Сколько нужно учиться? Этот вопрос я часто слышу от своих коллег в сфере ИТ и экспертов в сфере образования

Сколько нужно учиться? Этот вопрос я часто слышу от своих коллег в сфере ИТ и экспертов в сфере образования. Достаточно ли двухмесячных курсов чтобы стать полноценным специалистом. Сколько этот специалист должен получать и какой результат должен быть от его работы.

ВУЗ обучает ит-специальности 6 лет, если добавить к этому старшие классы, то это все 8мь. Колледж дает материал за 4 года. Электронные курсы варьируются от нескольких месяцев до двух лет. ВУЗ и колледж требуют практику, курсы не всегда требуют.

Равнозначны ли эти специалисты. Можно сказать - нет. Но нам приходится их сравнивать. Все они в итоге оказываются кандидатами при поиске. В итоге мы оцениваем всех одинаковым образом: способен ли кандидат решить задачу, и понимает ли он как ее формулировать. Как описывается проблема на техническом языке и как написанный код ее решает. Способен ли кандидат ужиться в коллективе и выстроить общение с коллегами для решения общих задач. Общий список сводится к двум блокам: “Решите задачу”, “Вы оказались в коллективе”.

Знание паттернов или конкретных технологий дает фору при конкретной вакансии, но многоуровневые собеседования и тесты стараются кандидатов по опыту решения задач актуальных текущему проекту. Отсеять накрученный опыт. Выставляют фильтр по чертам характера, которые мешают работать в конкретном коллективе.

Большая часть программ ВУЗов, колледжей нацелена именно на общее понимание решения задач и знание паттернов решения. Колледжи часто упираются еще на конкретные технологий. За время обучения в колледже они не успевают устареть. ВУЗы берут классические языки программирования и стабильные технологии: как C или SQL. Курсы пробуют натаскать кандидата на конкретные ответы, которые актуальны сейчас, чтобы проскочить фильтр.

Суть не меняется: будущему специалисту мало рассказывается что такое промышленная разработка и как жить в коллективе. Считается что это он узнает на практике или в процессе работы.

Искусственный интеллект уже сейчас лучше понимает паттерны, синтаксис и быстрее программирует, вместо понимания предметной области и бизнес-задачи. А равно это отличает хорошего программиста-инженера от плохого. Знание деталей, понимание что литры не могут измеряться в минусовых единицах. А значит программисты в разных предметных областях больше будут походить на специалистов в этих областях, чем собственно на программистов. Но это не дают пока не ВУЗ, не колледж, и не курсы.

Моросеев Федор и команда сообщества Digital Learning