Pętle, listy, sortowanie... Co dalej?

Większość tutoriali dla początkujących programistów kładzie nacisk na naukę podstawowych instrukcji kodu, takich jak 'for' czy 'if', umożliwiających pisanie prostych programów i algorytmów. Choć czasem warto wykorzystywać takie samouczki do poznawania niuansów swojego ulubionego języka, to jednak nie zawsze jest to konieczne. Nie musisz przechodzić przez nie za każdym razem, gdy chcesz poszerzyć trochę bardziej swoją wiedzę techniczną.  

Once you know how to code, it may be handy to learn how to use it in practice. Usually, programming it’s way more complicated than just using loops and conditionals. Even knowing the most complex algorithms and every detail of a language syntax may not be sufficient to create an understandable, flexible, and maintainable system. For example, developing an elaborate system often requires being familiar with different designs and architectural patterns. As it is easy to find the theory in many books about software engineering, applying it can pose a considerable problem, especially for newbies. 

Na szczęście zawsze możesz szukać pomocy u tych, którzy już zdobyli tę wiedzę. Jednym z najłatwiejszych sposobów na poznanie najlepszych praktyk jest znalezienie pracy na stanowisku juniorskim. W wielu firmach posiadanie podstawowych umiejętności programistycznych i pozytywne nastawienie czynią z Ciebie pożądanego kandydata. Pamiętaj o samorozwoju i aplikuj na oferty w dziedzinach, które Cię interesują i w których możesz się najwięcej nauczyć. Współpraca z bardziej doświadczonymi specjalistami może być dla Ciebie korzystna. Nie bój się prosić o pomoc lub wyjaśnienie. Będziesz miał szansę zrobić coś praktycznego pod okiem ekspertów. Co więcej, ich ‘code reviews’ pomogą Ci szlifować swoje umiejętności programistyczne. Wynagrodzenie to tylko kolejny zysk :). 

Alternatywą dla zatrudnienia, która czasem nie wchodzi w grę, jest praca nad różnymi projektami do osobistego portfolio. Dzięki temu, nie tylko wykorzystasz swoje umiejętności programistyczne, ale również masz szansę stworzyć coś od podstaw i ugruntować tym swoją wiedzę. Bycie proaktywnym i chętnym do nauki również stanowi ważną zaletę podczas rozmów kwalifikacyjnych.

Dla zilustrowania, jednym z najbardziej popularnych projektów dla początkujących w Data Science jest predykcja cen domów w Bostonie z wykorzystaniem regresji liniowej. Dane są dostępne na stronie Kaggle , a Ty w każdej chwili możesz rozpocząć taką analizę w Pythonie. Wygodnym narzędziem do takich analiz jest np. Jupyter Notebook . Pierwszym krokiem w takim projekcie powinno być przyjrzenie się dostępnym danym. Dopiero potem zacznij czytać o samym algorytmie, np. regresji liniowej, a następnie spróbuj go użyć. Na koniec warto porównać swoje rozwiązanie z innymi Kaggle’owiczami. To pozwoli Ci nabrać szerszej perspektywy na dany problem, poznać pomysły innych, często bardziej doświadczonych programistów oraz nauczyć się nowych rzeczy. Kolejną zaletą oferowaną przez Kaggle jest to, że możesz zweryfikować swój model na zupełnie nowych danych, a także sprawdzić, jak dobrze poradzili sobie z nimi inni użytkownicy.

Nie jest to jednak łatwe podejście i wymaga więcej wytrwałości w dążeniu do celu. Musisz potrafić uczyć się na własnych błędach, a przy tym także znaleźć odpowiedni sposób na walidację twoich rozwiązań. Świetnym pomysłem jest udostępnienie swojego kodu w repozytorium GitHub oraz współpraca z innymi osobami zainteresowanymi podobną tematyką.

Trzecią opcją jest zapisanie się na kursy online. Wygoda takiego rozwiązania polega na tym, że z góry wiesz, czego możesz się nauczyć i ile czasu zajmie Ci osiągnięcie celu. Zawsze możesz sprawdzić opinie i upewnić się, że treści są wartościowe, zanim poświęcisz na to swój cenny czas. Jednym z miejsc wartych polecenia są kursy online na Coursera

Podsumowując, nie ma jednego idealnego sposobu na poszerzanie swoich horyzontów. Wspomniane tutaj przykłady są tylko propozycją ścieżek, które możesz wybrać, aby pomóc sobie w zdobyciu nowych umiejętności i wiedzy. Nie wahaj się jednak próbować różnych opcji. Szukaj, doświadczaj, aż w końcu znajdziesz rozwiązanie dopasowane do swoich potrzeb.

Zostaw komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany.

pl_PL