नमस्कार, हेब्र! मैं आपके लिए " प्रोग्रामिंग छात्रों के लिए सलाह " लेख का अनुवाद प्रस्तुत करता हूं।

कई चीजें हैं जो मैं जानना चाहूंगा जब मैंने एक सॉफ्टवेयर छात्र के रूप में अपनी यात्रा शुरू की थी। तब से लगभग 10 साल बीत चुके हैं, और, दुर्भाग्य से, मैं अपने अनुभव और ज्ञान को अपने अतीत "मैं" के साथ साझा नहीं कर सकता, केवल अपने छोटे सहयोगियों के साथ। इस पोस्ट में कुछ उपयोगी टिप्स हैं, जिन्हें मैं 18 साल की उम्र में सुनना चाहूंगा।

तय करें कि आपको क्या चाहिए

बेशक, आपको औपचारिक तर्क या श्रेणियों से परिचित होने की आवश्यकता नहीं है यदि आप सीखना चाहते हैं कि कैसे कुछ व्यावहारिक (कहना, एक इंटरफ़ेस) बनाना है और बस करना है। दो मुख्य पथ हैं जो प्रयास, अवधि और परिणाम में भिन्न हैं।

• आप जल्दी से एक क्षेत्र में महारत हासिल कर सकते हैं - एक या दो साल में कह सकते हैं। आप बेकार नहीं होंगे, आप कुछ करेंगे और जीविकोपार्जन करेंगे। नौकरी के पर्याप्त अवसर हैं (कम से कम अभी के लिए) जिसमें बहुत लचीलेपन की आवश्यकता नहीं है।
• आप एक अच्छी तरह से स्थापित विशेषज्ञ बन सकते हैं जिन्होंने मौलिक चीजों पर बहुत समय और प्रयास किया है। तब आप अनुकूलन कर सकते हैं, कैरियर मार्ग बदल सकते हैं अपेक्षाकृत आसान। आप मशीन लर्निंग, फिर औपचारिक सत्यापन, फिर ट्रेडिंग के लिए कुछ निम्न-स्तरीय प्रोग्रामिंग, या गेम डे पर जा सकते हैं। इसमें समय और समर्पण लगता है - मैं कम से कम 6-8 वर्षों के लिए इस प्रक्रिया का मूल्यांकन करूंगा।

मैं दूसरे रास्ते की दृढ़ता से वकालत करता हूं, क्योंकि यह अधिक सार्वभौमिक, दिलचस्प है और लंबे समय में अधिक लाता है। प्रौद्योगिकी लगातार बदल रही है, इसलिए आप जल्दी से नई तकनीकों पर स्विच करना चाहेंगे।

गणित

गणित सीखें क्योंकि गणित उपयोगी है। मैं इस पर जोर नहीं दे सकता। जब आप शुरू करते हैं, तो आप सोच सकते हैं कि आपको रैखिक बीजगणित की आवश्यकता नहीं है क्योंकि आप अनुप्रयोगों के बारे में नहीं जानते हैं। हालांकि, किसी भी गैर-तुच्छ मशीन सीखने के लिए, आपको इसकी आवश्यकता होगी। आपको आंकड़े और विश्वसनीयता चाहिए। आपको लॉजिक, कॉम्बिनेटरिक्स, सेट सिद्धांत, सभी प्रकार के असतत गणित, ग्राफ सिद्धांत, कम्प्यूटेबिलिटी सिद्धांत, औपचारिक व्याकरण, लैम्ब्डा कैलकुलस, औपचारिक शब्दार्थ, टोपोलॉजी, प्रकार सिद्धांत, संख्या सिद्धांत, समूह, अंगूठियां, क्षेत्र, श्रेणियां की आवश्यकता होगी।

नई प्रौद्योगिकियां लगातार उभर रही हैं। उनमें से कई मौजूदा गणितीय मॉडल पर आधारित हैं। यदि आप बुनियादी गणित को अच्छी तरह से जानते हैं, तो आपको बहुत अच्छे लाभ मिलते हैं:

• नई तकनीक के बीच विकल्प को बहुत आसान बनाया जाएगा।
• आप समझेंगे कि नए तरीके कहां लागू होने चाहिए और कहां नहीं।
• आप समझेंगे कि समाधान क्यों हैं वे क्या हैं। फिर आप उन्हें बेहतर संदर्भ के अनुरूप संशोधित कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, मुझे यह धारणा मिली कि कुछ लोग समझते हैं कि आपको यह जानने के लिए हमेशा कम से कम वर्ग विधि का उपयोग क्यों नहीं करना पड़ता है कि आपके रेखीय प्रतिगमन डेटा से कितनी अच्छी तरह मेल खाते हैं। यह तब आवश्यक है जब त्रुटियों को सामान्य रूप से संबंधित औसत मूल्य के साथ वितरित किया जाता है। यदि यह मामला नहीं है, तो आप आँख बंद करके एक अपर्याप्त समाधान लागू करेंगे, यहां तक ​​कि यह सोचने के बिना कि मॉडल के भाग को ट्यून करने की आवश्यकता है।

गणित की सोच सीखने के लिए गणित सीखें। साक्ष्य लिखना आपको अपने कार्यों में सख्त बनाता है। आप हमेशा सभी संभावित निष्पादन पथों के बारे में सोचेंगे जो आपके कार्यक्रम को निष्पादित कर सकते हैं ताकि त्रुटियों और सुरक्षा समस्याओं का परिचय न हो सके। निर्माण साक्ष्यों से प्राप्त सोच की स्पष्टता अनमोल है। यह आपको संक्षिप्त, संक्षिप्त कोड लिखने में भी मदद करेगा।

सबसे अच्छा सीखें, सर्वोत्तम उपकरणों का उपयोग करें

अपनी पहली भाषा चुनें। यह अच्छी तरह से डिजाइन किया जाना चाहिए, अर्थात:

• संगति।
• छोटा कोर।
• अनावश्यक जटिलता की कमी (उदाहरण के लिए, "जटिल" भाषा सीखते समय, ऐसी चीजें हैं जिन्हें आपको बस जानने या लगातार याद रखने की आवश्यकता है, वे सीखने के लिए कुछ भी उपयोगी नहीं लाते हैं)।
• "पैर में अपने आप को गोली मारो।"
• उच्च स्तर, क्योंकि प्रोग्रामिंग समस्याओं और समस्याओं का समाधान है , और किसी भी भाषा में महारत नहीं है। अपनी पसंदीदा भाषा की सभी छोटी विशेषताओं को जानने के लिए प्रोग्रामिंग में सही होने का मतलब नहीं है।

मैं निम्नलिखित भाषाओं में से एक को चुनने की सलाह देता हूं:

• योजना (एक उत्कृष्ट क्लासिक परिचयात्मक पाठ्यक्रम "कंप्यूटर प्रोग्राम की संरचना और व्याख्या" है)।
• स्मालटाक
• एफिल
• एमएल

प्रोग्रामिंग की दुनिया में, इन भाषाओं की प्रतीत अलोकप्रियता से धोखा देने से डरो मत, लोकप्रियता का मतलब गुणवत्ता नहीं है।

अजगर के साथ शुरू मत करो, मैं तुमसे भीख माँगता हूँ! यह खराब रूप से डिज़ाइन किया गया है, असंगत है, और आपको सख्त सोच नहीं सिखाता है। "अच्छी, आमतौर पर काम करने वाली" मानसिकता के लिए उपयोग करने की आवश्यकता नहीं है। पायथन के अपने उपयोग हैं, लेकिन पहली भाषा के रूप में नहीं।

यदि आपको निम्न-गुणवत्ता वाली भाषाओं और निम्न-गुणवत्ता वाले टूल और निम्न-गुणवत्ता वाले सॉफ़्टवेयर और निम्न-गुणवत्ता वाले समाधानों की आदत है , तो आप अनिवार्य रूप से उन्हें अपने काम में दोहराएंगे । आलोचनात्मक रहें, सवाल पूछें, हर चीज की आलोचना करें, विसंगतियों और कमियों की तलाश करें।

उदाहरण के लिए, कल्पना करें कि आप एक नई गो भाषा सीख रहे हैं। Google "गो भाषा बेकार है" और पढ़ें कि लोग इसकी आलोचना क्यों करते हैं। कुछ टिप्पणियां मामूली होंगी, लेकिन अन्य वास्तव में समझ में आएंगी। आप संभवतः महत्वपूर्ण टिप्पणियों को पढ़ने, उनका मूल्यांकन करने, फिर यह निर्धारित करने के लिए कि क्या वे मायने रखते हैं, या सिर्फ खाली शब्द हैं, से नए ज्ञान प्राप्त करेंगे।

अपने लिए सोचें

मैं 2009 से सेंट पीटर्सबर्ग में आईटीएमओ विश्वविद्यालय के छात्रों को प्रोग्रामिंग (सी और असेंबलर) सिखा रहा हूं। कई लोगों के पास प्रोग्रामिंग समस्याएं हैं और वे इसे सीखने में कभी सफल नहीं होते क्योंकि वे कोड नहीं बनाते हैं। जब उन्हें काम मिलता है, तो वे मौजूदा समाधान का अनुकरण करने की कोशिश करते हैं, शायद स्टैक ओवरफ्लो से कुछ अंशों को लेते हुए, उन्हें अपनी पसंद के अनुसार अनुकूलित करना। ठीक है, एक समाधान मिला, और क्या चाहिए?

आपको स्क्रैच से कोड लिखना सीखना होगा। ऐसा करने के लिए आवश्यक कौशल के प्रकार मौजूदा कोड के साथ हस्तक्षेप करके प्राप्त किए गए कौशल से बहुत अलग हैं!

कार्यक्रम के लिए एक जागरूक विकल्प बनाना है। आप राज्य ए में हैं (आपके पास कई भाषा फ़ंक्शंस / लाइब्रेरी तक पहुंच है, और आप जानते हैं कि उन्हें कैसे संयोजित करना है); आप राज्य बी प्राप्त करना चाहते हैं (समस्या के समाधान के लिए भाषा निर्माण संयुक्त हैं)। A से B तक का मार्ग कैसे बनाते हैं? अब यह वास्तविक प्रोग्रामिंग, समस्या समाधान है ।

जब आप स्क्रैच से प्रोग्राम लिखना शुरू करते हैं तो यह थोड़ा कठिन हो जाता है, लेकिन यह सीखना आवश्यक है कि स्क्रैच से चीजों का निर्माण कैसे करें। समस्या को सुलझाने के कौशल में सुधार करने के लिए, एल्गोरिदम और डेटा संरचनाओं का अध्ययन करना महत्वपूर्ण है। एक अच्छी किताब लें और ऑलिम्पीड समस्याओं को ऑनलाइन हल करें। मैं शुरुआत के लिए दासगुप्ता के एल्गोरिदम की सलाह देता हूं, फिर कॉर्मेन क्लासिक किताब की। यह सब आपके लिए एक नई दुनिया खोल देगा, मैं वादा करता हूं।

सॉफ्टवेयर निर्माण प्रक्रिया का एक अतिरिक्त हिस्सा सॉफ्टवेयर आर्किटेक्चर का विकास है; यह सीखना असंभव है कि 0 से 100 तक उन्हें बनाए बिना अपने कार्यक्रमों को ठीक से कैसे व्यवस्थित करें।

अपने क्षितिज को व्यापक बनाएं

हर दिन प्रोग्राम करें, हर समय थर्ड-पार्टी प्रोजेक्ट करें। मेरे लिए एक शिक्षक के रूप में यह समझने का एक बहुत ही सरल (और अधिकतर सटीक) तरीका है कि मेरे छात्र के सफल होने की बहुत संभावना है। एक प्रश्न: आप अपने खाली समय में क्या कार्यक्रम करते हैं?

आपके शिक्षकों के पास बस इतना समय नहीं है कि वे हर चीज के बारे में बात कर सकें। अंत में, जब आप विश्वविद्यालय छोड़ देते हैं, तो आपको रिटायर होने तक अपने दम पर अध्ययन जारी रखना चाहिए। यदि आप जो करते हैं उसके बारे में भावुक हैं, तो आप मज़े के लिए विभिन्न प्रकार के सॉफ़्टवेयर सीखेंगे, और यह आपको अपने कम प्रेरित साथियों की तुलना में बहुत अधिक अनुभव और कौशल देगा।

आदर्श रूप से, आपको सब कुछ करने की कोशिश करनी चाहिए: अपना खुद का कंपाइलर, शायद एक खिलौना ओएस, एक http सर्वर, एक डेटाबेस इंजन, गेम, रैकोकास्टिंग, कुछ प्रकार के तंत्रिका नेटवर्क बनाएं, एक साधारण मोबाइल एप्लिकेशन लिखें, अंतर्निहित एक प्रोग्राम लिखें ... आप अपने आप को जारी रख सकते हैं। अपने सभी प्रोजेक्ट्स को GitHub पर रखें और उन पर गर्व करें: आपका भावी नियोक्ता इस पर एक नज़र डाल सकता है। अपने स्वयं के प्रयोजनों के लिए इस पोर्टफोलियो का उपयोग करें।

यह सर्वविदित है कि एक अच्छे प्रोग्रामर की भर्ती करना अत्यंत कठिन है। नौकरी के लिए आवेदन करने वाले कई प्रोग्रामर को FizzBuzz जैसी तुच्छ चीजें लिखने में परेशानी होती है। यदि आपके पास GitHub पर होस्ट की गई मौजूदा परियोजनाएं हैं, तो नियोक्ता अधिक आश्वस्त होगा कि आप उसके लिए उपयुक्त हैं।

विभिन्न उपकरणों और भाषाओं के साथ खुद को परखें। यदि कोई आपसे कहता है कि सभी भाषाएँ समान हैं, तो यह एक सरलीकरण है या अनुभव की कमी है। मुझे थोड़ा समझाने दो।

एक कम्प्यूटेशनल मॉडल एक सेट होता है जिसमें जटिल ऑपरेशन होते हैं और जटिल एल्गोरिदम बनाने के लिए आवश्यक क्रम में उन्हें एक साथ गोंद करने के तरीके होते हैं। कुछ भाषाओं में बहुत समान कम्प्यूटेशनल मॉडल होते हैं, और कुछ व्यापक रूप से भिन्न होते हैं।

प्रोग्रामिंग एक ही सिद्धांत पर निर्मित, प्रसिद्ध C / Python / Java / C ++ / C # / Go / Javascript की तुलना में बहुत अधिक है: अन्य प्रोग्रामिंग शैलियों का अनुकरण करने के लिए अनिवार्य, संरचनात्मक, OOP के साथ थोड़ा और चीनी। प्रोग्रामिंग की दुनिया बड़ी है। कैसे के बारे में:

• जटिल और सुविचारित विशिष्ट प्रणालियों (हास्केल, ओकेमेल) के साथ औद्योगिक कार्यात्मक प्रोग्रामिंग भाषाएं।
  
• आश्रित प्रकार के साथ कार्यात्मक भाषाएं जो न केवल प्रोग्रामिंग की अनुमति देती हैं, बल्कि साक्ष्य (Coq, Agda, LEAN) की रिकॉर्डिंग भी करती हैं।
  
• कॉन्टेनेटिव लैंग्वेजेज (फोर्थ)।
  
• लॉजिकल प्रोग्रामिंग (प्रोलॉग, रेफल)।
• परिमित राज्य मशीन (नियमित अभिव्यक्ति, प्रोमेला)।
• मजबूत रूप से एक्स्टेंसिबल भाषाएं जो आपको लगभग किसी भी सिंटैक्स निर्माण को लागू करने की अनुमति देती हैं, जैसे कि लिस्प, फोर्थ, कैमलप 4/5, रेबोल।
• डोमेन-विशिष्ट भाषाएँ (JetBrains MPS, XText)।

गणना के प्रत्येक नए मॉडल को समझना मुश्किल है, क्योंकि यह सोचने का एक नया तरीका है। लेकिन प्रयास और समय इसके लायक है।

मिलनसार होना

मैं कुछ अद्भुत लोगों से मिलकर बहुत भाग्यशाली था। मेरे सहायकों ने मुझे अपने कौशल को सुधारने, कुछ नया सीखने, दुनिया को एक अलग दृष्टिकोण से देखने में मदद की। अपने आप को इन्सुलेट करना आपको लंबे समय में अच्छा नहीं करेगा: आपको यह समझने के लिए अन्य लोगों की आवश्यकता है कि वे क्या कर रहे हैं, वे क्या सोच रहे हैं।
यदि आपके मित्र ने एक दिलचस्प लेख पढ़ा है और आपको इसके बारे में बताया है, तो आपने अपना बहुत सारा समय बचा लिया क्योंकि उसने आपको संसाधित, क्रिस्टलीकृत ज्ञान दिया था।

भावुक, स्मार्ट लोगों से चिपके रहते हैं और उनसे सीखने की कोशिश करते हैं। आपको आश्चर्य होगा कि आप अपने साथियों के साथ दोपहर के भोजन के दौरान कितना सीख सकते हैं जो अपने काम या अनुसंधान के विवरण को साझा करना चाहते हैं। इस तरह के विचारों में से एक मुख्य कारण निगम हैं जैसे Google आपको मुफ्त भोजन देता है।

उन लोगों से पूछें जो कोड की समीक्षा में बेहतर हैं और उनके कोड को पढ़ रहे हैं। किसी और के काम को सीखकर, आप बहुत कुछ सीख सकते हैं। कोड समीक्षा आपको यह जानने में मदद करेगी कि कोड को और भी बेहतर कैसे लिखा जाए। यह शायद एक बहुत ही बेहतर, बहुत तेजी से एक बेहतर प्रोग्रामर बनने के सबसे प्रभावी तरीकों में से एक है।

परीक्षण लिखें

यह इतना महत्वपूर्ण है कि आपको इसके लिए एक अलग लेख की आवश्यकता है। परीक्षण सॉफ्टवेयर बनाने का एक अभिन्न अंग है, और यहां तक ​​कि मेरे जैसे लोग जो औपचारिक रूप से परीक्षण किए गए सॉफ़्टवेयर पर काम करते हैं (जिसका अर्थ है कि यह गणितीय रूप से औपचारिक रूप से औपचारिक रूप से होना चाहिए) परीक्षण लिखें, हालांकि आप सोच सकते हैं कि साक्ष्य द्वारा दी गई गारंटी बहुत अधिक है मजबूत।

मुझे आशा है कि इससे किसी को एक बेहतर चित्र प्राप्त करने में मदद मिल सकती है, तेजी से सीख सकते हैं और एक बेहतर प्रोग्रामर बन सकते हैं; यदि आपके कोई प्रश्न हैं, तो मुझे मदद करने में खुशी होगी। सौभाग्य है