За да бидеш програмер мора да си експерт по математика, да имаш натпросечна интелигенција, многу податоци треба да се запаметат… Ако почнете да им верувате на сите митови што се вртат на интернет поврзани со програмирањето, веројатно тешко ќе се одлучите да почнете да учите програмирање.
Како и за секоја професија, заблудите поврзани со програмирањето и развојот на софтвер, обично се овековечени од оние што воопшто не се запознаени со оваа област. Да се надеваме дека сите оние што во иднина сакаат да станат програмери, ќе ги земат овие тврдења со резерва и добро ќе ги проверат изворите пред да донесат одлука.
Затоа и ги замоливме двајцата професори од Brainster Next College, Петар Јолакоски и Горјан Поповски да ни ги разрешат барем дел од дилемите и да одговорат на петте најпознати митови поврзани со програмирањето.
Ова се нивните одговори:
Мит #1: Програмерите наскоро ќе останат без работа!
Вистина е дека автоматизацијата на сите полиња поврзани со софтвер има големо влијание врз типот и на квантитетот на одредени позиции. Но, погодете од прва кој ги креира овие алатки за автоматизација? Така е, истиве програмери што се плашат дека ќе останат без работа! 🙂 На овој или на оној начин, уште долго во иднина, програмерите ќе имаат постојан и стабилен пазар на труд.
Мит #2: Толку многу има да се запомни!
Ова може да се каже за која било област: право, медицина, хемија… Без разлика, „запомнувањето“ на нештата е само дел од она што понатаму создава знаење и искуство. Во денешно време, фактичките информации можат да се најдат неверојатно брзо, и тоа со малку труд – „Гугл“. 🙂 Кога последен пат не сте имале пристап до интернет? Но, вистинската вредност на експерт во која било област лежи во искуството, знаењето и способностите за критичко размислување.
Мит #3: Ако си програмер ќе бидеш милионер!
Иако кариерите во ИТ секогаш се натпросечно платени во најголем дел од пазарите, апсолутно тврдење дека: „ќе се збогатам“ ако влезам во некоја нова кариера е секогаш мит. Ако целта на некој е да се збогати преку професионален пораст, тоа бара многу труд, многу работа, а и најбитно од сè, среќа да си на точно место и во точно време каде што сопственото знаење може да употреби за да се искористи шансата.
Мит #4: Мораш да бидеш експерт по математика!
Постои заблуда дека треба да бидете добри во математика за да бидете добри во програмирање. Сепак, математичкото размислување може да помогне при почнувањето. На пример, програмирањето користи функции што се однесуваат слично на функциите во математиката. Тие земаат влез и враќаат одреден излез. Но, ако некој не е математички наклонет, сепак може да биде подобар во одредени аспекти на програмирањето за кои е потребно да се биде прониклив и практичен. Развојот на игри и машинско учење се некои области што бараат дополнително знаење, како што се на пример линеарна алгебра и калкулус. Но, дури и во овие области постојат готови имплементации и библиотеки што можете да ги користите за да се снајдете со некои посложени математички проблеми. Надвор од овие области, повеќето програмери користат само основна алгебра и статистика за да откријат колку е ефикасен кодот, па може да се каже дека дури и тоа е минимално.
Мит #5: Ти треба IQ од над 150!
Вистината е дека секој што има желба и подготвеност да работи напорно, може да научи да програмира. И секој што може да комуницира, може да научи програмирање. Кодирањето е јазик, со сопствен речник и граматика и ви овозможува да комуницирате со машина за да завршите задача. Јазиците можат да изгледаат комплицирани и застрашувачки за учење на почетокот. Но, современите програмски јазици се дизајнирани да бидат логични и лесни за разбирање. Не треба да бидете генијалец за да успеете во програмирањето. Голема улога играат посветеноста, креативноста и учење како да се размислува за да се решат проблемите. Програмерите постојано се соочуваат со грешки што можат да бидат фрустрирачки, а најдобрите програмери се оние што можат постојано да учат од грешките.
- Петар Јолакоски е математичар, статистичар и експерт во економетрика, кој своите познавања во овие области ги надградува во полето на податочната наука и напредните методи на податочна анализа. На студиската програмата Софтверско инженерство и иновации на Brainster Next College предава Линеарна алгебра.
- Горјан Поповски e искусен Data Scientist, магистер по информатички и комуникациски науки. Негови полиња на интерес се обработката на природните јазици, машинско учење, длабинско учење, науката за податоци, како и анализа на податоци, развој на софтвер и алгоритми, оптимизацијa. На студиската програмата Софтверско инженерство и иновации на Brainster Next College предава Податочна наука и Алгоритми и сложеност.
Преземи го првиот чекор кон успешна кариера во програмирање и дознај повеќе за нашите програми, методологија на работа, професори и процес на аплицирање. За повеќе информации закажи средба сега!
