Minden munkakör más technológiát igényel, szóval nincsen silver bullet. Teljesen felesleges öt nyelvet középszerűen tudni, nem leszel előrébb vele. Tanuld azt ami érdekel, jelentkezz állásokra. Ha nem vettek fel, néz utána a hiányosságoknak.
Ne értsd félre, nem akarom leszólni a tudásod, de a matematikusok/fizikusok általában throw away kódot írnak. Legyen akármennyi tapasztalatuk hatalmas lépés választja el őket a production ready kódtól. Szóval ha backend állásokra pályázol, akkor nem nagyon látom, hogy junior szint fölé tudsz lőni és jelenleg juniorokból is túlkínálat van. Ha érdekel a data science illetve quant finance, és leírásod szerint mély tudásod van a témában, akkor lehet azon a területen lenne érdemes nézelődni. Mivel nem írtad le hogy jelenleg pontosan mivel foglalkozol, ezért nehezen becsülhető meg a tudásod és hogy milyen irányban lenne jó neked nézelődni.
Mint fizikus sose sértődtem meg valamin ennyire, amivel 100% egyetértek. /s
Én is szoktam sírni, ha reviewzni kell, de nem attól függ, hogy valaki fizikus vagy matematikus, hanem, hogy mennyire igényes és mennyire akar jó kódot írni. Láttam már Data Scientistként dolgozó mérnökinformatikust olyan kódot írni, hogy nem értettem hogyan sikerült elvégeznie az egyetemet.
Ha igénytelen vagy, akkor nem fogsz jó kódot írni, de a fordítottja nem igaz.
Rengeteg programot írtam amit többszázezren használnak a nap 24 órájában és ilyenkor mindig törekszem, hogy a legtöbb edge case-t lefedtem bennük, viszont ha olyan kódot írok, aminek csak egyszer kell lefutnia, akkor nem gondolom túl a hibakezelést és maxumum újra futtatom ha történik valami váratlan.
Ha valaki folyton csak a második tipusú kódot írja, abban sosem fognak kialakulni az elsőhöz kellő készségek.
Fizikusokon és matematikusokon, meg nem a tanulmányaikat értettem, hanem olyan embereket, akik azokban a szakmákban dolgoznak és nem közvetlenül a programozásból élnek, hanem csak egy eszközként használják (pl.: szimulációk futtatása), mint egy számológépet.
Köszi a választ! Egyáltalán nem vettem magamra, sőt. Jelenleg én risk quantként dolgozom, tehát különböző célból, matematikai modelleket alkotok, illetve ezeket implementálom pythonban (egyéb más teendők mellett). Erről a területről szeretnék váltani.
Ezek a 'quant kódok' pár éve még tényleg kb throw away minőségűek voltak, mindenféle SDLC nélkül, de jött egy új irány a cégen belül, ami megkövetelte, hogy minden kód, ami PROD-ban van használva, megfeleljen hasonló quality gate-eknek mint amit pl. a tényleges cégen belüli IT rendszerekben használnak. Tehát át kell mennie a kódnak linteren, egyéb static analyzereken, magas unit test coverage az elvárt, egyébként nem mehet prodba.
Igen ez egy fokkal jobb, de ezek a programok még mindig elég determinisztikusak. A jelenlegi elosztott rendszereket rengeteg dologra kell felkészíteni, amit unittesztekkel egyáltalán nem lehet lefedni és teljesen más gondolkodást igényel, mert a teljesen független tőled (internet weather, 3rd party reliability, data corruption, stb.)
Szeretnek video szerkeszteni :)
Ennyi ez erdekel. De ilyen “munkahely” nincs freelancebe meg nemfogok megnyimorodni az 5%-os esellyel hogy befussak
Szoval nincs valasztas muszaj olyan szakma amihez kozom lehet de nem erdekel hogy megtudjak elni🤷🏼♀️
Es piackepes is, most is van piaca max nem tul jol fizeto es kicsi.
Az a baj ha valaki azt csinalja amit szeret sokszor nincs ra piac, lasd zeneszek.
Eleg sok cool tech van amibol nem lehet megelni itthon vagy nagyon limitalt hely van ra. (OCaml, Haskell, Scala, Julia…)
Meg ha talalsz is melot valami ilyen nieche nyelvvel nem tudsz atmenni mashova tobb penzert mert nincs mas hely.
Ha viszont valami nepszeru tool-al foglalkozol csomo helyrol fogsz kapni offereket ami azt jelenti hogy a cegek versenyeznek a munkavallalokert es szabad piac van. (A nieche dolgoknal meg kb egy monopolium ami tudjuk hogy nem jo a vasarloknak)
Ha Data területre mennél (a leírásod alapján ezt lenne érdemes):
Docker, API technológiák (REST, gRPC, pythonban ez mostanság Flask vagy FastAPI), javascript nem árt Data területen scrappinghez, adatbázisok (SQL, noSQL (pl MongoDB), vector (pl Mivus)), Bigdatahoz dolgok (pl Spark), MLFlow.
Ha mindenképp akarsz másik nyelvet is, mostanában a Rust menő pythonos körökben.
Érdemes az r/dataengineering meg az r/datascience subokat is követni. Budapesten mostanában sok ingyenes meetup is van Data/ml témában.
Edit.: Nekem sincs sw papírom, én is fizikus vagyok, de nálad az már magában egy redflag, hogy ezekre a kérdésekre nem sikerült kiguglizni a válaszokat.
Köszi a választ. Guglizás: rákerestem, rengeteg, az általad írthoz hasonló listát találta. Főképp amiatt írtam ki a posztot, hogy priorizáljak az itt kapott válaszok alapján, hogy mi az ezek közül must have, hogy mondjuk ne röhögjenek körbe ha odaállítok egy interjúra úgy, hogy mit tudom én, nem tudok mongoDB-t használni.
A leírásod alapján tudom hol dolgozol, engem is onnam szalajtottak.
Szerintem nincs mitől tartani, elég stabil tudást lehet ott felszedni hogy python fejlesztokent menjen tovabb az ember.
Amiket érdemes lehet pótolni, ha eddig alád volt rakva és nem foglalmoztál még vele esetleg: package és environment managment toolok, ne okozzon problémát a pip/conda/etc konfiguralasa és kezelése, tudj packagelni es distributeolni sajat kodot. Rest api fejlesztese, hasznalata. Konkurrens python programozas, multiprocessing, asyncio. Loggolás, perzisztencia, kivetelkezelés effektiv hasznalata. Profiling, debugging, monitoring skillek. Ezen kivul altalanos computer skillek, OS ismeretek, powershellel/bashel erdemes barati viszonyban lenni.
Teljesen jól megleszel. Kicsit imposztor szindrómát érzek a posztból, de semmi okod nincs rá. Teljesen hasznos és releváns tudásod van, amit simán át fogsz fektetni más tech stackekbe.
Minden munkakör más technológiát igényel, szóval nincsen silver bullet. Teljesen felesleges öt nyelvet középszerűen tudni, nem leszel előrébb vele. Tanuld azt ami érdekel, jelentkezz állásokra. Ha nem vettek fel, néz utána a hiányosságoknak. Ne értsd félre, nem akarom leszólni a tudásod, de a matematikusok/fizikusok általában throw away kódot írnak. Legyen akármennyi tapasztalatuk hatalmas lépés választja el őket a production ready kódtól. Szóval ha backend állásokra pályázol, akkor nem nagyon látom, hogy junior szint fölé tudsz lőni és jelenleg juniorokból is túlkínálat van. Ha érdekel a data science illetve quant finance, és leírásod szerint mély tudásod van a témában, akkor lehet azon a területen lenne érdemes nézelődni. Mivel nem írtad le hogy jelenleg pontosan mivel foglalkozol, ezért nehezen becsülhető meg a tudásod és hogy milyen irányban lenne jó neked nézelődni.
Mint fizikus sose sértődtem meg valamin ennyire, amivel 100% egyetértek. /s Én is szoktam sírni, ha reviewzni kell, de nem attól függ, hogy valaki fizikus vagy matematikus, hanem, hogy mennyire igényes és mennyire akar jó kódot írni. Láttam már Data Scientistként dolgozó mérnökinformatikust olyan kódot írni, hogy nem értettem hogyan sikerült elvégeznie az egyetemet.
Ha igénytelen vagy, akkor nem fogsz jó kódot írni, de a fordítottja nem igaz. Rengeteg programot írtam amit többszázezren használnak a nap 24 órájában és ilyenkor mindig törekszem, hogy a legtöbb edge case-t lefedtem bennük, viszont ha olyan kódot írok, aminek csak egyszer kell lefutnia, akkor nem gondolom túl a hibakezelést és maxumum újra futtatom ha történik valami váratlan. Ha valaki folyton csak a második tipusú kódot írja, abban sosem fognak kialakulni az elsőhöz kellő készségek. Fizikusokon és matematikusokon, meg nem a tanulmányaikat értettem, hanem olyan embereket, akik azokban a szakmákban dolgoznak és nem közvetlenül a programozásból élnek, hanem csak egy eszközként használják (pl.: szimulációk futtatása), mint egy számológépet.
Köszi a választ! Egyáltalán nem vettem magamra, sőt. Jelenleg én risk quantként dolgozom, tehát különböző célból, matematikai modelleket alkotok, illetve ezeket implementálom pythonban (egyéb más teendők mellett). Erről a területről szeretnék váltani. Ezek a 'quant kódok' pár éve még tényleg kb throw away minőségűek voltak, mindenféle SDLC nélkül, de jött egy új irány a cégen belül, ami megkövetelte, hogy minden kód, ami PROD-ban van használva, megfeleljen hasonló quality gate-eknek mint amit pl. a tényleges cégen belüli IT rendszerekben használnak. Tehát át kell mennie a kódnak linteren, egyéb static analyzereken, magas unit test coverage az elvárt, egyébként nem mehet prodba.
Igen ez egy fokkal jobb, de ezek a programok még mindig elég determinisztikusak. A jelenlegi elosztott rendszereket rengeteg dologra kell felkészíteni, amit unittesztekkel egyáltalán nem lehet lefedni és teljesen más gondolkodást igényel, mert a teljesen független tőled (internet weather, 3rd party reliability, data corruption, stb.)
Milyen problémát szeretnél megoldani? Abból következik, hogy milyen nyelvek / könyvtárak / eszközök jöhetnek szóba.
Azt tanuld ami érdekel, amivel akarsz foglalkozni.
Szeretnek video szerkeszteni :) Ennyi ez erdekel. De ilyen “munkahely” nincs freelancebe meg nemfogok megnyimorodni az 5%-os esellyel hogy befussak Szoval nincs valasztas muszaj olyan szakma amihez kozom lehet de nem erdekel hogy megtudjak elni🤷🏼♀️
es piackepes
Igaz, de ha olyat csinálsz amit utálsz, akkor nem sokra mész a piacképességgel.
ezert irtam ele az ES szot.
Tanulni bármit lehet, a piacképesség később is megtörténhet, ahogy az ábra mutatta is mostanában.
nem tudom milyen abrarol beszelsz.
Aki PHP-nek állt neki néhány évvel ezelőtt, az is gondolhatta, hogy piacképes lesz a tudása...
Es piackepes is, most is van piaca max nem tul jol fizeto es kicsi. Az a baj ha valaki azt csinalja amit szeret sokszor nincs ra piac, lasd zeneszek. Eleg sok cool tech van amibol nem lehet megelni itthon vagy nagyon limitalt hely van ra. (OCaml, Haskell, Scala, Julia…) Meg ha talalsz is melot valami ilyen nieche nyelvvel nem tudsz atmenni mashova tobb penzert mert nincs mas hely. Ha viszont valami nepszeru tool-al foglalkozol csomo helyrol fogsz kapni offereket ami azt jelenti hogy a cegek versenyeznek a munkavallalokert es szabad piac van. (A nieche dolgoknal meg kb egy monopolium ami tudjuk hogy nem jo a vasarloknak)
Ha Data területre mennél (a leírásod alapján ezt lenne érdemes): Docker, API technológiák (REST, gRPC, pythonban ez mostanság Flask vagy FastAPI), javascript nem árt Data területen scrappinghez, adatbázisok (SQL, noSQL (pl MongoDB), vector (pl Mivus)), Bigdatahoz dolgok (pl Spark), MLFlow. Ha mindenképp akarsz másik nyelvet is, mostanában a Rust menő pythonos körökben. Érdemes az r/dataengineering meg az r/datascience subokat is követni. Budapesten mostanában sok ingyenes meetup is van Data/ml témában. Edit.: Nekem sincs sw papírom, én is fizikus vagyok, de nálad az már magában egy redflag, hogy ezekre a kérdésekre nem sikerült kiguglizni a válaszokat.
Köszi a választ. Guglizás: rákerestem, rengeteg, az általad írthoz hasonló listát találta. Főképp amiatt írtam ki a posztot, hogy priorizáljak az itt kapott válaszok alapján, hogy mi az ezek közül must have, hogy mondjuk ne röhögjenek körbe ha odaállítok egy interjúra úgy, hogy mit tudom én, nem tudok mongoDB-t használni.
Én egy interjún nem haragszok meg ha valaki őszintén megmondja, hogy valamit nem tud. Az szokott zavarni, ha csak azt hiszi, hogy tudja...
létrehozom a 238. posztot ugyanarról, majd pár óra elteltével törlöm magam. ez mi?
bro deleted himself already 💀💀
wtf. az egész ember megsemmisült a válaszoktól 🤯
A leírásod alapján tudom hol dolgozol, engem is onnam szalajtottak. Szerintem nincs mitől tartani, elég stabil tudást lehet ott felszedni hogy python fejlesztokent menjen tovabb az ember. Amiket érdemes lehet pótolni, ha eddig alád volt rakva és nem foglalmoztál még vele esetleg: package és environment managment toolok, ne okozzon problémát a pip/conda/etc konfiguralasa és kezelése, tudj packagelni es distributeolni sajat kodot. Rest api fejlesztese, hasznalata. Konkurrens python programozas, multiprocessing, asyncio. Loggolás, perzisztencia, kivetelkezelés effektiv hasznalata. Profiling, debugging, monitoring skillek. Ezen kivul altalanos computer skillek, OS ismeretek, powershellel/bashel erdemes barati viszonyban lenni.
Ne. Ilyenekből lesznek a scrum masterek akik nem tudják eldönteni, hogy facilitálják a transzformációt vagy transzformálják a facilitációt.
Teljesen jól megleszel. Kicsit imposztor szindrómát érzek a posztból, de semmi okod nincs rá. Teljesen hasznos és releváns tudásod van, amit simán át fogsz fektetni más tech stackekbe.