Ինչպես ընտրել կոդավորման Bootcamp

Այսպիսով, դուք ցանկանում եք ձեզ ուղարկել կոդավորման bootcamp՝ կամ փոխելու ձեր կարիերան կամ խթանելու ձեր ընթացիկը կոդավորման վերջին գիտելիքներով: Դուք զգալի քանակությամբ հետազոտություններ եք կատարել այս հարցում, այնպես որ վստահ եք, որ bootcamp-ը դա անելու միջոցն է:

Ինչպե՞ս գիտեք, թե որ տեսակի կոդավորումն է լավագույնս աշխատում ձեզ համար:

Հետևյալ հոդվածը ուսումնասիրում է այն տարբերակներից 3-ը, որոնք դուք ունեք կոդավորումը որպես տեխնոլոգիայի մասնագիտություն հետապնդելու համար.

1. Տվյալների գիտություն

2. Կիբերանվտանգություն

3. Վեբ մշակում

1. Data Science Bootcamp

Բոլորը՝ մեծ փողոցների մթերային խանութներից և շքեղ մանրածախ ապրանքանիշերից մինչև բանկային ընկերություններ, հավաքում և օգտագործում են անհասկանալի քանակությամբ տվյալներ՝ պատկերացումներ կորզելու և ամենօրյա որոշումներ կայացնելու համար: Հաճախորդներից, այո, բայց նաև նրանց ներքին աշխատակիցներից (Աղբյուր 1):

Տվյալների գիտությունը այս «մեծ տվյալների» ուսումնասիրությունն է, որը հավաքվում է: Տվյալների գիտնականն օգտագործում է այս տվյալները միտումները բացահայտելու, պատկերացումներ հանելու և ապագա արդյունքները կանխատեսելու համար:

Ի՞նչ կսովորեի Data Science Bootcamp-ում:

Անշուշտ, տարբեր bootcamps-ները կկենտրոնացնեն տարբեր քանակություններ տարբեր թեմաների վրա, որոնք ընկնում են տվյալների գիտության հովանու ներքո, և այդ թեմաների խորությունը կախված կլինի այն ձևաչափից, որը դուք ընտրում եք ուսումնասիրելու համար:

Սա նկատի ունենալով, ավելի լավ է դիտարկել յուրաքանչյուր bootcamp-ի եզակի պլանավորված արդյունքները և ուսումնական ծրագիրը, եթե կան մասնագիտացված թեմաներ, որոնք ձեզ հատկապես հետաքրքրում են:

Անկախ նրանից, թե տվյալների գիտության որ ճամբարում եք գրանցվել, հավանաբար կշոշափվեն հետևյալ թեմաները.

• SQL - ծրագրավորման լեզու, որն օգտագործվում է տվյալների մեծ բազաներից տվյալների արդյունահանման համար:

• Տվյալների վերլուծություն - Մշակել, թե ինչ են նշանակում համատեքստում մեծ տվյալներից կազմված թվերն ու փաստերը:

• Տվյալների պատկերացում - Ինչպես ներկայացնել վերը նշված երկու հասկացությունները այնպես, որ որևէ մեկը, առանց տվյալների գիտության ուսուցման, կարող է հասկանալ:

Ի՞նչ տեսք ունի աշխատանքը Data Science-ում:

Տվյալների գիտության աշխատանքները տարբերվում են չափերով, ծավալով և փորձով: Ինչպես շատ այլ պաշտոններ, հատուկ պարտականությունները և ձեր դիտած տվյալների տեսակը կփոխվեն՝ կախված ոլորտից և ընկերությունից:

Որոշ աշխատատեղեր, որոնց համար դուք փնտրում եք դիմել որպես տվյալների գիտության bootcamp շրջանավարտ, ներառում են.

• Կրտսեր տվյալների գիտնական - օգտագործեք տվյալները միտումները բացահայտելու, պատկերացումներ հանելու և ապագա արդյունքները կանխատեսելու համար:

• Տվյալների ինժեներ - Պատասխանատու է տվյալների հավաքագրման, կառավարման, փոխակերպման և հասանելիության համար տվյալների ենթակառուցվածքի նախագծման, պահպանման և օպտիմալացման համար:

• Մեքենաների ուսուցման ինժեներ - Պատասխանատու է ծրագրերի և ալգորիթմների ստեղծման համար, որոնք թույլ են տալիս մեքենաներին գործել առանց ուղղորդվելու, ինչպես օրինակ՝ ձեր հետաքրքրություններին վերաբերող նորությունների հոսքի մշակումը:

• Որոշումների գիտաշխատող - Որոշումների գիտությունը եզակիորեն զբաղվում է առկա տեղեկատվության հիման վրա լավագույն ընտրություն կատարելով՝ նոր տեղեկատվություն կամ այն ​​հասկանալու նոր ուղիներ գտնելու փոխարեն:

2. Կիբերանվտանգության Bootcamp

Ի՞նչ է կիբերանվտանգությունը:

Կիբերանվտանգության մասնագետները պաշտպանում են ընկերության զգայուն տվյալները, որոնք պատկանում են իր հաճախորդներին և աշխատակիցներին, այն մարդկանցից, ովքեր չպետք է մուտք ունենան դրանք: Դա կարող է տեղի ունենալ տարբեր ռազմավարությունների միջոցով:

Ի՞նչ կսովորեի կիբերանվտանգության Bootcamp-ում:

Կախված կոնկրետ դասընթացի մատակարարի ուսումնական ծրագրից, կարող եք ակնկալել, որ կուսումնասիրեք հետևյալներից որևէ մեկը.

• Blue Teaming - Պաշտպանական անվտանգության մասնագետներ, որոնք պատասխանատու են ռիսկերի գնահատման համար՝ բացահայտելով սպառնալիքներն ու թույլ կողմերը, որոնք կարող են օգտագործվել ընկերության տվյալները ստանալուց հետո:

• Red Teaming - Վիրավորական անվտանգության մասնագետները պատասխանատու են էթիկական հաքերների համար: Նրանք հարձակման համակարգերի և պաշտպանական համակարգեր ներխուժելու փորձագետներ են:

• Python ծրագրավորում - Python-ը շահավետ ծրագրավորման լեզու է կիբերանվտանգության մասնագետների համար, քանի որ այն կարող է կատարել բազմաթիվ պահանջվող գործառույթներ:

Ի՞նչ տեսք ունի աշխատանքը Կիբերանվտանգության ոլորտում:

Կիբերանվտանգության շրջանակներում դերերը, ինչպես բոլոր մասնագիտությունների դեպքում, տարբերվում են ծավալով և եկամուտով՝ կախված գտնվելու վայրից, ոլորտից և գործատուից: Cyber ​​Security bootcamps-ի շրջանավարտները վայելում են մեծ պահանջարկ և աշխատանքի տեղավորման մեծ հնարավորություններ՝ վեց ամսվա ընթացքում գրեթե 80% զբաղվածության մակարդակով (Աղբյուր 2):

Որոշ աշխատատեղերի վերնագրեր, որոնց համար կարող եք դիմել որպես կիբերանվտանգության բոտքեմփի շրջանավարտ, ներառում են.

• Տեղեկատվական անվտանգության վերլուծաբան- Պատասխանատու է ստանդարտների սահմանման և համակարգչային ցանցերի պահպանման համար` միաժամանակ պաշտպանելով ընկերությունը կիբերհարձակումներից

• Ծրագրային անվտանգության ինժեներ - Պատասխանատու է ընթացիկ անվտանգության թեստավորման և կոդերի վերանայման համար՝ ծրագրային ապահովման անվտանգությունը բարելավելու համար:

• Security Architect - Պատասխանատու է ՏՏ վերլուծաբաններին, անվտանգության ադմինիստրատորներին և անվտանգության ինժեներներին խորհուրդ տալու համար՝ համակարգելու արդյունավետ անվտանգության արձանագրությունները

• Ներթափանցման փորձարկիչ - Պատասխանատու է թիրախային կայքերի կամ համակարգերի ստուգման համար թույլ կողմերը, ներառյալ բաց ծառայությունները, հավելվածների անվտանգության խնդիրները և բաց կոդով խոցելիությունները:

3. Web Development Bootcamp

Ինչ է վեբ մշակումը:

Վեբ մշակումը կայքերի ստեղծումն ու սպասարկումն է: Դա կարող է լինել կամ այն, ինչ տեսնում է վերջնական օգտատերը (առջևի վերջ), կամ կուլիսների հետևում կատարվող տեխնիկական գործողությունը, որն արվել է որպես պատասխան վերջնական օգտագործողին, որը նա կարող է ուղղակիորեն չտեսնել (back-end), կամ երկուսն էլ միասին (ամբողջական փաթեթ): )

Ի՞նչ կսովորեի Web Development Bootcamp-ում:

Կրկին, կոնկրետ թեմաներն ու կենտրոնացումները, հավանաբար, կփոխվեն bootcamps-ների միջև, այնպես որ, եթե ինչ-որ հատուկ բան կա, որը փնտրում եք, մենք առաջարկում ենք ուղղակիորեն հարցնել bootcamp մատակարարին, բայց ընդհանուր առմամբ, ահա թե ինչ կարող եք ակնկալել գտնել.

• Ցանցերի ներածություն - Երկու կամ ավելի սարքերի խումբ, որոնք կարող են հաղորդակցվել:

HTML, CSS և Javascript - ծրագրավորման լեզուներ, որոնք առավել հաճախ օգտագործվում են վեբ կայք ստեղծելու և պահպանելու համար:

• Front-end Web Development - Այն, ինչ տեսնում և փոխազդում է կայքի, առցանց հավելվածի կամ ծառայության վերջնական օգտագործողը (այցելողը):

• Վեբ վերջնաժամկետ մշակում- Ներառում է աշխատել վեբկայքում չտեսնված գործընթացների վրա, բայց ապահովել, որ ամեն ինչ աշխատում է այնպես, ինչպես պետք է:

Ինչ տեսք ունի աշխատանքը Վեբ մշակման ոլորտում:

Վեբ մշակման ոլորտում դիրք ունենալով՝ կարող եք ակնկալել, որ ձեր ժամանակի մեծ մասը կանցկացնեք առցանց հրապարակումների կոդավորման վրա: Կան մի քանի տարբեր երթուղիներ, որոնք հասանելի են ձեզ համար դա անելու դերի ճակատային և հետևի բնույթից դուրս (ինչպես նշվեց վերևում).

• Վեբ մշակում և ձևավորում (ինչպես առջևի, այնպես էլ հետևի վերջում)

• Հավելվածների մշակում - Պատասխանատու է բջջային օպերացիոն համակարգերում օգտագործելու համար ծրագրային ծրագրեր գրելու համար:

• Մշակում կենտրոնանալով հատուկ կոդավորման լեզվով. Տարբեր լեզուներ (օրինակ՝ Java, C++, Python կամ Ruby on Rails), որոնք ընդունվել են տարբեր առաջադրանքների համար կամ նախընտրելի են տարբեր ընկերությունների կողմից, որպես ամբողջություն, նշանակում է, որ մասնագետ դառնալը որոշակի լեզու կամ ընդհանուր է: դրանցից բոլորը կարող են ազդել դերերի տեսակների վրա, որոնց դուք դիմում եք:

Համոզվեք, որ նայեք, թե ուրիշ ինչ կարող է անել կոդավորման լեզուն, որը դուք ընտրել եք վեբ մշակում սովորելու համար: Դուք նույնպես կարող եք լավ գտնվել այս ոլորտներում աշխատանքի տեղավորման ձեր ճանապարհին:

Ուղու՞մ է պետք:

Եթե ​​օգնության կարիք ունեք՝ որոշելով, թե որ առարկան է ձեզ համար հարմար, փորձեք մասնակցել «Ո՞րն է ձեզ համար նախատեսված Bootcamp-ը» կարճ վիկտորինան՝ օգնելու ձեզ ճիշտ ուղղությամբ ցույց տալու համար:

Երբ որոշեք, թե որ առարկան եք ցանկանում սովորել, օգտագործեք այս օգտակար Bootcamp Directory՝ ստուգելու համար, թե ինչ տարբերակներ կան ձեզ համար: Դուք կարող եք զտել ըստ գտնվելու վայրի, ուսուցման ժամանակացույցի և ֆինանսավորման տարբերակի:

Աղբյուրներ.

1. Մեծ տվյալների արժեքը մինչև 2025 թվականը կկազմի 229,4 միլիարդ դոլար: (Strategic Tech Investor, 2021)

2. Springboard, (նոյեմբեր, 2022)

**