1.26. Распространённые мифы
Распространённые мифы
Существует множество мифов и ложных высказываний, которые создают некорректное впечатление о рынке. Давайте рассмотрим некоторые из них:
- «Нужно знать математику»
- «Без английского никак»
- «В 30 лет поздно начинать»
- «Python — лучший язык»
- «ИИ заменит программистов»
Миф 1: «Нужно знать математику»
Этот миф имеет исторические корни, так как программирование изначально было инженерной дисциплиной, всё писали вручную, ещё и в научных лабораториях. Большинство технических вузов до сих пор включают высшую математику в программу, так как это традиция, закалка ума и отбор. Но многие успешные разработчики являются самоучками, выпускниками курсов или вовсе гуманитарии. А есть математики с дипломом, которые не могут разобраться в CRUD-операциях. Поэтому в реальности всё чуток иначе.
Плюс, имидж. Фильмы показывают программистов как гениев, которые ломают Пентагон за пару секунд, однако в жизни…разработчики кнопочки красят, правят кривые элементы и пишут простенькие API для интернет-магазинов. Не так всё сложно в целом.
На самом деле, большинству разработчиков не требуется углублённое знание математики. Есть исключения, к примеру, когда нужно именно вычислать, в геймдеве, Data Science, криптография, безопасность и ML, однако математика нужно именно для корректного мышления. Вычисляют сейчас машины, а если вам не интересна алгебра, то не факт, что вы будете сталкиваться в работе с ней. Хватит понимания сложения, вычитания, умножения, деления, процентов, пропорций, округления и сравнения чисел.
Где-то могут требовать высшее техническое образование и знания математики, но на практике вам крайне редко нужны знания логарифмов, интегралов, дифференциальных уравнений, тригонометрии, комбинаторики или сложных формул. Преимущественная часть рынка представляет собой именно различные коробочные системы или уже сформированные продукты, созданные другими людьми, и не хватает лишь рук для составления результата. Фактически, нужны специалисты для «конструкторов», чтобы они «собирали» нужный продукт.
А вот логика нужна обязательно. Условия, алгоритмы, цифры, булева алгебра. Но это не математика, а мышление, его развивать можно лишь практикой.
Миф 2: «Без английского никак»
Хорошее знание английского повышает шансы на хорошую позицию, особенно в международных компаниях. Однако в России и странах СНГ много компаний, где достаточно базового уровня или даже переводчика.
Английский является языком технологий, но на самом деле нужно знать лишь базу - названия, ключевые слова, понимать разницу между глаголами и существительными, да и всё. Предлогов, падежей, времён в программировании встретишь уже реже, поэтому лучше потратьте время на технологии, а не язык. Базу английского языка я добавлю в конце этой книги, чтобы было удобно.
Мы работаем в российских или локальных компаниях - банки, ритейл, госсектор, стартапы - вся коммуникация на русском, документация уже переведена или написана с нуля, тикеты, комментарии, всё не требует перевода.
Лично у меня множество знакомых сеньоров слабоваты в английском языке, знают его на уровне школьных программ, не более. Я работал с тоннами кода, и в каждом комментарии, названии переменных или методов, описаниях элементов были орфографические и лексические ошибки, хотя писали их опытные программисты. Невероятно умные люди, но с английским туго - а если нужно что-то перевести, просто закидывают в онлайн-переводчик или нейросеть. С современными инструментами отсутствие знания английского не проблема, и технологии стирают языковой барьер.
Где английский пригодится? В международных компаниях, в задачах по исследованию зарубежной практики и при работе с open-source проектами. Поэтому не тратьте деньги на репетиторов, если не планируете работать на международной арене.
Миф 3: «В 30 лет поздно начинать»
Это абсолютный миф. Многие успешные разработчики начинали в 30, 40 и даже старше. Главное — мотивация, обучаемость и желание развиваться. Возраст не помеха, если вы готовы работать и учиться.
Такой миф существует, так как СМИ показывает молодых основателей стартапов, компании нанимают гениев с университета, а блогеры хвастаются своими доходами. Всё это создаёт иллюзию, что сфера для молодых, энергичных людей без обязательств. На самом деле они попросту дешевле для бизнеса - они будут более слепо исполнять задачи, не столь требовательны, у них нет семей и личной жизни, они быстрее учатся, будут работать 24/7. Да, это не совсем правда, но такой стереотип для бизнеса всё же есть.
Поэтому мысли «я слишком стар», «мне не хватит времени», «меня не возьмут» отгоняйте, это ваш внутренний голос, а не реальность. Не беспокойтесь. Средний возраст разработчика в мире - 33 года, по данным Stack Overflow Developer Survey. К тому же, возраст является жизненным опытом. А это софт-скиллы, которые не менее важны. Работа в команде, общение с клиентами, начальством, подчинёнными, умение договориться, мотивировать или решить конфликт, понимание бизнес-процессов, бюджетов и сроков, всё это полезно, дарит надёжность и зрелость.
Лично я уже успел отучиться, отслужить в армии, отработать в суде, банке, юристом и даже начальником, и только в 30 лет устроиться разработчиком. Мне давали задачи люди сильно младше меня, но это никаким образом не мешало работать. А системные администраторы, безопасники и архитектора в основном уже зрелые люди 40-50 лет, которые навидались на своем пути различных проблем и представляют из себя именно опытных людей. Так что это не препятствие, лучше поздно, чем никогда.
Миф 4: «ИИ заменит программистов»
Нет. Хотя ИИ помогает писать код быстрее и находить ошибки, он не создаёт архитектуру, не принимает решения, не руководит командой и не понимает бизнес-задачи. Особенно в таких сферах, как финтех, где миллиарды долларов зависят от правильности кода, нужны именно люди. ИИ - это тренд, финансируемый и продвигаемый корпорациями. Они зарабатывают миллиарды на контрактах по автоматизации, поэтому им крайне выгодно создавать иллюзию того, что «разработчики не нужны». Хайп вокруг такой технологии раздувают СМИ, потому что это кликбейты - люди читают, а громкие заголовки жёлтой прессы лишь усиливают эффект. Поэтому мы видим видео «Я создал сайт за 5 минут с помощью ИИ», «Я сделал приложение на Python без знания языка» и так далее. На практике это просто не работает.
Как инструмент? Прекрасно. Поможет проанализировать, найти проблемы, ускорит, к примеру, оформление в CSS или рефакторинг. ИИ сможет сгенерировать шаблонный код, CRUD-операции, простые функции, тестовые данные, может предложить варианты оптимизации, написать документацию, что-то объяснить.
Но ИИ не сможет исправить продакшн-ошибки, понять, зачем нужна фича, или предложить сбалансированное решение. ИИ не сможет использовать ошибки «во благо», принять ответственность за решение или сказать «нет, выхода тут нет, давай попробуем иначе» и развернуть архитектуру на 180 градусов. ИИ, как услужливый друг, всегда скажет «да, отлично - вот!». Он не поймёт эмоций, упустит контекст, не знает корпоративную политику или человеческую психологию. Он не сможет руководить командой, мотивировать разработчиков, судиться с клиентом или восстанавливать репутацию. Прорывы рождаются именно в головах людей. Технологии вроде Docker, Git, GPT придумали именно люди.
Люди в основной массе не понимают, как работает ИИ, потому боятся, а видя, как «ИИ делает всё», думают о собственной бессмысленности, и особенно страшно новичкам. Что реально изменилось, так это появились новые профессии - промпт-инженер, который правильно ставит задачи ИИ, ревьюер ИИ-кода, архитектор решений ИИ, интегратор и эксперт по качеству. Это актуально для тех мест, где используются ИИ-решения.
Есть сферы, где программисты могут не переживать. Это продуктовые компании (особенно финтех!), где ошибки стоят миллионы, а ИИ ошибается регулярно. В легаси-системах, написанных на старом, ужасающем коде без документации и тестов, где никто не помнит, как оно работает. ИИ здесь беспомощный ребенок, ведь человек порой полагается на интуицию, а не статистику.
Ну и конечно сложные, уникальные и кастомные решения, вроде интеграции с железом, высокая нагрузка, криптография. Дизайн, архитектура, отладка - всё здесь ложится на плечи двуногих кожаных мешков.
Миф 5: «Python — лучший язык»
Python действительно популярен, но не универсален. Он медленный, плохо подходит для системного программирования и не самый эффективный в высоконагруженных системах. Java, C++, Go, Rust и другие языки имеют свои ниши, где Python не справится. Это отличный язык для старта, но он имеет серьёзные ограничения. Почему же появился такой миф?
Python имеет очень дружелюбный и простой синтаксис. У него богатая экосистема, высокая применимость - он работает и в Data Science, и в веб-разработки, и в автоматизации, и в DevOps-решениях. Складывается решение, будто он решает всё. Для курсов, продаваемых различными компаниями, это очень удобно, так как рождается крайне эффективный для продаж слоган «Выучи Python за 30 дней - подставить любое достижение».
Но когда речь идёт о низкой задержке, высокой пропускной способности, системном программировании (драйвера, ОС), работе с памятью, железом и ресурсами на низком уровне, и конечно мобильной и игровой разработке, то Python уже не подходит. Нужны знания соответствующих языков - C++, Java, Rust.
На самом деле самый крутой язык мог бы быть C++, но он уже немного устарел, и для маркетинга не подойдёт, так как он безумно сложный, поэтому все и нацелены на простой язык Python. И да, он не молодой язык. Он старше Java. Но о языках мы поговорим позже. Что можно сказать в итоге - не верьте всему, что видите в сети. Думайте своей головой, изучайте историю и работайте с каждым языком, будьте многофункциональными. Мифы рождаются снова и снова. Не беспокойтесь, просто развивайтесь.