auf verschiedene Quellen das durchschnittliche Gehalt für Codierung Jobs sind in Großbritannien ~ £ 47,5K, was ~ 35% höher ist als das durchschnittliche Gehalt von etwa 35.000 GBP.
Codierung ist additionally eine sehr wertvolle Fähigkeit, die Ihnen mehr Geld verdient, ganz zu schweigen davon, dass es wirklich Spaß macht.
Ich kodiere seit 4 Jahren professionell professionell, arbeite als Datenwissenschaftler und maschinelles Lerningenieur. In diesem Beitrag werde ich erklären, wie ich lernen würde, zu codieren, wenn ich alles noch einmal tun müsste.
Meine Reise
Ich erinnere mich noch an die Zeit, als ich mein erstes Stück Code geschrieben habe.
Am ersten Tag meines Physik -Studiums struggle es 9 Uhr morgens und wir waren im Computerlabor.
Der Professor erklärte, dass die Berechnung ein wesentlicher Bestandteil der modernen Physik ist, da wir es uns ermöglichen, groß angelegte Simulationen von allen subatomaren Partikeln bis zur Bewegung von Galaxien durchzuführen.
Es klang unglaublich.
Und die Artwork und Weise, wie wir diesen Prozess begonnen haben, bestand darin, ein Lehrbuch durchzugehen, um Forran zu lernen.
Ja, du hast das richtig gehört.
Meine erste Programmiersprache struggle Forranspeziell Forran 90.
Ich habe schon zu Schleifen gelernt. Ich bin in diesem Fall definitiv eine Seltenheit.
In dieser ersten Laborsitzung erinnere ich mich, wie ich „Hi there World“ wie der übliche Übergang und den Nachdenken „Large Woop“ geschrieben habe.
So schreiben Sie „Hi there World“ in Forran, falls Sie interessiert sind.
program hi there
print *, 'Hi there World!'
finish program hi thereIch hatte wirklich wirklich Mühe, in Forran zu codieren, und habe das bei Assessments, die wir hatten, nicht intestine gemacht, was mich von der Codierung abbrach.
Ich habe immer noch Einige alte Codierungsprojekte In Forran auf meinem Github, den Sie auschecken können.
Rückblickend ist die Lernkurve für das Codieren ziemlich steil, aber es wird wirklich zusammengesetzt und schließlich klicken sie einfach.
Ich merkte dies zu der Zeit nicht und vermied die Programmiermodule in meinem Physik -Abschluss, was ich im Nachhinein bedauere, da mein Fortschritt viel schneller gewesen wäre.
In meinem dritten Jahr musste ich als Teil meines Meisters eine Forschungsplatzierung durchführen. Das Unternehmen, für das ich mich entschieden habe, für/mit einer grafischen Programmiersprache zu arbeiten, namens Labor ihre Experimente ausführen und verwalten.
LabView basiert auf etwas namens „G“ und lehrte mich, an die Programmierung anders zu denken als auf Skriptbasiert.
Ich habe es jedoch seitdem nicht mehr benutzt und wird es wahrscheinlich nie tun, aber es struggle dann cool zu lernen.
Ich habe das Forschungsjahr etwas genossen, aber das Tempo, in dem sich die Forschung zumindest in der Physik bewegt, ist schmerzlich langsam. Nichts wie die „Blütezeit“ aus dem frühen 20. Jahrhundert, den ich mir vorgestellt hatte.
Einen Tag nach der Arbeit wurde mir auf meiner YouTube -Startseite ein Video empfohlen.
Für diejenigen unter Ihnen, die nicht wissen, struggle dies ein Dokumentarfilm über DeepMinds AI AlphaGo, der den besten Go -Spieler der Welt besiegte. Die meisten Leute dachten, dass eine KI niemals intestine in Go können.
Aus dem Video begann ich zu verstehen, wie AI arbeitete und über neuronale Netzwerke, Verstärkungslernen und tiefes Lernen lernte.
Ich fand das alles so interessant, ähnlich wie die Physikforschung im frühen 20. Jahrhundert.
Letztendlich begann ich, für eine Karriere in der Karriere zu studieren Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, wo ich mir Python und SQL beibringen musste.
Hier habe ich sogenannt „in Liebe“ in die Codierung geschrieben.
Ich sah sein echtes Potenzial bei der Lösung von Problemen, aber die Hauptsache struggle, dass ich einen motivierten Grund zum Lernen hatte. Ich habe studiert, um in eine Karriere einzubrechen, in der ich sein wollte, was mich wirklich getrieben hat.
Ich wurde dann drei Jahre lang Datenwissenschaftler und bin jetzt a Maschinelles Lernen Ingenieur. Während dieser Zeit habe ich ausgiebig mit Python und SQL zusammengearbeitet.
Bis vor ein paar Monaten waren dies die einzigen Programmiersprachen, die ich kannte. Ich habe andere Instruments gelernt, wie Bash/Z-Shell, AWS, Docker, Datensteine, Schneeflocken usw., aber keine anderen „richtigen“ Programmiersprachen.
In meiner Freizeit habe ich mich vor ein paar Jahren ein bisschen mit C getroffen, aber jetzt habe ich jetzt alles vergessen. Ich habe einige grundlegende Skripte Auf meinem GitHub, wenn Sie interessiert sind.
In meiner neuen Rolle, die ich vor ein paar Monaten begonnen habe, werde ich Rost und Go verwenden, auf die ich mich sehr freue.
Wenn Sie an meiner gesamten Reise zum Datenwissenschaftler und maschinellem Lerningenieur interessiert sind, können Sie unten darüber lesen:
Wählen Sie eine Sprache
Ich empfehle immer, mit einer einzigen Sprache zu beginnen.
Entsprechend TestgorillaEs gibt über 8.000 Programmiersprachen. Wie wählen Sie additionally einen aus?
Nun, ich würde argumentieren, dass viele davon für die meisten Arbeitsplätze nutzlos sind und wahrscheinlich als Haustierprojekte oder für wirklich Nischenfälle entwickelt wurden.
Sie können Ihre Muttersprache basierend auf Popularität auswählen. Der Stapelüberlauf 2024 Umfrage hat tolle Informationen dazu. Die beliebtesten Sprachen sind JavaScript, PythonSQL und Java.
Die Artwork und Weise, wie ich Ihnen empfehle, Ihre Muttersprache auszuwählen, sollte auf dem basieren, was Sie tun oder arbeiten möchten.
- Entrance-Finish-Internet-JavaScript, HTML, CSS
- Again-Finish-Internet-Java, C#, Python, Php oder Go
- iOS/macOS -Apps– Swift
- Andriod Apps– Kotlin oder Java
- Spiele– c ++ oder c
- Eingebettete Systeme– C oder C ++
- Datenwissenschaft / maschinelles Lernen / KI– Python und SQL
Da ich im KI/ML -Raum arbeiten wollte, konzentrierte ich mich hauptsächlich auf Python und einige auf SQL. Es struggle wahrscheinlich 90% / 10% geteilt, da SQL kleiner und leichter zu lernen ist.
Bis zum heutigen Tag kenne ich Python und SQL immer noch zu einem „professionellen“ Customary, aber das ist in Ordnung, da so ziemlich die gesamte Group für maschinelles Lernen diese Sprachen erfordert.
Dies zeigt, dass Sie nicht viele Sprachen kennen müssen. Ich habe in meiner Karriere ziemlich weit fortgeschritten und nur zwei bis zu einer erheblichen Tiefe kennt. Natürlich würde es je nach Sektor variieren, aber der Hauptpunkt steht immer noch.
Wählen Sie additionally ein Feld aus, das Sie eingeben und die gefragteste und relevante Sprache in diesem Bereich auswählen möchten.
Lernen Sie das nötige Minimal
Der größte Fehler, den ich sehe, ist, dass Anfänger in der „Tutorial Hell“ stecken bleiben.
Hier nehmen Sie einen Kurs nach dem Kurs, aber verzweigen Sie sich nie selbst.
Ich empfehle, maximal zwei Kurse in einer Sprache zu besuchen – buchstäblich jeder Intro -Kurs würde es tun – und dann sofort zu bauen.
Und ich meine buchstäblich, baue Ihre eigenen Projekte auf und erlebe den Kampf, denn dort wird das Lernen getan.
Sie werden nicht wissen, wie man Funktionen schreibt, bis Sie es selbst tun, Sie werden nicht wissen, wie Sie Klassen erstellen, bis Sie es selbst tun, und Sie werden buchstäblich Schleifen nicht verstehen, wenn Sie sie selbst implementieren.
Lernen Sie additionally das nötige Minimal und beginnen Sie sofort zu experimentieren. Ich verspreche, dass es mindestens 2x Ihre Lernkurve wird.
Sie haben diesen Rat wahrscheinlich viel gehört, aber in Wirklichkeit ist es so einfach.
Ich sage immer, dass die meisten Dinge im Leben einfach, aber schwer zu tun sind, besonders in der Programmierung.
Developments vermeiden
Wenn ich sage, dass Developments vermeiden, meine ich nicht, mich nicht auf Bereiche zu konzentrieren, die auf dem Markt intestine oder gefragt werden.
Ich sage, wenn Sie eine bestimmte Sprache oder einen bestimmten Spezialismus auswählen, bleiben Sie dabei.
Programmiersprachen teilen sich alle ähnliche Konzepte und Muster. Wenn Sie additionally einen lernen, verbessern Sie Ihre Fähigkeit, später einen anderen abzuholen.
Sie sollten sich jedoch mindestens ein paar Monate auf eine Sprache konzentrieren.
Entwickeln Sie nicht das „Shiny -Objekt -Syndrom“ und verfolgen Sie die neuesten Technologien. Es ist ein Spiel, das Sie leider verlieren werden.
Es gab so viele „ablenkende“ Technologien wie Blockchain, Web3, AI, die Liste geht weiter.
Konzentrieren Sie sich stattdessen auf die Grundlagen:
- Datentypen
- Entwurfsmuster
- Objektorientierte Programmierung
- Datenstrukturen und Algorithmen
- Fähigkeiten zur Problemlösung
Diese Themen überschreiten einzelne Programmiersprachen und sind viel besser zu beherrschen als das neueste JavaScript -Framework!
Es ist viel besser, ein starkes Verständnis für einen Bereich zu haben, als zu versuchen, alles zu lernen. Dies ist nicht nur besser überschaubar, sondern auch besser für Ihre langfristige Karriere.
Wie ich bereits sagte, habe ich mich in meiner Karriere ziemlich intestine entwickelt, indem ich nur Python und SQL kannte, als ich die erforderlichen Technologien für das Feld erfuhr und nicht abgelenkt wurde.
Ich kann nicht betonen, wie viel Hebel Sie in Ihrer Karriere haben werden, wenn Sie Ihr Lernen öffentlich dokumentieren.
Dokumentieren Sie Ihr Lernen
Ich weiß nicht, warum mehr Menschen das nicht tun. Das Teilen, was ich on-line gelernt habe, struggle der größte Recreation Changer für meine Karriere.
Wenn Sie Ihren Code auf GitHub buchstäblich begehen, ist es ausreichend, aber ich empfehle wirklich, auf LinkedIn oder X zu posten. Im Idealfall sollten Sie Weblog -Beiträge erstellen, um Ihnen dabei zu helfen, Ihr Verständnis zu festigen und Arbeitgebern zu zeigen.
Wenn ich Kandidaten interviewe, wenn sie eine Artwork On-line -Präsenz haben, die ihre Erkenntnisse zeigen, ist dies sofort ein Häkchen in meinem Kästchen und eine zusätzliche Kante gegenüber anderen Bewerbern.
Es zeigt Begeisterung und Leidenschaft, ganz zu schweigen von der Erhöhung Ihrer Oberfläche der Serendipität.
Ich weiß, dass viele Menschen Angst haben, aber Sie leiden unter dem Highlight -Effekt. Wikipedia definiert dies als:
Der Scheinwerfereffekt ist das psychologische Phänomen, mit dem Menschen glauben, dass sie mehr bemerkt werden als sie wirklich sind.
Niemand kümmert sich buchstäblich, wenn Sie on-line posten oder bis zu 1% an Sie denken, wie Sie denken.
Beginnen Sie additionally mit dem Posten.
Was ist mit AI?
Ich könnte Stunden damit verbringen, zu diskutieren, warum KI kein unmittelbares Risiko für jemanden ist, der im Codierungsberuf arbeiten möchte.
Sie sollten KI als Teil Ihres Toolkits annehmen, aber das ist so weit wie möglich, und es wird die Programmierer in 5 Jahren definitiv nicht ersetzen.
Es sei denn, im nächsten Jahrzehnt erfolgt plötzlich ein Agi -Durchbruch, was höchst unwahrscheinlich ist.
Ich persönlich bezweifle die Antwort auf Agi Cross-Entropy-Verlustfunktionwas heutzutage in den meisten LLMs verwendet wird.
Es wurde gezeigt Zeit Und Zeit Außerdem fehlt diesen KI -Modellen starke mathematische Argumentationsfähigkeiten, was eine der grundlegendsten Fähigkeiten ist, um ein guter Kodierer zu sein.
Sogar der sogenannte „Software program Engineer Killer“ Devin ist nicht so intestine wie die Schöpfer es anfänglich vermarkteten.
Die meisten Unternehmen versuchen ledig umstrittene Benchmark -Assessments.
Als ich eine Web site baute, kämpfte Chatgpt sogar mit einfachem HTML und CSS, von dem Sie argumentieren können, dass es sein Brot und Butter ist!
Machen Sie sich insgesamt keine Sorgen um KI, wenn Sie als Coder arbeiten möchten. Es gibt viel, viel größere Fische zu braten, bevor wir diese Brücke überqueren!
NeetCode hat ein großartiges Video gemacht, in dem erklärt wird, wie die aktuelle KI nicht in der Lage ist, Programmierer zu ersetzen.
Eine andere Sache!
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