Siendo ingeniero electrónico, ¿cómo puedo estar a la par con los ingenieros de CS en codificación?

La programación es un campo altamente incomprendido en la India. Sin ofender a usted ni a nadie más, uno simplemente no se convierte en programador al tomar cursos y aprender nuevos idiomas.
Dicho esto, un gran programador que solo conoce C ++ puede programar un módulo para un cohete en Blue Origin (use Google) mientras que una persona que conoce 10 lenguajes de programación diferentes puede quedar fuera.

Mira, la programación no es solo aprender los idiomas y resolver los problemas que se dan en los libros. Sí, hacerlo te dará un título universitario o un certificado, pero a la larga ninguno de los dos tendrá importancia.
La programación necesita práctica y mucha de ella, y la práctica necesita tiempo. Los expertos en informática ya han pasado 3 años enfocados en aprender a programar, no hay manera de que puedas estar a la par con ellos en uno. Si realmente quieres hacer una carrera como programador, tendrás que tomarlo con calma.
No te apresures a aprender nuevos idiomas; debes aprender un idioma y practicar con él (puedes probar programación competitiva o trabajo independiente para eso). Solo aprender nuevos idiomas no te ayudará en absoluto, será como aprender a leer el guión de Portugal pero sin saber cómo escribir incluso en tu idioma nativo. El mejor enfoque para convertirse en programador es aprender con un idioma con el que se sienta cómodo y luego aplicar lo que aprendió en cualquier otro lugar.

Si desea saber por dónde comenzar, le sugiero que visite el sitio web oficial de la “Universidad Carnegie Mellon” (use Google) eche un vistazo a sus cursos de informática y repítalos.

Básicamente, aprender cómo convertirse en un desarrollador de software es lo mismo que seguir cualquier carrera profesional. Es la perseverancia y no el puro talento lo que determinará su éxito en el campo del software. El primer punto positivo para una persona que está haciendo ingeniería y que ya está familiarizado con las matemáticas y los procesos lógicos es que ya es lo suficientemente competente como para entrar en el campo del software. Otro punto a favor es que no solo será un desarrollador de software, sino también un experto en su profesión y en su caso en electrónica. Aunque es una falacia común que la gente considere el desarrollo de software solo para genio, genio de las matemáticas, geek, prodigio. Estas son falacias peligrosas que impiden que los profesionales de otras disciplinas se unan a las corrientes de creación de software. Discutamos estos mitos comunes:

1) MITO # 1: Necesito ser muy inteligente para convertirme en programador.

REALIDAD: Cualquier persona con enfoque lógico / sentido común y temperamento científico puede convertirse en un desarrollador de software.

Todos los ingenieros de software, programadores, desarrolladores no son genios natos o individuos con un alto coeficiente intelectual, sino que se rigen por una curva de distribución de probabilidad normal, lo que significa que casi el 80% son personas con un coeficiente intelectual normal como usted y yo. Excepto algunos genios, todos siguen el mismo camino riguroso de aprender la codificación, practicándolo a través de proyectos hasta alcanzar la perfección. Una fuerte motivación, perseverancia y firme determinación son el trampolín hacia el éxito. Por lo tanto, nadie viene marcado en su frente para ser un desarrollador de software, hay que sudar para convertirse en uno.

2) MITO # 2: ¡Aprender algoritmos es como aprender ciencia de cohetes, mecánica cuántica o cirugía cardíaca!

REALIDAD: Esta disciplina es como cualquier otra disciplina donde la aptitud lógica y la competencia numérica son las únicas habilidades requeridas.

Aprender a codificar no es tan difícil como existe la creencia común. Necesitas hablar lógicamente con una computadora, pero en un lenguaje especializado, como Python, Javascript, Ruby, R, etc. Debes hablar con la computadora y asignarle tareas para realizar, como la recomendación de películas a un fanático de las películas. Un sitio web de redes sociales. Lo que debe hacer es usar primero una API (interfaz de programa de aplicación) como MS Azure ML, IBM Watson, API de predicción de Google, API de Amazon Machine Learning, Big ML, etc. para realizar análisis de recomendaciones utilizando el conjunto de datos de ‘IMDb’, ‘ Rovi ‘,’ Rotten Tomatoes ‘. Puede usar ‘R’ o ‘Python’ o ‘SQL’ para la programación avanzada en la API. ¿Por qué se prefiere ‘Python’ o ‘R’ o ‘NoSQL’ sobre otros lenguajes de bajo nivel? Bueno, Python tiene una curva de aprendizaje baja con un estilo de código muy limpio y nítido, mientras que R es un lenguaje orientado a datos que se especializa en el manejo de datos grandes, mientras que ‘NoSQL’ es bueno para manejar la implementación de Hadoop para Big Data. La programación se compone de una serie de tareas muy pequeñas y fáciles que parecen ser difíciles y tediosas cuando pueden parecer complejas debido a la gran cantidad de comandos que se utilizan para resolver cualquier problema. La estrategia para abordar tareas complejas es muy simple: ¡Divide y vencerás! Por lo tanto, aprender “cómo codificar” es muy simple, pero luego tiene una curva de aprendizaje empinada. Este problema se puede resolver haciendo un enfoque sistemático, lógico y analítico. Si puede comunicarse bien en cualquier sitio de redes como Facebook, LinkedIn, Quora, etc., entonces seguramente puede comunicarse con la computadora y puede convertirse en un programador exitoso.

MITO # 3 Necesito un título de software formal para desarrollar la aptitud de un desarrollador de software

REALIDAD: La mayoría de los programadores en la industria no tienen un título formal y son de campos aliados.

Puede ser escéptico sobre este hecho, pero es cierto que la mayoría de los desarrolladores de software son de campos aliados y son autodidactas y no tienen un título formal en ingeniería de software. Además, la industria del software está cambiando tan rápidamente que los cursos formales para esas disciplinas como Data Science aún no se han introducido o están en etapa de infancia. La programación de computadoras no es una profesión pura, sino también una empresa comercial donde se aprende la habilidad según las necesidades del mercado y se puede enseñar de la misma manera que alguien puede aprender a usar Autocad, Staad, Adobe Photoshop o Azure ML. Cuando uno comienza en el campo del software, es posible que no sea un programador completo o un científico de datos, pero puede conocer ciertas herramientas para ejecutar aplicaciones particulares y lo mismo puede ser suficiente para obtener un trabajo. Después de estar en el trabajo por algún tiempo, uno puede construir una cartera y comenzar a capacitarse para dominar su oficio. Así es como se convierten en exitosos programadores autodidactas. Ahora muchos lenguajes de programación como Python, R, NoSQL; Las tecnologías y los entornos están ampliamente documentados en línea y cuentan con el respaldo alentador de la comunidad en línea, lo que crea un entorno propicio para el aprendizaje y la práctica en línea.

MITO # 4: requiero una base matemática pura para aprender habilidades de software

REALIDAD: El dominio de la programación no depende directamente de la experiencia en matemáticas.

No es necesario ser un genio matemático para convertirse en un programador competente. No necesita ser un experto en la resolución de ecuaciones diferenciales, series infinitas, integración, etc., sino que solo requiere conocimientos básicos de álgebra básica, temperamento lógico, habilidades analíticas y una mente fría. El conocimiento de las matemáticas avanzadas puede ser necesario en algunos proyectos de ingeniería específicos, pero el requisito en el campo general del software no es tan importante. Por ej. si está diseñando interfaces de usuario con Visual Basic, Shiny o Java, difícilmente usará matemáticas.

MITO # 4: Tengo que aprender el lenguaje de programación más difícil (generalmente lenguaje de bajo nivel), que también es el mejor lenguaje de programación para impulsar mi carrera en el campo del software.

REALIDAD: No hay nada como el “mejor” lenguaje para aprender, ya que puede no ser el mejor para todos los escenarios

No hay nada como el “mejor” lenguaje y la eficacia de un idioma se decide según los requisitos del proyecto. A menudo, debe dominar varios idiomas en su campo profesional, ya que diferentes proyectos pueden requerir diferentes idiomas o múltiples idiomas. Los idiomas se complementan entre sí y tienen un sabor especializado particular para un trabajo o entorno particular. Podemos encontrar que R es más adecuado que Python en la interfaz de Data Science como Azure ML, pero Python es preferido para una sintaxis analítica sólida y de código limpio en problemas de ingeniería. Para el desarrollo de la interfaz de usuario, Javascript puede ser la opción ideal para ser un lenguaje front-end, mientras que PHP puede ser bueno para el desarrollo de back-end. Comparar diferentes idiomas puede ser como comparar una espada con un cuchillo; Se fabrican para diferentes tareas, pero juntas se complementan entre sí para un objetivo común.

Algunos lenguajes pueden ser comparables y pueden servir para el mismo objetivo y funcionalidad, pero pueden diferir en otros aspectos como código abierto frente a comercial, soporte bueno / deficiente, curva de aprendizaje, accesibilidad, etc. PHP es comparable a otros lenguajes de fondo como Java, Perl , o Roby, sin embargo, esto no significa que PHP pueda ser sustituido por otros lenguajes de fondo. Python con Pandas puede cumplir la misma función que R en las soluciones de bases de datos, pero puede que no reemplace a otra. Cada uno tiene su propio sabor y es irremplazable. Uno no debe perder su tiempo simplemente mojándose los pies en el río, sino que debe saltar en la jungla de codificación y aprender a nadar. Comience a jugar con el código para aprender el meollo de la arena del software. Uno debe participar en un proyecto piloto personal para abrir su apetito de software que se convertirá en una gran fuente de motivación para ser un desarrollador de software y luego uno puede decidir sobre la idoneidad de los idiomas que se aprenderán.

MITO # 5: Ya he invertido tanto esfuerzo y tiempo en mi profesión y es demasiado tarde para ser un profesional del software.

REALIDAD: Nadie puede desafiarte a traer cambio, innovación y transición en tu vida. Nunca es demasiado tarde para cambiar de profesión.

Lo que realmente necesita es una fuerte motivación, persistencia, fuerte voluntad, perseverancia y optimismo. Tienes todas las habilidades básicas para convertirte en programador, lo que realmente necesitas es una fuerte motivación, perseverancia y horas de práctica.

Como ya conoce bien algunos lenguajes de programación, puede probar Python, R y NoSQL ya que son muy buenos para el análisis de datos. Hay muchos recursos en línea para ellos. Como Data Science será la principal disciplina en términos de perspectivas de trabajo en las próximas dos décadas, intenta especializarse en el análisis de datos. Te aconsejaría que te unas a cursos gratuitos en línea sobre estructuras de datos en Edx y Coursera y los completes. Esto lo ayudará a seguir un plan de estudios sistemático y terminar estos cursos dentro del tiempo. Aprendes mucho discutiendo en esos foros sobre programación. Luego prueba varios sitios web de codificación como Kaggle para perfeccionar sus habilidades de codificación. La mejor manera es desarrollar un proyecto piloto a nivel personal, ya que eso le dará mucha confianza en el desarrollo de software.

La codificación o programación es algo que cualquiera puede hacer independientemente de la transmisión, incluso si usted es un ingeniero mecánico, puede ser un buen programador. si me preguntas, la práctica es muy importante en lo que respecta a la codificación.