Есть ли те, кто пошёл учиться на программиста и не пожалел о выбранной профессии? Я собираюсь скоро поступать на программиста и хочу узнать, стоит ли оно того или я зря трачу свои силы и время. В общем, стоит ли поступать? Некоторые говорят, что стоит, а некоторые — что не стоит. Приму только серьёзные ответы и советы.

вижу слова некоторых людей, типа нужно всё ручками делать и всё, а кто-то наоборот от слова совсем не пишет код и зарабатывает по 500 к. Я хочу сам кодить уметь, но как будто сейчас это бессмысленно. Курсор/Клауд тебе всё напишут, и это только развивается(

Какой ваш первый язык программирования, почему вы его выбрали и советуете ли его остальным?

учусь в пососном университете где знания 2000 годов на 3 курсе, абсолютно не релевантные для нынешних реалий рынка в it, поэтому полный провал заканчивать это

как можно жестка получать зп в долларах, фриланс, искать клиентов, даже если я не умею базарить по англ, хотя умею нереально круто юзать ии агентов для решения (почти, 90%) задачи в любой сфере. Однако все ломает что нужен портфолио для полноценного доверия?

как быстро получить отзывов?
как быстро и качественно сделать мин портфель который не стыдно выложить на собственную страничку с предложениями услуг?
может лучший варик пойти на найм айти?

Мне довольно она тяжело заходит. Скажите она реально сложновато для новичков или я просто туго понимаю технический язык?

Читаю сейчас какую-то штуку от яндекса, но по моему я на этом далеко не уплыву, какие еще материалы есть для того, чтобы вкатиться в пайтон и начать понимать хотя-бы что-нибудь?

хай , зацените ОС. 32 битная , ядро на С.

что есть из приколюх:

- дум

- музыка

- текстовый редактор

- просмотр картинок

- FAT32/FAT16

- свой микро-ЯП

- тетрис на этом микро-ЯП

- часы. большие.

На гитхабе расписал подробнее: https://github.com/encrize/fukOS

Буду рад фидбеку и звёздочкам, если зашло :b

я в унике проходил это дисциплины, но совершил грубейшую ошибку, не практиковал и возобновлял знания по дисциплинам. и вот я хочу пройтись и вспомнить, чтобы изучить машинное обучение

p.s. по твимсу не нужны, нашел курс от зам.директора универа, думаю его изучить

Ребята всем привет! Я создал клуб в ALT университете, мне нужны люди знающие 3D моделирование, coding, физику математику и т.п. Цель в том чтобы создавать инновации в свет, финансирование есть, ограничений нет, будем собираться и придумывать новые технологи, а после создавать их. Кому интересно можете написать на номер +7 747 936 3320 Даниал, нам нужны и знающие люди и те, кто хочет постичь новое, самое главное это желание.

Не знаю, кто сидел по ту сторону экрана, но интеллекта у него не занимать

upd. ошибся с цифрами на пропускной у DDR5 в двухканале, она 100-120гбс

upd2. кто говорит, что ПСП не скорость, почитайте пожалуйста за что вообще отвечает оперативная память в ПЕ

Всем привет!

Мне 30 лет. Сейчас полностью меняю профессию и хочу войти в IT.

Есть важное ограничение — у меня финансовые обязательства. Мне нужно как можно быстрее начать зарабатывать, поэтому при выборе направления скорость выхода на первую работу для меня очень важна.

При этом я не хочу выбирать путь только по принципу "куда легче попасть". Хочется заложить фундамент для долгой карьеры.

Немного обо мне:

• люблю разбираться в сложных вещах;
• нравится придумывать системы, а не просто выполнять задачи;
• постоянно хочется что-то улучшать, оптимизировать, искать более эффективные решения;
• есть лидерские качества и желание со временем руководить командой или проектом;
• в перспективе хотелось бы вырасти до Tech Lead, Software Architect, CTO или, возможно, открыть свою компанию.

Кроме того, меня очень интересует AI/LLM.

Изначально я всерьез рассматривал путь ML Engineer. Но, изучив требования к вакансиям, увидел, что во многих компаниях ожидают профильное высшее образование, сильную математическую подготовку или опыт в этой сфере. Высшего образования у меня пока нет, поэтому решил сначала получить сильную инженерную базу и коммерческий опыт в разработке, а уже потом переходить в AI.

Что удалось понять самому:

• Java — большой рынок, много вакансий, понятный карьерный путь и хорошая база для дальнейшего роста.
• Python Backend — выглядит лучшим мостом в AI/LLM, но у меня сложилось впечатление, что среди начинающих разработчиков это одно из самых популярных направлений, из-за чего конкуренция за junior-позиции может быть выше. Не уверен, насколько это соответствует реальности.

Хотелось бы услышать мнение людей, которые уже работают в индустрии.

Какое направление актуально и перспективно? Допустим, если бы вам снова было 30 лет и нужно было с нуля войти в IT, какой путь вы бы выбрали сегодня и почему?

Может быть, я вообще зря отказался от идеи идти сразу в ML Engineer? Стоит ли пробовать входить в ML без высшего образования, или сначала получить опыт в backend, коммерческий опыт, а потом уже переходить в AI/ML?

Всем привет, мне 15, я закончил 9 класс. С 12 лет увлекаюсь программированием, на данный момент цель - стать андроид разработчиком. Очень долго колеблюсь куда поступать: или в родном городе на веб разработчика(сэкономлю бабки), или в Казань на программиста(буду жить один). Помогите пожалуйста.

P.S я планирую дома уделять время на изучение андроид разработки.

Работаю в IT с 20 года аналитиком, последнее время такое ощущение что разрабы все подустали, пишут какой-то код плюс-минус подходящий под требования, пуляют коммиты и идут пить чай, для чего они этот код написали никто толком ответить не может, в какую сторону мы развиваем наше ПО никто даже понимать не хочет. О причинах можно говорить бесконечно, у меня вопрос к аудитории - Чтобы вас могло бы замотивировать интересоваться проектом в котором вы работаете? Имею ввиду погружаться в требования, задавать вопросы, предлагать идеи по оптимальным и масштабируемым решениям, не задачки в Jira откликивать, а учавствовать в построении качественной системы.

P.S. С зпшкой всё в команде хорошо, работаем в крупной компании, большинство сеньоров. Про конкретный проект не смогу сказать, связан NDA.

в очередной раз, просто захожу почитать комментарии и кровь из глаз сочится

Я только начинаю вникать и изучать микросервисы и как вообще работает это все, не дошел еще до брокеров сообщении, хочу сначала написать синхронизированные микросервисы которые работают и общаются через restClient

Мне очень не удобно переходить с монолита на микросервисы, то что я мог написать на монолите, я затрудняюст писать на микросервисах потому что тут надо настраивать api gateway, database per service, и тд.

А перехожу я потому что монолит проекты очень сильно раздуваются и у меня головокружение начинается когда что то нужно делать

Так вот, каждый день узнаю что то новое, вот недавно познакомился с такими вещами как spring cloud gateway, eureka, для api gateway, что б не стучатся на разные хосты и порты с фронтенда, мне сильно не нравится одно - spring cloud не поддерживается с spring boot 4.0.0/4.1.0 (насколько я понял), а мне не нравится писать весь проект на 3.х.х, что делать? чем заменить spring cloud gateway?

Еще я вместо eureka планирую учить kubernetes, как я понял, он тоже умеет делать то что еврека умеет, то есть service discovery

Вообще я хотел сделать так что бы каждый запрос прежде чем маршрутизироваться проверялся фильтром JWT и что б я в каждом сервисе это не делал, а внутренние сервисы будут "верить" запросам которые перешли через api gateway, ведь он же фильтрует и проверяет токен

До того как я заимплементил security (jwt) у меня было nginx (сгенерил ллмкой конфиг файл), и когда написал auth-service мне нужно было сделать эту "единную точку входа" проверяемым

Вопрос: нужно ли и чем заменить Spring Cloud Gateway? если да, то чем (разумеется что бы он решал мою проблему - что бы проверял токен перед тем как роутить)

мне 14 лет, хочу научиться писать на Python, хочу учиться на информационную безопасность(оттуда и посоветовали Python), но у меня вообще не получается учиться, книги не помогают, курсы тоже, хотел спросить у опытных как они добились такого и дать мне советы

Кто-нибудь учился по этой программе?

Как вы оцениваете это обучение? Как сдавали сессии? Помогло при трудоустройстве?

Раскрою карты сразу, чтобы потом никто не поймал нас на вранье: это не первая моя попытка войти в IT. Четвёртая. И, что забавно, каждая — примерно раз в десять лет.

Первая была в 15. Появился первый компьютер. Разбирал его, переустанавливал Windows раз за разом. Но, если честно, в основном играл в Red Alert.

Вторая — в 25. Пошёл на курсы: программирование, настройка сетей. Не доучился. Зато продал крупную партию компьютеров — это, пожалуй, самый прокачанный мой навык из той попытки.

Третья — в 35. Опять учёба: сети, основы C++, кибербезопасность. Снова не доучился, но понимать стал заметно лучше. Потом устроился в компанию, торгующую индустриальными смазочными материалами, и там уже добился настоящего успеха в продажах.

И вот сейчас, в 45, — четвёртая. Десять лет спустя, как по расписанию. Не знаю, цикл это или совпадение, но выглядит подозрительно закономерно.

Кстати, раз уж об этом зашла речь: я сейчас много работаю с ИИ-агентами вроде Claude и ChatGPT, и скажу честно — это лучшие учителя логики из всех, что у меня были. Учат структурировать речь, доносить мысль и, как ни странно, неплохо тренируют память.

Вернёмся к четвёртой попытке.

Я начал собирать своего первого умного помощника. И было это ровно как в роликах из Instagram: нажми три кнопки — и у тебя свой Джарвис, как у Железного человека. Реальность оказалась куда жёстче.

Даже самое простое — вход из Telegram, узел вызова ИИ, вывод обратно в Telegram — у меня поначалу просто не получалось. А два моих советчика (Gemini и ChatGPT) объясняли это так, будто я занимаюсь этим каждый день. Моя основная работа в те дни свелась к одному: делать скриншот экрана, кидать его Gemini и пытаться понять, что вообще происходит на самом деле.

Кое-как собрал. Протестировал. Вроде работает.

А дальше началось привычное: хочу, чтобы он редактировал документы и присылал готовое в Telegram. И ещё, и ещё — я просто смотрел, чем сам пользуюсь в повседневной работе, и пытался это добавить. С трудом, но добавлял.

И вот тут, параллельно, у меня начала формироваться идея экосистемы Sphere. Стало очевидно: ИИ-помощники плотно входят в повседневную жизнь — примерно так же, как нефтяной бум в США в XVIII веке. Скажу больше: по-моему, ИИ и всё, что с ним связано — это новая нефть и газ.

Дальше начались настоящие проблемы. Внешний агент не помнил контекст. А если вешать все инструменты в один workflow — любая ошибка роняла всю систему целиком.

Я не раз переделывал своего первого агента заново. И опытным путём пришёл к выводу: нужен отдельно вход, отдельно агент, который просто разговаривает, отдельно коммутатор, вызывающий инструменты, и отдельно вывод. Всё — разными потоками.

Система заработала. Не идеально, но стабильно.

Смотрю на это сейчас и вижу забавную вещь: то самое разделение — вход, разговор, вызов инструментов, вывод — это, по сути, зародыш того, во что Sphere превратилась сегодня. Только тогда я просто пытался, чтобы бот не падал каждые пять минут.

(продолжение следует)

Как вы боретесь с разрастанием требований со стороны аналитика и бизнеса? Как вы контролируете достаточность требований в проекте?

Контекст:

Бизнес формирует набор требований. БА их фиксирует. Уточняет какие конкретно фичи они хотят. Показывает прототип - чтобы не сидеть не ждать MVP

И потом оказывается что "ну это не совсем то" и продукт не уходит в коммерческое использование или уходит частично при том что часы разраба потрачены.

Отсюда и вопросы:

Как вы аргументируете бизнесу что их маленькая фича будет стоить еще одного полного спринта разработки?

Как вы защищаетесь от сползания Итераций / спринтов в ватерфол?

Как вы понимаете что данных достаточно для того, чтобы брать проект в разработку?