IT + Новичок

Ты учишь Python, вроде всё шло нормально, но тут — стоп. Новая тема вообще не даётся. Ты перечитываешь объяснение, смотришь видео, но всё равно ничего не понимаешь. Знакомо? Такое бывает у всех, и это не значит, что программирование — не твоё. Разберём, что делать, если застрял.

1. Не зацикливайся на одном источнике

Иногда объяснение просто «не твоё». Один автор пишет слишком сложно, другой — слишком сухо. Если что-то не понятно, попробуй посмотреть это у других.

Что делать:

Найди объяснение в другой статье или книге.

Посмотри видео — иногда визуализация помогает.

Проверь англоязычные ресурсы (переводчик в помощь).

2. Разбирай примеры руками

Читать код — одно, но пока не напишешь сам, понимания не будет.

Что делать:

Запусти код из примера, измени параметры, посмотри, что изменится.

Разбей сложный код на части и объясни себе вслух, что делает каждая строка.

Перепиши код заново без копипаста.

3. Формулируй вопросы

Часто проблема в том, что «непонятно всё». Чтобы разобраться, нужно понять, что именно непонятно.

Что делать:

Попробуй сформулировать конкретный вопрос: «Почему здесь используется lambda, а не обычная функция?»

Если вопрос слишком общий, попробуй разложить его на несколько маленьких.

Записывай вопросы в заметки — иногда ответ приходит позже.

4. Спроси у других

Ты можешь часами биться над темой, а кто-то объяснит её за 5 минут.

Что делать:

Задавай вопросы на форумах (Stack Overflow, Python-сообщества).

Спрашивай у более опытных коллег или знакомых.

Общайся с другими новичками, иногда обсуждение помогает разобраться.

5. Сделай паузу

Иногда мозгу нужно просто время, чтобы информация «улеглась».

Что делать:

Отложи тему на день-два и вернись позже.

Позанимайся чем-то другим: изучи другую тему, реши простые задачи.

Переключись на практику: иногда понимание приходит в процессе.

Главное — не сдаваться

Если что-то не понимаешь, это не значит, что ты не способен выучить Python. Это значит, что нужно попробовать другой подход. Чем больше таких «затыков» ты преодолеешь, тем легче будет дальше.

Я тоже сталкивался с этим, но со временем нашёл способы разбираться даже в сложных темах. Делюсь ими и другими полезными материалами у себя в Telegram — заходи, если учишь Python и хочешь двигаться дальше.

Ты смотришь курсы, читаешь статьи, решаешь задачи, но через пару дней всё будто стирается из памяти? Это нормально! Запоминание кода — не врождённый талант, а навык, который можно прокачать. А чтобы не потерять мотивацию и не забросить обучение, можно поддерживать связь с другими новичками. Присоединяйся к нашему сообществу в Telegram, где мы вместе обсуждаем код, делимся опытом и помогаем не сдаваться.

Коротко, что делать, чтобы код оставался в голове:
✔️ Писать код руками, а не просто смотреть видео.
✔️ Разбирать примеры по памяти, без копипаста.
✔️ Делать мини-проекты, а не просто решать задачи.
✔️ Возвращаться к старым темам, даже если кажется, что помнишь.

Теперь разберём подробнее, как это внедрить в обучение.

1. Чтение и просмотр уроков ≠ изучение

Многие новички часами смотрят курсы, но почти не пишут код. В результате создаётся иллюзия понимания: на видео всё ясно, но когда нужно написать что-то самому — ступор.

Что делать:

После каждого урока повторяй код вручную, без копирования.

Объясняй код вслух или записывай объяснения (можно даже завести заметки).

Используй метод «закрытого ноутбука»: сначала изучаешь тему, потом пишешь код по памяти.

2. Больше практики, меньше пассивного потребления

Запоминание — это не просто чтение, а активная работа с материалом. Чтобы знания закрепились, их нужно применять.

Что делать:

Решай задачи сразу после изучения темы. Codewars, LeetCode или задачи из учебников подойдут.

Делай мини-проекты. Например, напиши Telegram-бота или парсер — так знания останутся надолго.

Программируй каждый день, даже по 15 минут. Лучше мало, но регулярно, чем «запойное» обучение раз в неделю.

3. Пиши код вручную

Казалось бы, зачем? Но когда ты набираешь код руками, мозг лучше запоминает синтаксис и логику.

Что делать:

Иногда записывай куски кода в блокнот или на бумаге. Это помогает лучше понять структуру.

Пытайся писать код без автодополнения в IDE — так ты начнёшь запоминать больше.

4. Используй знания в реальных проектах

Если ты учишься просто «чтобы знать», без применения, информация быстро забывается.

Что делать:

Придумай себе проект, связанный с реальной задачей (например, автоматизация чего-то для себя).

Участвуй в open-source проектах или помогай другим новичкам.

Рассказывай о том, что изучил: пиши заметки, веди блог, объясняй друзьям.

5. Возвращайся к старым темам

Иногда ты изучаешь что-то, но через месяц уже ничего не помнишь. Это нормально.

Что делать:

Делай периодические повторения. Можно вести список тем и пересматривать их раз в пару недель.

Перечитывай и улучшай свой старый код — так ты будешь замечать свой прогресс.

Если что-то забыл — не паникуй, а просто повтори. Это естественный процесс.

Ты учишь Python, но чем дальше, тем сложнее. Код непонятный, задачи не решаются, всё раздражает. Возникает мысль: «Может, программирование — это просто не моё?»

Спойлер: так думают почти все новички. Давай разберёмся, почему так происходит и что с этим делать.

1. Ты не «глупый», просто программирование — это новый навык

Когда учишься кататься на велосипеде, сначала всё даётся тяжело. Также и с кодом — ты осваиваешь новый способ мышления.

Что делать:

Прими, что сложность — это нормально. У всех бывает ступор.

Не сравнивай себя с опытными разработчиками — они тоже через это проходили.

Дай себе время. Это не гонка.

2. "Я никогда не пойму это" — иллюзия

Мозгу не нравится неопределённость, поэтому он говорит: «Остановись, это не твоё». Но если ты уже разобрался, скажем, с циклами или функциями, значит, ты способен понять и остальное.

Что делать:

Вспомни, что раньше тоже казалось сложным (например, первые уроки Python). Теперь же это просто.

Записывай, чему ты научился — это поможет видеть прогресс.

Дай себе шанс разобраться, прежде чем делать выводы.

3. Ты не обязан понимать всё сразу

Если не получается понять сложную тему — отложи её. Вернись позже, когда у тебя будет больше знаний.

Что делать:

Разбей сложную тему на части. Например, не пытайся сразу понять всё про ООП, начни с классов.

Ищи альтернативные объяснения (видео, статьи, книги). Иногда помогает просто другой способ подачи.

4. Ошибки — это часть процесса

Программисты ошибаются каждый день. Даже самые опытные. Ошибки — не показатель, что тебе «не дано», а нормальный этап обучения.

Что делать:

Меняй отношение к ошибкам: это не провал, а способ научиться.

Разбирайся, почему код не работает. Debugging — это ключевая навык разработчика.

Ошибся? Отлично, теперь ты знаешь, как делать правильно.

5. Когда действительно стоит задуматься о смене направления?

Иногда программирование действительно может не подойти. Например, если:

Ты учишься месяцами, но оно вообще не вызывает интереса.

Кодинг кажется тебе мучением, и ты не испытываешь удовольствия от решения задач.

Тебе ближе другие направления в IT (аналитика, тестирование, дизайн).

Но если тебе нравится сам процесс (пусть даже через боль), не сдавайся. Любой навык требует времени.

Главное — не останавливаться

Программирование — это не врождённый талант, а навык, который можно развить. Если сейчас сложно, это не значит, что так будет всегда.

Если ты хочешь учиться вместе с такими же новичками и не сливаться — присоединяйся к нашему сообществу в Telegram. Вместе проще!

Учить код, когда у тебя полный рабочий день — задача не из лёгких. Я знаю это по себе: днём работаю барменом, а вечерами пытаюсь разобраться в Python. Иногда всё идёт по плану, а иногда после смены сил хватает только на сон. Но я нашёл несколько способов, которые помогают не слиться.

1. Забудь про "идеальные" условия

Я раньше думал, что учиться нужно только в идеальной обстановке: свежая голова, тишина, 2-3 свободных часа. В реальности это невозможно.

Что делать:

Учить код даже в небольшие окна времени: 15-30 минут — это уже вклад.

Использовать любое время: слушать подкасты по пути на работу, повторять код в перерывах.

2. Практика важнее теории

После работы сложно усваивать лекции и длинные статьи. Теория важна, но без практики всё быстро забывается.

Что делать:

Вместо бесконечного просмотра курсов пробовать писать код.

Учить что-то одно и сразу применять (например, изучил запросы — написал парсер).

3. Планируй минимум, но делай стабильно

Когда ставишь перед собой огромные цели, мотивация быстро пропадает. Я пробовал выделять 3-4 часа на код, но чаще всего просто сливался.

Что делать:

Ставить реальные задачи: "разобрать одну тему", "сделать небольшой кусок проекта".

Учиться каждый день, даже если это всего 20 минут.

4. Не вини себя за медленный прогресс

Иногда кажется, что я двигаюсь слишком медленно. Вижу, как кто-то уже пишет сложные проекты, а я всё ещё разбираюсь с основами.

Что делать:

Сравнивать себя не с другими, а с собой месяц назад.

Фиксировать прогресс: вести дневник, писать код на GitHub, отмечать выученные темы.

5. Найди поддержку

Когда учишься один, легко потерять мотивацию. Мне помогает окружение: люди, которые тоже осваивают IT и делятся своим опытом.

Что делать:

Общаться с такими же новичками.

Читать истории тех, кто прошёл этот путь.

Я сам делюсь своим опытом перехода в IT в Telegram-канале. Присоединяйся, там проще не сдаться!

Учёба в таком режиме — не самая простая вещь, но главное — продолжать. Даже если кажется, что ты топчешься на месте, ты всё равно двигаешься вперёд.

Вы отправляете резюме в десять компаний, но ни одна не отвечает? Возможно, проблема не в недостатке навыков, а в том, что работодатель вас «не видит». Личный бренд — это ваш цифровой след, который делает вас заметным в IT-сообществе


Зачем junior-разработчику личный бренд?

1. Вы выделяетесь среди других новичков.
Когда HR видит два похожих резюме, выбор падает на того, у кого есть GitHub с проектами или статьи на Хабре.

2. Вы демонстрируете proactivity.
Работодатели ценят, когда кандидат не просто учится, но и делится знаниями, участвует в open-source или пишет код для портфолио.

3. Вы привлекаете менторов и единомышленников.
Хороший бренд помогает найти наставников и попасть в профессиональные сообщества.

Пример:
Два джуниора с одинаковым стеком:
- Кандидат А: Пустой GitHub, стандартное резюме.
- Кандидат Б: 5 пет-проектов на GitHub, блог с разбором задач, активный LinkedIn.
Шансы Кандидата Б выше в 3 раза (по данным Stack Overflow, 2023).


С чего начать? 3 ключевые платформы

1. GitHub — ваша визитка для работодателя
- Что делать:
- Заливайте все учебные проекты, даже простые.
- Добавляйте README с описанием: какие задачи решали, какие технологии использовали.
- Участвуйте в open-source: исправляйте опечатки в документации или решайте issues с пометкой «good first issue».

Пример README:
# Телеграм-бот для учета расходов
Стек: Python, aiogram, SQLite
Функционал:
- Добавление трат по категориям.
- Генерация отчетов в формате CSV.
- Настройка лимитов.

2. LinkedIn — площадка для нетворкинга
- Что делать:
- Напишите в заголовке не «Junior Python Developer», а «Python Developer | Создаю пет-проекты | Ищу команду мечты».
- Пост раз в неделю: делитесь тем, что изучили («Как я сделал свой первый REST API»).
- Комментируйте посты известных разработчиков — это увеличит видимость вашего профиля.

Совет:
Добавьте в описание фразу: «Помогите мне найти первую работу в IT!» — это вызовет эмпатию.

3. Блог или соцсети — покажите экспертность
- Что писать:
- Разбор ошибок: «Как я потратил 3 часа на баг с асинхронностью».
- Гайды: «Как настроить CI/CD для пет-проекта».
- Обзоры курсов или книг.

Пример:
Я веду Telegram-канал, где рассказываю о своих провалах и успехах в обучении. Это не только помогает другим, но и дисциплинирует меня — ведь теперь я обязан регулярно учиться и делиться результатами.


Топ-3 ошибки новичков

1. Перфекционизм.
Не ждите, пока сделаете «идеальный» проект. Заливайте даже простые задачи — работодатель ценит прогресс.

2. Копирование чужих идей.
Ваш блог или GitHub должен отражать ваш путь, а не быть клоном чужого портфолио.

3. Непостоянство.
Пост в блоге раз в полгода не работает. Лучше 1 качественный пост в месяц, чем 10 за день и тишина.


Как развивать бренд дальше?

- Участвуйте в хакатонах. Даже если не победите — добавьте это в резюме.
- Заведите «Дневник развития». Публикуйте еженедельные отчеты: что изучили, какие ошибки совершили.
- Общайтесь в комьюнити. Ответы на вопросы в Stack Overflow или локальных форумах — тоже часть бренда.


Итог

Личный бренд для джуниора — не роскошь, а необходимость. Это ваш способ сказать: «Я не просто хочу работать — я уже работаю над собой».

P.S. Если не хотите в одиночку проходить путь в IT — присоединяйтесь к моему Telegram-каналу, вместе проще!

Главное: Начните сегодня. Залижите на GitHub хотя бы один проект, напишите пост из двух абзацев — это уже первый шаг. А там, глядишь, и первое предложение о работе не за горами.

Вы только начали учить Python или JavaScript, и кажется, что впереди — бесконечный путь? Современные нейросети, такие как ChatGPT, могут стать вашим персональным ассистентом, который сократит время на рутину и поможет сосредоточиться на главном. Вот как можно использовать AI не для халявы, а для прокачки навыков.

P.S в конце небольшой список того, чего делать не стоит XD


1. Объяснение сложных концепций простым языком
Представьте, что вы застряли на теме «замыкания в JavaScript» или «декораторы в Python». Вместо часового гугления задайте вопрос ChatGPT:
- «Объясни, как работают замыкания, на примере создания счётчика».

Нейросеть не только даст определение, но и покажет код с комментариями. Это как учитель, который всегда под рукой.

Пример ответа ChatGPT:

Плюс: ChatGPT адаптирует объяснение под ваш уровень. Скажите: «Объясни, как будто мне 10 лет» — и получите аналогию с коробкой, в которой хранятся игрушки-переменные.


2. Поиск ошибок в коде за секунды
Новички часто тратят часы на отладку. Загрузите свой код в ChatGPT и спросите:
- «Почему моя функция возвращает undefined?»
- «Где здесь синтаксическая ошибка?»

Реальный кейс:
*код выводит None

Ответ ChatGPT:
«Вы забыли добавить return sum в функции calculate_sum. Без return функция не возвращает результат».

Важно: Не копируйте слепо исправления. Проанализируйте ответ, чтобы понять причину ошибки.


3. Генерация идей для проектов
Не знаете, что добавить в портфолио? Запросите у нейросети:
- «Придумай 5 простых проектов на Python для новичка».

Пример ответа:
1. Телеграм-бот для учета личных расходов.
2. Парсер сайта с вакансиями.
3. Игра «Камень, ножницы, бумага» с ИИ-соперником.
4. Конвертер валют с использованием API.
5. Генератор мемов на основе введенного текста.

Лайфхак: Усложняйте запрос.
Например: «Дай идею для проекта на React, который можно сделать за неделю».


4. Тренировка для интервью
ChatGPT может имитировать собеседование. Попросите:
- «Задай мне 5 вопросов по основам SQL».
- «Спроси, как я оптимизировал бы медленный запрос в базе данных».

Пример диалога:
Вы: «Как работает индексация в SQL?»
ChatGPT: «Индексы ускоряют поиск данных, как оглавление в книге. Но их избыток замедляет запись. Где бы вы их использовали?».


5. Автоматизация рутины
Нейросети помогают экономить время на шаблонных задачах:
- «Напиши регулярное выражение для поиска email в тексте».
- «Сгенерируй mock-данные для таблицы пользователей».

Пример запроса:
«Создай JSON с 3 пользователями: имя, email, возраст».

Ответ:

[
{ "name": "Иван", "email": "ivan@example.com", "age": 28 },
{ "name": "Анна", "email": "anna@example.com", "age": 24 },
{ "name": "Петр", "email": "petr@example.com", "age": 35 }
]

Чего не стоит делать?
- Полностью доверять коду от ChatGPT. Всегда проверяйте его и тестируйте.
- Игнорировать фундаментальные знания. Нейросети — инструмент, а не замена учебникам.
- Забывать про сообщества. Задавайте вопросы людям — например, в моем Telegram-канале где я сам, как новичок, делюсь мыслями ;)


Итог
ChatGPT и нейросети — это как «костыли», которые помогают идти быстрее, но не заменят ваши ноги. Используйте их для:
- Объяснения сложных тем.
- Быстрой отладки.
- Генерации идей.
- Подготовки к собеседованиям.

Вы начали учить программирование, смотрели уроки, решали задачи, но в какой-то момент всё забросили. Знакомая ситуация? Вы не одиноки — многие новички в IT сталкиваются с этим. Давайте разберём, почему так происходит и как не потерять мотивацию на пути к своей первой работе в IT.


1. "Я никогда это не освою"
Одна из главных причин — переоценка своих сил. Новички часто хотят выучить всё и сразу: Python, алгоритмы, базы данных, фреймворки. Но когда они сталкиваются с объёмом информации, это вызывает стресс.

Что делать:
- Разбейте обучение на маленькие шаги.
- Сосредоточьтесь на одном навыке за раз.
- Не сравнивайте себя с опытными разработчиками — они тоже начинали с нуля.


2. Отсутствие видимого результата
Многие учатся месяцами, но не создают проекты. Без реальных задач сложно понять, как применять знания на практике.

Что делать:
- Начните с простых проектов: бот для Telegram, парсер сайтов или личный блог.
- Публикуйте свои работы на GitHub — это поможет вам видеть прогресс.


3. Страх перед реальными задачами
Новички часто боятся искать первую работу или стажировку. Им кажется, что их знаний недостаточно.

Что делать:
- Помните: junior-позиции созданы для тех, кто только учится.(Ну почти))))
- Не бойтесь ошибаться — это часть процесса.


4. Эффект "плато"
После первых успехов прогресс замедляется. Вы уже знаете основы, но до уровня, достаточного для трудоустройства, ещё далеко.

Что делать:
- Найдите наставника или ментора, который поможет вам двигаться дальше.
- Присоединяйтесь к IT-сообществам, где можно обмениваться опытом.


5. Объединяйтесь
Обучение в одиночку может быть скучным. Найдите единомышленников — это поможет вам оставаться мотивированным.

Что делать:
- Участвуйте в чатах, форумах и митапах.
- Создавайте учебные группы или присоединяйтесь к ним.
- Делитесь своим опытом — например, я веду Telegram-канал, где рассказываю о своём пути в IT, делюсь полезными материалами и советами.


Главное — не сдаваться
Да, путь в IT может быть сложным, но он того стоит. Помните: каждый опытный специалист когда-то был новичком. Начните с малого, и вы обязательно найдёте своё место в IT.