У цій статті поговоримо про навчання, ставлення до навчання, шляхи розвитку та становлення Python Developer-а. Основна мета цієї статті — пофіксити помилки вже на етапі старту або ж дати відповіді на питання, які рано чи пізно з'являться у вас в голові.
Неправильний вибір напрямку в Python
Поставте собі питання: «Що програмування мені дасть?» Програмування не всім дається легко. Так що без ентузіазму і бажання вчитися у вас навряд чи вийде стати хорошим фахівцем. Якщо ви дійсно поставили за мету стати програмістом — тоді вперед.
Визначившись з цілями, важливо не помилитися з вибором платформи і мови програмування. Це один з найскладніших етапів. Крім особистих переваг потрібно враховувати тенденції ринку праці. Для цього є сайти з вакансіями, а також фріланс-біржі. Сайти з вакансіями більше орієнтовані на довгострокову офісну співпрацю, де фріланс — це в основному віддалена робота.
Відсутність або нестача практики
Вивчення теорії без практичних самостійних вправ не дасть свого плоду.
Виконуйте цикл: теорія -> практика.Прочитали нове, виконали завдання на цю тему, не зрозуміли щось — повертайтеся знову до теорії. Чи не знайшли відповідь на питання — ідіть в інтернет. Шукайте не вирішення завдання, а рішення проблеми і причини помилки, тим самим набиваючи собі гулі. Ваш досвід безцінний. Чим більш досвідчені ви будете, тим більше будете цікаві на ринку праці. Досвід виходить тільки практичним шляхом.
Рекомендуємо курс по темі
Закінчити програму з помилкою до кінця або почати заново?
Детальніше про проблему. Є якесь завдання: ви написали алгоритм і на етапі написання програми усвідомили, що результат не збігається з очікуваннями по роботі програми. Перше і найголовніше — не закидати завдання, доробити його до кінця, так ви поборете лінь і підвищите дисципліну. Потім спробуйте проаналізувати помилку, наскільки глибоко помилка йде в початок розв'язання завдання. Не намагайтеся добудувати милиці, щоб задача стала вирішеною.
Поверніться до вирішення з нуля. І на основі попереднього досвіду ви створите новий алгоритм. Так циклічним шляхом можна прийти до кращого результату. Але не варто захоплюватися, адже досконалості немає меж.
Відсутність плану розвитку і навчання
Згодом ви усвідомлюєте, що досягли певної стелі, і не знаєте, куди рухатися.
1. Перегляньте теми з Python. Наскільки добре ви їх знаєте і розбираєтеся? Подивіться на вивчене на більш глибокому рівні. У цьому допоможуть книги, статті та спільноти.
2. Переходьте з вивчення мови на вивчення сфер застосування і інструментів, пов'язаних з галуззю. У цьому допоможе ринок праці — попит на ту чи іншу технологію, сферу, наприклад: веб, тестування, скрапінг, Big Data, Data Science.
3. Гугліть безпосередньо, як вчити і що вчити в цих областях, не забувайте про зв'язку теорія і практика в циклі.
Також програмісту необхідно знати додаткові області — контроль версій, СУБД, мережі, DevOps і т.д. IT — одна з галузей, які найшвидше розвиваються, так що вчити щось нове доведеться завжди.
Недостатнє знання і нерозуміння роботи структур даних і алгоритмів
Будь-які мови програмування використовують усталені алгоритми і структури даних — списки, масиви, словники, стеки, і т.д.
Є різні алгоритми, наприклад, для пошуку або сортування. Наведу приклад декількох алгоритмів сортування: бульбашкове сортування, сортування вставками, quick sort і т.д.
Кожен алгоритм потрібен для свого завдання, так як алгоритми споживають різну кількість обсягу пам'яті, і вимагають різну кількість процесорного часу. Для повноцінних інженерних посад обов'язково потрібне знання алгоритмів і структур даних. Від недостатнього знання або нерозуміння, як працює той чи інший алгоритм, структура даних, зустрічаються помилки в програмах, надмірне споживання пам'яті — memory leak. Правильно обраний алгоритм може прискорити роботу програми в сотні, а іноді і тисячі разів. Рекомендую на цю тему книгу А. Бхаргава «Грокаем Алгоритми».
Якщо під кінець цієї статті вас не відлякала ідея далі йти через тернистий шлях програміста — бажаю удачі і ніколи не здаватися!
