Узнал, что на SmartLabe немало людей, работающих в IT или каким-либо образом связанных с IT. Поэтому решил задать свой вопрос именно здесь. (Сразу извиняюсь за такой объём изложения)
Перейду к сути: В этом году я поступил в институт ИТММ (бывш. Мехмат и ВМК) на направление «Программная инженерия».
Ещё летом я очень смутно представлял себе различия между направлениями и не знал, куда поступать. Родственники советовали мне поступить на Информационную безопасность в Радиофак, так как там дают хорошую физико-математическую базу, а также программирование на определенном уровне.
Сказать честно, не особо хотелось поступать в Радиофак, так как физика меня не так сильно интересовала, как математика и информатика. «Да к тому же, где эта физика пригодится мне в программировании?» – думал я. Но альтернативы я не видел, так что подал документы в Радиофак.
Но в один момент мне предложили поступить на «Программную инженерию», где, как мне сказали, программирование преподают лучше, чем на радиофаке. Ну я обрадовался и, ясное дело, оставил свой аттестат на этом направлении в институте ИТММ.
По своей неосведомлённости, я не знал, что на ПИ гораздо меньше математики, чем на других направлениях ИТММ. Перед поступлением я, естественно, прочитал аннотацию к ПИ, особенно ту часть, где описывалась математика. Всё было подробно расписано, так что я посчитал, что математики на ПИ достаточно.
Но после начала обучения я был огорчён количеством математики на моём направлении. К слову, на ПИ нет разделений на Мат. Анализ и Алгебру-Геометрию, там только ВышМат, который занимает 396 часов в программе обучения. На др. направлениях как минимум 500 часов Мат. Анализа, от 216 до 600 часов АиГа, от 180 до 252 часов Диффуры. А на ПИ три в одном в этих 396 часах.
И вроде все нужные разделы есть. И лин. Алгебра, и Геометрия, и главы мат. анализа. Но дело в том, что я люблю математику и хотел бы её основательно изучить, а не так, как на ПИ, когда нам зачастую на лекциях не доказывают теоремы (только суть), а раздел решение лин. уравнений мы прошли за 1,5 лекции.
Только сейчас я понял, что мне больше нравится математика, а не программирование. В свободное время хожу на лекции к направлению «Прикладная математика и информатика» на Аиг и Мат. Анализ. Мне интересно, как у них преподают эти дисциплины, всё подробно, понятно, со всеми доказательствами и т. д.
Поэтому сейчас думаю после семестра перевестись на др. направление, где меньше программирования (хотя основы программирования, что на ПМИ, что на ПИ, занимают одно и то же количество часов), но значительно больше математики, ну и физики побольше.
Для себя сделал вывод, что в институте лучше математика и физика, а не программирование, ведь программирование потом легче выучить, нежели математику.
Есть и совсем радикальные мысли – перевестись на чистую математику, где только основы программирования, или же забрать заявление, год ещё поразбираться в направлениях, а на следующий год поступить может быть даже в др. университет.
Подскажите, пожалуйста, стоит ли из-за математики переводиться, или же лучше остаться на ПИ, где много различного программирования, в том числе Ассемблер? Будет ли у меня на выходе больше перспектив в ИТ, если я перейду на математику? Смогу ли я с таким мат. багажом, как на ПИ, заниматься разработкой ИИ, анализом данных, Big Data, ML?
Одни говорят, что прикладные навыки в программировании лучше, чем математика, все алгоритмы уже придуманы, ничего нового не нужно изобретать, только уметь пользоваться, другие говорят, что математика и физика откроют больше дорог и интересных перспективных направлений в ИТ.
Сам лично хотел бы заниматься разработкой, в какой-то степени творческой деятельностью, научно-исследовательской деятельностью, нежели работать по готовому ТЗ.
Подскажите, пожалуйста, что лучше? Ведь для меня на данный момент мир IT – это темнота, в этом пока я плохо что-либо понимаю и не знаю кого слушать и что ставить в приоритет.
1. Дисциплине. Без нее — никак вообще.
2. Проектирование продукта и анализ.
3. Экономить время при кодировании, но так, чтобы качество не страдало.
4. Организовывать процесс разработки.
5. Правильно/удачно выбрать и освоить инструментарий.
6. Гибкость мышления.
Если считаешь, что на этой «ПИ» тебе дадут мощную подготовку хотя бы по 3м пунктам из шести, то возможно стоит оставаться. Если нет — смело иди не математику и не парься. Особенно если сердце лежит. Синтаксис какого-нибудь питона и по книжке потом выучишь, а вот операционное исчисление — точно нет. Математики при необходимости на программистов сами хорошо переучиваться.
Программист это давно уже не одна область, а много. Есть где много сложной математики, а есть где все намного проще. Есть где надо с железом работать и там будет сложный код, а есть и простой на базе скриптов. В конечном итоге, можно же разрабатывать софт для авионики, космоса, а можно и считать финансовые модели, опционы, котиков показывать и т.д.
Какая на Ваш взгляд самая научно-исследовательская сфера IT, где нужны глубокие знания математики, а возможно и физики?
За первый курс мы прошли математики больше, чем за 10 лет в школе.
Со второго курса пошёл такой материал, что уже сложно было представить его практическую применимость. У некоторых преподавателей мы прямо спрашивали «А где это применяется?», и получали ответ типа «В кристаллографии». Но где конкретно в кристаллографии сами преподаватели не знали — слишком прикладной вопрос.
На третьем курсе определился со специализацией — МАТИС (математические теории интеллектуальных систем). Занимался фундаментальными и прикладными задачами, связанными с нейронными сетями и конкретно с распознаванием речи (на заре этих технологий).
Мехмат — это фундаментальный факультет, ВМК (несколько одноклассников окончили) — это прикладной. Поэтому выбирай.
Я же волею судеб после окончания занялся аудитом, финансами и экономикой))
Ученики подпевают, притопывают и прихлопывают. Кайф.
Это, так сказать, за кадром.
Программирование в ВУЗе — всегда отстаёт от практики. Все технологии программирования доступны ребёнку 10 лет. Удостоверяются сертификатами, бесплатно или за малые деньги.
Про Ассемблер практические достаточно знать, что он есть. И чем отличается от C++, ЛИСПа, ФОРТа и всего прочего.
PS Никак не могу понять. После изобретения книгопечатания какой смысл в слушании лекций? Какие-то сокровенные знания, недоступные в стабильном учебнике?
Мой опыт заочника указывает другое. Лектор сокращает программу и спрашивает по конспектам в ужатом виде. Но если на лекции чего не понял и не сразу понял, чего именно не понял, — переспросить трудно.
У меня была методичка и три учебника по каждой дисциплине. Не понял по одному учебнику — переспрошу в двух других.
А как сейчас?
Галилей и Ньютон связали физику и математику неразрывными узами.
Ха Джун Чхан пишет: где в экономике начинается математика, там начинается отрыв от реальности и шарлатанство. Профессор экономики Лондонского университета, участник комитетов ООН по развивающимся странам, свидетель южно-корейского экономического чуда.
Ниспровергатель либеральных догматов.
Чуть подробнее: «23 тайны: то, что вам не расскажут про капитализм» Ха Джун Чхан.
Со всеми подробностями мировой истории: библиография статьи «Как стать начитанным, не потратив ни копейки»
smart-lab.ru/blog/828624.php
Среди крупных богатых стран, самые богатые — это демократические страны.
В этом и состоит урок Истории — то же, что эксперимент в физике и химии.
Пропаганда либерализма — средство удержания отсталых стран сырьевыми придатками для развитых.
А насчёт непоследовательности либералов… Бьют в глаза гос.манипуляции с деньгами — главным товаром в экономике. Но либералы этого не хотят видеть! Начавши врать, трудно остановиться.
Нет таких догм либерализма, которые против промышленной политики.
Промышленность в государстве не будет передовой и успешной без умения государства создавать и внедрять в реальность новые технологии.
Да и деньги не являются товаром в экономике.
Назовите мне хотя бы две страны которые вышли от отсталости без ориентации своей экономики на экспорт на крупные зарубежные рынки сбыта?
Обучение состояло в предъявлении И.Интеллекту снимков от больных и от здоровых с указанием, кто каков. И.Интеллект врубился быстро. У детей заболевание редко, ИИ научился распознавать детские снимки — все, как здоровые. А взрослые — все больные.
Попробовали подойти иначе. И опять ИИ уцепился за незначимый фактор в предложенной выборке.
Нассим Талеб в «Антихрупкости» пишет, что в достаточно большом наборе данных (БигДата) можно найти любую корреляцию.
Так что без физического осмысления — труба дело.
Дело только в правильной постановке вопроса. А вот правильно поставить вопрос, это уже не просто, тут интелект нужен (не искуственный).
Но отмечу, что направление мыслей в целом может быть правильным в сторону более фундаментального понимания базы, т.к. прикладной инструментарий экономики, языков программирования и прочего при системном подходе в их изучении будет даваться несколько легче(по личному опыту), но это исключительно личное субъективное мнение, человека, который после базы по основному опыту ушел в экономику(cima) и фин анализ, затем получил навыки DS.
Кроме того, никто не мешает параллельно с программой университета проходить прикладные курсы программирования(курсера, яндекс и пр.), стажироваться и пробовать себя в ИТ конторах.
В мое время, если хотели стать программистом, шли на ВМК в ННГУ (тогда были специальности «Прикладная информатика» и «Прикладная математика и иноформатика»), либо в Политех (к сожалению не помню как называлась специальность).
С ВМК очень много знакомых работают программистами в крупнейших мировых компаниях, некоторые уже основали свои IT фирмы.
2. Какой будет первый диплом — вообще не принципиально, лишь бы был.
3. Окружающий мир так быстро и сильно меняется, что ни когда не отгадаете в какую сторону он пойдет.
4. Изучите Методы поиска решений и Теорию решения изобретательских задач, это универсально.
>Смогу ли я с таким мат. багажом, как на ПИ, заниматься разработкой ИИ, >анализом данных, Big Data, ML?
Сможете.
и после подготовки по программированию (тем более в таком вузе) и после мехмата. Паралельно на старших курсах можете подключить дор образование (Например ШАД (Школа анализа данных яндекса).
Куда душа лежит вопрос. Ассемблер вполне себе полезен -и в целом для понимания что внутри и если пойдёте в программирование драверов/микороконтроллеров/вирусные аналитики. Для дата сциентиста необходимости в нём нет.
Даже физика иногда полезная бывает -например работайте над АСУТП где важна сцепка с электроникой. но если не лежит душа- то и не обязательно.
Смысл учебы в хорошем университете:
— Там учат думать;
— Там дают обзор в определенной области знаний;
— Там ты приобретаешь навыки общения в корпоративной/научной/технической среде;
— Там ты получаешь полезные связи.
Учить какие-либо языки заране — бессмысленно, пока учишься в университете стек технологий может устареть. Надо знать парочку самых ходовых, но не более. Ценность представляют не языковые полиглоты ( они нахрен никому не нужны), а люди умеющие решать сложные задачи в составе команды. Поэтому на первом месте умение думать, быстро адаптироваться и быстро изучать и использовать нужный стек технологий. Необходимый стек технологий осваивается достаточно быстро, потом непосредственно на рабочем месте можно приобрести опыт и углубить свои знания и навыки в конкретной области (это годы работы). IT-технологии огромны по объему, все не изучишь — жизни не хватит, стареют эти знания очень быстро, нужно постоянно переучиваться. Трудно сказать что может понадобиться. Самое важное, нужно пытаться изучить то, что меняется медленнее всего, то есть фундаментальные основы вычислительной техники. Если они более-менее понятны, то осваивать новые технологии будет на порядок проще.
Так точно ли, что «конспектирование» лекций под диктовку лектора «учит думать»?
Уже писал здесь об этом в PS коммента Rostislav Kudryashov Сегодня в 18:06.
Обязательность усвоения громадных объёмов в краткие сроки развивает совсем другие способности. Штамповка умов.
Обзор полезен по ряду областей знаний, а в определённой области наверно нужнее знания.
Опыт общения в научной среде приобретают те, кто решает задачи, а не набирают школярский минимум.
А про полезные связи - в точку. Престижные ВУЗы типа Гарвард-Кэмбридж — кузница элиты.
Ничего с голове не щелкнуло?
PS
Жесть подход… я с 14 лет в ИТ, и поступая, знал на какого «врача» иду… я тут… «слышал звон»
В любом случае без опыта вы нигде не нужны.
Если хотите быть разработчикам и работать в РФ, смотрите тенденции, какой язык больше востребован в IT Банковском секторе, на примере Сбера. Тот изучайте.
Начнёте с Juniora, с там уже все зависит от Вашего желания развиваться и изучать в данном направлении.
Через год уже с каким-то опытом можно апнуться до мидла, а там до сеньйора.
Ну и подытожу. В IT ценят опыт (с чем связан проект) и скилы, а не образование.
А я-то думал… И даже коммент написал Rostislav Kudryashov Сегодня в 18:06
Как думаете кого возьмут:
— с опытом и без сертификата
— или без опыта с сертификатов.
Смотрят в первую очередь на скилы и уровень знаний, а не на сертификаты.
Ты точно знаешь, как получают сертификаты по IT-технологиям? И что эти сертификаты не имеют отношения к уровню тех знаний, которые они сертифицируют?
Сертификаты нужны, но не для этого.
Так что вопрос: остались на бирже какие-то шансы для математика?
PS Писанина на эту тему псевдонимов 3Qu и «Мальчика ...» не вдохновляет.
Эдвард Торп физик по образованию.
Возможно и к физике стоит присмотреться.
Не надо распыляться и думать, что потом можно перестроиться.
Надо сразу прокачиваться в нужном направлении.
Совершенствовать в себе узкого спеца в «одном деле».
Физика, Математика или Программирование — это слишком широкие понятия.
Если физика, то какая?
Если математика, то какая?
Если программирование, то какой язык и какой стэк?
Выбирайте направление и уже там прокачивайтесь. По итогу везде хорошо.
PS: Николай Юрьевич, перелогиньтесь;)
В других направлениях может быть иначе.
Нравится математика — иди на математику и не думай даже. Это фундаментальная наука. А программирование — наука прикладная. На мой взгляд — менее ценная. Вдруг, в тебе новый Перельман погибает? Нельзя такого допустить. Программированию научишься на досуге.
Что реально из ВУЗовской математики нужно программисту: Дискретная Математика и Статистика. Но если ты с математикой дружишь — с этим сам разберешься по книжкам.
1. РАЗОБРАТЬСЯ в рынке ИТ
2. Решить, чем ты хочешь заниматься
3. Понять, как туда попасть
4. Понять, какие навыки нужны, чтобы одолеть п.3
5. Развивать эти навыки
Иначе получится непонятно что, инфа 100%.
Единственный способ получить представление о рынке — говорить с людьми с рынка. Советы молодёжи подавать для большинства — милое дело.
Ну и да, как уже умные люди написали, важнее жопочасы в том, что нужно работодателю, чем все математики. Есть исключения, но… Вероятность, что ты попадёшь в Goldman Sachs писать роботов — ну не очень высокая.
Ну и когда кто-то будет говорить, что институт (или математика, или программирование, или вязание крючком) учит думать — знай, перед тобой человек, который нихрена так и не понял.
А стык физики+математики+программирование это то что нужно мужику-инженеру.
Ну ничего, лобковые волосы вырастут тогда и поймешь.
изучай то что нравится, а программирование изучишь сам
конечно ПИ! ( Програмная Инженерия Прикрытый Интрадей )
На какую конкретно должность претендует тс так и осталось непонятным.
Что он планирует делать и за что получать деньги ?
Или это не про деньги, а хобби к него такое?
На сегодня я предпочел бы диплом, с которым можно получить бронь. Остальное что в нем написано маловажно.
Я за математику!
На втором месте — это принципы и правила программирования (выше в комментах уже описаны).
Языки программирования — это последнее, что нужно изучать в программировании.
Это совершенно два разных направления. Требующих от людей разного таланта.
Я вам с уверенностью скажу, что если вы с 10-12 лет не интересовались программированием, то вы уже не станете выдающимся программистом. Это не ваше.
Лучше быть хорошим математиком (тем более у вас к этому душа лежит), чем посредственным программистом (а вы будете именно посредственным).
Крутые программисты, работают, если нужно сутками без сна, едят во время работы. Крайне агрессивны и злы… минус нервы. Вам это надо? У вас лежит душа к тому, чтобы уделять программированию 26 часов в сутки? Идти в туалет и думать о работе?
Математик тоже очень крутая профессия, но если вы в ней сможете стать одним из лучших.
В чем вы можете стать крутым? задайте себе этот вопрос. Он и будет ответом на ваш пост.
2. Математика — основа основ, программирование — производная, которая постоянно меняется (нововведения, + разные потребности рынка).
3. Одно другому не мешает, НО — см. п. 2.
4. Кибербезопасность — долгосрочный тренд.
5. «Дёргаться», ёрзать жопой туда-сюда — плохая идея. Так любят делать тёлки (тупой скот).
6. Метьте выше карьеры в IT. Ищите.