Разработчик программного обеспечения занимается написанием программ для различных видов компьютеров. Эта во многом творческая профессия требует большого количества навыков, знаний и опыта. Но первое, что нужно знать программисту, это то, какими личными качествами обладают представители этой среды. Сфера информационных технологий не стоит на месте и стремительно развивается. Настоящий специалист всегда должен быть в курсе всех перемен, а значит, ему необходима большая заинтересованность и склонности к самообразованию.

Следующее из того, что нужно знать английский язык. Каждый разработчик владеет им хотя бы на техническом уровне, ведь с его помощью будет легче понять команды большинства языков программирования. Быстрее всего в сфере разработки программного обеспечения развиваются именно зарубежные страны. Поэтому английский язык пригодится для ознакомления с самыми свежими новостями этой области.

На сегодняшний день на многих факультетах высших учебных заведений не только подробно объясняют что нужно, чтобы стать программистом, но и сразу же готовят специалистов с необходимыми базовыми навыками в сфере математики и физики. Однако многие разработчики утверждают, что высшее образование в данной сфере - не главное. Важнее здесь уметь находить нестандартные и удачные решения в процессе работы над задачами.

Следующие пункты из того, что нужно знать программисту, будут зависеть от области работы специалиста. Например, для разработчика сайтов очень важны еще и с графическими редакторами, а также знания современных языков веб-разработки. Одним из них является PHP.

Люди, которые задумываются о том, должны понять, что основных знаний самого языка будет не совсем достаточно. Для получения хорошей работы и достойной оплаты необходимо разбираться в ООП, которое используется в написании популярных фреймворков и CMS. Работы с - следующий этап того, что нужно знать программисту PHP.

В настоящее время будет достаточно ознакомиться с работой самой распространенной из баз данных - MySQL. Настоящий специалист также вряд ли сможет обойтись без языков верстки HTML и CSS. Несмотря на то, что PHP - это язык сервера, он связан именно со сборкой веб-старниц, написанных на HTML. Также понадобится и знание синтаксиса JavaScript и понимание работы распространенных фреймворков - JQuery или ExtJS. Сейчас несложно осваивать все эти современные инструменты с помощью многочисленных блогов и онлайн-курсов.

Имея знания о том, что нужно, чтобы стать программистом, а также владея ими, можно выбирать различные сферы деятельности - написание программ для автоматизации бизнеса компаний, разработка и модернизация веб-сайтов, приложений. При этом вовсе не обязательно трудиться на постоянном месте в какой-либо фирме. Есть возможность самостоятельно находить интересующие заказы, не выходя из дома, или организовать свой собственный бизнес, что может стать настоящим источником успеха. Однако для такого начинания потребуются дополнительные знания в области экономики, управления проектами, юриспруденции.

Как стать программистом? Что нужно выучить? Ответ вроде прост: пойти в университет и там тебя научат. Но если вы спросите любого программиста он скажет что то чему там обучают, хоть иногда даже и бывает интересно, но почти бесполезно и совсем мало имеет общего с реальной работой.

Программирование - это что-то вроде грамоты

Наша профессия - одна из сложнейших, но самое забавное, что само довольно просто. Его даже спокойно изучают в школе. Чтобы написать простенькую программу в Паскале, школьнику достаточно знать штук десять операторов (а их всего пятнадцать) и несколько функций ввода/вывода, математических и работы со строками.

Эти операторы - как буквы алфавита, а функции ввода/вывода Read () и Write () - как первые слова, «мама» и «папа», с которых ребенок начинает постигать мир.

Тем не менее так же, как есть обычные люди, умеющие читать и изредка что-то пишущие, и есть профессиональные писатели, мастерски владеющие пером, сегодня есть пользователи компьютеров и есть программисты. И программистом, на мой взгляд, быть намного сложнее, чем писателем. У нас всегда сжатые сроки, нам приходится учитывать требования капризных пользователей и преодолевать ограниченные возможности медленных компьютеров, нужно сделать интерфейс максимально простым и удобным, хорошо все задокументировать, чтобы пользователи не терялись, и постараться все выполнить без ошибок, а еще заранее продумать, как программа будет развиваться в будущем, и сделать так, чтобы легко можно было добавить новую функциональность и чтобы она была понятной и предсказуемой. При этом саму программу нужно написать в одинаковом стиле, да так, чтобы другие программисты потом смогли после тебя разобраться и продолжить работу.

У писателей все намно-о-о-го проще. У них даже, наоборот, приветствуется, когда у автора - свой стиль, а сюжет - запутанный и непредсказуемый.

С программистами можно сравнить разве что создателей сериалов, которые тоже, по сути, пишут программу, только для актеров. Сценаристы, как и мы, работают командно, у них тоже есть сроки, релизы, им также нужно продумывать в голове хитросплетения сюжета и даже закладывать возможность в будущем сюжет поменять, добавить новых героев или воскресить прежних.

Но есть одно существенное отличие: сценаристы уже не могут переписать сюжет снятой серии. В лучшем случае, если зритель что-то недопонял, они прояснят это в следующей серии.

Нам же, программистам, приходится постоянно возвращаться к старому коду и что-то в нем менять. Представьте себе толстый роман, который вы писали десять лет, и вам приходится снова и снова переписывать каждую главу, превращая его в триллер. А теперь представьте, что вы перешли на другой проект и теперь должны сделать то же самое с текстом, который вы никогда ранее не видели, причем писали его несколько авторов, у каждого из них свой стиль и к тому же все они уже покинули проект.

Поэтому научиться программировать - относительно легко, но чтобы этим профессионально заниматься, нужно проделать титаническую работу. Писатели начинают с маленьких новелл, постепенно постигая все стилистические приемы, обогащают свою речь, сами много читают. Точно так же и программистам приходится много программировать и оттачивать свое мастерство. И черт возьми, это очень сложно! И постоянно - годами, десятилетиями - приходится совершенствоваться. Это долгий марафон, полный как терний, так и радости. Ни денежная, ни какая-то другая мотивация не помогут тебе - только твой собственный интерес к делу.

Я встречал ребят, которые заучили программирование, даже какие-то книжки из этой области прочли и принялись искать работу, но при этом не написали ни одной своей программы. Вы можете себе представить писателя, который, едва освоив грамоту и не написав ни одного рассказа, уже хочет устроиться в редакцию? Он вообще даже не знает, понравится ли ему это занятие и сможет ли он достигнуть успеха, но уже подсчитывает зарплату! Тем не менее, многие такие горе-программисты все же находят себе работу. Выполняют они ее скверно, но всегда существует круг таких задач, где высокое качество не так уж и важно.

Постепенно у программистов сложилась своя профессиональная лексика. Сам процесс написания программы они называют кодированием (Coding), а людей, которые кое-как освоили только это, уничижительно именуют кодерами. Они могут что-то вам написать, чтобы заработало, но потом улучшить, усовершенствовать такую программу будет крайне сложно и неприятно, обычно ее легче переписать. Сами кодеры называют себя разработчиками (Developers), а с течением времени, поднабравшись опыта, многие начинают именовать себя инженерами ПО (Software Engineer).

Оk, если программирование - это «как грамота», то что тогда еще нужно знать и уметь, чтобы стать «писателем»?

Постепенно из множества дисциплин, технологий и навыков выкристаллизовались общие и повторяющиеся, которые на практике оказались наиболее полезными для программистов.К сожалению, это все тоже непостоянно. Например, еще тридцать лет назад большинству программистов требовались знания по электронике, обработке сигналов и машинным кодам команд процессора (ассемблер).

Сегодня уже довольно успешно можно справляться с работой без этих знаний, и я даже был в шоке, когда однажды познакомился с Senior-разработчиком, весьма смутно понимающим, как работает процессор. Но зато за эти тридцать лет появился интернет, а программы стали огромными по размерам и очень сложными. И прибавилось множество других навыков и знаний, без которых сегодня ну прямо никак: гибкие процессы разработки, объектно-ориентированная и функциональная парадигмы программирования, построение масштабируемых высоконагруженных и отказоустойчивых систем, а еще необходимо уметь читать старый код и работать с ним, использовать системы управления версиями. Не обойтись и без такого обязательного навыка, как умение искать в интернете, которого раньше просто не было.

Все это выходит за рамки самого программирования и, по-хорошему, нуждается в каком-то своем, отдельном термине. Лично я для большей ясности называю «программерией» - это как Программная инженерия , но более широкий термин, охватывающий важное для нас: процессы разработки; умение программировать свой мозг, чтобы, например, «входить в поток»; умение работать в команде или составлять резюме - в общем, всё, чем мы занимаемся.

Основы программерии

Мне очень повезло, потому что я почти сразу же, как только увлекся программированием, прочел потрясающую книгу - «Совершенный Код» . Она меня поразила тем, что это была не книга о каком-нибудь языке программирования или о технологии, как все то, что мне попадалось ранее, а книга о самом Программировании как таковом. Это, наверное, первая книга, которая попыталась заполнить пробелы, остающиеся после прочтения учебников по алгоритмам, технических руководств и документации.

И она сразу же начинается с метафор которые помогают точнее передать суть нашей работы. Вы уже узнали о Литературной метафоре, когда программирование сравнивается с писательством, но есть ещё популярная метафора сравнивающая программирование со строительством домов , или даже созданием самолётов.

Неслучайно она победила, в опросе «Если бы вы могли вернуться в прошлое, когда были еще начинающим девелопером, то какую книгу по программированию вы посоветовали бы себе прочитать?».

Затем появились другие хорошие книги о программерии:

И множество других достойных, но в целом они охватывают глубже определённые области.

По сути, вся эта алхимия программирования на самом деле состоит из таких вещей с которыми мы работаем постоянно и нужно понимать:

• Основы компьютерной техники: основы Булевой алгебры, двоичная и шестнадцатирядная системы счисления.
• Устройство компьютера: процессор, оперативная память, стек, жесткий диск, графическая карта, шина, периферия (т. е. клавиатура, мышь).
• Ассемблер процессора и С - их тоже нужно знать хотя бы немного.
• Собственно базовая грамота: синтаксис, как объявлять переменную, функцию, как писать условный оператор if, приоритет операторов, как организовать цикл, как получить ввод от пользователя и как ему вывести. Структурное программирование - как писать без goto, используя циклы и рекурсию. Это легкотня на самом деле, пятнадцать операторов выучиваются быстро. Почти все используемые сегодня языки программирования наследуются от С (C++, Java, C#, PHP, JavaScript), так что переучивать их не придется. Поэтому, кстати, не особо важно, с какого из этих языков вы начнете обучение.
• Алгоритмизация: линейный поиск перебором, бинарный поиск, пузырьковая сортировка, быстрая сортировка и т. д. Оценка сложности алгоритмов.
• Структуры данных: строки, очередь, стек, одно- и двусвязный список, массивы и т. д.
• Декомпозиция, абстракция и проектирование программы: объектно-ориентированное программирование, SOLID, шаблоны проектирования, UML-диаграммы.
• Основы функционального программирования: как писать без деструктивного присваивания и циклов, работа с коллекциями в функциональном стиле.
• Знание платформы, библиотек, технологий: Java Core, работа с файлами, работа с Сетью, работа с массивами, строками и коллекциями, работа с памятью и сборка мусора. Обо всем этом есть толстые книги от самих создателей технологии (например, «Эффективная Java»).
• Стандарты и протоколы сети: TCP, UDP, HTTP, HTML, XML, JSON, MIME, RFC.
• Умение писать чистый код: как правильно называть переменные и классы, как форматировать код, как правильно писать комментарии (точнее, как их не писать:-)). Понимание приходит после прочтения книги Clean Code.
• Умение работать с кодом: рефакторинг (книга Фаулера), хоткеи IDE для рефакторинга, умение читать и сопровождать старый код.
• Инженерные практики: юнит-тесты, экстремальное программирование (XP), непрерывная интеграция, системы управления версиями (Git, SVN).
• Управление проектом и организация процесса: Waterfall, Agile, SCRUM, Kanban, баг-трекеры, оценка времени на задачу.
• Soft skills: умение общаться с заказчиком и ладить в команде, побороть отсутствие мотивации, выбрать приоритеты.
• Базы данных: SQL, реляционные, документо- и граф-ориентированные БД, ACID, теорема CAP, оптимизация запросов.
• Операционные системы: Linux, установка и настройка программ на нем, командная строка.
• Масштабирование и высокие нагрузки, мониторинг, логинг, отказоустойчивость.
• Криптография, защита от атак.
• Юзабилити, сбор требований.
• Знание английского языка, умение четко и лаконично писать документацию.
• Умение правильно формулировать вопросы и самостоятельно находить ответы на них.
• Умение учиться и при этом постоянно самосовершенствоваться.
• Умение обучать других, понятно объяснять и даже выступать перед публикой на конференциях…
• и при этом не слетать с катушек.

Как видите, этот список можно продолжать, но вы должны понять главное: именно само программирование - это совсем чуть-чуть. Почти все остальные навыки просто невозможно выучить. К ним можно только придти сквозь большой опыт и постоянное чтение правильных книг, которые помогут его переосмыслить.

Что должен знать начинающий программист 1С?

В статье рассмотрим основные моменты, которые должен знать начинающий программист 1С. Это может быть полезно и тем, кто использует 1С:Предприятие и намерен обходиться своими силами, без постороннего обслуживания.

Начнем с определений:

Платформа 1С:Предприятие – это базовая программная среда, на которой работают прикладные решения (конфигурации). Платформа – это основа, с которой работают программисты и создают готовые решения для конечных пользователей.

Конфигурация - это программа (прикладное решение), разработанная на основе платформы 1С:Предприятие и предназначенная для автоматизации задач управления и учета в определенной области деятельности.

ОСНОВНЫЕ КОНФИГУРАЦИИ 1С

Для начинающего программиста важно знать основные конфигурации 1С, с которыми работает большинство компаний.

Наиболее распространенных типовых конфигураций 1С немного – менее десяти. Специалист по программированию должен четко осознавать разницу между конфигурациями, чтобы понимать какие данные хранятся в программе и каким образом их обрабатывать.

Например, 1С:Бухгалтерия предназначена для автоматизации бухгалтерских процессов на предприятии и позволяет вести учет в соответствие с требованиями контролирующих органов Российский Федерации.

Для ведения кадрового учета и расчета зарплаты необходимо изучить 1С:Зарплата и управление персоналом. В этом случае программист должен уметь наладить взаимосвязь кадровых и расчетных документов.

Для автоматизации складского учета, закупок, учета финансов и оперативной отчетности используют 1С:Управление торговлей. Именно этот программный продукт чаще всего дорабатывают под нужды компании.

1С:Розница - модифицированная версией 1С:Управления торговли и предназначена для автоматизации розничных магазинов с различной спецификой. Данная конфигурация 1С – универсальна для любого магазина, на базе нее программисты 1С разрабатывали множество вариаций для магазинов разных отраслей.

Все эти и другие конфигурации работают исключительно на платформе 1С:Предприятие. Если у пользователя не установлена платформа, то и программу он использовать не сможет.

ЯЗЫК ПРОГРАММИРОВАНИЯ 1С

Платформа 1С:Предприятие имеет свой язык программирования, разработанный Фирмой 1С, и полностью определяет функциональные возможности прикладных решений. В платформе определен набор базовых объектов со своими свойствами и методами - это константы, документы, справочники, регистры и многие другие. Весь набор этих объектов используется для решения различных задач автоматизации учета.

Встроенный язык программирования 1С является предметно-ориентированным. Опытные программисты говорят, что язык программирования 1С изначально кажется немного проще остальных. Сложность заключается в том, что программисту нужно вникнуть в предметную область, которую автоматизирует программа – бухгалтерия, производство, управленческий учет и т.д. Еще одна особенность языка программирования 1С, которая удивляет новичков - двуязычный код. Это значит, что код может быть написан на русском или английском языке.

ОСНОВЫ РАБОТЫ С БАЗАМИ ДАННЫХ 1С

База данных - это информация с которой работает платформа, Виды информации и способы их обработки определяются используемой конфигурацией. В одной программе 1С может быть несколько баз, все они будут иметь одинаковую структуру, однако в каждой из них могут учитываться разные данные. В крупных компаниях часто используется не одна, а несколько баз данных.

Например, база бухгалтерии и база зарплаты. После того как в базе зарплаты будут произведены все расчеты по выплате, данные необходимо передать в бухгалтерию, чтобы заплатить налоги.

Синхронизацией и обменом данными между базами, также занимаются программисты 1С.

ОСНОВЫ ЯЗЫКОВ ЗАПРОСОВ 1С

Очень важным этапом в изучении программирования 1С - освоение языка запросов.

Запросы – это один из основных приемов «1С:Предприятие» наряду со встроенным языком, который позволяет читать и обрабатывать данные, хранящиеся в базе.

Язык запросов создан для того, чтобы пользователь в удобном виде получал данные из информационной базы. С помощью языков запроса данные можно только обработать или сгруппировать. Изменение данных с помощью запросов невозможно.

ОСНОВЫ МЕХАНИЗМОВ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ С ДРУГИМИ ПРОГРАММАМИ

В 1С:Предприятие важно настроить выгрузку данных из Microsoft Office, т.к. часто приходится сохранять различные отчеты, табличные данные в файлах Excel или Word. Или наоборот, чтобы загрузить данные из Excel необходимо создать специальную обработку. Предварительно нужно произвести все технические настройки, считать данные из файла и сформировать колонки с аналогичными названиями в 1С.

ОСНОВЫ БУХУЧЕТА, СКЛАДСКОГО УЧЕТА ИЛИ ВЕДЕНИЯ ТОРГОВЫХ ОПЕРАЦИЙ

Стоит только посмотреть вакансии: в каждой второй для программиста 1С требуется знание бухгалтерского и управленческого учета. Как уже говорилось ранее, программист должен «понимать» область в которой он работает. Чтобы правильно форматировать обработки и выстраивать алгоритмы должна быть ясна логика программы.

В тандеме технический специалист-бухгалтер бывает ситуация: программист не понимает, чего от него хочет бухгалтер, а бухгалтер не понимает, какие возможности есть у программы, как она работает. Чтобы не возникало недопонимания, нужно говорить на одном языке. Чтобы работать с пользователями программы 1С:Бухгалтерия, технический специалист должен понимать «логику бухгалтера», владеть терминологией и знать основы бухгалтерского учета. Часто бухгалтеры пользуются доработанными формами документов. Например, для учета путевых листов или изменения валюты учета. Главная задача программиста 1С - сделать так, чтобы бухгалтеры стабильно работали, вовремя сдавали отчетность, а заложенная аналитика документов не терялась.

Систематизируйте базовые навыки и научитесь решать сложные задачи на

Многие начинающие программисты, особенно обучающиеся в провинциальных вузах, часто не знают, в какую сторону им развиваться, и что они должны знать для того, чтобы эффективно работать по специальности. Удивительно, но каждый день используя продукты и технологии, созданные другими программистами на основании развитых областей знания, они даже не догадываются о том, как они устроены.

Построенные на теории массового обслуживания и стандарте GSM сети мобильной связи; PHP-скрипты, исполняющиеся на удаленных серверах и передающие свою выдачу через Ethernet по TCP/IP на компьютеры с NDIS-драйверами; процессоры, переупорядочивающие и спекулятивно исполняющие наборы инструкций для того, чтобы скомпенсировать вызванную ограничениями полупроводниковой электроники и скоростью света остановку роста тактовой частоты; рассчитанные на ЭВМ корпуса самолетов и автомобилей, лекарства и структуры ДНК; компьютерные игры, ради крохотного блика в которых пишутся мегабайты заполненных интегралами Френеля статей; электронные фильмы и книги; алгоритмы NLP и TreeNet, вызывающие нам из огромных баз данных поисковую выдачу - вот то, что окружает нас каждый день благодаря программистам, благодаря оригинальным подходам и фундаментальным знаниям, благодаря продуманной и отточенной десятилетиями методологии разработки и управления сложностью ПО.

Я и мои единомышленники взяли на себя труд составить теоретический минимум для программиста на основании наиболее ярких отраслей IT, вошедших даже в программы нормальных университетов, на основании собеседований и постоянно пригождающихся на практике знаний. Часть из пунктов этого минимума можно изучить за 5 минут по википедии, часть же потребует серьезного труда на протяжении нескольких месяцев, но это именно то, что обязательно следует знать и чем следует свободно владеть. В комментариях приветствуются исправления и дополнения.

1. C++ , стандарт, Comeau, 1TBS, Страустрап/D&E/Джосаттис/Вандервуд, Дьюхэрст/Мейерс/Саттер, RAII/copy-and-swap/exception-safety, правило пяти, Александреску/Абрахамс-Гуртовой, type erasure, CRTP, NVI, SFINAE, Koenig lookup, Duff"s device, Boost, Сик-Ламсдейн/Карлссон, TR on C++ performance, тест Степанова, forwarding problem/move semantics, SPECS
2. Компиляторы , особенности реализации стандарта, ограничения реализации, интринсики, отличия стандартных библиотек (контейнеры, rand), ABI, реализация виртуальных функций, виртуального наследования, исключений, RTTI, switch, указателей на функции и методы; оптимизации, copy elision (RVO, NRVO), sizeof на различных платформах, дефайны компилятора и среды, __declspec, ключи компилятора, empty-base optimization, статическая и динамическая линковка, манглинг, распределенная компиляция, precompiled header, single compilation unit, (strict) aliasing/restrict, inline/_forceinline, volatile
3. Мультитредность , обедающие философы, deadlock/livelock/race condition/starvation, атомарность, lock инструкции процессора, memory model/barrier/ordering, CAS или LL/SC, wait/lock/obstruction-free, ABA problem, написание lock-free контейнеров, spin-lock, TLS/per-thread data, закон Амдала, OpenMP, MPI, map-reduce, critical section/mutex/semaphore/condition variable, WaitForSingleObject/WaitForMultipleObjec ts, green thread/coroutine, pthreads, future/deferred/promise, модель акторов
4. Язык ассемблера , Зубков/Хайд/Дреппер/Касперски/Фог/Абраш, x86, FPU/MMX/SSEn/AVX, AT&T и Intel-синтаксис, masm32, макросы, стек, куча/менеджеры кучи, соглашения вызова, hex-коды, машинное представление данных, IEEE754, little/big endian, SIMD, аппаратные исключения, прерывания, виртуальная память, реверсинг, срыв стека и кучи, return oriented programming, alphanumeric shellcode, L1/L2/RAM/page fault и их тайминг, язык ассемблера ARM
5. Аппаратное обеспечение , Хоровиц-Хилл/Титце-Шенк/От физики к Си от panchul , полупроводниковая электроника/спинтроника/фотоника, транзистор, триггер, схемотехника, микрокод, технология создания процессоров, logic synthesis, static timing analysis, FPGA, Verilog/VHDL/SystemC, SISAL, Arduino, устройства памяти (ROM → EEPROM, RAM, SSD, HDD, DVD), RISC/CISC, Flynn"s taxonomy (ID), принстонский и гарвардский подход, архитектуры процессоров, архитектуры x86, VID/PID
6. Процессоры , конвейеризация, hyper-threading, out-of-order execution, спекулятивное исполнение, static/dynamic branch prediction, префетчинг, множественный ассоциативный кэш, кэш-линия/кэш-промах, такты, кольца защиты, память в мультипроцессорных системах (SMP/NUMA), тайминг памяти
7. Дискретная математика , K2, теорема Поста, схемы, конечные автоматы (ДКА и НДКА), автомат Калашникова, клеточные автоматы
8. Вычислимость , машина Тьюринга, нормальные алгоритмы Маркова, машина Поста, диофантовы уравнения Матиясевича, лямбда-функции Черча, частично рекурсивные функции Клини, комбинаторное программирование Шейнфинкеля, Brainfuck, эквивалентность тьюринговых трясин, проблема останова и самоприменимости, счетность множества вычислимых функций, RAM-машина, алгоритм Тарского, SAT/SMT-солверы, теория формальных систем
9. Языки программирования , грамматики, иерархия Хомского, теорема Майхилла-Нероуда, лемма о накачке и лемма Огдена, алгебра Клини, НДКА → ДКА, алгоритмически неразрешимые задачи в формальных языках, Драгонбук, Фридл, регекспы и их сложность, PCRE, БНФ, Boost.Spirit + Karma + Qi/Ragel, LL, LR/SLR/LALR/GLR, PEG/packrat, yacc/bison/flex/antlr, статический анализ кода, компиляция/декомпиляция/обфускация/деобф ускация, Clang/LLVM/XMLVM/Emscripten, GCCXML, OpenC++, построение виртуальных машин, JiT/AoT/GC, DSL/DSEL
10. Алгоритмы и комбинаторная оптимизация , Кормен/Скиена/Седжвик/Кнут/Ахо-Хопкрофт-У льман/Пападимитриу/Шрайвер-Голдберг/Преп арата-Шеймос/e-maxx.ru, структуры данных, алгоритмы, сложность, символика Ландау, теорема Акра-Баззи, time-space tradeoff, классы сложности, NP-полные задачи, КМП, графы и деревья, потоки в сетях, матрица Кирхгофа, деревья поиска (особенно RB-дерево и B-дерево), occlusion detection, куча, хэш-таблицы и идеальный хэш, сети Петри, алгоритм русского крестьянина, метод Карацубы и матричное умножение Винограда-Штрассена, сортировки, жадные алгоритмы и матроиды, динамическое программирование, линейное программирование, diff-алгоритмы, рандомизированные алгоритмы и алгоритмы нечеткого поиска, псевдослучайные числа, нечеткая логика
11. Численные методы , дихотомия/метод Ньютона, интер- и экстраполяция, сплайны, метод Гаусса/Якоби/Зейделя, QR и LU-декомпозиция, SVD, МНК, методы Рунге-Кутты, метод Адамса, формулы Ньютона-Котеса, метод Ритца, метод Бубнова-Галеркина, метод конечных разностей/элементов, FFT/STFT, сходимость и устойчивость
12. Машинное обучение , Рассел-Норвиг/Bishop, подходы к моделированию AI, переобучение/кроссвалидация, байесовские сети, нейросети, сети Кохонена, Restricted Boltzmann machine, градиентный спуск/hill climbing, стохастическая оптимизация (метод Монте-Карло, метод отжига, генетические алгоритмы, муравьиные алгоритмы), SVM, gradient boosting, кластерный анализ, метод главных компонент, LSH, обучение с подкреплением, MDP, information retrieval/data mining/natural language processing, машинное зрение, Szeliski, OpenCV, image processing, OCR, фильтры Собеля, каскад Хаара, Viola-Jones framework, SURF, введение в психофизиологию зрения, IPython/pandas/scikit-learn
13. Теория информации , сжатие, Хаффман, RLE, BWT, LZ, коды коррекции ошибок, сжатие с потерями (изображения, аудио, видео), информационная энтропия, формула Шеннона, сложность Колмогорова
14. Криптография , Шнайер/Ященко, Принцип Керкгоффса, симметричная (DES, AES), асимметричная (RSA), качество ГПСЧ, алгоритм Диффи-Хеллмана, эллиптические кривые, хэширование (MD5, SHA, CRCn), DHT, криптостойкость, криптоатаки (атака гроссмейстера), WEP/WPA/WPA2 и атаки на них, цифровая подпись и сертификаты, PKI, HTTPS/SSL, доказательство с нулевым разглашением, пороговая схема
15. Математика , Кнут-Грэхем-Паташник/Зорич/Винберг, Spivak/Dummit-Foote, матан, линал, комплан, функан, диффгем, теория чисел, дифуры/интуры/урчпы/вариационное исчисление/оптимальное управление, производящие функции, ряды, комбинаторика, теорвер/матстат/слупы/теория массового обслуживания, цепи Маркова, интегральные преобразования (Фурье, Лаплас, вейвлет), NZQRCHOS, матпакеты (Mathematica, Maple)
16. Физика , правила Кирхгофа, закон Джоуля-Ленца, комплексное сопротивление, скорость и частота света, уравнения Максвелла, лагранжиан и гамильтониан
17. Химия , стехиометрия, химия кремния:)
18. Архитектура и стиль кода , Макконнелл/Фаулер/Лебланк/Гамма/Александ реску-Саттер/Буч, защитное программирование, паттерны, SOLID/GRASP/KISS DRY SPOT/YAGNI, UML, OOP (Smalltalk), OOD/OOA, метрики кода
19. Методологии разработки , Waterfall/RUP/Agile/Scrum/Kanban/XP, TDD/BDD, CASE
20. Тестирование , юнит-тесты, функциональное, нагрузочное, интеграционное тестирование, тестирование UI
21. Инструментальные средства разработки , IDE, IntelliSense, отладчики (VS/Olly/WinDbg/kdb/gdb) и трейсеры (strace/ltrace), DWARF debug information format, дизассемблеры и декомпиляторы (IDA/HexRays/Reflector), системы контроля версий (SVN, GIT), merge/branch/trunk, системы именования файлов и бранчей, continuous integration, ant, code coverage, статический анализ (lint, cppcheck), динамический анализ (valgrind, фаззинг), верификация и валидация ПО (Frama-C, RAISE (RSL), Coq), профайлинг, багтрекеры, документирование кода, системы сборки (CMake), пакетные менеджеры (NuGet)
22. Фреймворки , Qt, moc и метаинформация, концепция слот-сигнал, Саммерфилд-Бланшет/Шлее, PoCo, промышленные библиотеки: GMP, i18n, lapack, fftw, pcre
23. Операционные системы , Silberschatz/Рихтер/Соломон-Руссинович/Р обачевский/Вахалия/Стивенс/Love/Linux Kernel Internals, менеджер памяти, менеджер кучи и ее устройство (LAL/LFH/slab), менеджер устройств, менеджер процессов, context switch, реальный и защищенный режим, исполнимые файлы (PE/ELF/Mach), объекты ядра, отладочные механизмы (strace/ptrace/dtrace/pydbg, Debug API) и минидампы, bash, сетевой стек и высокопроизводительные сервера, netgraph, CR0, IPC, оконная подсистема, система безопасности: ACE/ACL и права доступа, технологии виртуализации, RTOS (QNX), программирование драйверов, IRQL, IRP, файловые системы, BigTable, NDIS/miniport/FS drivers/filter driver, Mm-, Io-, Ldr-функции, DKOM и руткиты, GDT/IDT/SDT, ядра Windows/Linux/BSD, POSIX
24. Компонентно-ориентированные модели , Роджерсон/Таварес, COM/OLE/ActiveX/COM+/DCOM RPC, ATL, апартменты, моникеры, MIDL, XPCOM, CORBA, TAO, D-Bus
25. Сеть , Стивенс, OSI model/Internet model, Ethernet, TCP/IP, TCP window, алгоритм Нейгла, сокеты, Protocol buffers/Thrift/Avro/ASN.1, AMQP, ICMP, роутинг/BGP/OSPF, ARP, атака Митника, syn flood, HTTP/FTP, P2P/DHT, DHCP, SMB/NBNS, IRC/XMPP, POP3/SMTP/ESMTP/IMAP, DNS, WiFi/WiMax/GSM/CDMA/EDGE/Bluetooth/GPS, ACE, Wireshark
26. Графика и GPGPU , алгоритм Брезенхема, цветовые модели, трассировка лучей vs полигональная графика, OpenGL/GLSL/Open Inventor, DirectX/DirectShow/DirectAudio/HLSL, stencil/depth/alpha-test, графический конвейер в DirectX 11, шейдеры, модели освещения (Фонг), пропускная способность, fillrate, OpenCL/CUDA/AMP, ландшафты, лоды, тени, deferred shading, текстурирование и фильтрация, антиалиасинг, HDR, tone mapping, virtual/augmented reality
27. Форматы , XML/XSLT/XPath/XMLStarlet/DOM/SAX, RTF/ODF, JSON/BSON/bencode, YAML, JPEG/PNG/WebP, AVI/MPEG/RIFF/WAV/MP3/OGG/WebM, SVG, Unicode, кодировки однобайтные/UTF-8/UTF-16/UCS-2/UTF-32, проблемы длины и сравнения Unicode-строк
28. Базы данных , Грубер/Дейт, ANSI SQL, T-SQL, ODBC, MySQL/PostgreSQL/MS SQL/BDB/SQLite/Sphinx, хранимые процедуры, триггеры, алгебра Кодда/А, Tutorial D, нормальные формы, оптимизация и выполнение запросов, структуры данных индексов, транзакции и ACID, CAP-теорема Брюера, NoSQL, key-value storage, шардинг, ORM (C++ ODB), ERD, OLAP, семантическая сеть, triplestore, RDF/Turtle, SPARQL, OWL, Semanticscience Integrated Ontology, reasoner, DBpedia
29. Прикладное программирование , C#/F#, Шилдт/Троелсен/Рихтер, генерики, yield, linq/plinq, рефлексия, AST, WCF, WinForms/WPF/Silverlight, AOP, фреймворки логгирования, .NET assembly, Scala, Хорстманн/Одерски, pattern matching, макросы/квазицитаты
30. Квантовые вычисления , алгоритм Шора, квантовая криптография
31. Функциональное программирование , Haskell/Ocaml/Scheme/Alice или Oz, SICP/TaPL/YAHT/Purely Functional Data Structures/Харрисон-Филд, HOF (map/fold/filter), система типов Хиндли-Милнера, монады, тайпклассы, АТД, dependent types, ленивость/энергичность, логическое программирование (Prolog или Mercury), конкурентное программирование (Erlang или Oz)
32. Веб-программирование и скриптовые языки , Фланаган/Zend PHP5 Certification Course + Study Guide, Apache/nginx, CGI/FastCGI, PHP/Zend Framework/ReactPHP/Zend Engine/Doctrine или Propel/CodeIgniter или Symphony или Yii, Python/Django/Twisted, Ruby/RoR, ASP.NET MVC, JavaScript/jQuery/React/Google Closure/ExtJS/node.js, ООП в JavaScript, HTML5, CSS3/табличная и блочная верстка, RSS, canvas/WebGL, Ajax/WebSockets, вопросы безопасности (XSS, SQL injection, CSRF), highload, C10k problem, SWIG
33. Проектирование GUI и представление информации , Раскин/Тафти, юзабилити, основы дизайна и типографики, закон Фиттса, основы верстки, LaTeX

UPD: Некоторые комментарии повторяются довольно часто, и разумно было бы попробовать ответить на них в апдейте поста.

Этот теормин вполне справедливо критикуется за отсутствие системности изложения и ВНЕЗАПНЫЕ соседства различных как по глубине, так и по содержанию топиков. Это не бага, это фича. Системное изложение программы по практически любому из пунктов заняло бы места не меньше, чем оглавления пухлых талмудов, поэтому лучше как раз названия этих талмудов и приводить. Как же тогда работать с этим списком? Следует брать хорошие книжки по тематике и читать их до тех пор, пока все упомянутые слова не встретятся в процессе чтения. Авторы и в страшном сне не могли предположить, что кто-то решит, что устройство Даффа посчитают по глубине и объему чем-то равным полуторатысячестраничному Священному Стандарту. Однако этот критерий вполне рабочий - можно перечитать сотню книг по C++ для начинающих, и ни разу не встретить упоминания о нем, но если читать действительно полезные книги и статьи (для тем, подобных C++, такие книги существуют и перечислены), то все слова довольно быстро встречаются. Смысл программы, обусловленный ее размером, именно в том, чтобы дать возможность оценить, достаточное ли количество книг по теме прочитано.

Весьма значительное количество критики теормин встречает и со стороны людей, считающих себя программистами, которые полагают, что все это знать невозможно , изучать слишком долго, а в некоторой абстрактной узкой практике большая часть не используется. Эти люди, к сожалению, просто не понимают, в чем разница между эрудицией/памятью и знаниями. Ценность для программиста имеет не запоминание точного формата какого-нибудь из пакетов NBNS, а овладение подходами, которые использовались при разработке, другими словами не способность воспроизвести, а способность воссоздать или опознать, в том числе в другой области. Именно способность человека к анализу и синтезу (которая все же не берется из ниоткуда, а достигается активным познавательным трудом) отличает его от гугла, который даже в очень отдаленной перспективе не научится решать даже div2 250. Именно на развитие этой способности и направлен теоретический минимум, который в процессе работы обязательно придется дополнять domain-specific знаниями, будь то особенности игровой физики, разработка оперденей на Java или создание реальных микросхем.

В отдельный абзац стоит выделить вопрос от тех, кто сомневается в своих способностях освоить теормин, либо полагает, что способность его применять будет редко востребована и ослабнет. В целом, теорминимум в большинстве пунктов несколько уступает учебным программам факультетов CS нормальных университетов, так что за 5 лет его освоить вполне возможно, даже совмещая с работой. Конкретно в геймдеве активно используются (по разным подсчетам в обсуждениях) от 1/3 до 2/3 перечисленных пунктов. Недостающую активность можно восполнять, к примеру, консультируя других на Stack Overflow .

Отдельную категорию людей, высказывающуюся в стиле «я такого не знаю, я такое запрещаю» составляют те, кто полагает, что цель программиста заключается не в улучшении мира, а в зарабатывании денег . Им этот теоретический минимум действительно не нужен, а следует поискать самоучители по тому, как правильно и со знанием всех тонкостей воровать, обманывать и заставлять работать вместо себя других.

«Нас и тут неплохо кормят» . Этот аргумент встречает свое опровержение во втором по активности обсуждении статьи у metaclass :
Все, что должен знать программист, чтобы его после 40 лет не выбросили на Помойку, Где Бомжи.
Действительно, в возрасте около 45 лет начинает активно проявляться деградация мозга, приводящая к существенным проблемам в понимании и способности оперировать кодом с обычной цикломатической сложностью. Потеря способности писать код в сочетании с неспособностью из-за отсутствия тренировок к анализу/синтезу - гарантированный путь именно туда. Некоторые люди сохраняют способность оперировать нормальной цикломатической сложностью и в старости, однако лишь за счет превышающих норму показателей в молодости. Проверить, входите ли вы в зону риска, можно на TopCoder
От физики к программированию
Зачем нужно знать всякие низкоуровневые вещи

Ну и наконец, откуда вообще вырос этот теормин:
ACM Computer Science Curriculum

Эта статья - не самоучитель по кодингу. И не пост о том, «какой язык программирования выбрать». Если вы хотите понять, насколько вам интересно изучать мир кода, то более важным вопросом будет: что такое программирование? Как выглядит программирование изнутри? Совместимы ли я и программирование?

Принцип «логика, а не математика»

Одно из величайший заблуждений у начинающих программистов - это то, что в программировании полно математики. Если вам кажется, что занятие программированием заставит вас снова вспомнить о школьных знаниях тригонометрии, алгебры и т.п., то вы ошибаетесь. Такая математика редко встречается в программировании.

По опыту из «чисто математических» вещей встречаются, например, порядок операций в выражении и система координат. Ничего особо сложного. Логики, напротив, очень много. Необходимость думать наперёд, понимать, в каком порядке выполнять действия и как контролировать этот поток, пронизывает все аспекты программирования. Если у вас есть способность к логике, то вам будет легко начать справляться с программистскими задачами.

Принцип «поймать падающую звезду»

На программирование можно смотреть, как на запуск множества «процессов» - как бы принуждение компьютера «делать работу за вас» - и управление этими процессами. В программировании процесс часто выдаёт некий результат. Результатом может быть файл, но может быть и нечто попроще, например строка, или число.

Проблема в работе с процессами заключается в том, что если вы ничего не делаете с их результатами, то они просто растворяются. Говоря литературно, «уходят в небытие», никогда не воссоздаются, очень похожи на звёзды, которые сверкают на небе и исчезают. Другими словами, вам надо «поймать их».

Если вы создаёте что-то с помощью процесса, вам надо схватить его, или вы его потеряете. Вот где в игру вступают переменные - как способ «запечатлеть» результаты процесса. Этот принцип сильно помогает понять, что такое программирование, на ранних этапах обучения. И если вы рано его ухватите, то найдёте его очень полезным.

Принцип «словаря»

В программировании есть много «типов». Представляйте типы как строительные блоки языка программирования. Один из типов - это строка, или коллекция символов внутри кавычек. И «яблоко», и «апельсин» - это строки. Их можно, например, объединить и сделать «яблокоапельсин». Числа - это другой тип. Числа можно складывать, вычитать, умножать (помимо остальных действий). Затем идут «массивы» - множество объектов в определённом порядке. [«Первое», «идёт», «перед», «вторым»], например, является массивом с первым элементом «Первое» и последним элементом «вторым».

Но, возможно, одним из самых мощных типов является «хэш», или пара «ключ-значение». Хэш имеет много названий. В Ruby это «hash». В JavaScript он называется «object» (объект). Возможно, лучшее имя ему дал Python: «dictionary» (словарь). Если немного подумать, то словарь это и есть набор ключей (слов), указывающих на свои значения.

Но почему это имеет значение? Оказывается, такая структура часто нужна для хранения данных. Например, таким образом можно упаковать информацию о человеке:

{"first_name" => "Jonathan", "last_name" => "Richards", "nationality" => "British" }

Есть ключи «first_name» (имя), «last_name» (фамилия) и т.д. Это как бы свойства, или атрибуты человека. Можно ещё добавить «hair_colour» (цвет волос), «age» (возраст), или «gender» (пол). И каждый из этих ключей имеет значение. Значительная часть программирования связана с определением форматов структур данных. И пары «ключ-значение» становятся ценнейшим оружием в арсенале, поэтому полезно понять, как они работают, как можно раньше.

Принцип «матрёшек»

В программировании полно объектов, которые находятся внутри объектов внутри других объектов. Программируя, вы часто обнаруживаете, что пытаетесь структурировать данные, и часто эти структуры содержат внутри себя другие структуры.

Добавим в предыдущий пример свойство «siblings» (братья/сёстры):

{"first_name" => "Jonathan", "last_name" => "Richards", "nationality" => "British", "siblings" => { "brothers" => , "sisters" => ["Fiona", "Mary"] } }

Этот принцип вы будете встречать на протяжении всего программирования. В HTML одни элементы включают в себя другие элементы: