Что должен уметь хороший программист. В чем заключается работа техника-программиста. доцент кафедры высшей математики ВШЭ и преподаватель Центра непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ

Данный текст появился как ответ на стандартную реакцию "настоящих программистов" в ответ на мои слова что я програмист 1С. "А-а-а, 1с-ник, да какой тыпрограммист, так скриптописатель в лучшем случае. Копаетесь там в своей бухгалтерии и почему-то считаете себя программистами. Настоящий программист знаешь сколько всего должен знать?"

Когда я в заинтересованно спрашиваю что же именно должен знать НАСТОЯЩИЙ ПРОГРАММИСТ обычно получаю в ответ какие-нить частные проблемы именно того прогера, с которым я в эту минуту беседую. Причем выдаваемые чуть ли не за истинную сущность всего программирования как такового. Ну что-то типа -- "Если ты не знаешь как использовать семафоры в Делфи ты не программист". Или -- "если ты не знаешь как устроены хэш-таблицы ты не программист". Мне это надоело, я покопался в интернете и решил собрать в один пост все, что должен знать НАСТОЯЩИЙ ПРОГРАММИСТ по мнению самих НАСТОЯЩИХ ПРОГРАММИСТОВ. Список с разбивкой по разделам знания под катом

МАТЕМАТИКА

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, l-bfgs и другие квазиньютоновские методы, adagrad, PARAFAC, cassowary, interior point methods, вариационные методы для байесовского вывода, nesterov, автоматическое дифференцирование, alternating least squares, what every computer scientist should know about floating point arithmetics by Goldberg, Nocedal & Wright/Boyd & Vandenberghe

Алгоритмы, Кнут-Грэхем-Паташник/Зорич/Винберг, Spivak/Dummit-Foote, математический анализ, линейная алгебра, комплексный анализ, функциональный анализ, дифференциальная геометрия, теория чисел, дифференциальные уравнения/интегральные уравнения/вариационное исчисление/оптимальное управление, производящие функции, ряды, комбинаторика, теория вероятностей/математическая статистика/случайные процессы/теория массового обслуживания, цепи Маркова, интегральные преобразования (Фурье, Лаплас, Вейвлет), NZQRCHOS, матпакеты (Mathematica, Maple), теория категорий

Теория информации, сжатие, Хаффман, RLE, BWT, LZ, коды коррекции ошибок, сжатие с потерями (изображения, аудио, видео), информационная энтропия, формула Шеннона, сложность Колмогорова, maximum entropy problem, kullback-leibler divergence, elias/shannon-elias encoding

Дискретная математика, K2, теорема Поста, схемы, конечные автоматы (ДКА и НДКА), автомат Калашникова, клеточные автоматы

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, murmurhash/cityhash, DKIM

Квантовые вычисления, алгоритм Шора, квантовая криптография

ОБЩИЕ ОСНОВЫ ПРОГРАММИРОВАНИЯ

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, parameter server, RDD (as seen in sparks), downpour SGD, wait-free, stackful vs stackless

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, interactive proofs, теорема Левина-Кука, 3SAT, PSPACE = NPSPACE,

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, gusfield (suffix tree, string alignment), motif search, scanning line, cache oblivious, funnel sorting, VEB-layout, корневая оптимизация, алгоритмы для динамических графов, модели вычисления (RAM-machine/pointer machine/decision trees и т.д.), алгоритмы в иерархиях памяти/стриминговые алгоритмы, time forward processing, range & rank, LSM-trees, buffered a-b-trees, toku trees, персистентные структуры, succint-структуры, lossy-струтуры (bloom/bloomier filter, hash-tables with false positives), locality sensitive hashing, space-time tradeoff в хэш-таблицах, scheduling strategies

Машинное обучение, Тибширани/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, (ME)HMM, CRF, label bias problem, stacked NN, LeToR, factorization machines, autoencoders, RNN/CNN, вместо NLP лучше отдельные задачи (language modelling, co-reference detection, text chunking, POS-tagging, probabilistic parsing, statistical machine translation, misspell correction, question answering, NER, collocation detection, text summarization, speech recognition, fact extraction, sentiment analysis), эффективное вычисление softmax, feature engineering/selection, quality estimation, Manning/Jurafsky/McCallum/Koehn, latent topics (LDA, chineese restaurant, pLSI), parallel coordinates, vowpal wabbit, NLTK, structured learning, EM-алгоритм, contrastive divergence, optimal brain surgery, belief propagation, semi-supervised learning, inductive vs transductive learning, kernel trick, discriminative/generative pairs (as seen by Ng & Jordan), sequence to sequence learning, bagging, анализ социальных графов, рекомендательные системы/collaborative filtering, multimodal learning

ОБЩИЕ ПРИНЦИПЫ НАПИСАНИЯ ПРОГРАММ

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, uncle Bob

Методологии разработки, Waterfall/RUP/Agile/Scrum/Kanban/XP, TDD/BDD, CASE

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)

Фреймворки, Qt, moc и метаинформация, концепция слот-сигнал, Саммерфилд-Бланшет/Шлее, PoCo, промышленные библиотеки: GMP, i18n, lapack, fftw, pcre

Проектирование GUI и представление информации, Раскин/Тафти, юзабилити, основы дизайна и типографики, закон Фиттса, основы верстки, LaTeX, алгоритмы визуализации данных (as seen in d3), subpixel rendering

Тестирование, юнит-тесты, функциональное, нагрузочное, интеграционное тестирование, тестирование UI, mocks/stubs/spies, fixture, запахи и паттерны тестов (Osherove/Meszaros)

ЯЗЫКИ ПРОГРАММИРОВАНИЯ

Общее представление об языках 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, on-stack replacement, type checking/type inference алгоритмы, CYK parser, advanced compiler design and implementation by Muchnick

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

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, GotW, Meyer"s singleton, cppgm

Компиляторы С++, 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, быстрое вычисление математических функций через битхаки, linkers & loaders by Levine

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

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)

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 MV*, 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, CDN, shadow DOM, квирки браузеров, real time bidding/trading, anomaly detection, архитектура single page apps, устройство веб-краулеров, web/social graph random walk, asm.js и компиляция в js, v8/spidermonkey internals, PaaS/IaaS, SPDY

БАЗЫ ДАННЫХ

Базы данных/Распределенные системы, 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, graph DB, document store, wide column store, key-value storage, теория распределенных систем, CRDT, net split проблема, протоколы консенсуса, теория шардинга/репликации, ORM (C++ ODB), ERD, OLAP, семантическая сеть, triplestore, RDF/Turtle, SPARQL, OWL, Semanticscience Integrated Ontology, reasoner, DBpedia, big table/hbase vs. dynamodb/cassandra/riak, 2/3PC, chubby/zoo keeper, leader election (paxos/raft), hdfs/gfs/glusterfs, deduplication problem, causality detection (vector clock/stamps), R/W quorum, load balancing, устройство индексов поисковых систем, event sourcing, CRDT, дизайн протоколов и принципы коммуникации, с точки зрения эволюции, расширяемости, надежности, дизайн программных интерфейсов (API)

ОПЕРАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ

Операционные системы, Silberschatz/Рихтер/Соломон-Руссинович/Р обачевский/Вахалия/Стивенс/Таненбаум/Lov e/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, TRIM

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, base64, markdown

Компонентно-ориентированные модели, Роджерсон/Таварес, COM/OLE/ActiveX/COM+/DCOM RPC, ATL, апартменты, моникеры, MIDL, XPCOM, CORBA, TAO, D-Bus

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

АППАРАТНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

Аппаратное обеспечение, Хоровиц-Хилл/Титце-Шенк, 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

Процессоры, конвейеризация, hyper-threading, алгоритм Томасуло, 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, intel optimization manuals, performance counters
___________________________________

Ну как, впечатляет?Интересно, есть в мире хоть ОДИН ЧЕЛОВЕК, который реально все это знает?

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.

Мой список включает следующие языки:

1. C++ . Именно на этом языке написаны многие из ниже указанных платформ (JVM, CLR, Node и другие). Кроме того, с его помощью вам будет проще понять, как вручную выполнять оптимизацию памяти.
2. C# или Java. Нет, вам не нужно знать сразу оба. Изучение одного из этих объектно-ориентированных языков очень похоже на изучение другого.
3. HTML. Я не считаю его одним из языков программирования, но другие придерживаются именно этого мнения, поэтому…
4. CSS . Крайне необходим для любых видов веб-разработки.
5. JavaScript. Его более современный и приятный вариант, а не та дрянь, которой мы пользовались 20 лет назад. Заметьте: сам язык не сильно изменился с того времени и вплоть до нынешнего момента. Мы, а именно, программисты, которые его используют, вот кто действительно поменялся.
6. SQL. Понадобится для работы с реляционными базами данных.
7. Lisp. Да, Lisp. Или, если быть более точным, “одно из воплощений этого языка”. Подойдет Clojure, Lisp, Scheme, Nu или что-то наподобие того. Вы должны знать, что представляет собой гомоиконный язык, а также понимать, как при использовании правильных инструментов исчезают границы между кодом и данными.
8. Smalltalk. Ага. В любой основе графического интерфейса, построенного на базе собственных аппаратных средств (Windows, macOS, OS/2, X/Windows, Android, iOS и прочие), используются те же самые базовые принципы, что были сформулированы и воплощены в Smalltalk еще в 60-ые годы.
9. Ruby или Python. Вам необходимо знать хотя бы один динамический язык программирования. Сюда же подходит Javascript, но только если вы сначала изучите сам язык, безо всяких DOM-моделей, которые могут значительно исказить начальную картинку (React, Angular, VueJS – во всех них содержатся эти самые “DOM-модели”, о которых и ведется речь.) Кстати, как только вы разберетесь с Lisp, вам станет намного проще понимать JavaScript.
10. AspectJ. Знакомство с аспектно-ориентированным программированием полностью изменит ваш взгляд на объекты, и это прекрасно.
11. Haskell, ML, Ocaml или Miranda . Потратьте некоторое время на функциональные языки, в которых отсутствуют объекты.
12. Bash, или zsh, или другой сценарий командной оболочки. Потому что далеко не каждая проблема или задача в программировании должна решаться с помощью полноценного приложения.
13. F#, Scala, Clojure или любой другой объектный/функциональный гибридный язык программирования. Потому что как только вы разберетесь с азами и усвоите базовый набор, к которому относятся первые 11 языков программирования из этого списка, вы будете готовы к чему-то, что будет совсем непросто изучить.
14. Swift и/или Kotlin . Оба относятся к разновидностям объектно-ориентированных языков и обладают некоторыми встроенными функциональными особенностями. Изучив их, вы будете готовы к работе над мобильными приложениями.
15. x86 или ARM-ассемблер. Умение читать на языке ассемблера позволит вам отлаживать код без использования исходного кода.

И да, я действительно знаю все выше перечисленные языки. И я даже преподаю многие из них.

И нет, вам не нужно знать их все, чтобы стать достаточно компетентным программистом. Если вы хотите стать просто хорошим разработчиком, вам нужно знать один из основных языков (HTML/CSS/Javascript) + язык для бэкенд-программирования (чаще всего, это C#, Java, Python, Ruby или NodeJS-Javascript) + SQL, если вы используете систему управления реляционными базами данных (RDBMS). Этого будет вполне достаточно.

Однако изучение всех остальных языков – это именно то, что позволит вам перейти от «рядового» к «ведущему» программисту, а после достигнуть максимального уровня знаний и умений.

Нишан Панта, специалист по компьютерной инженерии, разработчик на языке Python

Я придерживаюсь так называемого языкового агностицизма, поэтому если бы кто-то под страхом смертной казни заставил меня составить подобный список, то он бы выглядел следующим образом:

1. P ython . Так как он крайне удобен и прост для прототипирования, а также благодаря существованию огромного количества фреймворков с открытым исходным кодом. Кроме того, нелишним будет упомянуть широко развитое сообщество.

2. C . Потому что с его помощью можно четко понять, как все работает. Отлично подходит для выполнения несложных задач.

3. C++. Также для выполнения несложных задач. Подходит для использования объектно-ориентированных парадигм. Кроме того, может использоваться для ряда других задач.

4. Bash. На первый взгляд работа с ним может вызвать недоумение и даже некоторые трудности. Однако как только вы его освоите, любые процессы автоматизации вы будете проводить с его помощью.

5 . S cala. Используется в качестве гибрида функционального и императивного языка программирования. С его помощью можно сотворить удивительные вещи.

6. Javascript . Самый мощный язык для веб-разработки. Лично мне нравится "чистый" JS (стоит учитывать, что веб-разработка – это точно не мое).

7 . Java. Для выполнения задач в объектно-ориентированном программировании. И для использования Spring framework.

8 . Haskell . Каждый программист должен знать парадигмы функционального программирования.

9 . PHP. Если вам нужно выполнить что-то, связанное с веб-разработкой. На мой взгляд, этот язык точно не является символом удобства и простоты.

10. R . Для статистического анализа. Лично я даже не пробовал с ним работать, так как мне более чем неплохо с самим Python.

11 . HTML. Как я уже говорил, обычно я не занимаюсь веб-разработкой. Однако иногда на работе от меня требуется показать то, что было выполнено в бэкенде. В таком случае знание HTML является необходимостью.

12 . Markdown . Один из наиболее часто используемых языков разметки. Как правило, я его использую для каких-то пометок, написания файла README и многого другого.

13. VimL / vimscript . Раньше с помощью VimL я писал скрипты для создания пользовательских плагинов и конфигураций для vim. Это один из тех скриптовых языков, работать с которыми осмеливаются далеко не многие.

14. CSS . Использование CSS время от времени совсем не повредит вашему HTML.

15. Matlab / Octave . С его помощью я раньше выполнял сложные вычисления. Однако теперь я все это делаю на Python благодаря NumPy.

Эстебан Фаргас, занимаюсь разработкой приложений и принимаю участие в соревнованиях по программированию

1. Java : Компания Oracle наверняка неплохо так приплатила вашему университету, чтобы вы изучали именно этот язык в качестве вводного в объектно-ориентированное программирование. Он также будет полезен, если вы хотите участвовать в соревнованиях по программированию.
2. C / C ++: В принципе, очень похож на указанный выше Java. Кстати, я эти два языка все же воспринимаю как один.
3. C #: Неплохой язык, получившийся в результате смешения двух вышеуказанных языков.
4. HTML : Является основой всей сети. Однако все же не идеален.
5. CSS : Позволяет красиво выглядеть различным вещам в интернете. Также далеко не идеален.
6. JavaScript : Позволяет выстраивать логические схемы для интернета.
7. Python : Неплохо также иметь другой язык программирования и набор парадигм, чтобы написать бэкенд для приложения. Кроме того, на данный момент является общепринятым языком для технологий машинного обучения.
8. Ruby : Еще один отличный язык для создания бэкенда. На его изучение не уйдет много времени.
9. Golang : Собрал в себе все приятные функции, которые есть в различных языках группы C. Он прекрасен. С помощью его совмещенной модели можно выполнять крупномасштабные проекты.
10. Scala : Также позволяет создавать действительно отличное профессиональное программное обеспечение. Знакомство с функциональной парадигмой может стать крайне интересным и щедрым на увлекательные задачи.
11. Haskell : Изучение функциональной парадигмы на максимальном уровне.
12. Lisp : То же самое, что и выше приведенный Haskell, только в еще более необычном варианте исходя из невообразимо причудливого синтаксиса.
13. Bash : Это вообще язык или нет? Так или иначе, неплохо было бы им овладеть в качестве одного из удобных инструментов разработчика.
14. SQL: Используется для работы с базами данных.
15. PHP : Язык, который в прошлом столетии использовался для создания бэкенда.

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

Программист — это специалист, который занимается разработкой алгоритмов и компьютерных программ на основе специальных математических моделей. Профессия перспективная и очень востребованая во всём мире, (медианное значение). Стать программистом можно любом возрасте. Профессия подходит мужчинам и женщинам с интересами к программированию, математике, языкам, а так же хорошими аналитическими способностями и развитой логикой (пройти тест можешь ли ты стать программистом). Существуют , и колледжи, обучающие программированию, но выучиться возможно и самостоятельно, как правило, выше ценятся программисты с . Существуют . Профессия имеет свои . Профессия подходит тем, кого интересует информатика (см. выбор профессии по интересу к школьным предметам).

Разновидности

В программировании на первое место ставятся не только практические навыки, но и идеи специалиста. Программистов можно условно разделить на три категории в зависимости от специализации:

1. Прикладные программисты занимаются в основном разработкой программного обеспечения прикладного характера — игры‚ бухгалтерские программы‚ редакторы‚ мессенджеры и т.п. К области их работы также можно отнести создание программного обеспечения для систем видео- и аудио-наблюдения‚ СКД‚ систем пожаротушения или пожарной сигнализации и т.п. Также в их обязанности входит адаптация уже существующих программ под нужды отдельно взятой организации или пользователя.
2. Системные программисты разрабатывают операционные системы, работают с сетями, пишут интерфейсы к различным распределенным базам данных. Специалисты этой категории относятся к числу самых редких и высокооплачиваемых. Их задача состоит в том‚ чтобы разработать системы программного обеспечения (сервисы)‚ которые‚ в свою очередь‚ управляют вычислительной системой (куда входит процессор‚ коммуникационные и периферийные устройства). Также в список задач входит обеспечение функционирования и работы созданных систем (драйвера устройств‚ загрузчики и т.д.).
3. Web-программисты также работают с сетями, но, в большинстве случаев, с глобальными - Интернет. Они пишут программную составляющую сайтов, создают динамические веб-страницы, web-интерфейсы для работы с базами данных.

Особенности профессии

На основе анализа математических моделей и алгоритмов решения научно-технических и производственных задач программист разрабатывает программы выполнения вычислительных работ. Составляет вычислительную схему метода решения задач, переводит алгоритмы решения на формализованный машинный язык. Определяет вводимую в машину информацию, ее объем, методы контроля производимых машиной операций, форму и содержание исходных документов и результатов вычислений. Разрабатывает макеты и схемы ввода, обработки, хранения и выдачи информации, проводит камеральную проверку программ.

Определяет совокупность данных, обеспечивающих решение максимального числа включенных в данную программу условий. Проводит отладку разработанных программ, определяет возможность использования готовых программ, разработанных другими организациями. Разрабатывает и внедряет методы автоматизации программирования, типовые и стандартные программы, программирующие программы, транслятора, входные алгоритмические языки.

Выполняет работу по унификации и типизации вычислительных процессов, участвует в создании каталогов и карточек стандартных программ, в разработке форм документов, подлежащих машинной обработке, в проектных работах по расширению области применения вычислительной техники.

Плюсы и минусы профессии

Плюсы:

• высокая заработная плата;
• сравнительно высокий спрос на специалистов;
• иногда можно получить работу не имея высшего образования;
• по преимуществу является творческой профессией.

Минусы:

• приходится часто и много объяснять одно и то же, так как то, что понятно и очевидно программисту, совсем не всегда понятно и очевидно пользователю;
• работа в режиме аврала (иногда) в стрессовой ситуации;
• профессия накладывает специфический отпечаток на характер, который нравится далеко не всем окружающим.

Место работы

• IT-компании и web-студии;
• научно-исследовательские центры;
• организации, которые подразумевают в своей структуре штатную единицу или отделы программистов.

Важные качества

Программирование является бурно развивающейся областью, поэтому программист должен уметь быстро адаптироваться к текущему состоянию технологии и постоянно изучать новые технологии. Поэтому способность к самообучению — один из главных навыков, которым должен обладать программист. В противном случае через несколько лет его ценность как специалиста окажется заметно ниже.

Владение английским языком на уровне чтения технической документации является еще одним обязательным требованием, предъявляемым к представителям этой профессии. Для таких специалистов очень важно умение работать в команде, над большими проектами, со средствами коллективной разработки, с крупными финансовыми системами (бюджетными, банковскими, управленческого учета). Для претендентов на позицию ведущего программиста желательны навыки управления проектами и коллективом, самостоятельность, инициативность, а также способность нести личную ответственность за поставленную задачу.

Обучение на программиста

Компьютерная Академия ШАГ - IT-образование, каким оно должно быть. С 1999 года они , дизайнеров и системных инженеров, которых нельзя заменить искусственным интеллектом. Для этого, кроме глубоких профильных знаний, учат понимать задачи, мыслить готовыми проектами и работать в команде. И делают всё, чтобы выпускников Академии ШАГ принимали на работу сразу после защиты дипломов.

На этом курсе вы можете получить профессию программиста дистанционно за 1-3 месяца. Диплом о профессиональной переподготовке установленного государством образца. Обучение в полностью дистанционном формате. Крупнейшее образовательное учреждение дополнительного проф. образования в России.

Занятия ведут практикующие Веб-разработчики с профильным образованием и стажем работы по специальности от 5 лет. . 10 лет на рынке образования, 4 миллиона пользователей. Все курсы можно купить с беспроцентной рассрочкой на год. Также можно получить IT-специальность в Geek University, а оплатить учебу через год после ее начала.

За 115 часов можно научиться создавать сайты и интернет-магазины, зарабатывать на этом 120 тысяч рублей в месяц. После прохождения обучения - гарантированное трудоустройство. Преимущества: доступ к курсу навсегда, 3 специализации на выходе, гибкий и свободный график занятий, работа с личным наставником, трудоустройство гарантировано документарно.

Вузы

Оплата труда

Программист - одна из самых востребованных и высокооплачиваемых профессий в России. Даже не самый продвинутый специалист может найти работу в соответствии со своим уровнем знаний, а затем постепенно учиться и набираться опыта. Зарплата стажера — около $1000. Штатный программист в компании среднего уровня (не IT) получает до $1500-1800, чуть больше — в организации, связанной с массовой разработкой ПО. Зарплата ведущего программиста — $2500—3000. Следующая ступень — руководитель IT-отдела. К необходимым знаниям добавляется обязательный опыт работы, владение иностранным языком, навыки управления персоналом и др., а заработок может достигать $4000. Хороший программист может стать руководителем крупного проекта по разработке ПО, и тут уровень доходов достигает $5000 и выше.

Зарплата на 05.02.2020

Россия 30000—150000 ₽

Москва 70000—200000 ₽

Ступеньки карьеры и перспективы

Хорошим стартом карьеры может стать присоединение к группе программистов при разработке какого-либо проекта. Крупные проекты часто привлекают внимание западных компаний, которые «перекупают» российских программистов. К примеру, когда-то группа наших молодых ученых разрабатывала процессор «Эльбрус» для Минобороны, а в итоге их всех перекупила корпорация Intel, и теперь наши ученые и программисты работают за рубежом, а сам проект «Эльбрус» потихоньку закрылся. Проблема «утечки мозгов» в этой профессии — одна из самых острых.

Программист может сделать карьеру до руководителя группы программистов (тим-лидер), IT-директора предприятия, менеджера IT-проекта и т.п. В ходе работы программист может перемещаться в рамках своей специальности, совершенствуясь профессионально.

Знаменитые и великие программисты

• Кнут Дональд Эрвин
• Мацумото Юкихиро
• Таненбаум Эндрю
• Рэймонд Эрик Стивен
• Фаулер Мартин
• Хоппер Грейс
• Столлман Ричард Мэттью
• Кей Алан
• Мейер Сид
• Страуструп Бьёрн

Возникновение программирования как рода занятий и, особенно, как профессиональной деятельности трудно датировать однозначно.

Часто первым программируемым устройством принято считать жаккардовый ткацкий станок, построенный в 1804 году Жозефом Мари Жаккаром, который произвёл революцию в ткацкой промышленности, предоставив возможность программировать узоры на тканях при помощи перфокарт.

Первое программируемое вычислительное устройство, Аналитическую машину, разработал Чарлз Бэббидж (но не смог её построить). 19 июля 1843 года графиня Ада Августа Лавлейс, дочка великого английского поэта Джорджа Байрона, как принято считать, написала первую в истории человечества программу для Аналитической машины. Эта программа решала уравнение Бернулли, выражающее закон сохранения энергии движущейся жидкости.

В своей первой и единственной научной работе Ада Лавлейс рассмотрела большое число вопросов. Ряд высказанных ею общих положений (принцип экономии рабочих ячеек памяти, связь рекуррентных формул с циклическими процессами вычислений) сохранили свое принципиальное значение и для современного программирования. В материалах Бэббиджа и комментариях Лавлейс намечены такие понятия, как подпрограмма и библиотека подпрограмм, модификация команд и индексный регистр, которые стали употребляться только в 1950-х годах.

Однако ни одна из программ написанных Адой Лавлейс никогда так и не была запущена.

Аду Августу, графиню Лавлейс, принято считать почётным первым программистом (хотя, конечно, написание одной программы по современным меркам не может считаться родом занятий или профессиональной деятельностью). История сохранила её имя в названии универсального языка программирования «Ада».

Первый работающий программируемый компьютер (1941 год), первые программы для него, а также (с определёнными оговорками) первый язык программирования высокого уровня Планкалкюль создал немецкий инженер Конрад Цузе.

Имена людей, впервые начавших профессионально выполнять работу собственно по программированию (в отрыве от наладки аппаратуры компьютера), история не сохранила, так как поначалу программирование рассматривалось как второстепенная наладочная операция.

Законы Мерфи для программистов

1. Ничто не работает так, как планировалось запрограммировать.

2. Ничто не программируется так, как должно работать.

3. Хороший программист характеризуется умением доказать почему задачу невозможно выполнить, когда ему просто лень её выполнять.

4. На решение проблемы уходит в три раза меньше времени, чем на обсуждение всех "за" и "против" её решения.

5. Обещанный срок сдачи - это аккуратно рассчитанная дата окончания проекта плюс шесть месяцев.

6. Программисту всегда известна последовательность действий, которыми пользователь может повесить его программу, но он никогда не чинит эту проблему, надеясь на то, что никому никогда не придёт в голову эту последовательность исполнять.

7. Настоящие программисты любят Windows — все ошибки, сделанные по собственной тупости, можно свалить на Microsoft.

8. Следствие — 99% проблем, сваливаемых на Microsoft, является следствием тупости самих программистов.

9. В приступе злости все почему-то молотят по невинному монитору, вместо системного блока.

10. В случае голодовки настоящий программист ещё месяц сможет питаться едой, выковырянной из-под кнопок клавиатуры.

11. Настоящий программист уже как минимум поменял три залитых пивом клавиатуры.

12. Все, кто испытывает проблемы с настройкой кодировки, автоматически считаются неандертальцами.

13. Дилетантские разговоры о компьютерах вызывают резкую тошноту вплоть до приступов рвоты. Вопрос о том как поменять "обои" в Windows вызывает желание перерезать горло вопрошающему.

14. У большинства людей, нуждающихся в твоей помощи, причина ошибки в работе программы чисто генетическая.

15. HTML, HTTP, FTP, SMTP, TCP/IP, RTFM и т.д. - это слова, а не аббревиатуры.

16. Словосочетание "мышка-норушка" не несёт никакого смысла.

17. Самые мистические проблемы, широко раздуваемые и афишируемые, в конце концов оказываются твоими глупейшими ошибками.

18. Следствие - если твоя программа выполняет мистические действия, значит, ты сделал что-то невероятно тупое.

19. Самое плохое ощущение для программиста - когда вокруг тебя стоят десять человек и все пытаются найти причину проблемы в твоей программе, а ты уже понял, в чём проблема, но боишься сказать, потому что это что-то вопиюще глупое...

20. Решение всех жизненных проблем находится в интернете. Надо только уметь хорошо искать.

21. Конфликт логических указаний в жизни вызывает фатальную ошибку в работе мозга программиста - возможно повышение температуры и сильное головокружение вплоть до рвоты или потери сознания.

22. Тех, кто презирает программистов, программисты презирают сильнее, чем те, кто презирает программистов, презирают программистов, которые презирают тех, кто их презирает.

23. Если ты понял предыдущее — то ты программист.

На этом свете 10 типов людей - те, кто понимает двоичную систему счисления, и те, кто не понимает ее.

Видео: ты ж программист