Абитуриенту о "проге" и компьютерных науках

Upgraded by Иван Николенко

Сегодня началась подача документов в ВУЗы, а значит вопросы полезли, как червячки. Самый большой конкурс в КПИ на факультетах, где, как многие думают, учат программистов: ФПМ, ФИВТ, ФТИ, ИПСА, ФБМИ, и ТЭФ. Но нужно внести ясность: специальности “программист” нет, а само понятие включает в себя веб, компьютерную безопасность, Data Science, Embedded, Desktop и много других направлений. Тут я постараюсь ответить на вопросы, которые задавал сам, и рассказать, что значит учиться в КПИ на примере специальности "Компьютерные науки". Кроме меня еще рассказывал Макс, но он с ФПМ.

Я студент IV курса Факультета Биомедицинской Инженерии (ФБМИ), кафедра биомедицинской кибернетики. Как и многие из вас, я хотел стать программистом, причем представлял себе это настолько абстрактно, что даже не задумывался, чем именно хочу заниматься после учебы, хотел просто прожить. Название факультета намекало, что я стану не просто программистом, а буду связан с медициной. С таким настроем я и пошел на первую пару. И тут же "спіймав журбинку", осознавая куда попал... С тем же выражением на лицах рядом сидели остальные, в̶к̶л̶ю̶ч̶а̶я̶ ̶п̶р̶е̶п̶о̶д̶а̶.

Инженер на плакате, скорее всего, окончил ПТУ, но в качестве примера подходит. Дело в том, дорогой абитуриент, что тогда, на первом курсе, я совсем не понимал, что прога – не более чем ремесло. Что это значит? Представь себе цех, в котором работает слесарь-ремонтник. Его задача проста и доступна каждому – чинить поломанную технику, и на этом его компетенции (по простому - умения) заканчиваются. Да он и не умеет больше ничего и ни на что не претендует, но своё дело знает и зарабатывает этим. Желание "учить прогу и всё" означает примерно то же самое, и сказано это не в обиду, ведь каждому своё. Не всем же быть мамиными учёными и поднимать целину.

Второй пример - верстальщик HTML/CSS. Джун в таком направлении с опытом до года зарабатывает 250$. Если он при этом знает фреймворки и Java Script со всеми прелестями (Angular, React и тд.), то уже получается средний джун на 600-1000$ в месяц. Но неужели ты думаешь, что для этого нужно 6 лет сидеть за партой в академическом порядке? Нет, это вопрос шестимесячных курсов, такая потребность решается запросом в Google "курсы front end киев" и не очень большими усилиями. Тогда зачем тебе университет?

Отвечает Лариса Васильевна, мать: 

Я, как и многие знакомые HRы, рассматриваю это лишь как отсеивание самых тупых и ленивых (но далеко не всех). Ведь диплом есть у 75% украинцев, а компетенции – увы, нет. Более того, одно без другого существует, еще и как. Знаю много примеров обоих вариантов. Такие ситуации возникают, когда препода из-за низкой зарплаты или отношения студентов не интересует качество знаний последних, но интересуют оценки – формальные показатели. В КПИ плевать многим, но взяток берут мало, поэтому хоть что-то выучить чтобы сдать придется.

Университет – это высшее образование и наука. И ни в коем случае не стоит сравнивать его с полугодовыми курсами по проге. В университете получают образование, а диплом – это бумажное подтверждение того, что оно у тебя есть, и ты знаешь как писать на С или раскладываешь ряды Фурье, например. Образованный человек знает историю, разбирается в философии, экономике, психологии, при этом он инженер. Он так же осведомлен в культуре и этикете, и он всё ещё спец своего дела. Он образован.

Говоря о компьютерных науках и кибернетике, ограничиться программированием будет недостаточно и кощунственно. Разберемся в терминологии (да, с помощью Википедии):

Нау́ка — область человеческой деятельности, направленная на выработку и систематизацию объективных знаний о действительности.

Киберне́тика  — наука об общих закономерностях получения, хранения, передачи и преобразования информации в сложных управляющих системах, будь то машины, живые организмы или общество.

Соединив два термина получаем, что Кибернетика - это абстрактная информатика. Если применять ее для изучения живых организмов, чтения генома, изучать поведение лекарств, писать ПО для машин и так далее, то получим биомедицинскую кибернетику. И раз уж эти науки компьютерные, то для исследования закономерностей, разработки и моделирования новых решений мы будем применять машину, создавая собственный код или используя готовые программные продукты. Это и есть наука.

Отдельно хотел бы остановиться на такой большой (простите за тавтологию) теме-проблеме как Big Data. В биомедицине кибернетика используется повсеместно и по максимуму. К примеру, есть здоровенные объемы биоданных (NCBI, UniProt), которые нужно читать, обрабатывать, искать связи и закономерности между ними. Для этого используются и разрабатываются соответствующие алгоритмы и программы. Здесь мы имеем дело с биоинформатикой.

Также не обойтись без статистики и математики. Есть не только базы данных геномов и белков, а так же пациентов, которые принимали лекарства и проходили курс лечения. Кто-то умер, кто-то выздоровел, а кому-то давали placebo и ему стало лучше. Находить различные закономерности в базах данных, искать корреляции и скрытые факторы бывает очень забавно. И когда тебе покажется, что ты раскрыл основные принципы, то сразу выяснится, что ты только опустил палец в морскую воду и понял: “соленая”. Единственное требование – тебе это должно действительно нравиться. Как и в любой другой сфере. Кроме того что тема интересная, для некоторых дополнительной мотивацией может стать заработная плата в будущем, а она растет быстрее, чем бамбук в тропиках. Можете представить себе сколько информации о вас "улетает" вместе с геолокациями, cookies'ами, историей запросов. Всё это надо анализировать и обрабатывать. Google, Instagram и даже Сильпо стараются выдавать каждому отдельную релевантную рекламу. А чем лучше алгоритмы подберут целевую аудиторию – тем реклама эффективнее и, соответственно, дороже. Сегодня человечество хранит примерно 30 зеттабайт (1021байт) информации. Если попробовать поместить это на жесткие диски в 1 терабайт и сложить их один на другой, получим куб с гранью 2 километра 80 метров. Самое высокое здание в мире - 828 метров. Данные – это буквально бесконечный запас как для научного изучения, так и для прикладного использования, ведь каждый день мы производим еще 2,5 эксабайта (1018). Да и тему для дипломной работы найти не составит труда – играйтесь с массивами данных сколько хотите, если, конечно, найдете интересные:) В этом ФБМИ похож на ИПСА. Но, пожалуй, там больших данных будет еще больше, ибо нужно учить и более узконаправленные предметы.

Конечно, в идеале ты, закончив университет, сразу бы нашел работу по специальности, но к сожалению или к счастью так не происходит как минимум в 40% случаев. Ничего не произойдет без твоих собственных усилий и желания. Если ты хочешь быть "просто программистом", то тебе на курсы и делать домашние задания. Или можешь пойти в университет и получить образование. Но советую запомнить сразу: из универа можно легко вылететь. Так что на самотек пускать не советую. Во-первых, бывают разные преподаватели, и кроме вдохновляющих, мотивирующих и требовательных будут встречаться также строгие, неинтересные, некомпетентные. Во-вторых, сама система образования далеко не идеальна. Ну и в-третьих, информатика и биомедицина – это стремительно развивающиеся направления, за которыми бывает трудно успевать даже самым крутым преподавателям. Некоторые профессии, которые будут востребованы в будущем еще даже не начали преподавать в ВУЗах. Потому и нужно постоянно работать над собой, посещать различные мероприятия (например, в Белке или Башне), проходить курсы, читать литературу, создавать свои инициативы и принимать участие в существующих, Lampa, Формула Студент КПИ, Leport, IT КПИ . А если не хочешь учиться, то выбирай тут и тут. Каждому своё.

И помни: никто не требует от тебя быть ученым сверхчеловеком. Нужно всего лишь помимо пассивного посещения пар проявлять себя, развиваться самостоятельно, искать мотивацию и не забывать отдыхать. В КПИ есть много путей, по которым можно пойти, не ограничивайся выбором факультета или направления, просто расставь приоритеты и пойми, чего Ты хочешь.

Если у вас есть вопросы про ФБМИ, пишите в телеграм или фейсбук, отвечу всем.

Успешного поступления.

Интересная ссылка, которая не поместилась в текст: https://republic.ru/specials/data-economics/other/timeline/