💌 Хотим познакомить вас с Дашей Сергеевой, выпускницей сразу двух наших курсов — «Инженер
по тестированию» и «Автоматизатор тестирования на Python». Даше удалось найти стажёрскую позицию, успешно пройти собеседование и получить оффер после всего 14 откликов на вакансии. Теперь она вышла на работу в команду по тестированию в Райффайзен Банк. Мы не могли упустить возможность поговорить с ней о её опыте поиска работы.

— Чем ты занималась до курсов и почему решила пойти учиться?

— Я работала в местном дворце культуры. Это бюджетное учреждение: зарплата маленькая, развития и перспектив роста никаких. Мой муж работает разработчиком, и как-то раз он предложил мне обратить внимание на сферу IT. Я долго сомневалась и боялась, мне казалось, это не моё. Я стала изучать, какие есть вакансии в сфере IT, и поняла, что тестирование мне ближе всего по духу. Разработчики — созидатели, они создают код, а тестировщики — крушители, которые всё ломают. Мне это близко🙂 К тому же я люблю работу с документами, составлять списки и планы. После окончания одного курса я тут же поступила на второй — тестирование веб-приложений на Python. Он длился 2 месяца.

— Как прошли поиски первой работы тестировщиком?

Благодаря второму курсу в моём резюме появились базовые знания автоматизации и Python. Я начала искать работу: в тот момент закончился мой курс по трудоустройству, и я попала в программу акселерации. Всего сделала 14 откликов: 12 — на HeadHunter, 2 через партнёрские вакансии. С HH.ru были отказы и тишина, по одной партнёрской вакансии — тоже, а вот со второй позвонили и пригласили на интервью в зуме. Через неделю меня попросили заполнить анкету для службы безопасности, а через пару дней позвонили с радостной новостью, что берут меня!

— Как думаешь, почему на эту вакансию взяли именно тебя?

— Если честно, не знаю😄 Я чувствовала себя достаточно уверенно, хотя страх был огромен. Собеседование получилось весьма коротким, меньше часа. Так как вакансия стажёрская, то и спрос был не большим. Спрашивали теорию, но не сухую, как на экзамене: хотели увидеть, как я умею пользоваться знаниями. Это был интересный опыт. Я честно сказала, что не знаю ответов на некоторые вопросы. Ещё меня попросили написать SQL-запросы: в одном я ошиблась, но быстро это заметила и сама указала на ошибку.

— Какие у тебя ожидания от работы?

Мне подробно рассказали, чем занимается команда. Мы даже поговорили о моих будущих возможностях: я сразу сказала, что хотела бы заняться нагрузочным тестированием. Ещё меня спрашивали, умею ли я работать в команде. На моём последнем месте работы общения с людьми у меня было много, но вот команды у нас не было. Я думаю, работать с коллегами на новой работе будет здорово: IT — это не одиночество, это команда.

Книги по Python: что почитать новичкам

Собрали подборку базовых и полезных книг, которые помогут разобраться с основами языка и попрактиковаться.

🖇«Изучаем Python», Марк Лутц

Учебник, который содержит все базовые знания для того, чтобы начать программировать.

🖇«Программируем на Python», Майкл Доусон

Книга построена на практических примерах. Теория даётся кратко, но её достаточно, чтобы перейти к практике. Советуем читать в электронном варианте: в ней много ссылок и примеров кода.

🖇«Легкий способ выучить Python», Зед А. Шоу

52 последовательных упражнений, которые помогут разобраться в работе с Python с нуля: от настройки окружения для написания кода до разработки игр и веб-разработки.

🖇«Автоматизация рутинных задач с помощью Python», Эл Свейгарт

Пошаговые инструкции по созданию скриптов и программ для автоматизации рутинных задач: обработки текстовых файлов, работы с почтой, управления файлами и другого.

🖇«Изучаем программирование на Python», Пол Бэрри

Доступный язык и большое количество практики. Основы описаны просто и интересно, а упражнения учат решать практические задачи.

🖇«Python. Notes for Professionals»

Бесплатный проект Python-сообщества: сборник частых вопросов и ответов по языку и его экосистеме, взятых с сайта Stack Overflow.
Внутри — материал по разным аспектам языка: базовому синтаксису, работе с процессами и потоками, взаимодействию с внешними библиотеками и фреймворками.

Разбираемся с базой: что такое Git

👀 Это специальная программа, которая позволяет отслеживать любые изменения в файлах, хранить их версии и оперативно возвращаться в любое сохранённое состояние.

Чем хорош Git
Большинство других систем контроля версий хранят информацию в виде списка изменений в файлах. Git работает по-другому — он хранит полное отображение того, как выглядит файл в момент сохранения. Это позволяет всегда иметь полную информацию обо всех файлах и быстро восстанавливать любую из предыдущих версий.

Git — мощный инструмент со множеством различных возможностей. Если изучить их досконально, можно серьёзно облегчить себе работу.

Как работает Git на примере
1. В проекте, где пишется код, создано окружение Git ― все изменения файлов отслеживаются в рамках настроенных параметров и заданных фильтров.

2. Нужно добавить в проект новую функцию, изменив или доработав существующий код. Для этого потребуется создать внутри проекта отдельную ветку (branch).

3. Работа в этой ветке никак не затрагивает основной код — если с новыми изменениями что-то пойдёт не так и код перестанет запускаться, основной проект не пострадает. А когда новая функция будет дописана и протестирована, ветку можно будет «наложить» на основной код.

Также в рамках Git можно объединять разные версии кода в один. Например, над проектом работает несколько человек, и каждый разрабатывает или изменяет код в собственных ветках. В конце работы появится необходимость слить ветки вместе — и получается цельная программа. Это значительно облегчает совместную работу, так как не нужно ждать, пока другой разработчик допишет код, — можно работать параллельно.

Если же в одной из веток разработка пойдёт не по плану и произойдёт ошибка — всё можно просто откатить до предыдущей ветки, где ошибок не было.

Удобство и гибкость сделали Git стандартом для большинства современных IT-компаний. Чтобы помочь научиться работать с ним, мы создали бесплатный курс «Основы работы с Git». Навык работы с Git критичен для любого программиста. А тем, кто только начал делать первые шаги в программировании, будет полезно освоить инструмент, который пригодится в будущем.

🍃Дайджест последнего месяца лета

Новенькое для начинающих программистов и тестировщиков через опыт и синяки выпускников, рекомендации экспертов.

Читаем:
• История выпускника: как понять, что у вас есть склонность к программированию

• Как мы улучшаем курс по iOS-разработке — и зачем вносить изменения сразу после запуска

• И снова ChatGPT: боль или радость для начинающих разработчиков

• 15+ небанальных ресурсов для начинающего/продолжающего Python-разработчика

• Чем на самом деле занимается разработчик 1С

• Как я придумал 20 проектов и собрал портфолио: опыт студента

Слушаем и смотрим:
• Программирование и тестирование: про направления для новичков, запись вебинара

• Старт в Python-разработке: выпускники делятся опытом, запись вебинара

• «Дело практики»: подкаст от выпускников Практикума

Тоже читали или смотрели что-то полезное по теме? Делитесь в комментариях ↓

3 причины изучить Go

Go — это язык программирования с открытым исходным кодом. Он родился из потребности в языке, который был бы прост для понимания и способен справиться с масштабами, в которых работает Google.

🤲А вот 3 причины, чтобы его освоить

1. Простота
Синтаксис чист и прост для понимания, что делает код очень читаемым и удобным для сопровождения. Создатели Go намеренно сделали язык лаконичным и опустили некоторые функции, распространённые в других языках, такие как классы и исключения.

2. Эффективность

Go — компилируемый язык со строгой статической типизацией. Программы компилируются в статические файлы, которым не нужны внешние библиотеки или отдельный интерпретатор. Во многих бенчмарках производительность Go сравнима с производительностью C или Java.

3. Многопоточное программирование
Ещё одна особенность, способствующая эффективности Go, — это модель параллелизма. Примитивы параллелизма Go, горутины и каналы, позволяют с лёгкостью писать программы, выполняющие одновременно несколько рабочих задач.

Uber, Twitch, Dropbox и сам Google, а также Yandex, VK, Avito, Ozon внедрили Go в свой технологический стек, что ещё раз подтверждает его практичность и надёжность.

Go можно изучать с нуля — без технического образования и опыта в разработке. В Практикуме в учёбе вас поддержат наставники и ревьюеры — разработчики из Яндекса. На курсе по бэкенд-разработке на Go за 8 месяцев вы соберёте портфолио из 8 проектов и поработаете с настоящими заказчиками. Старт ближайшего потока — 25 октября.

🧠 Зачем придумали нейросети? И можно ли создать нейросеть самому?

Чтобы ответить на эти вопросы, мы позвали Ивана Ключникова — автора Youtube-канала «Уже Наступило». Его научпоп-ролики набирают сотни тысяч просмотров, и всё благодаря способности Ивана объяснять сложные штуки — такие как прыжки во времени или квантовую запутанность — просто и наглядно. Именно так он расскажет и про нейросети.

→ Бесплатно, 7 сентября в 19:00 Мск

О чём пойдёт речь:
— кто и зачем придумал нейросети;
— как фантасты прошлого представляли работу нейросетей и что вышло в реальности;
— почему именно распознавание образов дало толчок к развитию ИИ;
— как научиться создавать нейросети: поговорим про программирование;
— что самое интересное в работе разработчика.

→ Зарегистрируйтесь на вебинар

Задайте нам вопрос 🖤

Мы хотим делать посты полезными и отвечать на волнующие вопросы — про профессии в программировании, ресурсы для помощи в обучении, перспективы и трудоустройство.

Делитесь и спрашивайте, какие темы интересны в первую очередь?