Многие студенты, когда они заканчивают обучение и получают свою первую работу, чувствуют, что они действительно не знают, как программировать, даже если они были хорошими программистами в колледже.
Каковы некоторые из различий между программированием в академической среде и программированием в «реальном мире»?
Ответы:
В традиционной программе информатики вы изучаете только программирование. Но в реальном мире не нужны люди, которые просто программисты. Реальному миру нужны настоящие инженеры программного обеспечения. Я знаю, что многие должностные инструкции, кажется, не выражают этого различия, что только смущает вопрос. В реальном мире вам нужно уметь:
О да, и вы также должны уметь писать код, хотя это занимает в среднем лишь 40 - 60% времени разработчика программного обеспечения.
Таким образом, дело не в том, что новоиспеченные старшекурсники по информатике не умеют программировать (многие из них на самом деле очень хорошие программисты). Это то, что многие из них не знают, как делать что-то еще.
источник
Oh yeah, and you also have to be able to write code too, but that's, on average, only 40 - 60% of a software engineer's time.- Или даже 0-20% в действительно плохих и действительно крупных корпоративных магазинах.В университете...
Ваш учитель дает вам:
В реальном мире"...
Заключение
Программирование в школе и программирование в реальном мире настолько неотличимы друг от друга, что на самом деле очень мало совпадают. CS подготовит вас к разработке программного обеспечения "реального мира", как тренировки по легкой атлетике подготовят армию к битве.
источник
Они сталкиваются с другим аспектом проблемы:
Академия в основном сосредоточена на «науке программирования», таким образом изучая способ сделать эффективный конкретный алгоритм или разрабатывать языки, приспособленные для того, чтобы сделать определенные парадигмы более выразительными. Промышленность в основном сосредоточена на производстве вещей, которые должны быть проданы. Он должен опираться на «инструменты», которые являются не только языками и алгоритмами, но также библиотеками, фреймворками и т. Д.
Это различие в «фокусе» - это то, что делает академического мастера на C практически неспособным написать приложение для Windows (так как мы Windows API не в стандарте C99!), Таким образом, чувствуя себя как «неспособное программировать». Но, на самом деле, у него есть все возможности, чтобы узнать, чего ему не хватает. Кое-что, что - без надлежащего академического обучения (не обязательно сделанного в Академии) - довольно трудно найти.
источник
Хорошие ответы. Позвольте мне просто добавить, академическое программирование имеет тенденцию быть почти игрушечным в масштабе. Это хорошо для обучения. Как учитель, вы пытаетесь донести идеи наиболее эффективно. Недостатком является то, что реалистичное программирование настолько качественно отличается, что трудно преодолеть разрыв.
Одно из различий заключается в анализе производительности. Я написал много постов, пытаясь указать на это. Анализ производительности только поверхностно об алгоритмах и измерениях. Чтобы сделать это действительно эффективно, вы должны подходить к этому как к процессу отладки.
Другая область различия - ремонтопригодность. Это включает в себя все, от стиля до предметно-ориентированного языкового дизайна. Вы не можете сделать это эффективно, если вы на самом деле не знаете, что вы пытаетесь минимизировать.
Этим вещам не учат, и они имеют огромное значение в производительности.
источник
В академическом мире большинство людей изучают информатику или смежные курсы. Дейкстра однажды заметил, что «информатика не больше о компьютерах, чем астрономия о телескопах». Человек, изучающий информатику, прежде всего учится на ученого, а не на программиста. Как программист, он останется любителем, и переход к профессиональному программисту, соответственно, будет трудным.
источник
Обновление: Как будто кто-то читает мои мысли: ожидания выпускников против реальности ...
Мой дубль, два других фактора:
Размер проблемы : В академических кругах мне в основном приходилось разрабатывать программное обеспечение «с нуля», что означало, что большую часть времени самая большая программа, с которой я столкнулся, была самой большой, которую я написал. Это исключает необходимость в способности справляться со сложностью, возникающей при взаимодействии различных частей программного обеспечения, и справляться с ними. Если бы я знал об усилиях, необходимых для понимания сложности, я бы вообще решил не участвовать в этой отрасли.
Чтение VS Письмо : Другой побочный эффект размера проблемы заключается в том, что часто в «реальном мире» мы сталкиваемся с работой, которая была написана другими, либо для целей обслуживания (я нигде не проводил никакого обслуживания в академических кругах), либо для расширения, либо просто разделение труда. Поэтому чтение кода становится во много раз важнее, чем его написание.
Предложение по улучшению обучения программированию : Академия должна больше знакомить нас с реальными ситуациями, не возвращаясь к профессиональному обучению. Врачи должны встретиться с трупом в какой-то момент, чтобы увидеть, «созданы ли они для него» (я слышал истории о том, как люди бросали курс после этого опыта). Если бы я видел в своих ранних двадцатых проект 20K LOC, состоящий из разных стилей программирования, которые я должен был понять за один день и исправить ошибку в трех, я мог бы рассмотреть другие варианты карьеры - хотя, вероятно, нет.
источник
Самое большое различие, которое я нашел между академическим и промышленным программированием, касается надежности. Большинство людей сталкивались с парадоксом «это работает для меня» в своей карьере, и это является продолжением этого условия. В научных кругах акцент делается на алгоритмах и функциях, и мало внимания уделяется удобству использования и стабильности программного обеспечения в повседневных условиях.
Например, в моем офисе у нас есть инженер, который возьмется за программное обеспечение и будет мастером вызывать сбои из-за угловых условий. Он будет нажимать на кнопку так быстро, как только может, пока что-то не выйдет ... если операция займет слишком много времени, он просто начнет случайным образом щелкать по экрану (из-за разочарования? ИДК ....)
Изменение философии программирования таким образом, что мы делаем вещи «доказательством Стива», в целом улучшило стабильность нашего приложения.
источник
У меня нулевой личный опыт обучения программированию в школе - я был английским по специальности. Спросите меня о Китсе и Байроне! - но я получил несколько новых оценок, воспитал их и обучил их в мире профессиональной разработки программного обеспечения. Так что я могу говорить с этой точки зрения.
Мой опыт показывает, что на самом деле ВСЕ, что они получили в школе, интересовались программированием. Их навыки варьировались от нуля до незначительного. Их способность к самоуправлению отсутствовала даже у самых высококвалифицированных из них. Их мышление было не просто мелким; они на самом деле думали в миниатюре. Система, содержащая более пары десятков строк кода, полностью разрушила их.
Но вы знаете, что? Они приобрели интерес , и это большое дело. Интерес много . Я могу работать с кем-то, кто заинтересован. Я могу превратить их в разработчика, если они придут ко мне с интересом быть им. Черт, это все, с чего я начал. Это и благодарность постмодернистским американским писателям.
источник
В научных кругах
НЕДОСТАТКИ
пЛЮСЫ
В промышленности
Проверь это:
http://www.dodgycoder.net/2011/10/how-to-become-better-programmer.html
источник
Академическое программирование - это больше, чем код сам. Это важно при изучении того, как это работает. Качество кода и контроль версий не имеют большого значения. За заметными исключениями, код не имеет времени жизни после назначения. Масштаб проектов, как правило, довольно ограничен и вряд ли будет ползти.
В реальном мире у вас должно быть как можно меньше оригинального кода. Много кода разработано командами. Лучше использовать библиотечные процедуры, чем кодировать их самостоятельно. Качество кода и контроль версий становятся более важными. У кода, как правило, срок службы намного превышает то, что изначально ожидалось. Масштаб проекта обычно довольно широк и имеет тенденцию к значительному ползанию, если не управляется.
источник
Фактически,
невозможно полностью разграничить программирование на академическом уровне и программирование в реальном мире.
Я бы сказал, что самая большая разница может быть в следующем: в программировании в реальном мире - вы должны знать больше, чем программирование, и уметь быстро адаптироваться.
В зависимости от того, в каком секторе вы работаете, вы должны соблюдать его законы.
Майкл лишь коснулся вершины айсберга, заявив о программировании связанных задач, которые я бы отнес к категории легких (если вы стоите того теста, который вам платят).
В общем, вы столкнетесь по крайней мере с несколькими проблемами на предмет в отрасли:
Если вы сравните исследовательский проект на уровне PhD с реальным проектом, скорее всего, они очень похожи по сложности, ноу-хау начального уровня и тому подобному.
Единственная реальная разница в том, что проект реального мира
Это другая игра с мячом, когда кто-то другой устанавливает правила :)
источник
Если вы посмотрите на предметы, изучаемые в области информационных технологий в академических кругах, вы обнаружите, что примерно половина времени потрачена впустую на математику, естественные науки, факультативы и т. Д., А другая половина - на академические предметы, такие как: проектирование компиляторов, теория алгоритмов, компьютерная архитектура, Оптимизация, операционные системы, цифровая электроника и несколько других курсов, связанных с такими отраслями, как программирование на С и веб-программирование.
Большинство из вышеперечисленных предметов приятно знать, но они также не обеспечат четкого представления о том, что требуется в повседневной ИТ.
Примите требования веб-программирования Microsoft (то есть области, необходимые для того, чтобы кто-то был продуктивным членом команды в организации):
1- C # .NET или VB.NET
2- ASP.NET
3- HTML и CSS
4- SQL Server (или другая база данных)
5- OO прикладное программирование и дизайн
6- Java Script
7- MVC рамки
8- Некоторое воздействие инструментов контроля источников
9- Некоторое знакомство с инструментами автоматического тестирования
Инструмент отслеживания ошибок 10
11-концепции электронной коммерции (необязательно)
12-ОРМ
13-Некоторые навыки бизнес-анализа
14-Некоторые коммуникативные навыки
15-Вероятно, некоторые основы облачных вычислений
Как вы можете видеть, большинство требований, описанных выше, редко фокусируются (вы можете получить не более 1 курса в некоторых) во время обучения в колледже / университете.
Нельзя полностью обвинять учреждения, поскольку таких технологий много, и они постоянно меняются.
Большая часть вышеперечисленного от Microsoft не поможет тому, кто хочет разрабатывать приложения на Java.
Реальная проблема заключается в том, что ни один из технологических стеков, необходимых бизнесу сегодня, не покрыт полностью.
Вышесказанное охватывает вопрос о пригодности выпускников для работы в бизнесе, таких как программирование в бизнес-среде. Этот вопрос не охватывает потребности исследовательских лабораторий и т. Д. Также для других областей требуется больше навыков, чем указано выше, таких как разработка игр, разработка встраиваемых систем, разработка систем реального времени и т. Д.
источник
Масштаб и фокус
По моему опыту, в академической среде, как правило, масштаб приложения, над которым вы работаете, гораздо меньше, что может быть выполнено за день или неделю, или, возможно, столько, сколько семестр у одного или двух программистов. - как правило, все, что вы пишете, будет одноразовым кодом, который отбрасывается после термина. В реальном мире вы можете работать над приложением, для разработки которого большой команде потребовались месяцы, если не годы. Вы тратите гораздо больше времени и отлаживаете чужой код, пытаясь понять структуру кода, жонглируя не ломая существующие части, чтобы добавить какое-то новое или измененное требование.
Требования, интеграция, клиенты
Кроме того, существуют аспекты разработки кода, такие как анализ требований, интеграционное тестирование и т. Д., Которые, как правило, менее представлены в академических проектах. Ради справедливой оценки, как правило, требования уже установлены для вас инструктором, и это не принимается совместно на совещаниях. Вы не склонны «продавать клиента» на конкретном подходе, который не совсем то, что он хотел, но в отличие от его желаний на самом деле выполнимо с технической точки зрения. В академической среде ваш клиент (грейдер или преподаватель) имеет тенденцию иметь довольно конкретное представление о том, чего они хотят, в реальном мире вы можете встретить клиентов, которые на самом деле не знают, чего они хотят, и им приходится выбирать, чтобы понять, что они хотят. должен быть построен.
источник
Техническое обслуживание и ремонтопригодность
В научных кругах (по крайней мере, на уровне бакалавриата) программное обеспечение создается с учетом краткосрочных целей, как правило, для выполнения некоторого домашнего задания или срочного проекта. Как только назначение выполнено, код отбрасывается и больше никогда не отображается.
В профессиональной среде большинство программного обеспечения написано с учетом долгосрочного использования; Программное обеспечение предназначено для использования в течение по крайней мере нескольких лет и должно быть построено так, чтобы его можно было легко поддерживать и обновлять с течением времени.
С этим связана работа по техническому обслуживанию. Большая часть профессиональной работы по программированию включает обновление или обслуживание существующего программного обеспечения. Так называемые проекты «зеленого поля» являются скорее исключением, чем нормой.
источник