Informatikai képzés

Közösségi kerekasztal

Egy ismerősöm váltani szeretne. A terve az, hogy 1-1,5 éven belül PIACKÉPES szoftverfejlesztői tudással rendelkezzen és el tudjon helyezkedni. A képességei megfelelőek, de gyakorlata a területen nincs, azaz nulláról indulna. Tanulmányait most fizikus szakon végzi, de ilyen diplomával nehéz lenne elhelyezkednie (sajnos a CERN, az ELI, a LIGO nem jön számításba:-); ugyan sok helyre felvesznek fizikusokat is, de átképzik őket kockázatelemzőnek, energetikusnak stb., s ez nem vonzza. Kérdésem milyen képzést javasoltok? Feltétel, hogy ne csak webes fejlesztésről legyen szó, de jó ha az is része a képzésnek. A Coolcode elég jónak tünik. Van valakinek infója? Esetleg egyéb javaslat?

Előre is köszönöm.

  • 5766 megtekintés

A specialization szerintem is nagyon jó, bár most épp machine learning - big data irány nagyobb "divat" lett, de akad azért Python, Java, algoritmusok stb. így is.
Ami még érdekes lehet, EDX-en pl. programtervezés sorozat.
Ezeket általában lehet ingyen is látogatni (nem ad tanúsítványt, ill. nem minden elérhető).

A udacity-t nagyon tudom ajanlani. Jo, ertheto, gyakorlatban hasznalhato anyagaik vannak. Van mindenfele bevezeto kurzus ingyen, plusz ha befizetsz egy "nano-degree" programra, akkor a tanfolyam vegere lesz egy protfoliod. Android vonalon ez 4-5 appot jelent. Havi dijas, nem tul olcso, 200 dollar, de kapsz elo segitseget, meg proba interjukat a vegefele. Es ha megcsinalsz egy degreet egy ev alatt akkor visszaadjak a penzed felet.

( sz332 v | 2016. 08. 11., cs – 11:50 )

Egyszerűen jelentkezzen bármelyik céghez, amelynek van akadémiája. Aláír 2 évet, és kap normális, gyakorlati képzést.

epamnál szoktak ilyenek lenni, de pl. nálunk is fut hasonló. bár a miénkhez alapvető és korrekt programozási tudás (és angol nyelvtudás) _mindenképp_ kell. a múlt hónapban volt nálam/nálunk 3 gyakornok is, de ezzel párhuzamosan már itt dolgozik 2 srác, akiket 3 hónapos képzés+gyakorlati időszak után vettünk fel. szóval itt azért sok minden függ attól is, hogy milyen alapokra kell építsünk. ha csak a céges tapasztalat hiánya a probléma, akkor azon egyszerűen lehet segíteni.

( tygryss | 2016. 08. 11., cs – 13:07 )

Egy apró tipp, menjen valami "beágyazott" irányba, olyanból jót mindig keresnek, fizikusként meg a mögöttes dolgokat is eléggé jól vághatja. Elvileg két nyelvet kell tudni hozzá, C-t meg némi asm tudás sem árthat. Valamint ha tud kicsit matlab-ot, julia-t, scipy-t szimulációkhoz, az elv tesztelésre, akkor szerintem nagyot tud szakítani.

( znurgl | 2016. 08. 11., cs – 20:30 )

Én amúgy egy ilyet ajánlanék: https://www.packtpub.com/books/subscription/mapt Vannak rajta könyvek és videok is. Tanuljon az algoritmusokról, valami adatbazist, illetve egy konkrét nyelvet, amilyen irányba menni szeretne, Egy éven belül ezzel szerintem elérhető, utána pedig a gyakorlatban fogja úgy is a lényeget megtanulni, de azért legyen meg egy jó alap.

Árban hasonló, de akkor már inkább a Safari Books. (Sok Packt-os könyv is elérhető.)

Szerk: mondom ezt úgy, hogy előfizettem a Packtlib-re akciósan még régebben. (A mostani árát nem biztos, hogy megéri.)
Szerk2: ha nem kell a teljes Safari Books, akkor meg érdemes évi 100 USD-ért belépni az ACM-be, amiben van korlátozott Safari Books is.

Bezonyám! A Safari ráadásul olcsóbb mint a LinuxAkadmémia.

--------------------------------------------------------------------
http://www.kmooc.uni-obuda.hu/
http://www.memooc.hu/
http://www.hbone.hu/hu/hirek/hbone_workshop
http://videotorium.hu/hu/channels/details/814,BME_Villamosmernoki_es_In…

( flimo | 2016. 08. 11., cs – 20:52 )

Én is fizikusból lette java fejlesztő, teljesen járható út. Nem tudom mennyire haladt előre a tanulmányaival, ha még nincs szakirányon az alkalmazott fizikát vagy csillagászt ajánlom, utóbbin is sok az informatika, és hogy keressen olyan tdk-t, vagy akár diplomatémát amiben programozhat. Részecskefizika, csillagász tanszékekről tudok, ahol biztosan találni ilyet. Mellette meg otthon csináljon saját kis projecteket, most Spring Boot-ot nagyon tudnám ajánlani, hogy tanulja meg. Courseran érdemes lehet keresni pár algoritmusos kurzust, illetve machine learning ami adja magát linalg ismeretében. Ezen kívül inkább könyveket olvasnék, pl Clean Code és egy jobb Design Pattern könyv alap.

( aga_et v | 2016. 08. 12., p – 08:07 )

Valami virágnév. Ibolya? Nem, nefelejcs.

☆☼♫♪♫♪☼☆
AGA@
Fork portal és az egyik logóm :)

( adamsaghy | 2016. 08. 12., p – 10:50 )

Hejho

Van egy masik magyar kezdemenyezes is. Most bontogatja a szarnyat de szerintem kezdesnek tokeletes es ingyenes.

Tovabbi infok: www.zerotohero.hu

( cherockee v | 2016. 08. 12., p – 11:20 )

Személyes vélemények:

- EPAM és társai csinálnak akadémiákat, itthon, és ahogy hallom más országokban is ráállnak a cégek a saját képzésre, a klasszikus mérnöki megközelítés helyett először coder-eket nevelnek ki, nincs elég programozó, főleg nem formálható. Amit beugrónak látok az a korrekt hozzáállás, 2-3 komolyabban vehető projectes tapasztalat (lehet kevesebb is elég, ha tényleg komolyan vehető a befektetett munka, tanulás alatt érdemes már ebbe az irányba gondolkodni).

- Udemy.com-ot nem ajánlom, sok tanfolyamot néztem meg rajta, nagyon kicsi a pedagógiai szaktudás mögötte, ha nem akarja a leendő programozó elásni magát félremagyarázások és félreértések alá mélyen, akkor kerülje.

- Lynda.com-on néztem tanfolyamokat, a minőségük magas, profi szakemberek (nem önjelöltek), profi anyag (összeszedett, szövegkönyvvel, átgondolt példákkal), és ha megnézed, hogy kik fizetnek rá elő céges szinten, akkor szerintem az is megválaszolható, hogy mennyire veszik komolyan. (Szemben a udemy.com-on kinyomtatható bizonyítványokkal, amik szerintem nem hitelesek.)

- Udacity egyik tanfolyamát néztem végig, sok rajta a direkt kezdő tanfolyam, ha pl. Android-os irány érdekli, akkor ott van egy elég jó alapozó.

(Érdemes felvenni azt a szemléletet, hogy a pedagógia is egy szakma, aki ért valamihez, az nem feltétlen tudja azt a valamit tanítani is. Lektorálni igen, de az nem elég.)

Webesként mondom, hogy ezen a területen a fizika tudás ritkán lenne előny, én is inkább a beágyazott irányt tudom a meglévő tudáshoz kötni. Javaslat a választáshoz: érdekel-e az üzleti világ (vállalati szektor), érdekel-e a marketing és kommunikáció és design (web), érdekel-e az robotika és a scifi :) (beágyazott), ahogy látom ez szokta nagyjából elválasztani, hogy ki hol van jó helyen. Illetve azt érdemes lenne mihamarabb eldönteni, hogy akar-e valaha üzleti és/vagy design orientált vonalon is dolgozni, mennyire érdekli a UX, vagy mennyire szeret inkább embertől távolabbi végén lenni a szakmának. (A kis- vagy nagycéges létben érezné jól magát itthon nem annyira kérdés, mert kb. most tűnik el az összes kisebb cég, ami marad ott sem feltétlen lesz kapacitás embert képezni.)

Én a robotika elméleti részében utazom (nemlineáris irányításelmélet).

Pár adalék az irány kiválasztásához.

Végül is itt többfelé lehet menni, ahogy én látom a meghatározó irányok:

-Magával az irányításelmélettel foglalkozni, ez az "akadémiai" vonal, egyetemek, kutatóhelyek (akár cégeknél is, bár ez inkább külföldre jellemző, de mintha pl BOSH-nál lenne ilyen, de ebben nem vagyok biztos, majd valaki megírja aki tudja).
Itt főleg valami tudományos script nyelvekben csinálunk fiktív szimulációkat, pl olyan jól ismert problémákon mint mondjuk a Van der Pol Oszcillátor és társaik, esetleg egyéb modelleken, itt az irányításelméleti módszereket fejlesztjük. Általánosan Matlab, bár fiatalok inkább numpy+matplotlib, julia+pyplot, esetleg octave, én még R-ben is csináltam szimulációt, valamint scilab is elő szokott fordulni (tekintve sokáig ez volt talán az egyetlen használható alternatíva). Ez inkább matek tudást igényel mint programozóit.

- Vannak az alkalmazott kutatások, itt már egy-egy jól körülhatárolható problémára keresik a válaszokat, esetleg reszelnek a szabályzási metóduson is, de itt már inkább a gyakorlatra fektetik a hangsúlyt. Ez még nem terméket gyárt, de ez jelenti a kapcsot a termék készítés és a teljesen elméleti kutatás között, az eszköztár nagyon hasonló, de azért itt már építeni is szoktak, szóval itt már C programozás is van, bár ez már sokkal közelebb van a hagyományos értelemben vett tervezéshez, Ez nagyobb cégeknél már szokott lenni, de akadémia helyek is vannak.

- A tényleges fejlesztés, itt is van tervezés, valamint implementálás. Itt már konkrét hw-el kell foglalkozni, programozás vonalról 99%-ban manapság C, esetleg néha némi Asm-be is bele lehet futni. Van haver aki ilyen területen dolgozik, nagyon élvezi.

Mindegyik elem nagyon fontos, mindegyiknek megvan a maga szépsége, el kell dönteni mit szeretne a kedves kolléga (akár azt, hogy nem ez az ő területe). Sok sikert neki, bármerre is menjen. De szerintem a Fizikusi tudást itt tudja a legjobban kiaknázni.

Nyilván robotika alatt ne csak a mechanikát értse. Ott van a gépi látás, meg egyéb szép területek.

Nem feltétlenül. Mondjuk egy fizikus, valószínű jobban ért a mechanikához. Pl modellalkotás, euler-lagrange egyenlet felírása, esetleg előkészítése neki elvileg sokkal jobban megy.
Egy nagyon egyszerű szerkezetnek a modellfelírása is 3 oldal matek, itt egy fizikus nagy előnyben lehet. Ha lineáris irányítást csinál (iparban gyk ez megy), akkor mivel minden probléma nemlineáris, annak linearizálása is jobban mehet annál. Látom milyen mérnököknél a matematikai képzettség, simán lenyomja őket.
A programozás nem nagy trükk, A PID legegyszerűbb esetben binominális tétel alkalmazása, gyk. az előre gyártható, Matlab-ban előre van rá gyári node, nem kell vele foglalkozni. C kód esetén se egy nagy csel. a deriválás az kb egy kivonás, az Integráló tag se egy vészes dolog. Igazából az integrálás csak egy fancy szimbólum az összeadásra, konkrétan itt négyzetek területét adogatod össze (legegyszerűbb Euler integrál). Hangolod a paramétereket, azt csókolt.
A varázslat a matekban és a fizikában van. A klasszikus robotikai dolgokban szerintem nagyon jó esélyei vannak. Egy szimuláció írásánál a következőket használjuk: if then else, valamilyen ciklus, mondjuk egyszerű for ciklus, van pár függvény amit megírunk, valamint az eredményeket valami tömbökben tároljuk a kirajzoltatáshoz (ez csak szimulációnál kell). Programozás szempontbon a lényeg nem egy ördöglakat. Akkor kezd bonyolódni a helyzet, amikor konkrét mikrokontrollerre kell megírni a programot. Ott se ezekkel van a baj, hanem a többivel, mint például az adott mikrokontroller hasfájásai, kiegészítő modulok írása (pl csinálsz wifi-s telemetria szerű jópofaságot, akkor azért ott kell programozni, azt meg kell tanulni.

Egyszóval fizikus ezen a területen inkább előnyben van, az a rész ahol meg kezdetben hátrányban van, az gyorsan behozható.

( uid_4656 v | 2016. 08. 14., v – 22:51 )

A többiekkel ellentétben ha "csak" programozással akar foglalkozni és van némi alaptudása a témakörben, akkor azt javaslom, hogy programozzon otthon másfél évet. Programozni sok-sok gyakorlással lehet jól megtanulni, máshogy nem nagyon.

Ha akar keresni egy rakás pénzt, akkor emellett tanuljon meg jól beszélni és gondolkodni, de ha még nem tud, akkor nem fog menni másfél év alatt, öt év és egy egyetemi képzés sokkal reálisabb erre...