разработчики получают "лучшее из обоих миров": производительность C++ и простоту Python 🔥

✔️ Вывод: При выборе языка программирования важно понимать природу вашей задачи. Если вы работаете с I/O-bound задачами, не отвергайте Python только из-за его скорости. Если у вас CPU-bound задача, подумайте о возможных оптимизациях или рассмотрите другие языки. В конечном итоге, правильный инструмент зависит от задачи! А язык программирования, это не приговор, а инструмент для решения задач. 🛠

Наша капибара решила попробовать себя в роли врача и дала весьма дельный совет. Согласны? 🤑

#мемы

#наставничество
🔥 Сегодня провел вебинар в качестве спикера на марафоне IT-профессий от Логомашины!
Рассказал о том, что такое разработка и как начать свой путь в IT 🤑

А ещё рассказал про курс, в котором уже записал несколько модулей.

Скоро, с командой, приступаем к своему курсу. А ещё совсем скоро будут новости про менторство 😏

Ставь к посту:
🦄 - если хотел бы попасть на такое обучение
🔥 - если хочешь записаться на менторство

🐍 Кто такой Python-веб разработчик?

Python-разработчики могут делать всё - начиная от разработки чат-ботов, заканчивая нейросетями и анализом больших данных. Сейчас на Python можно сделать всё, что угодно. Благодаря поддержке сообщества выходят бибилотеки для создания фронтенда в веб-разработке, где раньше лидировал JS.

✨ Чем занимается Python-разработчик в вебе?
Веб разработка - это не только сайты, но и сервисы, которые общаются друг с другом через интернет. Возьмём в пример маркетплейс. Когда мы им пользуемся, мы видим только красивую картинку (фронтенд). Бэкенд разработчики же заняты той частью, которая скрыта за интерфейсом приложения.

🏓 Авторизация и хранение данных пользователя, карточек товара и многое другое обрабатывается на серверной части приложения. Кроме этого, в работе есть и реализация сложных алгоритмов. Они решают такие задачи, как рекомендации: у нас есть 3 миллиона товаров, но какие их них нужно показать пользователю первыми?

💰 Средняя зарплата
Средняя зарплата бэкенд Python-разработчика, занятого в веб разработке, может сильно варьироваться в зависимости от региона, опыта и компании. На момент написания этого поста, по данным исследования Хабр, от 100 до 300 тысяч рублей в месяц.

🔧 Что нужно знать?
🟢Основы языка Python: нужно знать сам язык, его синтаксис и основные библиотеки. Изучается за 3-4 месяца.
🟢Фреймворки: Django, Flask и FastAPI - наиболее популярные фреймворки для веб-разработки. FastAPI и Flask лаконичные фреймворки, так что можно освоить за месяц.
🟢Работа с базами данных: про них я писал в этом посте.

А в этих направлениях основы изучить можно за пару дней, но чтобы отточить мастерство, потребуются годы:
🟠RESTful API: знание принципов создания и работы с API.
🟠Git: ваш лучший друг, когда дело касается версионирования и работы в команде.
🟠Основы фронтенда: основной акцент на серверной разработке, но знание основ HTML, CSS и JS будет большим плюсом.

На мой взгляд, при ежедневном изучении, достаточно 9 месяцев, чтобы стать веб разработчиком с нуля🔥

🔔 Пост-знакомство
Привет всем, кто подписался!

** КТО Я?
Меня зовут Никита, занимаюсь бекенд разработкой веб-сервисов, пишу курсы по разработке и занимаюсь менторством!

До IT я успел получить Hospitality Higher Diploma в Швейцарском IMI, поработал в отелях, ресторанах и фастфуде. Открывал кофейни в Питере, обучал управляющих в Додо пицце, а сейчас занимаюсь разработкой на языке Python.

✨ Пришёл в IT и сразу столько всего! Написал значительную часть бэкенда сервиса в programmatic.ru, разрабатывал бэкенд для внутренних сервисов Мвидео, преподовал в Московской Школе Алгоритмика, записал курс и проводил вебинары с Логомашиной, был спикером в yoloeducation. А сейчас уже эксперт в Bang Bang Education!

➡️ О ЧЁМ ЭТОТ КАНАЛ?

Рассказываю о том, что действительно нужно для работы. Главная проблема обучения - это неструктурированная и бесполезная информация. Тут я собираю лучший контент, структурирую его, перевожу на русский и оформляю в полезные материалы. Кроме того, делюсь своими размышлениями и находками. А ещё у нас тут живёт капибара-программист, с которой вечно происходят какие то мэмы :) 🤑

** СТОИМОСТЬ КОНСУЛЬТАЦИЙ
* тестовое собеседование на позицию Backend Web Developer - 5000 руб/1,5-2часа
* консультация по вашему вопросу (помощь в решении тестового задания, разработка на Python и тд) - 5000 руб/1,5-2часа

** НАВИГАЦИЯ:

#мысли - делюсь новостями из свой жизни, размышляю об увиденном / прочитанном / услышанном
#мемы - мемы про нашу очаровательную капибару-программиста и не только
#мой_путь - всё о том, как я начинал в IT и о моей работе сейчас
#python_полезности - полезные материалы для работы, связанные с Python
#находки - делюсь интересностями и новостями, которые нахожу в интернете
#просто_о_сложном - рассказываю простым языком то, что заумно написано в учебниках
#мудрость_на_каждый_день - полезные советы по работе в IT
#анонсы - анонсы моих выступлений и розыгрышей

Связь со мной: @PySage

⚡️КАК ВЫЙТИ НА РАБОТУ ЗА ГОД С 0?⚡️

Я обещал рассказать, как выйти на работу за год. Условно, этот путь можно разделить на несколько этапов: Подготовка, Поиск работы, Прохождение собеседований, Первая работа.

1️⃣ ПОДГОТОВКА

🔺 Определение цели: ответьте себе на вопрос: в какой области IT вы хотите работать?
🔺 Выбор языка программирования: зачем выбирать Python (подробнее в моём посте).
🔺 Основы программирования: пример с "Hello World", понимание основных концепций (пост).
🔺 Разработка навыка problem solving: понимание того, как правильно подходить к решению задач (пост).
🔺 Изучение алгоритмов и структур данных: 9 ключевых алгоритмов для решения проблем (пост).
🔺 Понимание баз данных: почему каждый разработчик должен знать SQL? ( пост).
🔺 Основы компьютерной науки: Как "думает" компьютер, понимание архитектуры компьютера и принципов работы процессора (пост).

2️⃣ ПОИСК РАБОТЫ

▫️ Составление резюме: как правильно подать себя на бумаге?
▫️Поиск вакансий: где искать работу, какие платформы лучше всего подходят для начинающих разработчиков?
▫️ Этапы отбора на работу: как проходит отбор, что ждёт кандидата на каждом этапе? (пост).
▫️Подготовка к собеседованию: вопросы с собеседований, как подготовиться, какие навыки особенно ценятся? (пост).

3️⃣ ПРОХОЖДЕНИЕ СОБЕСЕДОВАНИЙ

🔹Изучайте решения задач
🔹Проходите тестовые собесы

4️⃣ ПЕРВАЯ РАБОТА

🔸Синдром самозванца: что это такое, почему это происходит и как с этим справиться? (пост)
🔸Онбординг в компании: Что ожидать на первых парах работы, как адаптироваться в новой команде?
🔸Непрерывное обучение: почему важно продолжать обучение и развиваться даже после того, как вы нашли работу?
🔸Создание сети контактов: значение нетворкинга в IT и советы по созданию своей сети профессиональных контактов.

#мудрость_на_каждый_день

⚡️Хей-хей, вот и закончилось сегодняшнее мероприятие

Большое спасибо всем, кто пришёл лично и смотрел трансляцию. Для меня это первый подобный опыт - было немного волнительно.

Что-то получилось круто, что-то можно улучшить. Мы подготовили презентацию и всю механику выступления менее, чем за неделю. Последняя версия презентации вообще доделывалась сегодня прямо по дороге в Школу 😅

Я надеюсь, что материал вам понравился, а наши многочисленные розыгрыши не давали вам заскучать, я действительно очень старался🙏

И отдельный привет всем, кто подписался на мой канал сегодня! Честно, я даже не ожидал, что столько присоединится. И это очень мотивирует делать ещё более полезный и интересный контент дальше! 🚀

🎁 Напоминаю, что завтра, в 12:00 я проведу прямую трансляцию, на которой определю 2-ух победителей в розыгрыше менторских созвонов! Если ты ещё не стал участником, ещё есть шанс!

Жми на кнопку ниже и переходи в бота👇

🔴 Как получить опыт? Никак.

Самая главная проблема с которой вы столкнётесь - это прохождение скрининга. Скрининг - первый этап отбора. Когда вы откликаетесь и HR (или даже бот) смотрит ваше резюме. К сожалению, считается, что опыт работы = навыки работы. В итоге, все резюме с опытом работы менее 6 месяцев, скорее всего, даже не попадут на рассмотрение.

💪🏻 Что бы получить опыт можно попробовать:
1. Стажировки, особено если вы учитесь в университете. К примеру: ВК, СБЕР, ОЗОН
2. Устроиться в небольшую компанию по знакомству
3. Открыть свою компанию
4. Самый реалистичный вариант, написать "реальный" проект. Возьмите любой сервис, который вам нравиться и попробуйте сделать его копию. Потом скажите что вы его и сделали. Звучит как будто так никто не делает, но так делают 80% тех у кого нет опыта в IT 😁

✍️ Какие проекты можно попробовать сделать самому? На Python:
1) Нельзяграмм - весь сервис
2) Нетфликс - система рекомендаций
3) Реддит - весь блог

Написать блог не супер сложно, вот пример. Минус такого подхода, когда вы "придумываете" себе опыт, у вас будет синдром "самозванца". А про это расскажу подробнее в следующих постах.

А какой из вариантов получения опыта вам кажется наиболее реалистичным? 🔽

#мудрость_на_каждый_день

🎃«Кошелёк или жизнь?»
🎃«В гугл оффер или в команду гоффер?»

☝️Первый вопрос, который задаёт капибара-программист на собеседовании. Наша капибара приоделась к празднику и дарит вам набор стикеров. Добавляйте себе и используйте каждый день!

А если у вас есть идеи для стикеров, пишите в комментариях!🔽

🤴 СИНДРОМ САМОЗВАНЦА В IT🤴

Получив работу в АйТи, вы так же получаете одно интересное и одновременно беспокойное чувство — синдром самозванца. Это явление довольно распространено в IT, независимо от того, насколько реален ваш опыт. Даже если вы не "придумали" опыт, вы, скорее всего столкнётесь с этим явлением ⚠️

👀 Что такое синдром самозванца?
Это состояние, при котором вы, несмотря на все свои достижения и навыки, чувствуете, что не достойны своего положения. Как будто вам просто повезло или вы удачно всех обманули. Больше того, может казаться, что рано или поздно ваши коллеги "раскроют" ваш обман.

❌ Как это проявляется?

* Постоянные сомнения в своей компетентности, даже если у вас есть все необходимые навыки.
* Страх раскрытия перед коллегами, которые, как кажется, скоро поймут, что вы "не на своем месте".
* Преуменьшение своих заслуг: часто приписывание своего успеха "случайности" или "командной работе", исключая свой вклад.
* Избегание новых вызовов, чтобы не столкнуться с потенциальным провалом.

✅ Как с этим справиться?

🔹 Осознайте проблему: признание у себя этого синдрома — уже огромный шаг к его преодолению. Помните, это нормально и встречается очень часто.

🔹 Записывайте свои достижения: постоянно возвращайтесь к списку своих успехов, чтобы напомнить себе о своей компетентности.

🔹 Общайтесь с коллегами (не обязательно на работе): многие из них тоже сталкиваются с таким чувством. Поделитесь своим опытом — это поможет обоим.

🔹Настройте реалистичные ожидания: никто не ожидает, что вы будете знать все. Разрешите себе делать ошибки и учиться на них. Помните: не ошибается тот, кто ничего не делает.

🔹Постоянное обучение: признайте, что в мире технологий постоянно что-то новое, и дополнительное обучение является ключом к уверенности.

🔹 Поиск ментора: найдите кого-то, кто может поддерживать вас, давать обратную связь и помогать в вашем профессиональном развитии.

Помните, что синдром самозванца — это часть пути многих профессионалов в IT. Но это лишь эмоция, которую можно контролировать и с которой можно работать. Ведь самое главное — это вера в себя и постоянное стремление к росту 🔼

#просто_о_сложном #мудрость_на_каждый_день

👀 Сколько режимов в вашей стиральной машине? А сколько из них вы действительно используете?

Недавно я прочитал книгу "Agile" Майка Кона и наткнулся там на весьма интересную статистику 🔽

Все мы знакомы с огромным количеством функций в бытовой технике, которые часто остаются не использованными. Подобное явление наблюдается и в мире программного обеспечения.

⚡️ Согласно исследованию Джонсона в 2002 году, целых 45% функций в продуктах не используются вообще! И ещё 35% лишь изредка находят свое применение.

Это говорит о том, что зачастую системы перегружены функционалом, который может быть и не нужен. Эта информация подтверждает правило 80/20 или принцип Парето: часто достаточно всего 20% функций, чтобы удовлетворить 80% потребностей ✍️

Этот же принцип можно использовать в освоении новых инструментов: изучение всего 20% возможностей инструмента может покрыть 80% ежедневной работы.

Так что когда в очередной раз столкнётесь с инструментом или технологией, спросите себя: какие 20% из его возможностей дадут 80% результата? Не утопайте в избыточности, цените свое время!

«Время нас не ждет. На что ты его расходуешь?» — © Льюис Кэрролл, «Алиса в зазеркалье»

#просто_о_сложном