Основное что должен знать и уметь программист. Что должен знать программист? Что каждый программист знать о веб-разработке

Многие начинающие программисты, особенно обучающиеся в провинциальных вузах, часто не знают, в какую сторону им развиваться, и что они должны знать для того, чтобы эффективно работать по специальности. Удивительно, но каждый день используя продукты и технологии, созданные другими программистами на основании развитых областей знания, они даже не догадываются о том, как они устроены.

Построенные на теории массового обслуживания и стандарте GSM сети мобильной связи; PHP-скрипты, исполняющиеся на удаленных серверах и передающие свою выдачу через Ethernet по TCP/IP на компьютеры с NDIS-драйверами; процессоры, переупорядочивающие и спекулятивно исполняющие наборы инструкций для того, чтобы скомпенсировать вызванную ограничениями полупроводниковой электроники и скоростью света остановку роста тактовой частоты; рассчитанные на ЭВМ корпуса самолетов и автомобилей, лекарства и структуры ДНК; компьютерные игры, ради крохотного блика в которых пишутся мегабайты заполненных интегралами Френеля статей; электронные фильмы и книги; алгоритмы NLP и TreeNet, вызывающие нам из огромных баз данных поисковую выдачу - вот то, что окружает нас каждый день благодаря программистам, благодаря оригинальным подходам и фундаментальным знаниям, благодаря продуманной и отточенной десятилетиями методологии разработки и управления сложностью ПО.

Я и мои единомышленники взяли на себя труд составить теоретический минимум для программиста на основании наиболее ярких отраслей IT, вошедших даже в программы нормальных университетов, на основании собеседований и постоянно пригождающихся на практике знаний. Часть из пунктов этого минимума можно изучить за 5 минут по википедии, часть же потребует серьезного труда на протяжении нескольких месяцев, но это именно то, что обязательно следует знать и чем следует свободно владеть. В комментариях приветствуются исправления и дополнения.


  1. C++ , стандарт, Comeau, 1TBS, Страустрап/D&E/Джосаттис/Вандервуд, Дьюхэрст/Мейерс/Саттер, RAII/copy-and-swap/exception-safety, правило пяти, Александреску/Абрахамс-Гуртовой, type erasure, CRTP, NVI, SFINAE, Koenig lookup, Duff"s device, Boost, Сик-Ламсдейн/Карлссон, TR on C++ performance, тест Степанова, forwarding problem/move semantics, SPECS
  2. Компиляторы , особенности реализации стандарта, ограничения реализации, интринсики, отличия стандартных библиотек (контейнеры, rand), ABI, реализация виртуальных функций, виртуального наследования, исключений, RTTI, switch, указателей на функции и методы; оптимизации, copy elision (RVO, NRVO), sizeof на различных платформах, дефайны компилятора и среды, __declspec, ключи компилятора, empty-base optimization, статическая и динамическая линковка, манглинг, распределенная компиляция, precompiled header, single compilation unit, (strict) aliasing/restrict, inline/_forceinline, volatile
  3. Мультитредность , обедающие философы, deadlock/livelock/race condition/starvation, атомарность, lock инструкции процессора, memory model/barrier/ordering, CAS или LL/SC, wait/lock/obstruction-free, ABA problem, написание lock-free контейнеров, spin-lock, TLS/per-thread data, закон Амдала, OpenMP, MPI, map-reduce, critical section/mutex/semaphore/condition variable, WaitForSingleObject/WaitForMultipleObjec ts, green thread/coroutine, pthreads, future/deferred/promise, модель акторов
  4. Язык ассемблера , Зубков/Хайд/Дреппер/Касперски/Фог/Абраш, x86, FPU/MMX/SSEn/AVX, AT&T и Intel-синтаксис, masm32, макросы, стек, куча/менеджеры кучи, соглашения вызова, hex-коды, машинное представление данных, IEEE754, little/big endian, SIMD, аппаратные исключения, прерывания, виртуальная память, реверсинг, срыв стека и кучи, return oriented programming, alphanumeric shellcode, L1/L2/RAM/page fault и их тайминг, язык ассемблера ARM
  5. Аппаратное обеспечение , Хоровиц-Хилл/Титце-Шенк/От физики к Си от panchul , полупроводниковая электроника/спинтроника/фотоника, транзистор, триггер, схемотехника, микрокод, технология создания процессоров, logic synthesis, static timing analysis, FPGA, Verilog/VHDL/SystemC, SISAL, Arduino, устройства памяти (ROM → EEPROM, RAM, SSD, HDD, DVD), RISC/CISC, Flynn"s taxonomy (ID), принстонский и гарвардский подход, архитектуры процессоров, архитектуры x86, VID/PID
  6. Процессоры , конвейеризация, hyper-threading, out-of-order execution, спекулятивное исполнение, static/dynamic branch prediction, префетчинг, множественный ассоциативный кэш, кэш-линия/кэш-промах, такты, кольца защиты, память в мультипроцессорных системах (SMP/NUMA), тайминг памяти
  7. Дискретная математика , K2, теорема Поста, схемы, конечные автоматы (ДКА и НДКА), автомат Калашникова, клеточные автоматы
  8. Вычислимость , машина Тьюринга, нормальные алгоритмы Маркова, машина Поста, диофантовы уравнения Матиясевича, лямбда-функции Черча, частично рекурсивные функции Клини, комбинаторное программирование Шейнфинкеля, Brainfuck, эквивалентность тьюринговых трясин, проблема останова и самоприменимости, счетность множества вычислимых функций, RAM-машина, алгоритм Тарского, SAT/SMT-солверы, теория формальных систем
  9. Языки программирования , грамматики, иерархия Хомского, теорема Майхилла-Нероуда, лемма о накачке и лемма Огдена, алгебра Клини, НДКА → ДКА, алгоритмически неразрешимые задачи в формальных языках, Драгонбук, Фридл, регекспы и их сложность, PCRE, БНФ, Boost.Spirit + Karma + Qi/Ragel, LL, LR/SLR/LALR/GLR, PEG/packrat, yacc/bison/flex/antlr, статический анализ кода, компиляция/декомпиляция/обфускация/деобф ускация, Clang/LLVM/XMLVM/Emscripten, GCCXML, OpenC++, построение виртуальных машин, JiT/AoT/GC, DSL/DSEL
  10. Алгоритмы и комбинаторная оптимизация , Кормен/Скиена/Седжвик/Кнут/Ахо-Хопкрофт-У льман/Пападимитриу/Шрайвер-Голдберг/Преп арата-Шеймос/e-maxx.ru, структуры данных, алгоритмы, сложность, символика Ландау, теорема Акра-Баззи, time-space tradeoff, классы сложности, NP-полные задачи, КМП, графы и деревья, потоки в сетях, матрица Кирхгофа, деревья поиска (особенно RB-дерево и B-дерево), occlusion detection, куча, хэш-таблицы и идеальный хэш, сети Петри, алгоритм русского крестьянина, метод Карацубы и матричное умножение Винограда-Штрассена, сортировки, жадные алгоритмы и матроиды, динамическое программирование, линейное программирование, diff-алгоритмы, рандомизированные алгоритмы и алгоритмы нечеткого поиска, псевдослучайные числа, нечеткая логика
  11. Численные методы , дихотомия/метод Ньютона, интер- и экстраполяция, сплайны, метод Гаусса/Якоби/Зейделя, QR и LU-декомпозиция, SVD, МНК, методы Рунге-Кутты, метод Адамса, формулы Ньютона-Котеса, метод Ритца, метод Бубнова-Галеркина, метод конечных разностей/элементов, FFT/STFT, сходимость и устойчивость
  12. Машинное обучение , Рассел-Норвиг/Bishop, подходы к моделированию AI, переобучение/кроссвалидация, байесовские сети, нейросети, сети Кохонена, Restricted Boltzmann machine, градиентный спуск/hill climbing, стохастическая оптимизация (метод Монте-Карло, метод отжига, генетические алгоритмы, муравьиные алгоритмы), SVM, gradient boosting, кластерный анализ, метод главных компонент, LSH, обучение с подкреплением, MDP, information retrieval/data mining/natural language processing, машинное зрение, Szeliski, OpenCV, image processing, OCR, фильтры Собеля, каскад Хаара, Viola-Jones framework, SURF, введение в психофизиологию зрения, IPython/pandas/scikit-learn
  13. Теория информации , сжатие, Хаффман, RLE, BWT, LZ, коды коррекции ошибок, сжатие с потерями (изображения, аудио, видео), информационная энтропия, формула Шеннона, сложность Колмогорова
  14. Криптография , Шнайер/Ященко, Принцип Керкгоффса, симметричная (DES, AES), асимметричная (RSA), качество ГПСЧ, алгоритм Диффи-Хеллмана, эллиптические кривые, хэширование (MD5, SHA, CRCn), DHT, криптостойкость, криптоатаки (атака гроссмейстера), WEP/WPA/WPA2 и атаки на них, цифровая подпись и сертификаты, PKI, HTTPS/SSL, доказательство с нулевым разглашением, пороговая схема
  15. Математика , Кнут-Грэхем-Паташник/Зорич/Винберг, Spivak/Dummit-Foote, матан, линал, комплан, функан, диффгем, теория чисел, дифуры/интуры/урчпы/вариационное исчисление/оптимальное управление, производящие функции, ряды, комбинаторика, теорвер/матстат/слупы/теория массового обслуживания, цепи Маркова, интегральные преобразования (Фурье, Лаплас, вейвлет), NZQRCHOS, матпакеты (Mathematica, Maple)
  16. Физика , правила Кирхгофа, закон Джоуля-Ленца, комплексное сопротивление, скорость и частота света, уравнения Максвелла, лагранжиан и гамильтониан
  17. Химия , стехиометрия, химия кремния:)
  18. Архитектура и стиль кода , Макконнелл/Фаулер/Лебланк/Гамма/Александ реску-Саттер/Буч, защитное программирование, паттерны, SOLID/GRASP/KISS DRY SPOT/YAGNI, UML, OOP (Smalltalk), OOD/OOA, метрики кода
  19. Методологии разработки , Waterfall/RUP/Agile/Scrum/Kanban/XP, TDD/BDD, CASE
  20. Тестирование , юнит-тесты, функциональное, нагрузочное, интеграционное тестирование, тестирование UI
  21. Инструментальные средства разработки , IDE, IntelliSense, отладчики (VS/Olly/WinDbg/kdb/gdb) и трейсеры (strace/ltrace), DWARF debug information format, дизассемблеры и декомпиляторы (IDA/HexRays/Reflector), системы контроля версий (SVN, GIT), merge/branch/trunk, системы именования файлов и бранчей, continuous integration, ant, code coverage, статический анализ (lint, cppcheck), динамический анализ (valgrind, фаззинг), верификация и валидация ПО (Frama-C, RAISE (RSL), Coq), профайлинг, багтрекеры, документирование кода, системы сборки (CMake), пакетные менеджеры (NuGet)
  22. Фреймворки , Qt, moc и метаинформация, концепция слот-сигнал, Саммерфилд-Бланшет/Шлее, PoCo, промышленные библиотеки: GMP, i18n, lapack, fftw, pcre
  23. Операционные системы , Silberschatz/Рихтер/Соломон-Руссинович/Р обачевский/Вахалия/Стивенс/Love/Linux Kernel Internals, менеджер памяти, менеджер кучи и ее устройство (LAL/LFH/slab), менеджер устройств, менеджер процессов, context switch, реальный и защищенный режим, исполнимые файлы (PE/ELF/Mach), объекты ядра, отладочные механизмы (strace/ptrace/dtrace/pydbg, Debug API) и минидампы, bash, сетевой стек и высокопроизводительные сервера, netgraph, CR0, IPC, оконная подсистема, система безопасности: ACE/ACL и права доступа, технологии виртуализации, RTOS (QNX), программирование драйверов, IRQL, IRP, файловые системы, BigTable, NDIS/miniport/FS drivers/filter driver, Mm-, Io-, Ldr-функции, DKOM и руткиты, GDT/IDT/SDT, ядра Windows/Linux/BSD, POSIX
  24. Компонентно-ориентированные модели , Роджерсон/Таварес, COM/OLE/ActiveX/COM+/DCOM RPC, ATL, апартменты, моникеры, MIDL, XPCOM, CORBA, TAO, D-Bus
  25. Сеть , Стивенс, OSI model/Internet model, Ethernet, TCP/IP, TCP window, алгоритм Нейгла, сокеты, Protocol buffers/Thrift/Avro/ASN.1, AMQP, ICMP, роутинг/BGP/OSPF, ARP, атака Митника, syn flood, HTTP/FTP, P2P/DHT, DHCP, SMB/NBNS, IRC/XMPP, POP3/SMTP/ESMTP/IMAP, DNS, WiFi/WiMax/GSM/CDMA/EDGE/Bluetooth/GPS, ACE, Wireshark
  26. Графика и GPGPU , алгоритм Брезенхема, цветовые модели, трассировка лучей vs полигональная графика, OpenGL/GLSL/Open Inventor, DirectX/DirectShow/DirectAudio/HLSL, stencil/depth/alpha-test, графический конвейер в DirectX 11, шейдеры, модели освещения (Фонг), пропускная способность, fillrate, OpenCL/CUDA/AMP, ландшафты, лоды, тени, deferred shading, текстурирование и фильтрация, антиалиасинг, HDR, tone mapping, virtual/augmented reality
  27. Форматы , XML/XSLT/XPath/XMLStarlet/DOM/SAX, RTF/ODF, JSON/BSON/bencode, YAML, JPEG/PNG/WebP, AVI/MPEG/RIFF/WAV/MP3/OGG/WebM, SVG, Unicode, кодировки однобайтные/UTF-8/UTF-16/UCS-2/UTF-32, проблемы длины и сравнения Unicode-строк
  28. Базы данных , Грубер/Дейт, ANSI SQL, T-SQL, ODBC, MySQL/PostgreSQL/MS SQL/BDB/SQLite/Sphinx, хранимые процедуры, триггеры, алгебра Кодда/А, Tutorial D, нормальные формы, оптимизация и выполнение запросов, структуры данных индексов, транзакции и ACID, CAP-теорема Брюера, NoSQL, key-value storage, шардинг, ORM (C++ ODB), ERD, OLAP, семантическая сеть, triplestore, RDF/Turtle, SPARQL, OWL, Semanticscience Integrated Ontology, reasoner, DBpedia
  29. Прикладное программирование , C#/F#, Шилдт/Троелсен/Рихтер, генерики, yield, linq/plinq, рефлексия, AST, WCF, WinForms/WPF/Silverlight, AOP, фреймворки логгирования, .NET assembly, Scala, Хорстманн/Одерски, pattern matching, макросы/квазицитаты
  30. Квантовые вычисления , алгоритм Шора, квантовая криптография
  31. Функциональное программирование , Haskell/Ocaml/Scheme/Alice или Oz, SICP/TaPL/YAHT/Purely Functional Data Structures/Харрисон-Филд, HOF (map/fold/filter), система типов Хиндли-Милнера, монады, тайпклассы, АТД, dependent types, ленивость/энергичность, логическое программирование (Prolog или Mercury), конкурентное программирование (Erlang или Oz)
  32. Веб-программирование и скриптовые языки , Фланаган/Zend PHP5 Certification Course + Study Guide, Apache/nginx, CGI/FastCGI, PHP/Zend Framework/ReactPHP/Zend Engine/Doctrine или Propel/CodeIgniter или Symphony или Yii, Python/Django/Twisted, Ruby/RoR, ASP.NET MVC, JavaScript/jQuery/React/Google Closure/ExtJS/node.js, ООП в JavaScript, HTML5, CSS3/табличная и блочная верстка, RSS, canvas/WebGL, Ajax/WebSockets, вопросы безопасности (XSS, SQL injection, CSRF), highload, C10k problem, SWIG
  33. Проектирование GUI и представление информации , Раскин/Тафти, юзабилити, основы дизайна и типографики, закон Фиттса, основы верстки, LaTeX

UPD: Некоторые комментарии повторяются довольно часто, и разумно было бы попробовать ответить на них в апдейте поста.


Этот теормин вполне справедливо критикуется за отсутствие системности изложения и ВНЕЗАПНЫЕ соседства различных как по глубине, так и по содержанию топиков. Это не бага, это фича. Системное изложение программы по практически любому из пунктов заняло бы места не меньше, чем оглавления пухлых талмудов, поэтому лучше как раз названия этих талмудов и приводить. Как же тогда работать с этим списком? Следует брать хорошие книжки по тематике и читать их до тех пор, пока все упомянутые слова не встретятся в процессе чтения. Авторы и в страшном сне не могли предположить, что кто-то решит, что устройство Даффа посчитают по глубине и объему чем-то равным полуторатысячестраничному Священному Стандарту. Однако этот критерий вполне рабочий - можно перечитать сотню книг по C++ для начинающих, и ни разу не встретить упоминания о нем, но если читать действительно полезные книги и статьи (для тем, подобных C++, такие книги существуют и перечислены), то все слова довольно быстро встречаются. Смысл программы, обусловленный ее размером, именно в том, чтобы дать возможность оценить, достаточное ли количество книг по теме прочитано.

Весьма значительное количество критики теормин встречает и со стороны людей, считающих себя программистами, которые полагают, что все это знать невозможно , изучать слишком долго, а в некоторой абстрактной узкой практике большая часть не используется. Эти люди, к сожалению, просто не понимают, в чем разница между эрудицией/памятью и знаниями. Ценность для программиста имеет не запоминание точного формата какого-нибудь из пакетов NBNS, а овладение подходами, которые использовались при разработке, другими словами не способность воспроизвести, а способность воссоздать или опознать, в том числе в другой области. Именно способность человека к анализу и синтезу (которая все же не берется из ниоткуда, а достигается активным познавательным трудом) отличает его от гугла, который даже в очень отдаленной перспективе не научится решать даже div2 250. Именно на развитие этой способности и направлен теоретический минимум, который в процессе работы обязательно придется дополнять domain-specific знаниями, будь то особенности игровой физики, разработка оперденей на Java или создание реальных микросхем.

В отдельный абзац стоит выделить вопрос от тех, кто сомневается в своих способностях освоить теормин, либо полагает, что способность его применять будет редко востребована и ослабнет. В целом, теорминимум в большинстве пунктов несколько уступает учебным программам факультетов CS нормальных университетов, так что за 5 лет его освоить вполне возможно, даже совмещая с работой. Конкретно в геймдеве активно используются (по разным подсчетам в обсуждениях) от 1/3 до 2/3 перечисленных пунктов. Недостающую активность можно восполнять, к примеру, консультируя других на Stack Overflow .

Отдельную категорию людей, высказывающуюся в стиле «я такого не знаю, я такое запрещаю» составляют те, кто полагает, что цель программиста заключается не в улучшении мира, а в зарабатывании денег . Им этот теоретический минимум действительно не нужен, а следует поискать самоучители по тому, как правильно и со знанием всех тонкостей воровать, обманывать и заставлять работать вместо себя других.

«Нас и тут неплохо кормят» . Этот аргумент встречает свое опровержение во втором по активности обсуждении статьи у metaclass :
Все, что должен знать программист, чтобы его после 40 лет не выбросили на Помойку, Где Бомжи.
Действительно, в возрасте около 45 лет начинает активно проявляться деградация мозга, приводящая к существенным проблемам в понимании и способности оперировать кодом с обычной цикломатической сложностью. Потеря способности писать код в сочетании с неспособностью из-за отсутствия тренировок к анализу/синтезу - гарантированный путь именно туда. Некоторые люди сохраняют способность оперировать нормальной цикломатической сложностью и в старости, однако лишь за счет превышающих норму показателей в молодости. Проверить, входите ли вы в зону риска, можно на TopCoder
От физики к программированию
Зачем нужно знать всякие низкоуровневые вещи

Ну и наконец, откуда вообще вырос этот теормин:
ACM Computer Science Curriculum

Эта статья - не самоучитель по кодингу. И не пост о том, «какой язык программирования выбрать». Если вы хотите понять, насколько вам интересно изучать мир кода, то более важным вопросом будет: что такое программирование? Как выглядит программирование изнутри? Совместимы ли я и программирование?

Принцип «логика, а не математика»

Одно из величайший заблуждений у начинающих программистов - это то, что в программировании полно математики. Если вам кажется, что занятие программированием заставит вас снова вспомнить о школьных знаниях тригонометрии, алгебры и т.п., то вы ошибаетесь. Такая математика редко встречается в программировании.

По опыту из «чисто математических» вещей встречаются, например, порядок операций в выражении и система координат. Ничего особо сложного. Логики, напротив, очень много. Необходимость думать наперёд, понимать, в каком порядке выполнять действия и как контролировать этот поток, пронизывает все аспекты программирования. Если у вас есть способность к логике, то вам будет легко начать справляться с программистскими задачами.

Принцип «поймать падающую звезду»

На программирование можно смотреть, как на запуск множества «процессов» - как бы принуждение компьютера «делать работу за вас» - и управление этими процессами. В программировании процесс часто выдаёт некий результат. Результатом может быть файл, но может быть и нечто попроще, например строка, или число.

Проблема в работе с процессами заключается в том, что если вы ничего не делаете с их результатами, то они просто растворяются. Говоря литературно, «уходят в небытие», никогда не воссоздаются, очень похожи на звёзды, которые сверкают на небе и исчезают. Другими словами, вам надо «поймать их».

Если вы создаёте что-то с помощью процесса, вам надо схватить его, или вы его потеряете. Вот где в игру вступают переменные - как способ «запечатлеть» результаты процесса. Этот принцип сильно помогает понять, что такое программирование, на ранних этапах обучения. И если вы рано его ухватите, то найдёте его очень полезным.

Принцип «словаря»

В программировании есть много «типов». Представляйте типы как строительные блоки языка программирования. Один из типов - это строка, или коллекция символов внутри кавычек. И «яблоко», и «апельсин» - это строки. Их можно, например, объединить и сделать «яблокоапельсин». Числа - это другой тип. Числа можно складывать, вычитать, умножать (помимо остальных действий). Затем идут «массивы» - множество объектов в определённом порядке. [«Первое», «идёт», «перед», «вторым»], например, является массивом с первым элементом «Первое» и последним элементом «вторым».

Но, возможно, одним из самых мощных типов является «хэш», или пара «ключ-значение». Хэш имеет много названий. В Ruby это «hash». В JavaScript он называется «object» (объект). Возможно, лучшее имя ему дал Python: «dictionary» (словарь). Если немного подумать, то словарь это и есть набор ключей (слов), указывающих на свои значения.

Но почему это имеет значение? Оказывается, такая структура часто нужна для хранения данных. Например, таким образом можно упаковать информацию о человеке:

{"first_name" => "Jonathan", "last_name" => "Richards", "nationality" => "British" }

Есть ключи «first_name» (имя), «last_name» (фамилия) и т.д. Это как бы свойства, или атрибуты человека. Можно ещё добавить «hair_colour» (цвет волос), «age» (возраст), или «gender» (пол). И каждый из этих ключей имеет значение. Значительная часть программирования связана с определением форматов структур данных. И пары «ключ-значение» становятся ценнейшим оружием в арсенале, поэтому полезно понять, как они работают, как можно раньше.

Принцип «матрёшек»

В программировании полно объектов, которые находятся внутри объектов внутри других объектов. Программируя, вы часто обнаруживаете, что пытаетесь структурировать данные, и часто эти структуры содержат внутри себя другие структуры.

Добавим в предыдущий пример свойство «siblings» (братья/сёстры):

{"first_name" => "Jonathan", "last_name" => "Richards", "nationality" => "British", "siblings" => { "brothers" => , "sisters" => ["Fiona", "Mary"] } }

Этот принцип вы будете встречать на протяжении всего программирования. В HTML одни элементы включают в себя другие элементы:

Следующие пункты из того, что нужно знать программисту, будут зависеть от области работы специалиста. Например, для разработчика сайтов очень важны еще и с графическими редакторами, а также знания современных языков веб-разработки. Одним из них является PHP.

Люди, которые задумываются о том, должны понять, что основных знаний самого языка будет не совсем достаточно. Для получения хорошей работы и достойной оплаты необходимо разбираться в ООП, которое используется в написании популярных фреймворков и CMS. Работы с - следующий этап того, что нужно знать программисту PHP.

В настоящее время будет достаточно ознакомиться с работой самой распространенной из баз данных - MySQL. Настоящий специалист также вряд ли сможет обойтись без языков верстки HTML и CSS. Несмотря на то, что PHP - это язык сервера, он связан именно со сборкой веб-старниц, написанных на HTML. Также понадобится и знание синтаксиса JavaScript и понимание работы распространенных фреймворков - JQuery или ExtJS. Сейчас несложно осваивать все эти современные инструменты с помощью многочисленных блогов и онлайн-курсов.

Имея знания о том, что нужно, чтобы стать программистом, а также владея ими, можно выбирать различные сферы деятельности - написание программ для автоматизации бизнеса компаний, разработка и модернизация веб-сайтов, приложений. При этом вовсе не обязательно трудиться на постоянном месте в какой-либо фирме. Есть возможность самостоятельно находить интересующие заказы, не выходя из дома, или организовать свой собственный бизнес, что может стать настоящим источником успеха. Однако для такого начинания потребуются дополнительные знания в области экономики, управления проектами, юриспруденции.

Навык программирования может пригодиться не только тем, кто хочет создавать программы или сайты профессионально. О том, как умение писать код может облегчить жизнь, рассказал Илья Щуров, доцент кафедры высшей математики ВШЭ и преподаватель Центра непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ. T&P публикуют конспект его лекции .

Илья Щуров

доцент кафедры высшей математики ВШЭ и преподаватель Центра непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ

Можно придумать множество классификаций, но в первую очередь я бы разделил программирование на две большие категории: программирование для кого-то, когда вы пишете программу, которой будут пользоваться люди, и программирование для себя. Профессиональное программирование - это в основном деятельность для других, и я бы не сказал, что она всегда приятна. Вне зависимости от того, заплатили вам за программу или вы пишете свободный софт, которым может пользоваться кто угодно, огромное количество людей предъявит претензии, что у них что-то не работает, и их всегда будет больше, чем тех, кто вас похвалит. А программирование для себя - занятие очень приятное, и сегодня мы обсудим именно его.

Опрос профессиональных программистов этого года показал, что 81% из них программируют в качестве хобби. Это означает, что программирование доставляет удовольствие, что это не просто работа, но и развлечение. Вы можете пользоваться готовыми программами, и в 95% случаев вы будете это делать, даже если вы профессиональный программист. Но в любой области есть задачи, которые никто до вас не решал, и умение программировать позволяет решать их гораздо эффективнее. Однажды я был в call-центре, и меня попросили объединить две таблицы. Человек, который поручил мне эту задачу, ожидал, что я начну по одной копировать ячейки из первой таблицы во вторую. Я перенес пару записей, мне надоело, и я написал короткий скрипт, который брал данные из одной таблицы и вместо меня заполнял гугл-форму, что не очень сложно. Мне это понравилось, но больше всего мне понравилось то, что коллеги смотрели на меня так, будто я владею какой-то магией.

Писать код интересно, но, с другой стороны, это испытание. Ты взаимодействуешь с компьютером, и очень часто это взаимодействие, особенно если ты осваиваешь новую технологию, новый язык, выглядит так. Ты пишешь код, считаешь, что написал его верно, а компьютер говорит, что у тебя ошибка синтаксиса. Действительно, забыл точку с запятой, исправил, запустил заново. А компьютер говорит: «Закрой скобку». Через несколько таких итераций программа начинает работать, и становится ясно, кто в доме хозяин. Дело в том, что и у навыка программирования, и у процесса обучения ему есть некоторые побочные (в том числе положительные) эффекты.

1. Экстремальный опыт руководства

Компьютеры по сравнению с людьми очень глупые, они все понимают буквально, и если вы научились управлять машиной, то, скорее всего, вы справитесь с руководством любыми людьми.

2. Новый подход к информации

Вы начинаете по-другому смотреть на обработку информации, организацию информационных потоков и управления. Например, собирая массивы данных, вы уже задумываетесь, чтобы они были пригодны для последующей автоматической обработки. Это очень важно, если у вас большая организация или проект со множеством информационных потоков, с которыми нужно работать эффективно. Если у вас есть опыт автоматизации, вы довольно быстро поймете, в каком виде нужно получать информацию, чтобы потом ее ловко обрабатывать.

3. Профессиональная коммуникация

Если вы научитесь программировать хотя бы чуть-чуть, вам будет гораздо проще общаться с программистами. Полезно хотя бы на базовом уровне понимать, как устроен мир IT, и коммуницировать в этой сфере без посредников. Люди учат языки, чтобы лучше понять другую культуру, а языки программирования - технологии.

4. Ответственность

Почему уметь программировать может быть опасным? Первая причина - «тыжпрограммист». Если вдруг кто-то узнает, что вы умеете программировать, на вас начинают сыпаться запросы: «Переустанови мне операционную систему, пожалуйста, ты ж программист», «Почини чайник, ты ж программист» и так далее. Это не самая страшная проблема, есть пострашнее. Например, в 2001 году на первом курсе, когда интернет еще был медленным, я решил, что нужно сделать какую-то штуку, чтобы быстрее обмениваться информацией с друзьями. Я подумал: есть почта, и она работает. Тогда я завел отдельный почтовый ящик для нашей тусовки и написал скрипт. Робот заходил в этот ящик, брал письма, которые туда пришли, и пересылал их всем, кто был подписан на эту штуку. Так сейчас работают гугл-группы. Если я хотел написать всем, я отправлял письмо на этот общий ящик; если кто-то хотел ответить, он отвечал на него же, письмо попадало ко всем, и можно было что-то обсуждать.

Но у кого-то переполнился ящик, а когда ящик переполняется, почтовый сервер в ответ на любое письмо направляет отлуп, который тоже является письмом. Оно тоже попало в общий ящик, мой скрипт разослал его по всем адресам, в том числе и по тому, который переполнился. Почтовый сервер сгенерировал новый отлуп и так далее. В результате в воскресенье утром меня разбудил звонок моего друга, который аккуратно сказал: «Возможно, там какая-то проблема, потому что у меня в почтовом ящике 6 тысяч писем, и их количество увеличивается». Ничего особенно страшного не произошло, но это была проблема. Тогда я понял, что код легко может выйти из-под контроля и натворить бед, поэтому надо действовать аккуратно.

Это история как в «Маленьком принце»: вы в ответе за тех, кого приручили. Люди и процессы зависят от кода, который вы написали. То есть, как только вы делаете что-то полезное для других, цена ошибки возрастает.

Как научиться?

На эту тему есть две противоположные точки зрения. Первая: учиться программированию очень просто, основные команды можно освоить за три дня. Но тут высока вероятность, что, когда человек столкнется с трудностями, он решит, что его обманули и программирование - это не его. Программировать не просто, трудности возникают. Одна из причин этого состоит в том, что, когда вы программируете, вы каждый раз осваиваете новые технологии, а это всегда мучение.

Противоположное мнение заключается в том, что если вы не программируете со школьных лет, то нечего и начинать. Это тоже неправда. Программирование требует усилий, но вход в эту область открыт, даже если вы никогда им не занимались.

Вполне вероятно, что задача, с которой вы столкнулись, уже решена и это решение где-то лежит. Иногда разобраться с тем, как оно работает, сложнее, чем написать заново. Это стандартная программистская проблема, но для этого у нас есть Stack Overflow, одно из главных изобретений человечества в сфере программирования. Это сайт, где разработчики делятся опытом и отвечают на вопросы друг друга. У каждого участника свой уровень репутации, все очень удачно спроектировано, поэтому на простые вопросы можно получить ответ в течение десяти секунд. Это очень помогает. В современном мире вы не просто пишете программу - вы одновременно используете огромное количество программ и инструментов, уже созданных другими людьми.

Хороший способ научиться программировать - поставить перед собой задачу, которой вам было бы интересно заниматься, и потом попытаться ее решить. Конечно, есть множество онлайн-курсов - почитайте отзывы, чтобы выбрать подходящий. Первый язык программирования - это сложно, потому что нужно перестраивать то, как вы взаимодействуете с компьютерами и анализируете процессы. Универсальных ответов нет, все очень индивидуально. Кому-то достаточно почитать документацию, посмотреть примеры кода, и все понятно. В другой ситуации хорошо иметь наставника, который ответил бы на базовые вопросы. Вот несколько советов, которые кажутся мне важными.

1. Самый лучший способ что-то понять - найти работающий кусок кода, начать его модифицировать и изучать, что получится. Это нужно сделать после того, как вы разобрались с базовым синтаксисом. Подгоняйте код под свои задачи или просто экспериментируйте.

2. Если вы только учитесь программированию, не нужно сразу пытаться писать много кода до тех пор, пока вы не сможете корректно объяснять, чего хотите. Это нужно для того, чтобы компьютер выполнял команды четко и маленькими шажками. Всякий раз ваши эксперименты должны заканчиваться не тем, что вы случайно наткнулись на правильное решение, а пониманием, почему и как это работает.

3. Не беспокойтесь по поводу математики. Желательно знать, что такое остаток от деления числа на другое число, но все зависит от задач, которые перед вами стоят. Конечно, если вы хотите хитро обрабатывать данные, то вам нужна математика в том объеме, который нужен для такой обработки.

4. Не бойтесь. Когда вы будете начинать программировать для себя, наверное, вы будете писать не тот код, который понравится профессиональным разработчикам. Они скажут, что так не пишут, что это избыточно, что такой код будет сложно поддерживать, и так далее. Наверное, они будут правы. Но если вы пишете для себя и если вы только начинаете, это нормально, что ваши первые попытки не являются текстами уровня Льва Толстого. Если вы напишете программу, которая будет работать и решать вашу задачу, то это хорошо.

Есть мнение, что на фоне развития искусственного интеллекта и машинного обучения программисты скоро будут не нужны: компьютеры сами научатся себя программировать. Но мне кажется, что это не так. До тех пор, пока есть задачи и пока нужно объяснять, как их решать, программирование будет существовать. Безусловно, программирование сильно эволюционирует, за последние 20 лет оно изменилось очень сильно. Но от того, что компьютеры стали умнее, разработчиков меньше не стало - наоборот, их стало гораздо больше. И мне кажется, что дальше будет происходить то же самое.

Программист - одна из важнейших профессий. В большинстве современных сфер деятельности используются компьютеры, и специалист соответствующего профиля - главный, кто отвечает за их практически значимые для человека функции, а во многом и за работоспособность. Какими навыками должен обладать программист для успешного решения своих задач? Какие базовые знания нужны человеку, чтобы стать таким специалистом?

  • особенности задач, решаемых человеком в данной специализации, а также соотносимые с ними необходимые навыки и знания;
  • специфика отдельных языков разработки ПО как главных составляющих инструментария программиста.

Рассмотрим сущность отмеченных аспектов подробнее.

Что должен знать программист для решения своих задач?

Человек, работающий программистом, может заниматься решением большого количества задач. В числе таковых:

  • написание компьютерных программ;
  • разработка концепций ПО;
  • адаптация программ к различным категориям пользователей (с точки зрения интерфейса и функций);
  • тестирование и отладка «софта».

Изучим сущность указанных направлений деятельности программистов, а также то, какими навыками они должны обладать для успешного выполнения соответствующих функций.

Языковая компетенция

Написание программ - главная компетенция специалиста рассматриваемого профиля. «Софт» создается при использовании особых языков, и человеку предстоит освоить соответствующий уровень владения ими. Это, таким образом, ключевое требование к знаниям программиста.

Что касается первой задачи, ПО может разрабатываться для внутренних нужд компании (например, с целью организации работы с базами данных и оборудованием, управления финансовыми потоками) или для внешнего потребителя (в рамках корпоративного заказа либо посредством выведения продукта на розничный рынок под коммерческим брендом).

Какие языки программирования должен знать программист? Это во многом зависит от того, какого рода ПО он создает. В рамках внутрикорпоративных задач программист чаще всего работает с базами данных, серверами, отладкой, тестированием, написанием алгоритмов управления оборудованием. Данные компетенции, вероятнее всего, потребуют знания универсальных, многофункциональных языков: C, C++, Java, Ruby. Если говорить о работе с базами данных, не обойтись без владения SQL. Пригодится специалисту знание Python - одного из самых простых в освоении, но очень нужного и востребованного языка.

Что касается выпуска ПО под заказ на внешний рынок, то требования к навыкам программиста обычно шире - поскольку от функциональности и качества выпускаемых решений зависит коммерческий успех компании-работодателя. Не считая указанных универсальных языков, человеку необходимо будет владеть более «узкопрофильными» - такими как, например, C#, Javascript, PHP, Objective-C.

Чуть позже мы изучим особенности каждого из отмеченных языков подробнее.

Участие в концепции

В компетенции программиста может быть также решение концептуальных задач, относящихся к созданию «софта». Специалист рассматриваемого профиля нередко вовлечен в обсуждение проекта разработки ПО, оценивает перспективы внедрения его на практике. Например, программист способен подсказать коллегам, что предлагаемый продукт не вполне оптимален для конкретного производственного процесса и его проект требует доработки в таком-то аспекте.

В ходе решения задач, связанных с концепцией ПО, функции программиста также предполагают высокий уровень его языковых знаний. В частности, специалист должен уметь корректным образом подбирать оптимальный язык с точки зрения совместимости с проектом. Например, отмеченный нами выше Objective-C - основной при разработке мобильных приложений для iOS, но что касается решений для Android, то для их создания один из самых оптимальных инструментов - Java.

Тот факт, что всегда найдется язык, который подходит для конкретной платформы лучше других, - один из основных постулатов профессии, это то, что должен знать начинающий программист перед началом карьеры. Поэтому хороший специалист данного профиля - однозначно «полиглот» в аспекте владения компьютерными языками, и у него всегда есть возможность выбора оптимального «диалекта» для написания ПО.

При решении задач «концептуального» направления деятельности программист также должен иметь достаточные познания в области рынка «железа»: ПО, которое он будет создавать, скорее всего, потребует адаптации к тому или иному типу компьютеров или гаджетов. Специалист должен будет обеспечить более качественное, чем в конкурентных решениях, выполнение функций создаваемого им «софта» в соотнесении с конкретным типом оборудования.

Все компоненты важны

Любой вид ПО состоит из двух базовых компонентов: кода и интерфейса. Первый элемент - это написанные на специальном языке программирования математические и логические алгоритмы, обеспечивающие функциональность продукта. Второй - то, каким образом возможности ПО будут задействоваться пользователем, каким образом он будет управлять функциями. Программа может быть сколько угодно совершенной с точки зрения кода, однако неудобный интерфейс сделает ее эффективное практическое применение трудно реализуемым.

Крайне важно при этом, чтобы элементы управления программой соответствовали пожеланиям целевой группы пользователей. Сложно разработать продукт, задействование возможностей которого было бы комфортным для всех. Обязательно найдется значительный процент людей, недовольных интерфейсом. Самое главное, таким образом, чтобы программист адаптировал решение для «своего потребителя». Важно, чтобы, прежде всего, был доволен именно он.

Пройти тесты

Компьютерная программа может предполагать широкий функционал и характеризоваться удобством интерфейса, но если ее работа будет сопровождаться постоянными сбоями и ошибками, то соответствующие преимущества не будут иметь никакого значения. Поэтому разработчик ПО должен обладать навыками, которые позволят осуществлять отладку и необходимое тестирование решений.

Существует большое количество видов ПО для проверки корректности программ. В числе популярных - Device Anywhere, Jira, Android Debug Bridge, iPhone Configuration Utility. Программист должен уметь пользоваться ими, не считая, разумеется, знаний в области языков, применяемых при создании ПО для платформ, в которых проводится тестирование.

Отметим, что в современных компаниях программисты, как правило, работают в команде. Таким образом, перечисленные компетенции чаще всего распределяются по отдельным специалистам. Например, выявление сбоев и неполадок в ПО может проводить человек на должности тестировщика. Разработку концепций, совершенствование интерфейса также часто осуществляют отдельные специалисты. Но нередко бывает, что все отмеченные задачи решает один и тот же человек. Данный сценарий чаще всего встречается в небольших компаниях или стартапах.

Указанные специализации некоторые IT-эксперты предпочитают ранжировать по уровню квалификации. Так, тестировщики иногда в принципе не рассматриваются как программисты в силу того, что нечасто работают с «кодом». Однако умение проверять соответствующим образом ПО на ошибки - это, так или иначе, важная компетенция разработчика. Даже если он не сумеет отдать программу на тестирование кому-то другому, то должен будет провести необходимую работу сам.

То же можно сказать об интерфейсе программ. Специалист, имеющий навыки дизайнера, скорее всего, лучше справится с задачей по оптимизации функций управления ПО, чем «универсальный» программист. Но если человек работает в стартапе и у него нет возможности запросить помощь эксперта узкого профиля, то все придется делать самому.

Какие языки программирования должен знать программист?

Выше мы отметили, что ключевая компетенция программиста - это знание специализированных языков, которые используются при создании ПО, и перечислили те, что активно применяются на современном IT-рынке. К каким сферам бизнеса и IT-разработки наилучшим образом адаптированы те или иные языки? Как программисту определиться с тем, какой именно изучать?

Итак, в числе самых востребованных сегодня языков: C, C++, C#, Java, Javascript, Ruby, PHP, Python, Objective-C, SQL. Чем обусловлено то, что современный программист должен их знать?

Касательно языка C нужно отметить, что он входит в число самых универсальных и мощных в аспекте возможностей. На нем получится создать практически любую программу. Данный язык - очень сложный для изучения, но это делает особенно почетным его знание. То же самое можно сказать о C++ и добавить, что он - еще более универсальный и востребованный.

В свою очередь, язык C# не слишком близок к C, однако он взял многое из C++, а также Java. Что касается его применения, он незаменим для программистов, работающих с корпоративными типами ПО для Windows.

Язык Java многие IT-специалисты называют самым универсальным. Он может быть задействован практически на любой платформе - Windows, Linux, Mac, в мобильных операционных системах, в веб-разработке. Язык Java относительно сложен в изучении, но по факту его освоения программист сумеет решать самый широкий спектр задач.

Javascript не имеет прямого отношения к Java, несмотря на схожесть названия. Используется он, главным образом, в сфере веб-разработки. С помощью Javascript можно осуществлять гибкую конфигурацию веб-страниц в аспекте внешнего вида, элементов управления, анимации и других функций. Поэтому для тех программистов, которые решили углубиться в создание сайтов, изучение Javascript - обязательно. Аналогично веб-разработка - основная область применения PHP. Он не сложен в изучении и очень функционален.

Что должен знать программист о языках Python и Ruby? Прежде всего, то, что несмотря на простоту изучения, они применяются в самых разных сферах. Например, Python активно задействуется разработчиками крупнейших онлайн-корпораций - Google, Facebook. Язык Ruby отлично подходит для небольших стартапов, но не только - например, опыт его успешного использования есть у таких крупных проектов, как Slideshare и Groupon.

Рынок мобильных приложений - один из самых динамичных и прибыльных сегодня. Если программист хочет освоиться на iOS-платформе, то ему следует изучить язык Objective-C - он, как мы уже отметили выше, специально создан для разработки соответствующего типа ПО. Если человеку ближе рынок устройств на Android, то тогда нужно изучать Java.

Язык SQL - в числе самых распространенных для работы с базами данных. Он относительно несложен для изучения, но его знание всегда пригодится специалисту, планирующему строить карьеру в большой корпорации.

Карьера программиста привлекает многих людей. Это связано не только с высокой зарплатой, но также и с возможностью принимать участие в реализации интереснейших проектов, которые могут быть значимы не только для отдельно взятой компании или стартапа, но также и для целой страны и мирового IT-рынка.

Изучим то, какими необходимыми знаниями и навыками должен обладать человек, планирующий стать программистом.

Что должен знать начинающий программист?

Распространена точка зрения, что разрабатывать конкурентоспособное ПО может только специалист с математическим или техническим образованием. Именно по этой причине в качестве экзаменов на IT-специальностях в вузах нужно сдавать предметы соответствующего профиля. Можно отметить, что математика - это не критерий состоятельности программиста, но необходимый его инструмент. Знания в рамках данной дисциплины не гарантируют, что человек сможет создавать высококлассное ПО, однако без них ему будет проблематично освоить даже самые элементарные языки разработки «софта».



Есть вопросы?

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: