{"id":35910,"date":"2019-10-31T22:07:31","date_gmt":"2019-10-31T19:07:31","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/kak-vyzhat-maksimum-iz-computer-science-obrazovaniya\/"},"modified":"2019-10-31T22:07:31","modified_gmt":"2019-10-31T19:07:31","slug":"kak-vyzhat-maksimum-iz-computer-science-obrazovaniya","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/sl\/blog\/news\/kak-vyzhat-maksimum-iz-computer-science-obrazovaniya","title":{"rendered":"Kako izvu\u0107i maksimum iz obrazovanja u ra\u010dunarstvu","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Ve\u010dina sodobnih programerjev je izobra\u017eena na univerzah. S\u010dasoma se bo to spremenilo, a trenutno je tako, da dobri kadri v IT podjetja \u0161e vedno prihajajo z univerz. V tem prispevku Stanislav Protasov, direktor Acronis za povezave z univerzami, deli svoje poglede na posebnosti univerzitetne izobrazbe prihodnjih programerjev. U\u010ditelji, \u0161tudenti in tisti, ki jih najemajo, lahko pod katom najdejo tudi nekaj koristnih nasvetov.<\/p>\n

\"Kako<\/a><\/noindex>
\n<\/a><\/noindex>
\nV zadnjih 10 letih pou\u010dujem matematiko, algoritme, programske jezike in strojno u\u010denje na razli\u010dnih univerzah. Danes poleg svoje vloge v Acronis tudi slu\u017eim kot namestnik vodje oddelka za teoreti\u010dno in aplikativno informatiko na MFTI. Iz izku\u0161enj pri delu na dobrih ruskih (in ne le) univerzah sem pridobil nekaj opazovanj o pripravi \u0161tudentov za ra\u010dunalni\u0161ke discipline. <\/p>\n

Pravilo 30 sekund ve\u010d ne deluje<\/h2>\n

\nPrepri\u010dan sem, da ste se sre\u010dali s pravilo 30 sekund, ki pravi, da mora programer razumeti namen funkcije po kratkem pogledu na njen kodo. Uvedeno je bilo davno, od takrat pa se je pojavilo mnogo operacijskih sistemov, jezikov, strojne opreme in algoritmov. Kodo pi\u0161em \u017ee 12 let, a sem sorazmerno nedavno videl izvorne kode enega proizvoda, ki so mi na prvi pogled delovale magi\u010dno. Danes, \u010de niste potopljeni v predmetno podro\u010dje, pravilo 30 sekund preneha delovati. V nasprotnem primeru vam ne bo dovolj niti 30, ampak niti 300 sekund, da se razjasnite, kaj se dogaja.<\/p>\n

Na primer, \u010de \u017eelite pisati gonilnike, se bo treba poglobiti v to podro\u010dje, prebrati tiso\u010de vrstic specifi\u010dne kode. S takim na\u010dinom u\u010denja o predmetu se pri strokovnjaku pojavi 'ob\u010dutek toka'. Kot pri rapu, ko se ob\u010dutek dobre rime in pravega ritma pojavi brez posebne racionalizacije. Tudi dobro izobra\u017een programer lahko enostavno prepozna neu\u010dinkovito ali preprosto slabo kodo, ne da bi se poglobil v podrobnosti o tem, kje je pri\u0161lo do kr\u0161enja sloga ali je bil uporabljen neoptimalen pristop (pojasniti to ob\u010dutek pa je lahko precej te\u017eko).<\/p>\n

Specialization and increasing complexity mean that a bachelor's degree no longer provides the opportunity to study all areas deeply enough. However, at this level of education, it's essential to acquire a broad perspective. Later, during master's studies or at work, one will need to spend some time diving into the issues and specifics of the subject area, learning the jargon, programming languages, and colleagues' code, as well as reading articles and books. It seems to me that this is the only way, with the help of the university, to build a strong foundation for the future. T-shaped specialists<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

Which programming language is best to teach at a university?<\/h2>\n

\n\"Kako
\nTo my delight, university teachers have already abandoned the quest for the right answer to the question: \u201cWhat is the best programming language?\u201d. Debates about whether C# or Java, Delphi or C++, are better have largely subsided. The emergence of numerous new programming languages and the accumulation of pedagogical experience have led to a consensus in the academic community: each language has its own niche.<\/p>\n

The issue of teaching with a specific programming language has ceased to be the primary concern. It doesn't matter which language the course is conducted in. The key is the language's expressiveness. The book \u201cThe Art of Multiprocessor Programming<\/a><\/noindex>\u201d is a good illustration of this observation. In this now-classic publication, all examples are presented in Java \u2014 a language without pointers but with a Garbage Collector. It is unlikely that anyone would argue that Java is far from the optimal choice for writing high-performance parallel code. However, for explaining the concepts laid out in the book, the language proved to be suitable. Another example is the classic machine learning course<\/a><\/noindex> by Andrew Ng, taught in Matlab in the Octave environment. Today, one could choose another programming language, but what difference does it make if the ideas and approaches are what matter?<\/p>\n

More practical and closer to reality<\/h2>\n

\nHkrati se je v zadnjih letih na univerzah mo\u010dno pove\u010dalo \u0161tevilo praktikantov. \u010ce so prej\u0161nje ruske univerzitetne programe aktivno kritizirali zaradi njihove odtujenosti od realnosti, pa se danes tega za IT-izobra\u017eevanje ne da ve\u010d trditi. Pred 10 leti skoraj ni bilo u\u010diteljev z resni\u010dnimi izku\u0161njami iz industrije. Danes vse pogosteje na strokovnih katedrah predavanja vodijo ne redni u\u010ditelji ra\u010dunalni\u0161kih znanosti, temve\u010d prakti\u010dni IT-specialisti, ki predavajo le 1-2 predmeta v prostem \u010dasu od glavnega dela. Tak pristop se izkazuje za upravi\u010denega z vidika kvalitetne priprave kadrov, posodabljanja te\u010dajev in seveda iskanja potencialnih zaposlenih v podjetjih. Ne mislim, da razkrivam skrivnost, ko povem, da podpiramo osnovno katedro na MFTI in vzpostavljamo odnose z drugimi univerzami tudi zato, da pripravimo \u0161tudente, ki bi lahko za\u010deli svojo kariero v Acronisu.<\/p>\n

Matematik ali programer?<\/h2>\n

\n\"Kako
\nSpori, ki so se neko\u010d vrtele okoli programskih jezikov, so pre\u0161le v filozofske razprave. Zdaj se med seboj sporejo t.i. \"programerji\" in \"matematiki\". V na\u010delu bi se ti \u0161oli lahko lo\u010dili v dva izobra\u017eevalna programa, vendar industrija \u0161e vedno slabo lo\u010duje tak\u0161ne nianse, in od univerze do univerze imamo podoben izobra\u017eevalni sistem z nekoliko druga\u010dnim poudarkom. To pomeni, da bosta tako \u0161tudent kot podjetje, v katerem bo kasneje delal, morala dopolniti sestavljanko znanj z manjkajo\u010dimi ko\u0161\u010dki.<\/p>\n

Pojav praktikantov na univerzah, ki pi\u0161ejo industrijsko kodo v razli\u010dnih jezicih, daje \u0161tudentom bolj kakovostno znanje razvoja. Ker so dobro seznanjeni z izvedbami standardnih knji\u017enic, okvirji in programerskimi tehnikami, praktiki programerji v \u0161tudentih vzgajajo \u017eeljo pisati dobro kodo ter to po\u010deti hitro in kakovostno.<\/p>\n

Ta koristna ve\u0161\u010dina pa vendarle v\u010dasih privede do pojava ljubiteljev izumljanja kolesa. \u0160tudenti-programerji razmi\u0161ljajo takole: \"Kaj mi \u0161kodi napisati \u0161e 200 vrstic dobre kode, ki bo neposredno re\u0161ila postavljeno nalogo?\". <\/p>\n

U\u010ditelji, ki so prejeli klasi\u010dno matemati\u010dno izobrazbo (na primer na matemati\u010dni fakulteti ali na podro\u010dju aplikativne matematike), pogosteje delujejo v okolju bli\u017enjem znanosti ali na podro\u010dju modeliranja in analize podatkov. \"Matematik\" druga\u010de vidi probleme na podro\u010dju ra\u010dunalni\u0161tva. Oni najprej delujejo ne s kodo, temve\u010d z algoritmi, teoremi in formalnimi modeli. Pomembna prednost matemati\u010dnega pristopa je jasno na\u010delno razumevanje, kaj je mogo\u010de in kaj ni mogo\u010de re\u0161iti. In kako to re\u0161iti.<\/p>\n

Zato u\u010ditelji matematike govorijo o programiranju z nagibom k teoriji. \u0160tudenti, ki prihajajo \"iz matematike\", pogosto ponujajo dobro premi\u0161ljene in teoreti\u010dno bolj napredne re\u0161itve, vendar so obi\u010dajno suboptimalne z vidika jezika in pogosto preprosto slabo napisane. Tak \u0161tudent meni, da je njegov glavni cilj pokazati sposobnost re\u0161evanja tak\u0161nih nalog v na\u010delu. Uresni\u010ditev pa lahko \u0161epa.<\/p>\n

Fantje, ki so jih v \u0161oli ali na prvih letnikih vzgajali programerji, prina\u0161ajo s seboj \"zelo lep kolo\", ki pa obi\u010dajno ne deluje preve\u010d u\u010dinkovito asimptoti\u010dno. Oni, nasprotno, ne postavljajo pred seboj nalog globoko teoretizirati in se obra\u010dati k u\u010dbenikom v iskanju optimalnih re\u0161itev, temve\u010d dajejo prednost lepemu kodu.<\/p>\n

Na razli\u010dnih univerzah pri razgovorih s \u0161tudenti obi\u010dajno vidim, katera \"\u0161ola\" le\u017ei v ozadju njihove izobrazbe. In redko sem se sre\u010dal z idealno ravnote\u017ejem v osnovni izobrazbi. V otro\u0161tvu je bilo v mojem mestu mogo\u010de pripravljati se na olimpijsko matematiko, a kro\u017ekov programiranja ni bilo. Zdaj pa se otroci v kro\u017ekih u\u010dijo programirati v \"modernih\" Go in Python. Zato \u017ee na ravni vpisa na univerze obstajajo razlike v pristopih. Menim, da je na univerzi pomembno podpirati obe ve\u0161\u010dini, sicer bo v podjetje pri\u0161el delavec z nezadostno teoreti\u010dno podlago ali oseba, ki se ni nau\u010dila in no\u010de pisati dobrega kode.<\/p>\n

Kako pa \"nabrati mi\u0161ice\" za prihodnje T-shaped strokovnjake?<\/a><\/noindex><\/h2>\n

\n\"Kako
\nSeveda, v tak\u0161nih razmerah \u0161tudent preprosto izbere tisto, kar mu najbolj ustreza. U\u010ditelj pa preprosto prenese stali\u0161\u010de, ki mu je bli\u017eje. Vsi pa bodo imeli koristi, \u010de bo koda napisana lepo, hkrati pa bodo algoritmi jasni, utemeljeni in u\u010dinkoviti. <\/p>\n