что включает в себя computer science
Как разобраться в Computer Science самостоятельно
Авторизуйтесь
Как разобраться в Computer Science самостоятельно
Для большинства программистов Computer Science — факультет в зарубежных вузах, целиком и полностью посвящённый программированию, математике и всему, что связано с разработкой программного обеспечения. К счастью, в современном мире необязательно инвестировать тысячи долларов и 4 года своей жизни в образование, ведь существует бесчисленное множество онлайн-курсов, книг и других ресурсов для изучения компьютерных наук.
Приводить сотни всевозможных материалов для программистов-самоучек мы не будем, а лишь попытаемся ответить на два главных вопроса:
В качестве ответа приведём список материалов, опубликованный Озаном Онай (Ozan Onay) и Майлзом Бёрном (Myles Byrne) — инструкторами в школе компьютерных наук Брэдфилда в Сан-Франциско. Данная подборка литературы и курсов основана на личном опыте обучения сотен программистов-самоучек.
Зачем изучать компьютерные науки?
Существует два типа программистов: те, кто владеют компьютерными науками достаточно хорошо, чтобы совершать инновации, и те, кто вроде как что-то могут благодаря знанию пары-тройки высокоуровневых инструментов.
И те и другие называют себя программистами или инженерами программного обеспечения и имеют примерно одинаковые доходы в начале своей карьеры. Однако первые в итоге становятся более высокооплачиваемыми специалистами. Причём абсолютно неважно, работают они над известными, дорогими и большими коммерческими проектами или над инновационными open-source проектами различной сложности. Они становятся лидерами в своей области и привносят нечто большее и более качественное на рынок.
18 декабря, Онлайн, Беcплатно
Они углубленно изучают компьютерные науки, читая книги, слушая лекции, практикуясь или же упорно поглощая материал на личном опыте в своей карьере. Вторые же обычно остаются на дне, изучая различные инструменты и технологии для своей работы, а не то, на чём эти технологии основаны. Для них причиной для изучения чего-то нового является появление новых инструментов и, следовательно, устаревание старых.
На данный момент число людей в индустрии постоянно растёт, а число выпускников с факультета компьютерных наук остаётся неизменным. Перенасыщение рынка инженерами второго типа в итоге приводит оных к безработице или к сравнительно дешевому трудоустройству. Вне зависимости от ваших стремлений: хотите вы стать инженером первого типа или просто ищете способ заработать немного денег, изучение Computer Science — единственный надёжный путь для этого.
Дисциплины
Программирование
Структура и интерпретация компьютерных программ
Львиная доля студентов Computer Science начинают с «вводных курсов» по программированию. Однако такие курсы будут полезны не только новичкам, но и вполне себе специалистам, которые по какой-либо причине пропустили некоторые базовые для программирования вещи.
Мы рекомендуем взять во внимание классическую «Структуру и интерпретацию компьютерных программ». Прочтите как минимум три главы приведенной выше книги, выполняя упражнения для практики. Для тех, кому данная книга кажется слишком сложной, рекомендуется «How to design programs». Тем же, кому она наоборот кажется слишком лёгкой, следует обратить внимание на «Concepts, Techniques, and Models of Computer Programming».
Можно также послушать лекции университета MIT по данной теме. Как альтернативу мы рекомендуем прослушать лекции Брайана Харви из университета Беркли, особенно, если для вас это в новинку.
Для дополнительной практики возьмите на заметку ресурс Exercism: на нём можно найти сотни интересных задачек по программированию, которые помогут вам в освоении синтаксиса разных языков программирования и прокачают ваше логическое мышление, которое необходимо программисту, как воздух.
Архитектура ЭВМ
Цифровая схемотехника и архитектура компьютера
Архитектура ЭВМ, также иногда называемая «компьютерными системами» или «организацией компьютера» — достаточно важная тема, описывающая работу аппаратного слоя, который лежит на уровень ниже, чем слой программного обеспечения. Пожалуй, самая недооцененная область среди инженеров-самоучек.
The elements of Computing Systems — амбициозная книга, которая даёт понимание того, как работает компьютер. Каждая глава — строение одной маленькой детали большой системы: от написания логики на HGL (языке описания аппаратуры) через центральный процессор к созданию тетриса.
Мы рекомендуем прочесть как минимум первые 6 глав книги и завершить указанный в ней проект. Это поможет лучше понять отношения между архитектурой компьютера и программным обеспечением, которое на ней работает.
Не ищите простого объяснения сложных вещей в этой книге — автор заходит издалека. Если конкретнее, то в книге, например, почти полностью отсутствуют два очень важных концепта в современной архитектуре ЭВМ — вычислительный конвейер и иерархия памяти.
Как только вы почувствуете себя в своей тарелке, читая эту книгу, смело переходите на Computer Organization And Design, отличный текст, который стал своего рода классикой. Также обратите внимание на курс CS61C, лекции которого доступны онлайн.
Алгоритмы и структуры данных
Алгоритмы Руководство По Разработке
Мы полностью согласны с народной мудростью, которая гласит, что знание алгоритмов и структур данных — один из важнейших аспектов изучения компьютерных наук. К тому же, это отличный способ потренироваться в способности решать разного рода задачи, которые пригодятся в любой области компьютерных наук.
Есть сотни книг для изучения алгоритмов, но наш фаворит — «Алгоритмы Руководство по разработке» от Стивена Скиена. Наш выбор пал именно на неё, потому что автор определенно любит то, что он делает и хочет донести свои знания до читателя.
Для тех же, кто предпочитает лекции в формате видео, Скиена предлагает свой онлайн-курс. Также следует обратить внимание на курс Тима Рафгардена, доступного на Lagunita (сервис от университета Стэнфорда) или на Coursera. Материал обоих авторов очень полезен и информативен и кому из них уделить внимание — решать вам.
Мы практикуемся, решая задачи на Leetcode, потому что их задачи кажутся нам наиболее интересными. К тому же у каждой задачи есть ветка обсуждения и прикрепленное решение для самопроверки. Стоит отметить, что подобного рода задачи могут являться вопросами на интервью и решение их может сыграть вам на руку в будущем трудоустройстве. Для проверки своего знания алгоритмов решите 100 случайных задач на Leetcode.
В завершение, мы настоятельно рекомендуем How to solve it — великолепный материал для практики решения задач. Подходит как тем, кто изучает компьютерные науки, так и математикам.
Математика для компьютерных наук
Mathematics for Computer Science
В каком-то смысле компьютерные науки — это лишь область прикладной математики. Пока некоторые программисты пытаются и возможно преуспевают в попытках оставаться вдали от математики, мы рекомендуем не уподобляться им и изучать её. Ведь знание математики даст вам значительную фору по сравнению с другими программистами, которые математику игнорируют.
В основе большая часть математики для компьютерных наук — дискретная математика, где слово «дискретная» — прямая противоположность слову «непрерывная» и, грубо говоря, является сборником интересных тем в прикладной математике, за пределами математического анализа. Немного расплывчато, согласны. Впрочем, это не так важно: можно поставить себе цель изучить базовую логику, комбинаторику, теорию вероятности, теорию графов, основы криптографии. Линейная алгебра не менее прочего заслуживает вашего внимания, особенно для изучения компьютерной графики или машинного обучения.
Хорошим началом изучения дискретной математики является сборник лекций от László Lovász. Профессор проделал хорошую работу, чтобы сделать математику понятной и интуитивной, так что его работы куда больше подойдут новичкам, чем формальные математические тексты.
Для большего погружения советуем Mathematics for Computer Science — записи с лекций по одноименному курсу MIT, которые по объёму тянут на полноценную книгу. Видео данных лекций, кстати, тоже в свободном доступе.
Для линейной алгебры мы предлагаем начать с плейлиста Основы линейной алгебры.
Операционные системы
Operating Systems: Three Easy Pieces
Operating System Concepts и Modern Operating Systems — классика в вопросе операционных систем. Обе довольно часто подвергались критике в основном за то, что не являются 1000-страничными быстроустаревающими энциклопедиями, новое издание которых приходится покупать каждые пару лет.
Существует ещё одна книга по операционным системам, которую мы также очень рекомендуем к ознакомлению. Three Easy Pieces: структура повествования книги делает её легкой к восприятию, а задания помогут закрепить полученные знания.
После прочтения указанных выше книг имеет смысл пройтись по конкретным операционным системам и прочесть следующее: A commentary on the unix operating system, The design and implementation of the freeBSD operating systems и Mac OS internals.
Идеальный способ закрепить полученные знания — это прочесть код небольшого ядра и внести в него свои изменения. Как вариант можно взять XV6 — современную реализацию 6 версии Unix для архитектуры x86, написанную на ANSI C. В приведённой выше Three Easy Pieces есть раздел с заданиями с XV6, полный интересных идей для потенциальных проектов.
Компьютерные сети
Computer Networking: A Top-Down Approach
Учитывая то, что львиная доля работы у программистов целиком и полностью опирается на веб-сервера, компьютерные сети — одна из самых важных областей компьютерных наук. Программисты-самоучки, которые методично изучают компьютерные сети, хвастают тем, что гораздо лучше многих понимают термины, концепты, протоколы, которыми постоянно окружены в своей карьере.
Наш фаворит в этом вопросе — Computer Networking: A Top-Down Approach. Небольшие проекты и задания для практики на протяжении всего материала весьма интересны и стоят вашего внимания. Также следует обратить внимание на Wireshark labs, любезно предоставленные автором книги.
Для тех же, кто предпочитает просмотр лекций чтению книг, мы рекомендуем серию лекций от университета Стэнфорд Stanford CS 144.
Небольшие проекты, как ни странно, более полезны для освоения компьютерных сетей, нежели задачки. Некоторые из них — HTTP сервер, чат-приложение на UDP, мини TCP stack или же распределённая таблица хэшей и т.д.
Базы данных
Readings in Database Systems
Изучение баз данных требует куда большего упорства, чем нужно для других тем, так как базы данных —относительно новая область компьютерных наук (с 1970-ых). Её основы скрыты от нас по вполне себе понятным коммерческим причинам. К тому же многие потенциальные авторы книг по базам данных предпочли сами стать разработчиками и основали свои компании.
Учитывая приведенные выше обстоятельства, мы настоятельно рекомендуем новичкам избегать книжек и начинать прямиком с записей CS186 весны 2015 от Джо Геллерштейна из университета Беркли. После данного курса уже можно переходить к книжкам.
Одна из них — это Architecture of a Database System от того же профессора из того же университета. Книга даст читателю углубленный взгляд на реляционные базы данных и послужит отличным скелетом для будущих знаний в этой области.
Readings in Database Systems, также известная как красная книга по базам данных (никто не вымирает), представляет собой сборник публикаций по данной теме. Для тех, кто осилил CS186, эта книга может стать следующей остановкой.
Если вы настаиваете на том, чтобы начинать изучение баз данных по книжкам, то советуем обратить внимание на Database management systems.
Сложно закрепить знания в этой области без практики. Студенты CS186 работают над дополнениями для Spark, однако лучшей практикой для начинающих будет всё же написание своей реляционной базы данных с нуля. Скорее всего, она поначалу не будет богата уникальными особенностями, но значительно укрепит ваше понимание темы.
Под конец, моделирование данных — один из самых пренебрегаемых аспектов в изучении баз данных. Здесь нашим фаворитом является Data and Reality: A Timeless Perspective on Perceiving and Managing Information in Our Imprecise World.
Языки и компиляторы
Compilers: Principles, Techniques and Tools
Большинство программистов изучают языки программирования, в то время как специалисты компьютерных наук пытаются понять, как эти языки работают. Эти знания позволяют им опережать своих коллег по карьерной лестнице и быстрее схватывать новый материал.
Классикой в данном вопросе является Compilers: Principles, Techniques and Tools. К сожалению, этот материал больше подходит учителям, нежели самоучкам. Однако книга отлично подойдёт для непоследовательного чтения, для выхватывания отдельных кусков из материала и изучения по ним. К тому же, если у вас будет учитель, это лишь ускорит ваше обучение.
Если же вы решите учиться по данной книге без учителя, то настоятельно рекомендуем обратить внимание на серию лекций от Алекса Айкена из Стэнфордского университета.
Потенциальной альтернативой этой книге может стать Language Implementation Patterns. Она написана с упором на инженеров, которые собираются практиковаться на языках вроде DSL.
В качестве проекта для закрепления материала можно написать свой компилятор для простенького языка вроде COOL. Те, кому данный проект кажется невыполнимым, могут начать с чего-то вроде Make a Lisp.
Распределённые системы
Distributed Systems, 3rd Edition by Maarten van Steen
Число компьютеров и их разнообразие увеличилось за последние несколько десятков лет. Если раньше крупные компании закупали огромные сервера для обеспечения работы каких-либо программ, то сегодня нам кажется очевидным тот факт, что даже самые незначительные программы работают на нескольких компьютерах одновременно. Распределённые системы — наука о том, как это обеспечить.
Книга, которую мы хотим посоветовать, — Distributed Systems, третье издание которой служит прекрасным дополнением всем предыдущим. Учитывая то, что распределенные системы — область, которая достаточно часто меняется, нет уникальной книги, которая проведёт вас по этому тернистому пути. Приведённая же выше книга, по нашему мнению, наиболее близка к этому идеалу.
Можно также обратить внимание на серию лекций MIT 6.824, но, к сожалению, качество записи звука оставляет желать лучшего.
Не имеет значения, какую книгу или сторонний ресурс вы выбрали для изучения распределённых систем, погружение в эту область компьютерных наук требует от студента чтения большого количества литературы. Здесь вы можете найти список полезных книг.
Часто задаваемые вопросы
Что насчет искусственного интеллекта и графики?
Мы постарались ограничить наш материал списком дисциплин, которым, как нам кажется, любой практикующий инженер должен владеть вне зависимости от специальности и индустрии. С таким фундаментом знаний вы сможете гораздо быстрее схватывать новый материал из книг или сторонних ресурсов. Что касается ИИ и графики, вот наш список рекомендуемых материалов:
Насколько важно строго следовать порядку, приведенному в статье?
На самом деле, все 9 дисциплин достаточно часто пересекаются. К примеру, возьмите дискретную математику и алгоритмы: изучение математики поможет вам в освоении алгоритмов. Знание алгоритмов, в свою очередь, даст стимул погрузиться в дискретную математику. В идеальном сценарии программист достаточно часто повторяет данный материал в своей карьере.
По существу наша последовательность сконструирована таким образом, чтобы помочь вам начать. Если у вас есть непреодолимое желание следовать другой последовательности, мы не настаиваем. Однако мы считаем, что освоить архитектуру ЭВМ нужно перед освоением операционных систем и баз данных, а компьютерные сети и операционные системы перед распределёнными системами.
Что общего у данного списка с Open Source Society или FreeCodeCamp?
Первый содержит слишком много дисциплин для изучения, предлагает не самые лучшие материалы для большинства из них и не даёт понять, какие аспекты конкретной дисциплины наиболее ценны. Мы же попытались ограничить наш материал списком дисциплин, которые должен знать каждый инженер, вне зависимости от специальности.
Касательно FreeCodeCamp, данный ресурс сконцентрирован на программировании, а не на компьютерных науках.
А где же язык X?
Изучение конкретного языка программирования — совершенно другая плоскость, нежели изучение компьютерных наук. Изучение языка программирования — задача наиболее простая и менее ценная. Если вы уже знаете пару-тройку языков, то советуем просто следовать нашему списку дисциплин, оставляя языки на потом. Если вы знаете программирование в целом достаточно хорошо и знаете, как работают компиляторы, вам потребуется не больше недели, чтобы выучить новый язык программирования.
Почему вы до сих пор рекомендуете книжку с драконами (Compilers: Principles, Techniques and Tools)?
Потому что книжка с драконами до сих пор является полным и актуальным источником информации по компиляторам. Проблема в том, что никто и предположить не мог, что в итоге книга окажется инструкцией для преподавателей по составлению учебной программы. Вы же можете воспользоваться этим для составления своей собственной программы или следуя программе какого-либо преподавателя.
Как из обычного кодера стать крутым разработчиком? Изучаем Computer Science
Computer Science — зачем учить?
Дисциплины Сomputer Science
Программирование является основой и базовой дисциплиной компьютерных наук, большинство студентов начинают изучение курса CS именно с него. Самые лучшие курсы программирования в рамках CS будут полезны далеко не только новичкам, но и опытным кодерам, которые могли пропустить те или иные концепции и модели программирования, когда учились этому впервые.
Лучшая книга: “Структура и интерпретация компьютерных программ” (Structure and Interpretation of Computer Programs). Авторы: Джеральд Сассман (Gerald Sussman) и Хэл Абельсон (Hal Abelson).
А на JavaRush, кстати говоря, всем желающим доступен для изучения легендарный гарвардский курс “CS50. Основы программирования”, полностью переведенный на русский.
Алгоритмы и структуры данных
Знание наиболее распространенных алгоритмов и структур данных помогает решать разного рода задачи, а это очень важно в любой из областей компьютерных наук, включая, конечно, и разработку программного обеспечения.
Лучшая книга: The Algorithm Design Manual. Автор: Стивен Скьена (Steven Skiena).
Знание компьютерной архитектуры, то есть понимание того, как на самом деле работает компьютер, является еще одной важной частичкой пазла, без которой попытки построения программных конструкций и моделей часто оказываются неудачными.
Лучшая книга: “Архитектура компьютера и проектирование компьютерных систем” (Computer Organization and Design). Авторы: Дэвид Паттерсон (David Patterson) и Джон Хеннеси (John Hennessy).
Практически весь код, написанный программистом, будет выполняться операционной системой, поэтому знание принципов работы ОС также является важным элементом.
Лучшая книга: “Введение в операционные системы” (Operating Systems: Three Easy Pieces). Авторы: Андреа Арпачи-Дюссо (Andrea Arpaci-Dusseau) и Ремзи Арпачи-Дюссо (Remzi Arpaci-Dusseau).
Мало что в современном ИТ может обойтись без использования Интернета, поэтому ИТ-специалистам важно понимать, как Всемирная сеть работает, чтобы использовать ее потенциал по полной.
Лучшая книга: Computer Networking: A Top-Down Approach. Авторы: Джеймс Куросе (James Kurose), Кит Росс ( Keith Ross).
Математика для computer science
Поскольку компьютерные науки, по сути, являются ответвлением прикладной математики, знание этого предмета тоже будет очень полезным практически в любой профессии, связанной с программированием. А также даст вам конкурентное преимущество перед теми, кто этой дисциплиной не владеет.
Лучшая книга: Mathematics for Computer Science. Авторы: Альберт Р. Мейер (Albert R. Meyer), Эрик Леман (Eric Lehman) и Фрэнк Томсон Лейтон (Frank Thomson Leighton).
Базы данных — относительно новая область компьютерных наук, и экспертов в ней по-прежнему не так уж много. Данные — еще один ключевой элемент CS, потому что они лежат в основе большинства значимых программ, но мало кто понимает, как на самом деле работают системы баз данных.
Лучшая книга: Readings in Database Systems. Авторы: Джозеф М. Хеллерштейн (Joseph M. Hellerstein) и Майкл Стоунбрейкер (Michael Stonebraker).
Лучшая видеолекция: Joe Hellerstein’s Berkeley CS 186 
Языки и компиляторы
Понимание того, как технически работают языки программирования и компиляторы, позволяет совершенствовать свой код и навыки программирования. А также облегчает изучение новых ЯП, что тоже критически важно для любого разработчика в долгосрочной перспективе.
Лучшая книга: “Компиляторы: принципы, технологии и инструменты” (Compilers: Principles, Techniques and Tools). Авторы: Альфред Ахо (Alfred Aho), Моника С. Лам (Monica S. Lam), Рави Сети (Ravi Sethi), Джеффри Ульман (Jeffrey Ullman).
Лучшая видеолекция: Alex Aiken’s course on Lagunita
В наши дни, большинство систем являются распределенными. Компьютеры и программы становятся все более комплексными, и знание распределенных систем окажется полезным для обеспечения правильной и бесперебойной работы вашего софта.
Лучшая книга: Distributed Systems, 3rd Edition. Авторы: Мартен ван Стин (Maarten van Steen) и Эндрю С. Таненбаум (Andrew S. Tanenbaum).
Советы для изучения Computer Science
Развивайте практические навыки в дисциплинах CS
Одно из преимущества CS, как и других ИТ курсов, состоит в том, что полученные только что теоретические навыки можно сразу же применить на практике. Не забывайте об этом, и чередуйте теорию с практикой, чтобы добиться наилучших результатов.
Компьютерные науки — это достаточно сложный предмет, изучение которого мало кому дается легко, особенно поначалу. Именно поэтому, начиная изучать дисциплины CS, нужно не поддаваться прокрастинации — не откладывайте на потом освоение теории, решение задач и практику, так как из-за этого обучение не только может сильно затянуться, но и, скорее всего, окажется не таким эффективным.
Не ограничивайтесь одним курсом
Не ждите, что сможете получить все необходимые знания по предмету из одного курса, как бы хорош он ни был. Лучше всегда обращаться как минимум к нескольким источникам информации, чтобы добиться более широкого понимания предмета.
Звучит слегка банально, но эффективно обучаться, как и делать многие другие вещи в жизни, лучше всего в составе группы единомышленников. Найти себе компанию для совместного изучения CS будет полезным по ряду причин. Это поможет учиться более эффективно, вместе решать задачи и проблемы, сравнивать с другими свой прогресс в обучении и навыки применения новых знаний.
Учитесь писать слова, а не только код
Еще один распространенный совет от многих экспертов, для тех программистов, которые изучают CS для улучшения своих навыков и повышения профессионального уровня: учиться писать (а не кодить), то есть складывать слова в предложения и составлять из предложений тексты. Этот навык достаточно важен для любого разработчика, а его отсутствие будет мешать прогрессировать не только в изучении компьютерных наук, но и в других аспектах программирования как профессии.
«Некоторые не понимают разницу компиляции/интерпретации». Зачем Computer Science?
Computer Science — это наука, которая помогает окунуться в мир информационных технологий и дает понимание, каким образом эти технологии функционируют. Сегодня Computer Science делает возможности безграничными, поэтому знания в ней — основа специалиста в IT.
О Computer Science нам рассказали Артем Перевозников, Director of Engineering @IDT Corporation (Минск) и Сергей Семенцов, Group Manager @iTechArt (Гомель) — практики со стажем более 10 лет в разработке. У обоих специалистов есть опыт преподавания, поэтому они с легкостью обозначили необходимый бэкграунд, который должен быть у каждого программиста, и поделились секретом, почему на Западе даже опытные разработчики изучают этот курс. Но обо всем по порядку…
Computer Science — это наука, которая помогает окунуться в мир информационных технологий и дает понимание, каким образом эти технологии функционируют. Сегодня Computer Science делает возможности безграничными, поэтому знания в ней — основа специалиста в IT.
О Computer Science нам рассказали Артем Перевозников, Director of Engineering @IDT Corporation (Минск) и Сергей Семенцов, Group Manager @iTechArt (Гомель) — практики со стажем более 10 лет в разработке. У обоих специалистов есть опыт преподавания, поэтому они с легкостью обозначили необходимый бэкграунд, который должен быть у каждого программиста, и поделились секретом, почему на Западе даже опытные разработчики изучают этот курс. Но обо всем по порядку…
Давайте начнем с основ: что вкладывается в понятие Computer Science?
Приведу пример: в повседневной жизни мы играем, работаем, учимся, просматриваем Instagram на своем компьютере или смартфоне. Многие даже не задумываются, как все это работает, как реализуется то, о чем раньше люди только мечтали. А это как раз-таки описывает именно Computer Science.
Получается, что Computer Science — это must have? Или все-таки можно построить карьеру в IT без глубоких знаний в этой области?
Артем: Только на начальном этапе можно обойтись без познания Сomputer Science, так как от начинающего специалиста еще мало требуют. Однако по мере продвижения по карьерной лестнице возрастают и требования.
Специалисты, которые изучали Computer Science, без особого труда создают набор правил или инструкций для компьютера, чтобы решить проблему бизнеса. Поэтому эта наука — бэкграунд, который должен быть у каждого программиста.
Сергей: Согласен. На начальном этапе построить карьеру можно и без знаний Computer Science. Таких примеров становится все больше. Однако знание основ формирует инженерный подход к решению задач.
Проблема, на мой взгляд, заключается в том, что некоторые разработчики даже не слышали о таком понятии, как O (n) или не понимают разницу в компиляции и интерпретации, однако в CV почти у каждого указан опыт работы на коммерческих проектах и красивый тайтл Middle Software Developer.
Чтобы понять широту знаний специалиста, помогает анализ его теоретической подкованности. Из этого следует вывод, что построить успешную карьеру можно гораздо быстрее и эффективнее при наличии знаний CS.
А можно ли начинать изучать язык программирования, не зная основ Computer Science? Или все равно придется сделать шаг назад и вернуться за базой.
Артем: База есть база, от ее изучения все равно никуда не деться. При изучении языков программирования косвенно затрагивается и Computer Science, ведь множество учебных задач построены на алгоритмах. Так, во время изучения языков программирования происходит неосознанное освоение и Computer Science, построенное на любопытстве и логике.
Здесь хочу подчеркнуть важный момент — знание базы значительно ускоряет изучение языка программирования.
Сергей: Верно, фундаментальные труды по CS точно не создавались впустую. Я думаю, что правильно начать изучать любой язык программирования именно как инструмент, который позволит параллельно осваивать алгоритмы и структуры данных, а также практиковаться в них. Ведь, овладев JS, специалист может усилить свои позиции в React/ VueJS/ Angular.
Если представить ситуацию, что на работу устраиваются два специалиста с равными знаниями по определенному языку, то выбор будет в пользу того кандидата, который владеет основами CS. Поэтому моя рекомендация для начинающих специалистов: учите инструменты для работы (языки, фрэймворки, библиотеки), но не забывайте о базовых понятиях. Старайтесь расти как вглубь, так и вширь.
Что происходит, если программист не изучает Computer Science?
Сергей: Во-первых, это автоматически может сильно усложнить путь входа в компании GAFAM или FAANG (Facebook, Microsoft, Amazon, Apple, Netflix и Google). Из-за большого наплыва людей таким компаниям приходится делать определенный первичный отсев. Отсев оказалось удобно производить, как раз выявляя недостатки знаний в основах CS, особенно в части алгоритмов и структур данных. Сейчас это считается минимальным базовым порогом, который должны знать все специалисты без исключения. Во-вторых, это может затруднить обучение новым технологиям в будущем.
Артем: Хочу добавить, что без изучения CS развитие программиста притормаживается. Он превращается в «кодера» — человека, который выполняет работу строго по инструкции других людей.
Также программисту поручают более рутинную и монотонную работу. Это сказывается и на зарплатных ожиданиях, потому что таких специалистов много и они легко заменяемые.
Как незнание Computer Science может сказаться в работе?
Сергей: Это зависит от конкретной задачи. Допустим, когда речь идёт о верстке или любой другой активности разработчика, где задействованы монотонные и механические действия, то незнание CS никак не скажется. Но если говорить о сложных и масштабных задачах, то их успешное выполнение попросту невозможно без CS.
Часто есть задачи, которые немного сложнее обычного чтения и сохранения файлов, хотя и там могут быть свои нюансы. К примеру, когда речь идёт про одновременный доступ к информации от нескольких процессов. Потому такие задачи автоматически порождают сразу много вопросов.
В качестве небольшой рекомендации здесь может выступить книга Э. Таненбаума «Современные операционные системы», где такие темы, как «Процессы/Потоки», «Память», «Файловая система» и др. разобраны достаточно подробно. Плюс в книге приведены примеры с наиболее популярными ОС на данный момент.
Если подытожить, то незнание основ Computer Science с большей вероятностью приведет к не оптимальному и даже опасному решению конкретной проблемы. Изучая и углубляя свои знания в CS, специалист накапливает определенный страховочный капитал для себя и своих реализаций в коде.
Правда ли, что даже профессиональные разработчики идут изучать Computer Science? Почему так происходит?
Артем: Чем больше человек знает, тем больше он понимает, сколько еще предстоит узнать.
Конечно, профессионалы тоже изучают Computer Science, особенно эта тенденция распространена на Западе. Вот почему так происходит:
Сергей: Мне кажется, что с ростом технической экспертизы профессиональные разработчики всё чаще возвращаются к CS. Отчасти потому, что что-то забывается. С другой стороны, мы находим новые разделы, с которыми раньше активно не работали. К тому же это бывает жутко интересно!
Каждый из разработчиков решает свои поставленные цели в изучении CS:
Нужно ли изучать эту науку тестировщику, пиэму, бизнес-аналитику или техническому писателю?
Артем: Для программистов Computer Science является приоритетом в изучении. Для тестировщиков, пиэмов, бизнес-аналитиков или техписов знание этой науки на общем уровне будет дополнительным преимуществом: это позволяет вести коммуникацию с программистами на более понятном языке.
Сергей: Я бы сказал, что для всех специальностей изучение CS актуально. Просто разница в глубине проработки материала. У меня на курсе «Project Manager в IT» я стараюсь максимально расширить текущую программу для слушателей, чтобы передать им как можно больше технических моментов.
Не могу не согласиться, что понимание принципов разработки ПО, а также CI/CD, System Control Version — все это Must Have для инженеров. Такая же ситуация будет справедлива и для бизнес-аналитика, но в меньшей степени, так как у них упор больше в сторону бизнеса.
Что касается дизайнеров, то тут тоже бывают сложности, если у специалиста развито только чувство прекрасного, но нет представлений, как работает веб-разработчик или «мобильщик». Это вносит определенный рассинхрон в команду. Поэтому более тесная интеграция UI/UX специалиста в команду — это важный момент для успешного завершения проекта.
Какие знания можно получить на курсе Computer Science?
Артем: На курсе можно понять принципы работы компьютерных систем. Изучить, как устроен компьютер на практике, и написать простейшие программы. Также можно узнать, на каких современных языках программирования создаются web-приложения, сервисы, игры, базы данных и др.
Что вы можете посоветовать тем, кто еще не определился с направлением?
Сергей: Если стоит задача найти наиболее полный курс по CS и у специалиста неплохо с английским, то имеет смысл посмотреть курсы на Udemy или Coursera, а также Pluralsight. Особенно могут быть полезны курсы от технологических университетов США.
При слабом английском стоит поискать аналогичные видеокурсы в сети, но уже на русском. Также обратите внимание, с привязкой к какому языку программирования позиционируется курс. Если он идёт без привязки к конкретному языку, это даже будет полезнее. Как говорил мой преподаватель: «Не учите языки программирования, учитесь программировать».
Если стоит задача понять, «моё это или нет», то посмотрите в сторону курса от IT-Academy. У меня лично есть желание поработать с материалом этого курса и расширить его в будущем, чтобы самому принять участие как преподаватель на курсе.
Артем: Добавлю, что Computer Science может помочь определиться, если специалист будет задавать себе вопрос «Что мне интересно?». Скорее всего, он будет заниматься этим делом много времени, и я очень хочу, чтобы специалист занимался тем, что ему действительно нравится!
25 сентября в Минске пройдет конференция Open IT, где участники статьи — Артем Перевозников и Сергей Семенцов — выступят в качестве приглашенных спикеров.
Хотите сообщить важную новость? Пишите в Телеграм-бот.
А также подписывайтесь на наш Телеграм-канал.