Нужна ли математика Python,Java программисту?
Мои математические знания это что такое степень ,квадрат и также (+, -, *, /) и также мелкий опыт в Питоне смогу ли я с такими стеком знаний начать учить Python или Java?
- Вопрос задан более года назад
- 2206 просмотров
Комментировать
Решения вопроса 1
Вопрос сложный.
По факту для того чтобы писать говнобота — математика не нужна вообще. Но при этом математика как наука формирует и воспитывает мышление.
Но при этом математика может понадобиться непосредственно для предметной области. В том же геймдеве без нее просто нечего делать.
Дополнительно математика позволяет понимать нормально часть терминов. Например, сложность алгоритмов.
Ответ написан более года назад
Комментировать
Нравится 6 Комментировать
Ответы на вопрос 5
Потомок старинного рода Ипатьевых-Колотитьевых
Нужна ли математика Python,Java программисту?
Сама по себе может не понадобиться, но тот факт что вы задаете этот вопрос, говорит о том что программист из вас скорее всего получится никудышный
мелкий опыт в Питоне смогу ли я с такими стеком знаний получить работу Python или Java разработчик?
Нет, разумеется
Ответ написан более года назад
Комментировать
Нравится 3 Комментировать
Сергей П @trapwalker
Программист, энтузиаст
Получить работу — возможно. Это зависит от того кто принимает на работу и как у вас подвешен язык.
А вот быть полноценным программистом не понимая основ — это да, не получится.
Так или иначе, но незнание математики не позволит эффективно решать задаи.
Нужно, к примеру, понимать основы анализа, чтобы ориентироваться в темах областей оределения, областей значения функций. Нужно понимать чем отличаются рациональные от иррациональных чисел, понимать что такое интегрированиеи дифференцирование — на этом напрямую завязаны практически все явления реального мира (скорость, ускорение, движение. )
Нужно понимать пределы, комплексные числа, векторную алгебру. Нужно понимать как умножаются матрицы.
Постоянно в практике сталкиваюсь с задачами, где понимание таких вещей просто обязательно.
К примеру простая задача — определить с какой стороны от маршрута на карте дана точка, слева или справа. Без векторной арифметики вы просто потеряете кучу времени! Постоянно нужно что-то нормализовывать. усреднять, считать мелианы и скользящие средние, аггрегировать и интеполировать. ричем, к примеру, в геймдеве аще встречадются одн направления, в финтехе немного дургие, но встречается так или иначе всё.
Разбирайтесь в математике. Быть программистом — это учиться всю жизнь. Нужно воспитать в себе интерес к осваиванию новых парадигм и принципов.
Ответ написан более года назад
Комментировать
Нравится 3 Комментировать
evgeniy_lm @evgeniy_lm
Нет. «степень ,квадрат и также (+, -, *, /) » это 0,000000000000000000000000000000000000001% тех знаний которыми должен обладать разработчик.
Самый простой способ если кто-то из родственников и знакомых вас устроит куда ни будь эникейщиком где вы сможете понемногу развивать свои знания и опыт в программировании. Так же можно устроится подмастерьем в какую ни будь софтверную контору., возможно даже как волонтер (бесплатно). Там вы будите бегать за пивом и сигаретами, смотреть что делают «серьезные дядьки» и о чем они говорят. Если вы будите внимательно смотреть и слушать, то через год-полтора вам начнут ставить простые задачи. Если этого не произойдёт то вам стоит задуматься о смене профессии ни как не связанной с программированием.
Ответ написан более года назад
Комментировать
Нравится 2 Комментировать
Готовые решения — не подаю, но.
География не нужна! (с) Простакова
Литература, кстати тоже нужна. Чтобы знать что за фамилия выше)
Ответ написан более года назад
Комментировать
Нравится 2 Комментировать
Сергей Горностаев @sergey-gornostaev
Седой и строгий
Программисты на Python и Java разные бывают. Одни искусственный интеллект и машинное зрение пилят, у них математика везде. Другие крудошлëпят, у них математики нет нигде.
Ответ написан более года назад
Комментировать
Нравится 2 Комментировать
Ваш ответ на вопрос
Войдите, чтобы написать ответ
- JavaScript
- +1 ещё
Какие JS-библиотеки можно использ. для такой анимации?
- 3 подписчика
- вчера
- 2187 просмотров
Я гуманитарий, не знаю математику и уже слишком старый: Несколько главных мифов о входе в IT
В программировании, как и в большинстве других областей, распространены всевозможные мифы и заблуждения. По большей части ими «страдают» новички и люди, не связанные с IT-сферой, либо же те, кого ввели в заблуждение. Попробуем в очередной раз вспомнить одни из самых популярных мифов, которые, возможно, кому-то мешают сделать первый шаг к программированию.
Нужно знать математику
Отчасти математика нужна только на уровне средней школы. В начале своего пути вы будете акцентировать внимание не на сложных математических вычислениях, а больше на синтаксисе и фундаментальных вещах, без понимания которых запрограммировать что-то вменяемое будет невозможно. Так что тройка в школе по математике уж точно не должна останавливать вас начать заниматься программированием.
Я гуманитарий, а не технарь
Многие почему-то изначально начинают настраивать себя на неудачу и на то, что не смогут начать писать код, потому что они якобы гуманитарии. Существует немало примеров, когда люди начинали довольно успешно развиваться в программировании думая, что они имеют гуманитарный склад ума. Программистом может стать как гуманитарий, так и технарь. Больше зависит от вашего упорства и количества приложенных усилий — кому-то придётся потратить времени больше, кому-то меньше, чтобы дойти до определённого уровня, но рано или поздно туда дойдёт любой, если не бросит начатое и не свернёт с пути.
Я уже слишком старый
Начинать заниматься программированием действительно лучше в более молодом возрасте, но это совсем не значит, что после 30, 40, 50, 60, да хоть 70 лет на себе нужно ставить крест. Как уже и упоминалось выше, дело больше в приобретённом опыте и вложенных усилий, нежели в каких-то независящих от вас факторах. Возможно, если вы пришли в IT только в 40, то будете не так быстро схватывать материал, как более молодые ваши коллеги, но процесс обучения не заканчивается после школы и начинать изучать что-то новое можно в любом возрасте. Просто чем старше вы становитесь, тем, скорее всего, вам придётся потратить больше времени и приложить больше усилий, чтобы освоить новую для себя сферу.
Нужно знать популярный язык программирования: Java, JavaScript, Python, PHP, Go
Это не совсем так. Знание синтаксиса определенного языка программирования не сделает из вас программиста. Помимо языка существуют ещё десятки различных инструментов и технологий, которые вам попутно придётся изучать и применять в своей работе. Помимо всего прочего существуют фундаментальные основы, которые не зависят от языка программирования и без которых вы будете слабо представлять, а то и вовсе не понимать, что происходит.
Хочу стать программистом, чтобы много зарабатывать
В общем, зависит от вашего уровня и опыта. Если вы только начинаете, то не рассчитывайте на какую-то заоблачную зарплату. Никто вас скорее всего не будет принимать на работу с целью карьерного роста. Компаниям и бизнесу нужны программисты, которые уже хоть что-то умеют и знают, и могут решать поставленные задачи. Так что в начале пути я бы не рассчитывал на какие-то баснословные заработки.
У меня слабый компьютер
При желании учиться программированию можно и на компьютере десятилетней давности. К примеру, если вы открываете браузер и смотрите YouTube, то для изучения JavaScript этого уже будет достаточно. Возможно, на совсем уж старых машинах действительно могут возникать неудобства, с этим ничего не поделаешь, но для первых шагов даже вашего старенького компа будет хватать.
Когда я выучу все программирование, тогда и устроюсь на работу
Этого не будет никогда! Я имею ввиду, что нельзя один раз что-то выучить и сказать: «Всё, теперь я программист!». К сожалению, а может быть и к счастью, изучать программирование вы будете всю жизнь. Быть программистом — это путь, длиною в жизнь! Если вы собираетесь «войти в айти» по-быстренькому, с разбегу и лишь за деньгами — то это очень плохой путь. Прикладывать усилий для изучения различных технологий вам придётся действительно немало.
Языки программирования нужно учить (синтаксис)
Многие думают, что достаточно зазубрить синтаксис какого-нибудь языка программирования, и тогда они станут программистами. На самом деле вовсе необязательно знать наизусть все методы, функции, условные конструкции, чтобы решать какие-либо задачи. Даже опытные программисты не знают весь синтаксис определенного языка наизусть и вряд ли смогут обойтись без документации в своей работе. В общем, в первую очередь определитесь в том, что вам нужно знать и уметь, чтобы начинать делать свои первые проекты. Синтаксис, конечно, тоже важен, но это лишь один из навыков-кирпичиков, которые вы должны сложить вместе чтобы прийти к пониманию в написании кода.
Это лишь некоторые мифы о программировании. Наверняка, если вы погуглите, то найдёте их гораздо больше 🙂
Математика для программистов: какая нужна на самом деле
Из-за страха, что IT — исключительно для технарей, многие боятся идти в профессию. Математика в информатике пугает многих. Но так ли она нужна на самом деле? Разбираемся, без каких математических знаний не обойтись в профессии.
Нужна ли математика программистам
Математика — большая область знаний. Если вопрос в том, существует ли что-то в математике, что нужно знать программисту, то да, конечно. А если он звучит как «Есть ли что-то в математике, что программисту знать не обязательно?» — то ответ будет тоже: «Да, такого много». Уровень необходимых математических знаний напрямую зависит от направления, в котором вы хотите работать. Например, веб-разработчикам или разработчикам, занимающимся созданием простых приложений, базового уровня математики может быть достаточно. Однако при переходе к более сложным и специализированным областям, таким как Data Science, машинное обучение или компьютерная графика, требования к уровню математической подготовки растут.
Бесплатно / 2 месяца
Курс по базовой математике
Изучайте язык, на котором написано абсолютное большинство сайтов
В программировании часто важна не сама математика, а логическое и математическое мышление, которое отлично «прокачивается» во время изучения разных разделов математики. Умение думать и рассуждать, приходить к решению и отбрасывать неверные пути, находить граничные и исключительные ситуации — именно эти навыки помогают программистам достигать успехов в любом направлении разработки. Абстрактное мышление тоже будет крайне полезным дополнением к общей логике. Оно помогает лучше воспринимать сложные бизнес-модели и процессы, воспроизводить их в коде и, конечно, лучше оперировать абстракциями, на которых строятся все языки программирования.
Читайте также 8 понятий из математической статистики, без которых не обойтись дата-сайентисту
Основные разделы математики, которые нужны программистам
Школьная математика — базовые знания алгебры и геометрии
Арифметика и алгебра являются основой для многих аспектов программирования. Программисты используют арифметические операции для сложения, вычитания, умножения и деления чисел, а также для решения уравнений и сложных задач. Алгебра помогает работать с переменными, функциями и уравнениями, что важно для написания кода. Геометрия и тригонометрия помогают программистам понять и визуализировать пространство, углы и расстояния. Это особенно важно для разработки игр, где требуется понимание движения объектов и их взаимодействия в пространстве.
Математический анализ
Математический анализ — раздел математики, изучающий свойства чисел, функций и геометрических объектов, связанных с ними. «Матан» играет важную роль в создании сложных программных продуктов. Во-первых, математический анализ дает программистам глубокое понимание изменения величин. Производные и интегралы — основные понятия математического анализа — позволяют анализировать и моделировать динамику данных, что особенно важно в разработке алгоритмов и оптимизации производительности программ. Во-вторых, математический анализ —фундаментальный инструмент в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Алгоритмы обучения машин, основанные на методах оптимизации и градиентном спуске, используют математический анализ для поиска оптимальных решений и обучения моделей на основе данных. В-третьих, понимание пределов и бесконечно малых величин позволяет программистам более глубоко вникнуть в структуру алгоритмов и их сложность. Это становится особенно полезным при работе с большими объемами данных, оптимизации кода и решении сложных вычислительных задач. Математический анализ важен в разработке графических приложений и компьютерной графики. Знание дифференцирования и интегрирования позволяет программистам создавать реалистичные визуальные эффекты, анимации и трехмерные модели. Также математический анализ влияет на разработку алгоритмов шифрования и криптографии. Методы анализа функций и их поведения при бесконечных изменениях переменных становятся важными инструментами в обеспечении безопасности данных и создании защищенных программных систем.
Дискретная математика
- Дискретная математика для программистов дает теоретические основы для работы с разными структурами данных. Множества, графы и деревья широко используются при проектировании баз данных, алгоритмов поиска и структур данных.
- Теория комбинаторики, важная часть дискретной математики, нужна для оптимизации алгоритмов. Понимание комбинаторных структур и методов перебора позволяет создавать оптимальные алгоритмы для различных задач: от поиска путей в графах до распределения ресурсов.
- Теория формальных языков и автоматов используется в компиляторах и разработке языков программирования. Понимание формальных языков позволяет программистам создавать эффективные и надежные компиляторы, а автоматы применяются в разработке алгоритмов для обработки строк и текстов.
Дискретная математика важна в криптографии. Теория чисел и комбинаторика используются для разработки криптографических алгоритмов и систем шифрования. Благодаря концепции дискретной математики можно защищать данные и обеспечивать конфиденциальность. Дискретная математика — важная часть теории алгоритмов. Алгоритмы для сортировки, поиска, обхода графов и многих других задач основаны на принципах дискретной математики.
Начните карьеру в Data Science.
Онлайн-магистратура МФТИ с практикой на реальных проектах
Линейная алгебра и геометрия
Линейная алгебра — это раздел математики, изучающий векторы, матрицы, линейные преобразования и другие объекты и понятия, связанные с линейными уравнениями.
Линейная алгебра — основа для работы с многомерными пространствами и матрицами. Программисты, которые разрабатывают графику, компьютерное зрение или работают с машинным обучением, регулярно сталкиваются с линейными операциями. Например, с умножением матриц, решением систем линейных уравнений и вычислением собственных значений. Операции лежат в основе алгоритмов обработки изображений, фильтрации данных и создания математических моделей.
Без линейной алгебры не обойтись в машинном обучении. Многие алгоритмы, основанные на линейной регрессии или методах оптимизации, используют матричные операции для обучения моделей на основе данных. Разложение на сингулярные значения и метод главных компонент помогают анализировать и извлекать информацию из многомерных данных.
Геометрия нужна для разработки визуальных приложений и компьютерной графики. Пространственные концепции, например векторы, точки и углы, необходимы для создания трехмерных моделей, анимаций и визуальных эффектов. Геометрические преобразования, такие как трансляция, вращение и масштабирование, используются для создания реалистичных визуальных сцен.
Линейная алгебра и геометрия применяются в разработке алгоритмов и структур данных. Векторы и матрицы нужны в алгоритмах обработки изображений, виртуальной реальности и анализе данных. Графические алгоритмы, такие как алгоритм Брезенхема для рисования линий, базируются на геометрических принципах.
Линейная алгебра и геометрия необходимы для разработки игр — от создания трехмерных миров до управления движением объектов в пространстве. Математические концепции дают программистам необходимые инструменты для разработки визуально впечатляющих и технически сложных игровых проектов.
Математическая логика
Математическая логика — это раздел логики, изучающий методы доказательства и обоснования математических утверждений. Математическая логика нужна везде — от создания базовых условий в конструкциях if-else до сложных операций с базами данных. Это не просто инструмент для программистов. Это фундамент, на котором строится структура всего программного мира.
В начале пути математическая логика проявляется в использовании условий, которые определяют ход выполнения программы. Операторы сравнения и логические выражения формируют основу для принятия решений в коде. Например, при разработке условий в if-else программа обращается к логическим операторам, таким как AND, OR и NOT. Так можно создавать гибкие и многофункциональные алгоритмы. При работе с базами данных язык запросов SQL — отличный пример того, как математическая логика встраивается в повседневную практику программиста. SQL оперирует множествами данных, используя операторы объединения, пересечения, разности и фильтрации. Они тесно связаны с концепциями математической логики. Поэтому можно эффективно извлекать нужную информацию из баз данных, создавать запросы, которые оптимально соответствуют логике бизнес-задач.
В контексте алгоритмов и структур данных математическая логика играет критическую роль. Программисты используют логические конструкции для создания алгоритмов с разветвленной логикой, способных эффективно решать различные задачи. Благодаря математической логике происходят формализация и абстракция решений. Обеспечение безопасности данных — еще одна сфера, где математическая логика играет ключевую роль. Создание систем аутентификации, шифрование данных и контроль доступа базируются на строгих математических принципах. Применение логической стройности в процессах способствует созданию устойчивых систем безопасности.
Теория вероятностей, математическая статистика
Теория вероятностей — это раздел математики, изучающий случайные события и их вероятности.
Математическая статистика — это наука о том, как обрабатывать и анализировать данные с помощью математических методов. Эти области математики широко применяются в различных аспектах программирования, обеспечивая уверенность в принятии решений и повышая качество разработки.
Где нужны дисциплины?
Обработка данных
Работа с большими объемами информации требует понимания вероятностных распределений, статистических методов анализа и корректного использования вероятностных моделей. Программисты, занимающиеся обработкой данных или разработкой алгоритмов машинного обучения, используют вероятностные методы для моделирования и предсказания различных сценариев.
Принятие решений на основе данных
Анализ статистических показателей помогает программистам выявлять закономерности, делать выводы и принимать решения, опираясь на объективные данные. Это критически важно в разработке программных продуктов, основанных на данных, где необходимо учитывать разнообразие факторов и предсказывать поведение системы.
Тестирование программного обеспечения
Программисты используют статистические методы для оценки надежности программ, проведения A/B-тестирования, оценки производительности и выявления потенциальных проблем в программном коде. Это позволяет создавать более стабильные и эффективные программы.
Статистика в машинном обучении
Программисты, разрабатывающие алгоритмы машинного обучения, часто используют статистические методы для обучения моделей на основе данных, анализируют их эффективность и принимают решения на основе статистических выводов.
Создание надежных систем безопасности
Программисты, работающие в области кибербезопасности, используют статистические методы для анализа сетевого трафика, выявления аномалий и обнаружения потенциальных угроз.
Если вы решили попробовать себя в программировании, переживать из-за отсутствия математического образования не стоит. Вполне вероятно, что вам будет достаточно школьного уровня — освежить знания можно за несколько вечеров. Однако, если вы решите углубиться в сложные области программирования, например Data Science или криптошифрование, вам потребуется разобраться в более сложных разделах математики.
В IT есть множество направлений, где карьеру могут построить не только технари, — в статье «Я гуманитарий. С чего мне начать путь в IT?» как раз об этом.
Науки о данных
Освойте профессию инженера по компьютерному зрению, специалиста по машинному обучению или дата-сайентиста на онлайн-магистратуре МФТИ. Программа состоит из академических знаний и 70% практики от компаний-партнеров.
Программирование на Python: нет смысла идти на платные курсы пока не разберетесь в бесплатных
Какая математическая база нужна для Python, чем он хорош для новичков и какие задачи можно решить с помощью этого языка программирования
© Shutterstock
Python часто советуют изучать тем, кто никогда раньше не программировал. Одно из его преимуществ — универсальность, за счёт которой он используется профессионалами в разных областях: от журналистики до продакт-менеджмента. Его можно применять для решения рутинных задач: например, чтобы визуализировать большой объём данных или составлять списки дел и покупок. Автор и менеджер программы «Анализ данных» в Яндекс.Практикуме Анна Чувилина рассказала как оптимизировать свой быт и работу при помощи программирования, какие библиотеки (шаблоны решений) могут использовать новички и как выбрать курс по изучению Python. Материал подготовлен Академией Яндекса
Почему Python советуют новичкам
Одно из главных преимуществ Python — низкий порог входа. Код на нём лаконичный и обычно сходу понятен даже тем, кто изучал другой язык. А подробная документация поможет разобраться в программировании с нуля.
Ресурсы для изучения Python:
- База книг по Python
- Habr
- Бесплатные курсы по Python на Kaggle
- Обучающие видео
Вокруг Python сформировались сообщества энтузиастов, которые пишут на этом языке. Например, в Москве есть группа Moscow Python: они проводят конференции и неформальные встречи и сотрудничают с крупными ИТ-компаниями.
Для Python существует объёмная система библиотек — готовых решений для тех или иных задач. Есть как алгоритмы для базовых математических операций, так и для сложных задач: например, распознавания картинок и звуков.
У языка много понятных приложений: его можно использовать для анализа данных и машинного обучения, бэкенда, веб-разработки, системного администрирования и игр. Конечно, при этом нужен разный набор навыков помимо программирования, но с Python можно начать осваивать почти любую предметную область.
Важно понимать, что для анализа данных язык программирования — это инструмент. Анализ данных можно проводить и в Excel, и на бумажке, а программирование — только один из вариантов того, как можно решать такие задачи.
Одно из распространённых приложений Python — работа с данными для продакт-менеджмента. Анализ данных позволяет менеджерам получать инсайты о поведении пользователей и принимать обоснованные решения. В крупных компаниях должности аналитиков и продакт-менеджеров обычно разделены, но в небольших проектах продактам нужно работать с данными самостоятельно.
Как понять, что вам нужен именно Python
Называть его «убийцей Excel» — некорректно. Многие команды и компании в России ведут весь учёт в обычных таблицах, и им этого достаточно. А Python нужен в тот момент, когда речь идет про действительно большие объемы данных. Например, у Яндекс.Музыки множество платящих пользователей, и их действия ежедневно генерируют какие-то события (лайки и прослушивания) — и терабайты данных. Хранить их в табличке Excel — из разряда фантастики.
В Python проще делать интерактивную и сложную визуализацию или проводить вычисления — для этого существуют библиотеки вроде Seaborn, matplot и Plotly. В Excel есть встроенный аппарат для решения математических задач (например, работы с данными), но для него нужно запоминать много названий операций — и работает он довольно неповоротливо. Кроме того, в Python можно быстрее и с разных сторон посмотреть на данные. Регрессию можно построить и в Excel, но зачем, когда в Python есть для этого готовые библиотеки?
Для статистических расчетов можно использовать R — люди с математическим образованием обычно осваивают его быстрее, чем Python. Однако большинству будет проще начать с Python.
Для разных задач анализа данных существуют коробочные решения. Например, Amplitude (для продуктовой аналитики), Mixpanel (для анализа поведения пользователей) Яндекс.Метрика и Google Analytics. При этом их использование часто платное.
Где применять Python, если вы не разработчик
Помимо анализа данных у языка есть и более простые приложения. Так, в учебниках по Python часто встречается задача с рассылками. В ней нужно создать рассылку, например, для людей, которые не сдали деньги на ремонт — найдя их данные в Excel-таблице. С помощью такого скрипта можно разослать письма по шаблону — и имена будут подставлены автоматически.
Python — про автоматизацию рутинных задач. Например, можно запустить скрипт, который подставляет пароли — и он автоматически откроет запароленные страницы или папки. Есть алгоритмы для того, чтобы автоматически создавать списки покупок или переименовывать фотографии определённым образом.
Люди, которые умеют писать код, придумывают такие вещи «на автомате». Например, маркетологи могут запустить скрипт для построения воронок продаж. А тестировщики — написать алгоритм, который будет подставлять данные в формы и тестировать приложения.
Если говорить про анализ данных, то многие начинают осваивать его из любопытства — чтобы найти инсайты в сфере, которую пока не исследовали. Например, можно определить социальные проблемы своего региона, анализируя опубликованную статистику. А если вы хотите через какое-то время попасть на стажировку или на работу, где нужен анализ данных, то такой кейс поможет вам показать свои навыки. Начать можно с простых, стандартных проектов, которые обычно предлагают тем, кто изучает Python.
Что нужно, чтобы выучить Python
Из математического аппарата кроме базовой арифметики для программирования ничего не нужно. Чтобы придумать, какой алгоритм использовать для решения той или иной задачи, важно структурное мышление — но это не математическая компетенция. Парадокс в том, что и развивать его нужно с помощью регулярной работы с задачами — важно быть готовым просидеть над, казалось бы, тривиальным заданием несколько часов и не отчаяться.
Для анализа данных, помимо школьной математики, понадобятся знания математической статистики и теории вероятности. Начинающему специалисту важнее всего освоить базовые понятия: уметь проверять гипотезы, знать, что такое доверительные интервалы, чем отличаются медиана и мода, понимать, как обозначать события и их вероятности.
Материалы по математике:
- Курс на Coursera
- Видеокурс по алгоритмам
- Статистика. Вероятность. Комбинаторика — Я. С. Бродский
Тем, кто хочет заниматься анализом данных (как профессионально, так и для себя), важно развить критическое мышление. Например, нужно самому выделять критерии для сравнения объектов: тут нет какого-то стандартного решения. Ещё важно сходу видеть закономерности и аномалии в данных.
Изучать программирование и анализ данных можно и самому — я не рекомендую обращаться к платным курсам до тех пор, пока вы не посмотрели бесплатный контент.
Во-первых, он служит для профориентации: чтобы лучше понять, какие приложения есть у программирования или анализа данных для разных профессий. Во-вторых, даёт понять, сколько сил и времени нужно будет прикладывать для изучения.
Преимущества обучения на курсах в том, что на них можно получить чётко сформулированные практические задачи. Также преподаватели могут рассказать о том, как общаться с заказчиком и уточнять у него необходимую информацию.
Как выбрать образовательную программу
Выбирая образовательную программу, важно обратить внимание на преподавателей, которые его ведут или создавали для него контент, — можно посмотреть их профили на Facebook и узнать про профессиональный опыт.
Что касается цены, то по моему опыту, качество курса не всегда с ней коррелирует — поэтому ориентироваться нужно на то, сколько вам комфортно потратить на обучение.
Также стоит чётко сформулировать то, что хочется получить в результате, — и сделать это ключевым критерием для выбора. Бывают случаи, когда студенты приходят на курс по анализу данных для менеджеров и ожидают занятия по программированию — а их учат общаться с аналитиками и рассказывают общие вещи про то, как внедрять анализ данных. Зачастую проблема не в плохой организации или преподавателях, а в том, что человек сам не проверил, соответствует ли программа его задачам. Правило с постановкой целей работает не только на выбор программы, но и на обучение в целом — не стоит осваивать язык программирования, чтобы поставить галочку.