Программирование для себя: почему всем нужно научиться писать код. Что должен знать и уметь хороший программист? Все что нужно знать программисту

Специфика знаний и навыков, конечно, во многом определяться областью, в которой работает человек. Одни пишут приложения на планшетные устройства, другие разрабатывают движки сайтов, третьи – игрушки и т.д. Но тем не менее есть некоторые навыки, которые пригодятся любому программисту.

Быть на «ты» с компьютером

Это самый простой и базовый навык, присущий каждому программисту. Он предусматривает живой интерес к компьютерным технологиям, который уже, в свою очередь, порождает те или иные вопросы у будущего специалиста: для начала - как поставить «винду»? Как найти и взломать модную игрушку? А что такое BIOS, хостинг, ядро системы, ООП? – и понеслось...

Затем тебя начинают дергать родственники, друзья, девушка, подружки девушки, мол, постав программу, почисть систему от вирусов, переставь Windows и т. д. Поначалу это даже нравиться: приятно же ощущать себя компетентным в той или иной области. Но потом появляется закономерный вопрос: почему бы не начать на этом зарабатывать? Конечно, брать деньги со знакомых как-то неохота, но вот продать свои знания и энтузиазм какой-то серьезной фирме – вполне реальная затея. Выбираешь тот или иной язык программирования, начинаешь учить и вновь ощущаешь себя полным нубом..

К чему все это? А к тому, что мир информационных технологий – это мир игрушек, с которыми должно хотеться играть. Именно с интереса к этим «игрушкам» все и начинается. Если его нет, нет и программиста.

Английский

Без английского не обойтись. Чтобы выучить язык программирования, продется перелопатить много литературы, видео-уроков и документации. Почти все (99%) первоисточники написаны на английском языке. Если его не знать, то спектр материалов для изучения сузиться в разы. Соответственно скорость изучения языка программирования значительно снизиться.

Кроме того английский нужно знать, чтобы понимать синтаксис языка, а также, чтобы успешно пройти собеседование.

Разговорный уровень, понимание английского на слух – это дополнительные бонусы. Под словосочетанием «знать английский язык» иметься в виду знать так называемый «технический английский язык». То есть нужно понимать специализированные статьи и документацию, а это далеко не то же самое, что «живое» общение с иностранцами.

Математика

Математика – вопрос не столь однозначный, как изучение английского. Точнее будет сказать, что логическое и абстрактное мышление должны быть на довольно высоком уровне. Математика в ВУЗе или в школе развивает упомянутые навыки, поэтому математическое образование – это большой плюс. Но тем не менее есть множество программистов, которые не имеют математического образования. Есть даже такие, которые не имеют высшего образования вообще. Это говорит о том, что логику и абстрактное мышление можно выработать не только математическими конструкциями.

Есть, конечно, области программирования, где нужно знать специфические формулы, но, во-первых, так далеко не везде, во-вторых, с ними можно ознакомиться по ходу и в этом могут помочь специализированные математические программы. Физика и математика пригодиться особенно в том случае, если вы хотите создавать качественные компьютерные игры.

Общительность

Общительность – одно из ключевых свойств хорошего программиста. Дело в том, что большинство серьезных проектов пишется в команде - это и удобнее, и быстрее. Если хотите работать на более-менее серьезную «контору», с людьми нужно уметь общаться, договариваться, дискутировать и соглашаться. Также нужно будет уметь ладить с начальством, которое иногда будет разбираться в программировании лучше вас, а иногда не будет понимать в этом деле вообще ничего.

Есть некий миф, мол, отшельничество и замкнутость – это неотъемлемая часть натуры программиста. В большинстве своем программисты весьма интересные и коммуникабельные люди. А отшельничество – это некий образ присущий всем гениям независимо от профессии, будь-то программист, лингвист, доктор и т. д.

Гибкий ум

Самого ума (умение оперировать нужными знаниями) мало, нужно чтобы он был гибким. Гибкий ум предусматривает умение учиться (пополнять знания, заменять устаревшую информацию на новую). Есть люди вроде бы умные, но очень консервативные. Они владеют неплохим логическим мышлением, высказываются внятно и последовательно, но вот выучить что-то новое, увы, не могут. А есть наоборот – голова очень пытливая, всем интересуется, все нужно, но в голове каша, то есть не может связать всю накопленную информацию в целостную позицию, структурировать ее.

В программировании нужно учиться всегда. Самой важной и тяжелой проверкой способностей начинающего специалиста будет изучение первого языка программирования. Далее будет проще, но нужно помнить, что полностью расслабиться во время профессиональной деятельности не удастся никогда.

Начать свой путь к карьере программиста стоит с ответа на вопрос, нужно ли вам программирование вообще? Этот вопрос не относится к тем, кто учится или учился по специальности, близкой к программированию. Если вам в школе математика давалась лучше, чем гуманитарные науки, если вам нравится проводить много времени за компьютером, если вам хочется изучать что-то новое, тогда программирование вам подойдёт.

С чего начать

Есть несколько вариантов развития событий, в результате которых человек становится программистом. Первый - родители-программисты, которые всему научили своих детей. Таким детям даже не нужно идти в университет. Второй вариант - модная профессия программиста. После школы нужно было выбрать, куда пойти учиться, и выбрали модное направление IT, вроде бы понравилось. И последний вариант - хобби, которое переросло в работу.

Если с вами ничего из вышеперечисленного не произошло, значит, у вас есть выбор из четырёх вариантов:

  • Самообразование . Этот вариант можно использовать как самостоятельно, так и в паре с другими методами. В интернете полно , и приложений , которые помогают изучать различные языки программирования и технологии. Но это самый тяжёлый путь для начинающих.
  • Университет . Если вы оканчиваете школу и хотите быть программистом, тогда идите в университет. Если не за знаниями, тогда за корочкой. Она может послужить бонусом при устройстве на работу. Хотя и какие-то знания вы тоже получите. Но не забывайте заниматься и самообучением. К выбору вуза стоит подойти очень ответственно. Внимательно изучите программы обучения и выбирайте лучшие технические вузы.
  • Ментор . Будет очень неплохо, если вы найдёте человека, который согласится помочь вам и направит вас в правильную сторону. Он подскажет подходящие книги и ресурсы, проверит ваш код, даст полезные советы. Кстати, мы уже писали о , где вы сможете найти ментора. Наставника можно искать среди знакомых программистов, на IT-тусовках и конференциях, на онлайн-форумах и так далее.
  • Специализированные практические курсы . Попробуйте поискать в своём городе курсы, где вас обучат какому-нибудь языку программирования или технологии. Я был приятно удивлён количеством таких курсов в Киеве, в том числе бесплатных и с последующим трудоустройством.

Какой язык, технологию и направление выбрать

Когда вы станете программистом, через годик-другой будете вольны выбирать любой язык, который вам нравится. Но при выборе первого языка программирования новичок должен учитывать следующие критерии:

  • Наличие на рынке вакансий . Конечная цель этого пути - найти работу программистом. А это будет трудно сделать, если на рынке вакансий никто не будет искать разработчиков на вашем языке программирования. Проверьте сайты с вакансиями, посмотрите, кого больше ищут, выпишите десяток языков. И переходите к следующему критерию.
  • Низкий уровень вхождения . Если вам придётся потратить длительное время на изучение языка, это может отбить у вас охоту к программированию вообще. Почитайте о тех языках, которые вы выбрали выше. Просмотрите литературу, которую нужно будет прочитать, чтобы изучить эти языки. И выберите те, о которых пишут, что они лёгкие, или которые вам показались лёгкими. Такими языками могут оказаться PHP, Ruby, Python.
  • Кайф от процесса . Если вам не нравится писать код на выбранном языке, вы не будете получать удовольствия от этого процесса, от работы и от жизни. А оно вам надо? Делайте правильный выбор.

Также вам придётся определиться с направлением программирования. Мобильное, десктопное, игры, веб, низкоуровневое программирование и так далее. Самые популярные и относительно лёгкие отрасли - разработка под веб, мобильные и десктопные клиенты. Под каждое направление может подходить один язык и совсем не подходить другой. То есть при выборе языка программирования также стоит отталкиваться и от этого фактора.

В любом случае изучите веб-технологии. Это язык разметки HTML, стили CSS и , который позволит сделать вашу страницу динамической. На следующем этапе изучите серверный язык (Python, PHP, Ruby и другие) и подходящие для него веб-фреймворки. Изучите базы данных: практически в каждой вакансии программиста это упоминается.

Как получить начальный опыт

Без опыта вы не получите работу. Без работы вы не получите опыт. Замкнутый круг реальной жизни. Но ничего страшного, мы из него выберемся.

Во-первых, не стоит ждать, пока вы прочитаете все книги по выбранному языку программирования. Начинайте писать свои первые строки кода уже после второй главы книги. Выполняйте все задания из книг, перепечатывайте примеры, разбирайтесь в них. Усложняйте примеры и задания из книг своими идеями. Создавайте свои задачи к пройденному материалу. Решайте эти задачи.

Во-вторых, вам нужно найти свои первые проекты. Это, наверное, самый сложный вариант, но рабочий. Вам придётся самому искать заказы, выполнять их, заморачиваться с оплатой. Для новичка это архисложно, но зато затем все остальные варианты покажутся плёвым делом. Выполненные проекты можно будет записать в опыт и показать вашему будущему работодателю. Реальные проекты являются большим плюсом в вашем резюме.

Если вы знаете английский язык, регистрируйтесь лучше на англоязычных биржах. Рынок там больше. Если не знаете английского, учите его. А пока что вам доступны русскоязычные биржи фриланса. Ищите небольшие проекты, которые соответствуют вашему уровню знаний или чуть выше него. Подайте заявку на пару десятков таких заданий. И приготовьтесь получить море отказов. Но если одна-две заявки выстрелят, у вас будет шанс получить реальный опыт.

Ещё одним неплохим вариантом для получения реального опыта является open source. Таким проектам всегда нужны новые люди, пусть даже и новички. Вы можете поискать в проекте баги или посмотреть в баг-трекере и предложить методы их решения. Найти такие проекты легко на GitHub или . Не стесняйтесь задавать там вопросы.

Четвёртый вариант получения опыта - помощь знакомым программистам. Попросите их передать вам маленькие и несложные задания. Если что-то не будет получаться, у вас всегда будет к кому обратиться. И при этом вы будете участвовать в реальном проекте.

Последний способ - собственные проекты, различные хакатоны или работа в коворкинге. Свои проекты сложно начинать самому, лучше поискать знакомых или друзей.

Почему стоит выбрать Python

Давайте немного подробнее поговорим о выборе первого языка программирования. Первый язык должен быть простым и популярным на рынке. Таким языком является Python . Я очень советую выбрать именно его в качестве первого языка программирования.

Код программы на Python читабелен. Вам даже не нужно быть программистом, чтобы в общих чертах понять, что происходит в программе. Из-за несложного синтаксиса Python вам понадобится меньше времени для написания программы, чем, например, на Java. Огромная база библиотек, которая сэкономит вам кучу сил, нервов и времени. Python является высокоуровневым языком. А значит, вам не нужно особо думать о ячейках памяти и о том, что там разместить. Python - язык широкого назначения. И он такой простой, что даже дети могут его выучить.

Справедливости ради стоит упомянуть и о других языках программирования. Java может стать неплохим выбором для новичка. Этот язык популярнее, чем Python, но и немного сложнее. Зато инструменты для разработки гораздо лучше проработаны. Стоит только сравнить Eclipse и IDLE. После Java вам будет проще перейти к работе с низкоуровневыми языками программирования.

PHP - ещё один очень популярный язык. И, мне кажется, он даже проще, чем Python. Очень легко найти себе ментора или решение какой-нибудь проблемы на форуме. Всё потому, что в мире существует огромное количество PHP-программистов разного уровня. В PHP нет нормального импорта, есть множество вариантов решения одной и той же задачи. А это усложняет обучение. И PHP заточен исключительно под веб.

Языки C и C# очень сложны для новичка. Ruby - хороший выбор в качестве второго языка, но не первого. JavaScript - очень простой язык, но ничему хорошему он вас не научит. А задача первого языка программирования всё-таки научить вас чему-то правильному, задать какую-то логику.

Важен ли английский язык

Важен! Не знаете? Учите. Знаете? Совершенствуйте. Учитесь читать, писать, слушать и говорить на английском. Делайте упор на техническую литературу. Слушайте англоязычные подкасты. Читайте англоязычные учебники по программированию.

Что нужно знать, кроме языка программирования

Конечно же, кроме языка программирования и английского, нужно знать что-то ещё. А вот что - зависит от направления, которое вы выберете. Веб-программист обязан знать HTML, CSS, JavaScript. Десктоп-программист учит API операционной системы и различные фреймворки. Разработчик мобильных приложений учит фреймворки Android, iOS или Windows Phone.

Всем нужно выучить алгоритмы. Попробуйте пройти курс на Coursera или найти подходящую для себя книгу по алгоритмам. Кроме этого, нужно знать одну из баз данных, паттерны программирования, структуры данных. Стоит также познакомиться с репозиториями кода. Хотя бы с одним. Обязательно знание систем версионного контроля. Выбирайте Git, он самый популярный. Вам нужно знать инструменты, с которыми вы работаете, операционную систему и среду разработки. И главный навык программиста - уметь гуглить. Без этого вы не проживёте.

Последние шаги

Вам нужно подготовить резюме. Не просто резюме, а . Не стоит писать там , но и умалчивать о своих умениях тоже не нужно. После того как вас пригласят на интервью, вы должны к нему подготовиться. Пройдитесь по материалу, который указан в вашем резюме. Вы должны быть уверены в своих знаниях. Просмотрите проекты, над которыми вы работали, вспомните технологии, которые вы применяли. И вперёд - к светлому будущему с новой профессией программиста.

Что каждый программист должен знать о памяти

перевод на русский Это одна из классической статей, которая проведет вас по особенностям памяти, некоторые из которых старые, некоторые новые, некоторые известные и некоторые не очень. Несмотря на управляющую роль и вездесущность, не каждый программист имеет достаточный уровень знаний о Памяти. Важность знакомства с памятью в современных системах увеличивается, если вы заняты в сфере написания высокопроизводительных приложений. Разработчики аппаратных средств придумывают более сложные модели управления памятью и методы ускорения, такие как кэш CPU, но они не могут оптимально работать без некоторой помощи со стороны программистов. Я до сих пор читаю эту статью, и не могу сказать насколько много я узнал из нее о RAM, кэше CPU, например, L1 и L2 кэш, различных видах памяти, прямом доступе к памяти, конструкции контроллера памяти, и памяти в целом. Короче говоря, must read для программистов любых уровней.

Что должен знать каждый ученый о арифметики чисел с плавающей точкой

Тема арифметики операций с плавающей точкой коварна, и непроста в освоении. Многие Java программисты даже не знают, что может пойти не так при сравнении значений типа float / double оператором == . Многие из нас часто совершают ошибки, реализуя денежные расчеты в типах float и double . Данная статья еще одна жемчужина этой серии и является must read для всех разработчиков программного обеспечения и программистов. По мере роста опыта вы должны вдаваться в тонкости общих тем, и арифметика чисел с плавающей точкой является одной из них. Как старший Java разработчик вы должны знать как выполнять денежные расчеты, когда использовать типы float , double или BigDecimal , как округлять числа с плавающей точкой и многое другое. Даже если вы обладаете твердыми знаниями в этой теме, после прочтения статьи вы сможете открыть для себя что-то новое об операциях с плавающей точкой.

Что каждый разработчик должен знать о Unicode

Кодировка символов является еще одной областью, где многие программисты испытывают трудности, и "Абсолютный минимум, который безусловно должен знать каждый разработчик программного обеспечения про Unicode и наборы символов (никаких оправданий!)" призван восполнить этот пробел. Для справки, Да, это полное название этой статьи. Ее автором является Joel Spolsky, один из основатель https://stackoverflow.com . Джоэл написал эту статью в своем блоге почти 10 лет назад, но она не потеряла своей актуальности и в современном мире. Статья объясняет что такое Unicode, что такое кодировка, как символы представлены с использованием байт и многое другое. Одной из лучших вещей в этой статье является язык и метод изложения, даже если вы ничего не знаете о Unicode, у вас не возникнет проблем с пониманием. Короче говоря, еще один must read для всех программистов, кодеров и инженеров программного обеспечения.

Что каждый программист должен знать о времени

Помимо кодировки символов, время и даты (Time and Date) являются еще одной областью, где многие программисты, включая меня, испытывают трудности. Даже старшие разработчики теряются в GMT, UTC, летним временем и високосными секундами. Честно говоря, не легко справиться с часовыми поясами, не совершая каких-либо ошибок, а использование летнего времени дополнительно усложняет задачу. Проблемы усугубляются, если вы пользуетесь метод проб и ошибок, потому что вы никогда не будете в состоянии решить вашу проблему, делая это. Существует огромное число вещей, которые могут пойти не так, и бытует такое же количество заблуждений. Такие вещи, как, содержит ли дата часовой пояс или нет могут сбить вас с толку, преобразование времени UNIX к другим временным зонам, может взбесить вас, и вы с легкостью можете забыть о синхронизации часов и задержек. Я надеюсь, что после прочтения этой статьи, многие из ваших заблуждений о времени исчезнут, и у вас выстроится полное понимание времени.

Что каждый веб-разработчик должен знать про кодировку URL

Эта статья описывает распространенные ошибочные представления о кодировании Uniform Resource Locator (URL), а затем пытается разъяснить кодирование URL для HTTP, и далее демонстрирует часто возникающие проблемы и пути их решения. Хотя эта статья не является заточенной под какой-либо язык программирования, она иллюстрирует проблемы в Java) и заканчивается объяснениями по исправлению проблемы с кодировкой URL в Java, и в веб-приложениях на нескольких уровнях. Вы узнаете основы URL грамматики, общий синтаксис URL в HTTP и других протоколах. В этой статье также рассматриваются частые подводные камни URL-адресов, например, кодировку символов, специальные символы в разных частях URL, и вопросы кодирования/декодирования URL. Если вы Java программист, то вы также узнаете о том, как правильно управляться с URL-адресами в приложении Java. Как построить URL и использование клиентской библиотеки Apache Commons HTTP. Наконец, также предлагаются лучшие примеры и варианты работы с URL-адресами, например, вы должны кодировать URL при его построении, убедиться, что ваши фильтры URL-перезаписи справляются с вашими URL корректно и многое другое. Короче говоря, must read для любого веб-разработчика и программиста.

Что каждый программист знать о веб-разработке?

Эта интересная статья из programmersStackExchange, о том, что следует обдумать каждому программисту, реализующему технические детали веб-приложения, прежде, чем открыть сайт для публики. Она включает в себя вещи из областей разработки интерфейсов и удобства использования (Interface design and User Experience), Безопасности (Security), веб-стандартов (Web standards), производительности (Performance), оптимизации для поиска (Search Engine Optimization(SEO)), используемых технологий, и некоторых важных ресурсах. Сегодняшний мир в значительной степени зависит от интернета и достаточно распространено наличие у программиста личного сайта или блога. Опыт полученный из этой статьи, будет полезен не только в вашей профессиональной деятельности, но и в собственных проектах. Вы узнаете о всех ключевых технологий, таких как, HTTP, HTML, XML, CSS, JavaScript, совместимость браузеров, советы для уменьшения времени загрузки вашего сайта, XML карты сайта, спецификаций W3C и несколько других ключевых моментов.

Что каждый программист должен знать о SEO

Это еще одна статья, которая будет достаточно полезна для веб-разработчиков, программистов и блогеров. SEO является слишком большим, чтобы игнорировать его, как и многим программистам так и блогерам важно знать основы поисковой оптимизации, чтобы помочь Google найти их содержимое и показать коллегам программистам. Поскольку ни одна компания не может выжить без веб-присутствия в современном взаимосвязанном мире, SEO становится еще более важным. Если у вас есть стартап по продаже любого товара, то SEO является тем, о чем следует заботиться. Все программисты, особенно веб-разработчики могут получить значительную пользу от этой статьи. Помните, поисковая оптимизация является обширным и очень динамичный моментом, а также варьируется в разных поисковых системах, например, Google, Yahoo, и других. Итак, чтобы владеть этой темой вы всегда должны обновлять свои знания.

Что каждый C программист должен знать о неопределенном поведении (Undefined Behaviour) # 1/3

Язык программирования C имеет концепцию "неопределенного поведения". Неопределенное поведение широкая тема с большим количеством нюансов, и это одна из причин, почему я люблю Java: меньшее количество неопределенного поведения, меньше путаницы, больше стабильности и больше мира. Многие, казалось бы, разумные вещи в C на самом деле имеют неопределенное поведение, и это общий источник ошибок в программах. Кроме того, любое неопределенное поведение в C дает разрешение реализациям (компилятора и среды исполнения) для генерации кода форматирующего жесткий диск, совершения абсолютно неожиданных вещей, или даже хуже. Читайте эту прекрасную статью для глубокого погружения в море непредсказуемого поведения.

Что каждый программист нужно знать о сетях

Из самой статьи "Вы программист. Вы когда-нибудь задавались вопросом, как работают многопользовательские игры? Со стороны это кажется волшебным: два или более игрока разделяют совместный опыт по сети, словно они на самом деле существуют вместе в том же виртуальном мире. Но как программисты мы знаем правду, что происходящее на самом деле довольно сильно отличается от того, что вы видите. Оказывается, что все это иллюзия ". Это очень интересную статью о сетях, написанную для программистов игр, но я думаю, что каждый программист и разработчик может извлечь выгоду из нее.

Что каждый Java разработчик должен знать о Строках (String)

Это моя статья о java.lang.String и лично я считаю, что каждый Java программист должен знать об этом. Строки очень важны в повседневном программирования на Java, и именно поэтому хорошие знания являются обязательными для любого Java разработчика. Эта статья затрагивает многие важные аспекты Строк, включая строковой пул, строковые литералы, сравнение строк с помощью == против equals() , преобразование байт в строку, то почему строка является неизменной (immutable), правильное объединение строк и многое другое. Продвинутый программист, возможно, уже знаете все эти особенности, но даже в этом случае будет неплохо повторить.

Что каждый программист должен знать о безопасности?

Этот вопрос был задан студентом программистом на StackOverflow. Равно как много мы знаем об общих понятиях программирования, таких как, операционная система, алгоритмы, структуры данных, компьютерная архитектура и другие вещи, точно также важно знать и о безопасности. Хотя тема Безопасности достаточно обширна, содержит области шифрования/дешифрования, SSL, веб-безопасности, запутывания, аутентификации, авторизации и т.д., существует базовый минимум знаний обязательный для каждого программиста. Лично я в начале своей карьеры не знал многого о безопасности, когда я начал писать Servlet/JSP на основе Java web application, я узнавал о веб-безопасности и ряде угроз безопасности таких как SQL Injection, отказ в обслуживании (Denial of Service), XML Injection, межсайтовый скриптинг (Cross site scripting) и других. Как разработчик Java, теперь я следую безопасным методам Java программирования, предоставляемых fortify, PMP и другими поставщиками статических анализаторов кода. В этой статье содержится очень хорошая подборка тем и ссылок про безопасность, и в независимости от того, программируете вы или нет, вы, несомненно, получите пользу от этого ресурса.

Показатели Задержки (Latency Numbers) которые должен знать каждый программист

Это статья является бонусной, но, тем не менее, must read для любоко программиста. Для написания высокопроизводительного приложения на любом языке программирования будь то Java или C++, вы должны знать основные значения задержек, например, сколько времени займет чтение переменной из памяти, из L1-кэша, из L2-кэша, при случайном чтении (random read) с SSD и с диска. Сколько времени необходимо, чтобы заблокировать/разблокировать мьютекс, чтобы отправить пакет данных из одного города в другой или делать проход с возвратом (roundtrip) в пределах одного центра обработки данных. Эти значения задержек не зависят от языка программирования и являются часть базовых знаний, которые разработчик должен иметь, для написания сильнонагруженных приложений с низкой задержкой (high frequency low latency). Положительный момент об этой ссылке заключается в том, что он предоставляет сравнительный анализ того, как эти значения развивались в течение многих лет. Вы можете видеть, какими были значения в 2006 году и то, что они представляют собой сейчас. Вот и все, об этом списке статей которые должен прочитать каждый программист. Читая статьи такие как Что каждый программист или разработчик должен знать, вы углубляете свои знания в конкретной теме. Честно говоря, существует слишком много вещей к изучению программистами, и изучение языка программирования, такого как Java, лишь верхушка айсберга, но разве не большинство из нас имеют страсть к обучению. Программирование - работа, требующая постоянного развития, и единственными вещами которые будут полезны любому программисту на протяжении всей карьеры являются фундаментальные знания о таких вещах как память (memory) , Unicode , вычисления с плавающей точкой (floating point numbers) , время (time) , безопасность (security) . Некоторые вещи специфичны для конкретных языков, например мой пост о строках (String) в Java и, Что каждый C программист должен знать о неопределенном поведении (Undefined Behaviour), но и они хороши к изучению для многих начинающих и разработчиков. Перевод статьи

Навык программирования может пригодиться не только тем, кто хочет создавать программы или сайты профессионально. О том, как умение писать код может облегчить жизнь, рассказал Илья Щуров, доцент кафедры высшей математики ВШЭ и преподаватель Центра непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ. T&P публикуют конспект его лекции .

Илья Щуров

доцент кафедры высшей математики ВШЭ и преподаватель Центра непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ

Можно придумать множество классификаций, но в первую очередь я бы разделил программирование на две большие категории: программирование для кого-то, когда вы пишете программу, которой будут пользоваться люди, и программирование для себя. Профессиональное программирование - это в основном деятельность для других, и я бы не сказал, что она всегда приятна. Вне зависимости от того, заплатили вам за программу или вы пишете свободный софт, которым может пользоваться кто угодно, огромное количество людей предъявит претензии, что у них что-то не работает, и их всегда будет больше, чем тех, кто вас похвалит. А программирование для себя - занятие очень приятное, и сегодня мы обсудим именно его.

Опрос профессиональных программистов этого года показал, что 81% из них программируют в качестве хобби. Это означает, что программирование доставляет удовольствие, что это не просто работа, но и развлечение. Вы можете пользоваться готовыми программами, и в 95% случаев вы будете это делать, даже если вы профессиональный программист. Но в любой области есть задачи, которые никто до вас не решал, и умение программировать позволяет решать их гораздо эффективнее. Однажды я был в call-центре, и меня попросили объединить две таблицы. Человек, который поручил мне эту задачу, ожидал, что я начну по одной копировать ячейки из первой таблицы во вторую. Я перенес пару записей, мне надоело, и я написал короткий скрипт, который брал данные из одной таблицы и вместо меня заполнял гугл-форму, что не очень сложно. Мне это понравилось, но больше всего мне понравилось то, что коллеги смотрели на меня так, будто я владею какой-то магией.

Писать код интересно, но, с другой стороны, это испытание. Ты взаимодействуешь с компьютером, и очень часто это взаимодействие, особенно если ты осваиваешь новую технологию, новый язык, выглядит так. Ты пишешь код, считаешь, что написал его верно, а компьютер говорит, что у тебя ошибка синтаксиса. Действительно, забыл точку с запятой, исправил, запустил заново. А компьютер говорит: «Закрой скобку». Через несколько таких итераций программа начинает работать, и становится ясно, кто в доме хозяин. Дело в том, что и у навыка программирования, и у процесса обучения ему есть некоторые побочные (в том числе положительные) эффекты.

1. Экстремальный опыт руководства

Компьютеры по сравнению с людьми очень глупые, они все понимают буквально, и если вы научились управлять машиной, то, скорее всего, вы справитесь с руководством любыми людьми.

2. Новый подход к информации

Вы начинаете по-другому смотреть на обработку информации, организацию информационных потоков и управления. Например, собирая массивы данных, вы уже задумываетесь, чтобы они были пригодны для последующей автоматической обработки. Это очень важно, если у вас большая организация или проект со множеством информационных потоков, с которыми нужно работать эффективно. Если у вас есть опыт автоматизации, вы довольно быстро поймете, в каком виде нужно получать информацию, чтобы потом ее ловко обрабатывать.

3. Профессиональная коммуникация

Если вы научитесь программировать хотя бы чуть-чуть, вам будет гораздо проще общаться с программистами. Полезно хотя бы на базовом уровне понимать, как устроен мир IT, и коммуницировать в этой сфере без посредников. Люди учат языки, чтобы лучше понять другую культуру, а языки программирования - технологии.

4. Ответственность

Почему уметь программировать может быть опасным? Первая причина - «тыжпрограммист». Если вдруг кто-то узнает, что вы умеете программировать, на вас начинают сыпаться запросы: «Переустанови мне операционную систему, пожалуйста, ты ж программист», «Почини чайник, ты ж программист» и так далее. Это не самая страшная проблема, есть пострашнее. Например, в 2001 году на первом курсе, когда интернет еще был медленным, я решил, что нужно сделать какую-то штуку, чтобы быстрее обмениваться информацией с друзьями. Я подумал: есть почта, и она работает. Тогда я завел отдельный почтовый ящик для нашей тусовки и написал скрипт. Робот заходил в этот ящик, брал письма, которые туда пришли, и пересылал их всем, кто был подписан на эту штуку. Так сейчас работают гугл-группы. Если я хотел написать всем, я отправлял письмо на этот общий ящик; если кто-то хотел ответить, он отвечал на него же, письмо попадало ко всем, и можно было что-то обсуждать.

Но у кого-то переполнился ящик, а когда ящик переполняется, почтовый сервер в ответ на любое письмо направляет отлуп, который тоже является письмом. Оно тоже попало в общий ящик, мой скрипт разослал его по всем адресам, в том числе и по тому, который переполнился. Почтовый сервер сгенерировал новый отлуп и так далее. В результате в воскресенье утром меня разбудил звонок моего друга, который аккуратно сказал: «Возможно, там какая-то проблема, потому что у меня в почтовом ящике 6 тысяч писем, и их количество увеличивается». Ничего особенно страшного не произошло, но это была проблема. Тогда я понял, что код легко может выйти из-под контроля и натворить бед, поэтому надо действовать аккуратно.

Это история как в «Маленьком принце»: вы в ответе за тех, кого приручили. Люди и процессы зависят от кода, который вы написали. То есть, как только вы делаете что-то полезное для других, цена ошибки возрастает.

Как научиться?

На эту тему есть две противоположные точки зрения. Первая: учиться программированию очень просто, основные команды можно освоить за три дня. Но тут высока вероятность, что, когда человек столкнется с трудностями, он решит, что его обманули и программирование - это не его. Программировать не просто, трудности возникают. Одна из причин этого состоит в том, что, когда вы программируете, вы каждый раз осваиваете новые технологии, а это всегда мучение.

Противоположное мнение заключается в том, что если вы не программируете со школьных лет, то нечего и начинать. Это тоже неправда. Программирование требует усилий, но вход в эту область открыт, даже если вы никогда им не занимались.

Вполне вероятно, что задача, с которой вы столкнулись, уже решена и это решение где-то лежит. Иногда разобраться с тем, как оно работает, сложнее, чем написать заново. Это стандартная программистская проблема, но для этого у нас есть Stack Overflow, одно из главных изобретений человечества в сфере программирования. Это сайт, где разработчики делятся опытом и отвечают на вопросы друг друга. У каждого участника свой уровень репутации, все очень удачно спроектировано, поэтому на простые вопросы можно получить ответ в течение десяти секунд. Это очень помогает. В современном мире вы не просто пишете программу - вы одновременно используете огромное количество программ и инструментов, уже созданных другими людьми.

Хороший способ научиться программировать - поставить перед собой задачу, которой вам было бы интересно заниматься, и потом попытаться ее решить. Конечно, есть множество онлайн-курсов - почитайте отзывы, чтобы выбрать подходящий. Первый язык программирования - это сложно, потому что нужно перестраивать то, как вы взаимодействуете с компьютерами и анализируете процессы. Универсальных ответов нет, все очень индивидуально. Кому-то достаточно почитать документацию, посмотреть примеры кода, и все понятно. В другой ситуации хорошо иметь наставника, который ответил бы на базовые вопросы. Вот несколько советов, которые кажутся мне важными.

1. Самый лучший способ что-то понять - найти работающий кусок кода, начать его модифицировать и изучать, что получится. Это нужно сделать после того, как вы разобрались с базовым синтаксисом. Подгоняйте код под свои задачи или просто экспериментируйте.

2. Если вы только учитесь программированию, не нужно сразу пытаться писать много кода до тех пор, пока вы не сможете корректно объяснять, чего хотите. Это нужно для того, чтобы компьютер выполнял команды четко и маленькими шажками. Всякий раз ваши эксперименты должны заканчиваться не тем, что вы случайно наткнулись на правильное решение, а пониманием, почему и как это работает.

3. Не беспокойтесь по поводу математики. Желательно знать, что такое остаток от деления числа на другое число, но все зависит от задач, которые перед вами стоят. Конечно, если вы хотите хитро обрабатывать данные, то вам нужна математика в том объеме, который нужен для такой обработки.

4. Не бойтесь. Когда вы будете начинать программировать для себя, наверное, вы будете писать не тот код, который понравится профессиональным разработчикам. Они скажут, что так не пишут, что это избыточно, что такой код будет сложно поддерживать, и так далее. Наверное, они будут правы. Но если вы пишете для себя и если вы только начинаете, это нормально, что ваши первые попытки не являются текстами уровня Льва Толстого. Если вы напишете программу, которая будет работать и решать вашу задачу, то это хорошо.

Есть мнение, что на фоне развития искусственного интеллекта и машинного обучения программисты скоро будут не нужны: компьютеры сами научатся себя программировать. Но мне кажется, что это не так. До тех пор, пока есть задачи и пока нужно объяснять, как их решать, программирование будет существовать. Безусловно, программирование сильно эволюционирует, за последние 20 лет оно изменилось очень сильно. Но от того, что компьютеры стали умнее, разработчиков меньше не стало - наоборот, их стало гораздо больше. И мне кажется, что дальше будет происходить то же самое.

Многие начинающие программисты, особенно обучающиеся в провинциальных вузах, часто не знают, в какую сторону им развиваться, и что они должны знать для того, чтобы эффективно работать по специальности. Удивительно, но каждый день используя продукты и технологии, созданные другими программистами на основании развитых областей знания, они даже не догадываются о том, как они устроены.

Построенные на теории массового обслуживания и стандарте GSM сети мобильной связи; PHP-скрипты, исполняющиеся на удаленных серверах и передающие свою выдачу через Ethernet по TCP/IP на компьютеры с NDIS-драйверами; процессоры, переупорядочивающие и спекулятивно исполняющие наборы инструкций для того, чтобы скомпенсировать вызванную ограничениями полупроводниковой электроники и скоростью света остановку роста тактовой частоты; рассчитанные на ЭВМ корпуса самолетов и автомобилей, лекарства и структуры ДНК; компьютерные игры, ради крохотного блика в которых пишутся мегабайты заполненных интегралами Френеля статей; электронные фильмы и книги; алгоритмы NLP и TreeNet, вызывающие нам из огромных баз данных поисковую выдачу - вот то, что окружает нас каждый день благодаря программистам, благодаря оригинальным подходам и фундаментальным знаниям, благодаря продуманной и отточенной десятилетиями методологии разработки и управления сложностью ПО.

Я и мои единомышленники взяли на себя труд составить теоретический минимум для программиста на основании наиболее ярких отраслей IT, вошедших даже в программы нормальных университетов, на основании собеседований и постоянно пригождающихся на практике знаний. Часть из пунктов этого минимума можно изучить за 5 минут по википедии, часть же потребует серьезного труда на протяжении нескольких месяцев, но это именно то, что обязательно следует знать и чем следует свободно владеть. В комментариях приветствуются исправления и дополнения.


  1. C++ , стандарт, Comeau, 1TBS, Страустрап/D&E/Джосаттис/Вандервуд, Дьюхэрст/Мейерс/Саттер, RAII/copy-and-swap/exception-safety, правило пяти, Александреску/Абрахамс-Гуртовой, type erasure, CRTP, NVI, SFINAE, Koenig lookup, Duff"s device, Boost, Сик-Ламсдейн/Карлссон, TR on C++ performance, тест Степанова, forwarding problem/move semantics, SPECS
  2. Компиляторы , особенности реализации стандарта, ограничения реализации, интринсики, отличия стандартных библиотек (контейнеры, rand), ABI, реализация виртуальных функций, виртуального наследования, исключений, RTTI, switch, указателей на функции и методы; оптимизации, copy elision (RVO, NRVO), sizeof на различных платформах, дефайны компилятора и среды, __declspec, ключи компилятора, empty-base optimization, статическая и динамическая линковка, манглинг, распределенная компиляция, precompiled header, single compilation unit, (strict) aliasing/restrict, inline/_forceinline, volatile
  3. Мультитредность , обедающие философы, deadlock/livelock/race condition/starvation, атомарность, lock инструкции процессора, memory model/barrier/ordering, CAS или LL/SC, wait/lock/obstruction-free, ABA problem, написание lock-free контейнеров, spin-lock, TLS/per-thread data, закон Амдала, OpenMP, MPI, map-reduce, critical section/mutex/semaphore/condition variable, WaitForSingleObject/WaitForMultipleObjec ts, green thread/coroutine, pthreads, future/deferred/promise, модель акторов
  4. Язык ассемблера , Зубков/Хайд/Дреппер/Касперски/Фог/Абраш, x86, FPU/MMX/SSEn/AVX, AT&T и Intel-синтаксис, masm32, макросы, стек, куча/менеджеры кучи, соглашения вызова, hex-коды, машинное представление данных, IEEE754, little/big endian, SIMD, аппаратные исключения, прерывания, виртуальная память, реверсинг, срыв стека и кучи, return oriented programming, alphanumeric shellcode, L1/L2/RAM/page fault и их тайминг, язык ассемблера ARM
  5. Аппаратное обеспечение , Хоровиц-Хилл/Титце-Шенк/От физики к Си от panchul , полупроводниковая электроника/спинтроника/фотоника, транзистор, триггер, схемотехника, микрокод, технология создания процессоров, logic synthesis, static timing analysis, FPGA, Verilog/VHDL/SystemC, SISAL, Arduino, устройства памяти (ROM → EEPROM, RAM, SSD, HDD, DVD), RISC/CISC, Flynn"s taxonomy (ID), принстонский и гарвардский подход, архитектуры процессоров, архитектуры x86, VID/PID
  6. Процессоры , конвейеризация, hyper-threading, out-of-order execution, спекулятивное исполнение, static/dynamic branch prediction, префетчинг, множественный ассоциативный кэш, кэш-линия/кэш-промах, такты, кольца защиты, память в мультипроцессорных системах (SMP/NUMA), тайминг памяти
  7. Дискретная математика , K2, теорема Поста, схемы, конечные автоматы (ДКА и НДКА), автомат Калашникова, клеточные автоматы
  8. Вычислимость , машина Тьюринга, нормальные алгоритмы Маркова, машина Поста, диофантовы уравнения Матиясевича, лямбда-функции Черча, частично рекурсивные функции Клини, комбинаторное программирование Шейнфинкеля, Brainfuck, эквивалентность тьюринговых трясин, проблема останова и самоприменимости, счетность множества вычислимых функций, RAM-машина, алгоритм Тарского, SAT/SMT-солверы, теория формальных систем
  9. Языки программирования , грамматики, иерархия Хомского, теорема Майхилла-Нероуда, лемма о накачке и лемма Огдена, алгебра Клини, НДКА → ДКА, алгоритмически неразрешимые задачи в формальных языках, Драгонбук, Фридл, регекспы и их сложность, PCRE, БНФ, Boost.Spirit + Karma + Qi/Ragel, LL, LR/SLR/LALR/GLR, PEG/packrat, yacc/bison/flex/antlr, статический анализ кода, компиляция/декомпиляция/обфускация/деобф ускация, Clang/LLVM/XMLVM/Emscripten, GCCXML, OpenC++, построение виртуальных машин, JiT/AoT/GC, DSL/DSEL
  10. Алгоритмы и комбинаторная оптимизация , Кормен/Скиена/Седжвик/Кнут/Ахо-Хопкрофт-У льман/Пападимитриу/Шрайвер-Голдберг/Преп арата-Шеймос/e-maxx.ru, структуры данных, алгоритмы, сложность, символика Ландау, теорема Акра-Баззи, time-space tradeoff, классы сложности, NP-полные задачи, КМП, графы и деревья, потоки в сетях, матрица Кирхгофа, деревья поиска (особенно RB-дерево и B-дерево), occlusion detection, куча, хэш-таблицы и идеальный хэш, сети Петри, алгоритм русского крестьянина, метод Карацубы и матричное умножение Винограда-Штрассена, сортировки, жадные алгоритмы и матроиды, динамическое программирование, линейное программирование, diff-алгоритмы, рандомизированные алгоритмы и алгоритмы нечеткого поиска, псевдослучайные числа, нечеткая логика
  11. Численные методы , дихотомия/метод Ньютона, интер- и экстраполяция, сплайны, метод Гаусса/Якоби/Зейделя, QR и LU-декомпозиция, SVD, МНК, методы Рунге-Кутты, метод Адамса, формулы Ньютона-Котеса, метод Ритца, метод Бубнова-Галеркина, метод конечных разностей/элементов, FFT/STFT, сходимость и устойчивость
  12. Машинное обучение , Рассел-Норвиг/Bishop, подходы к моделированию AI, переобучение/кроссвалидация, байесовские сети, нейросети, сети Кохонена, Restricted Boltzmann machine, градиентный спуск/hill climbing, стохастическая оптимизация (метод Монте-Карло, метод отжига, генетические алгоритмы, муравьиные алгоритмы), SVM, gradient boosting, кластерный анализ, метод главных компонент, LSH, обучение с подкреплением, MDP, information retrieval/data mining/natural language processing, машинное зрение, Szeliski, OpenCV, image processing, OCR, фильтры Собеля, каскад Хаара, Viola-Jones framework, SURF, введение в психофизиологию зрения, IPython/pandas/scikit-learn
  13. Теория информации , сжатие, Хаффман, RLE, BWT, LZ, коды коррекции ошибок, сжатие с потерями (изображения, аудио, видео), информационная энтропия, формула Шеннона, сложность Колмогорова
  14. Криптография , Шнайер/Ященко, Принцип Керкгоффса, симметричная (DES, AES), асимметричная (RSA), качество ГПСЧ, алгоритм Диффи-Хеллмана, эллиптические кривые, хэширование (MD5, SHA, CRCn), DHT, криптостойкость, криптоатаки (атака гроссмейстера), WEP/WPA/WPA2 и атаки на них, цифровая подпись и сертификаты, PKI, HTTPS/SSL, доказательство с нулевым разглашением, пороговая схема
  15. Математика , Кнут-Грэхем-Паташник/Зорич/Винберг, Spivak/Dummit-Foote, матан, линал, комплан, функан, диффгем, теория чисел, дифуры/интуры/урчпы/вариационное исчисление/оптимальное управление, производящие функции, ряды, комбинаторика, теорвер/матстат/слупы/теория массового обслуживания, цепи Маркова, интегральные преобразования (Фурье, Лаплас, вейвлет), NZQRCHOS, матпакеты (Mathematica, Maple)
  16. Физика , правила Кирхгофа, закон Джоуля-Ленца, комплексное сопротивление, скорость и частота света, уравнения Максвелла, лагранжиан и гамильтониан
  17. Химия , стехиометрия, химия кремния:)
  18. Архитектура и стиль кода , Макконнелл/Фаулер/Лебланк/Гамма/Александ реску-Саттер/Буч, защитное программирование, паттерны, SOLID/GRASP/KISS DRY SPOT/YAGNI, UML, OOP (Smalltalk), OOD/OOA, метрики кода
  19. Методологии разработки , Waterfall/RUP/Agile/Scrum/Kanban/XP, TDD/BDD, CASE
  20. Тестирование , юнит-тесты, функциональное, нагрузочное, интеграционное тестирование, тестирование UI
  21. Инструментальные средства разработки , IDE, IntelliSense, отладчики (VS/Olly/WinDbg/kdb/gdb) и трейсеры (strace/ltrace), DWARF debug information format, дизассемблеры и декомпиляторы (IDA/HexRays/Reflector), системы контроля версий (SVN, GIT), merge/branch/trunk, системы именования файлов и бранчей, continuous integration, ant, code coverage, статический анализ (lint, cppcheck), динамический анализ (valgrind, фаззинг), верификация и валидация ПО (Frama-C, RAISE (RSL), Coq), профайлинг, багтрекеры, документирование кода, системы сборки (CMake), пакетные менеджеры (NuGet)
  22. Фреймворки , Qt, moc и метаинформация, концепция слот-сигнал, Саммерфилд-Бланшет/Шлее, PoCo, промышленные библиотеки: GMP, i18n, lapack, fftw, pcre
  23. Операционные системы , Silberschatz/Рихтер/Соломон-Руссинович/Р обачевский/Вахалия/Стивенс/Love/Linux Kernel Internals, менеджер памяти, менеджер кучи и ее устройство (LAL/LFH/slab), менеджер устройств, менеджер процессов, context switch, реальный и защищенный режим, исполнимые файлы (PE/ELF/Mach), объекты ядра, отладочные механизмы (strace/ptrace/dtrace/pydbg, Debug API) и минидампы, bash, сетевой стек и высокопроизводительные сервера, netgraph, CR0, IPC, оконная подсистема, система безопасности: ACE/ACL и права доступа, технологии виртуализации, RTOS (QNX), программирование драйверов, IRQL, IRP, файловые системы, BigTable, NDIS/miniport/FS drivers/filter driver, Mm-, Io-, Ldr-функции, DKOM и руткиты, GDT/IDT/SDT, ядра Windows/Linux/BSD, POSIX
  24. Компонентно-ориентированные модели , Роджерсон/Таварес, COM/OLE/ActiveX/COM+/DCOM RPC, ATL, апартменты, моникеры, MIDL, XPCOM, CORBA, TAO, D-Bus
  25. Сеть , Стивенс, OSI model/Internet model, Ethernet, TCP/IP, TCP window, алгоритм Нейгла, сокеты, Protocol buffers/Thrift/Avro/ASN.1, AMQP, ICMP, роутинг/BGP/OSPF, ARP, атака Митника, syn flood, HTTP/FTP, P2P/DHT, DHCP, SMB/NBNS, IRC/XMPP, POP3/SMTP/ESMTP/IMAP, DNS, WiFi/WiMax/GSM/CDMA/EDGE/Bluetooth/GPS, ACE, Wireshark
  26. Графика и GPGPU , алгоритм Брезенхема, цветовые модели, трассировка лучей vs полигональная графика, OpenGL/GLSL/Open Inventor, DirectX/DirectShow/DirectAudio/HLSL, stencil/depth/alpha-test, графический конвейер в DirectX 11, шейдеры, модели освещения (Фонг), пропускная способность, fillrate, OpenCL/CUDA/AMP, ландшафты, лоды, тени, deferred shading, текстурирование и фильтрация, антиалиасинг, HDR, tone mapping, virtual/augmented reality
  27. Форматы , XML/XSLT/XPath/XMLStarlet/DOM/SAX, RTF/ODF, JSON/BSON/bencode, YAML, JPEG/PNG/WebP, AVI/MPEG/RIFF/WAV/MP3/OGG/WebM, SVG, Unicode, кодировки однобайтные/UTF-8/UTF-16/UCS-2/UTF-32, проблемы длины и сравнения Unicode-строк
  28. Базы данных , Грубер/Дейт, ANSI SQL, T-SQL, ODBC, MySQL/PostgreSQL/MS SQL/BDB/SQLite/Sphinx, хранимые процедуры, триггеры, алгебра Кодда/А, Tutorial D, нормальные формы, оптимизация и выполнение запросов, структуры данных индексов, транзакции и ACID, CAP-теорема Брюера, NoSQL, key-value storage, шардинг, ORM (C++ ODB), ERD, OLAP, семантическая сеть, triplestore, RDF/Turtle, SPARQL, OWL, Semanticscience Integrated Ontology, reasoner, DBpedia
  29. Прикладное программирование , C#/F#, Шилдт/Троелсен/Рихтер, генерики, yield, linq/plinq, рефлексия, AST, WCF, WinForms/WPF/Silverlight, AOP, фреймворки логгирования, .NET assembly, Scala, Хорстманн/Одерски, pattern matching, макросы/квазицитаты
  30. Квантовые вычисления , алгоритм Шора, квантовая криптография
  31. Функциональное программирование , Haskell/Ocaml/Scheme/Alice или Oz, SICP/TaPL/YAHT/Purely Functional Data Structures/Харрисон-Филд, HOF (map/fold/filter), система типов Хиндли-Милнера, монады, тайпклассы, АТД, dependent types, ленивость/энергичность, логическое программирование (Prolog или Mercury), конкурентное программирование (Erlang или Oz)
  32. Веб-программирование и скриптовые языки , Фланаган/Zend PHP5 Certification Course + Study Guide, Apache/nginx, CGI/FastCGI, PHP/Zend Framework/ReactPHP/Zend Engine/Doctrine или Propel/CodeIgniter или Symphony или Yii, Python/Django/Twisted, Ruby/RoR, ASP.NET MVC, JavaScript/jQuery/React/Google Closure/ExtJS/node.js, ООП в JavaScript, HTML5, CSS3/табличная и блочная верстка, RSS, canvas/WebGL, Ajax/WebSockets, вопросы безопасности (XSS, SQL injection, CSRF), highload, C10k problem, SWIG
  33. Проектирование GUI и представление информации , Раскин/Тафти, юзабилити, основы дизайна и типографики, закон Фиттса, основы верстки, LaTeX

UPD: Некоторые комментарии повторяются довольно часто, и разумно было бы попробовать ответить на них в апдейте поста.


Этот теормин вполне справедливо критикуется за отсутствие системности изложения и ВНЕЗАПНЫЕ соседства различных как по глубине, так и по содержанию топиков. Это не бага, это фича. Системное изложение программы по практически любому из пунктов заняло бы места не меньше, чем оглавления пухлых талмудов, поэтому лучше как раз названия этих талмудов и приводить. Как же тогда работать с этим списком? Следует брать хорошие книжки по тематике и читать их до тех пор, пока все упомянутые слова не встретятся в процессе чтения. Авторы и в страшном сне не могли предположить, что кто-то решит, что устройство Даффа посчитают по глубине и объему чем-то равным полуторатысячестраничному Священному Стандарту. Однако этот критерий вполне рабочий - можно перечитать сотню книг по C++ для начинающих, и ни разу не встретить упоминания о нем, но если читать действительно полезные книги и статьи (для тем, подобных C++, такие книги существуют и перечислены), то все слова довольно быстро встречаются. Смысл программы, обусловленный ее размером, именно в том, чтобы дать возможность оценить, достаточное ли количество книг по теме прочитано.

Весьма значительное количество критики теормин встречает и со стороны людей, считающих себя программистами, которые полагают, что все это знать невозможно , изучать слишком долго, а в некоторой абстрактной узкой практике большая часть не используется. Эти люди, к сожалению, просто не понимают, в чем разница между эрудицией/памятью и знаниями. Ценность для программиста имеет не запоминание точного формата какого-нибудь из пакетов NBNS, а овладение подходами, которые использовались при разработке, другими словами не способность воспроизвести, а способность воссоздать или опознать, в том числе в другой области. Именно способность человека к анализу и синтезу (которая все же не берется из ниоткуда, а достигается активным познавательным трудом) отличает его от гугла, который даже в очень отдаленной перспективе не научится решать даже div2 250. Именно на развитие этой способности и направлен теоретический минимум, который в процессе работы обязательно придется дополнять domain-specific знаниями, будь то особенности игровой физики, разработка оперденей на Java или создание реальных микросхем.

В отдельный абзац стоит выделить вопрос от тех, кто сомневается в своих способностях освоить теормин, либо полагает, что способность его применять будет редко востребована и ослабнет. В целом, теорминимум в большинстве пунктов несколько уступает учебным программам факультетов CS нормальных университетов, так что за 5 лет его освоить вполне возможно, даже совмещая с работой. Конкретно в геймдеве активно используются (по разным подсчетам в обсуждениях) от 1/3 до 2/3 перечисленных пунктов. Недостающую активность можно восполнять, к примеру, консультируя других на Stack Overflow .

Отдельную категорию людей, высказывающуюся в стиле «я такого не знаю, я такое запрещаю» составляют те, кто полагает, что цель программиста заключается не в улучшении мира, а в зарабатывании денег . Им этот теоретический минимум действительно не нужен, а следует поискать самоучители по тому, как правильно и со знанием всех тонкостей воровать, обманывать и заставлять работать вместо себя других.

«Нас и тут неплохо кормят» . Этот аргумент встречает свое опровержение во втором по активности обсуждении статьи у metaclass :
Все, что должен знать программист, чтобы его после 40 лет не выбросили на Помойку, Где Бомжи.
Действительно, в возрасте около 45 лет начинает активно проявляться деградация мозга, приводящая к существенным проблемам в понимании и способности оперировать кодом с обычной цикломатической сложностью. Потеря способности писать код в сочетании с неспособностью из-за отсутствия тренировок к анализу/синтезу - гарантированный путь именно туда. Некоторые люди сохраняют способность оперировать нормальной цикломатической сложностью и в старости, однако лишь за счет превышающих норму показателей в молодости. Проверить, входите ли вы в зону риска, можно на TopCoder
От физики к программированию
Зачем нужно знать всякие низкоуровневые вещи

Ну и наконец, откуда вообще вырос этот теормин:
ACM Computer Science Curriculum