Amikor iskolába jártunk, az általános műveltség valahogy mindig a humán tudományokat jelentette. Az iskolákban ez nem tudom, hogy megváltozott-e, de a munkaerőpiacon szerintem nagyon. IT-s alapskillekből baj biztosan nem lesz! Összegyűjtöttem egy kis összefoglalót arról, hogy nekem mi segített a tanulásban.

Az ajánlott anyagok listája saját tapasztalatokon alapszik, és éppen ezért nagyon várom a visszajelzéseket Tőletek, hogy nektek melyik kurzus segített a legtöbbet, és mik a területek, amikben még a váltani tervezőknek érdemes alaptudást magukra szedniük.

Miért érdemes ezzel foglalkozni?

Pont ahogy minden más szakmában, az IT-ban is erős a specializáció. A tapasztalt munkavállalók van, hogy erősen egy elsődleges eszközre vagy témakörre koncentrálnak, vannak, akik pedig megismernek ehhez még további szakmai területeket is, inkább egy széleskörű tudást szerezve.

Éppen ezért nem elvárható, hogy mindenhez érts, viszont a jól megalapozott tudáshoz szükséged lesz egy átfogó képre arról, hogy hogyan működik a rendszer teljes egészében. Ez segíteni fog abban is, hogy gyorsabban tanulj a tapasztalatokból, és az önbizalmadnak is jót fog tenni.

SQL

Miért? Mert örökzöld és mert szuper ugródeszka.

Akár programozni készülsz, akár tesztelőnek vagy project managernek, mindig lesz a feladatban valahol egy vagy több adatbázis.

Én a programozni tanulást Pythonnal kezdtem, de utólag sajnálom, hogy csak később jutottam el az SQL-hez. Nem összehasonlítható a két nyelv, egyáltalán nem ugyanarra valók, viszont ha nem kifejezetten egy bizonyos programnyelv elsajátítása a célod, akkor nagyon jó szívvel ajánlom az SQL-t. Könnyű tanulni, nagyon hasonlít az emberi (angol) nyelvre, és a tanulási folyamat elején nagy szükséged lesz a sikerélményekre, amit SQL-lel könnyű megszerezni.

Annyira alapvető a technológia, hogy nem teheted meg, hogy nem is hallottál róla, és remek kiegészítése az exceles és/vagy accesses alapoknak.

Egy jó bevezető:

https://www.codecademy.com/learn/learn-sql

Ha tovább érdekel a Business Intelligence, reporting vagy akár a data analytics, innen biztosan tovább fogsz még akarni haladni.

HTML

Ez a nyelv a website-ok és webes alkalmazások megjelenítéséről gondoskodik. Végezz egy kezdő kurzust, hogy nagyjából értsd, milyen alapfogalmakat érdemes tudni. Ha aztán úgy döntesz, hogy webfejlesztéssel szeretnél foglalkozni, majd tovább fejleszted, ha nem ez a te irányod, itt meg is állhatsz.

https://www.codecademy.com/learn/learn-html

Introduction to databases

Ezt a kurzust a Courserán végeztem, ott már sajnos nem elérhető, de a Stanford e-learning platformján keresztül igen. Én nagyon szerettem, hogy átfogó, alapos tudást ad sok témáról, és nem kell magam több tucat e-learningen átrágni az átfogó tudás megszerzéséhez.

Ha nem kódolós munkakör számodra az álommunka, ez a kurzus lehet, hogy egy kicsit túl sok infó, egyébként viszont jó szívvel ajánlom.

Ha valaki tud ennél friss, hasonlóan alapos anyagról, az ossza meg velünk!

https://cs.stanford.edu/people/widom/DB-mooc.html

Programnyelvek: Python/R

Kezdőként nagy dilemma eldönteni, hogy melyik nyelvbe vágd a fejszéd. Ha tapasztalt fejlesztőket kérdezel, jobb, ha felkészülsz rá, hogy könnyen vallásháborúba keveredhetsz ? Minden fejlesztőnek megvan a maga szíve csücske, és a saját kedvenc nyelvét fogja neked ajánlani.

Vannak a klasszikus, régen jelen lévő nyelvek, mint mondjuk a Java. Ha azért akarsz Java-t tanulni, mert találtál egy iskolát, ahol megtanítanak és utána segítenek elhelyezkedni, hajrá!

Ha pusztán önszorgalomból állnál neki, akkor is hajrá, de legyél vele tisztában, hogy mivel egy nagyon elterjedt nyelvről van szó, hatalmas a konkurencia a piacon.

Két fiatalabb programozási nyelv a Python és az R. Mindkettőnél nagyon sok anyag elérhető az interneten. A Python a programnyelvek egyik svájci bicskája, nem nagyon választhatsz vele rosszul.

Ha kifejezetten az adatelemzés és a statisztika érdekel, akkor viszont elsőre az R-t javaslom, nagyon sok statisztikai funkció és adatmegjelenítési megoldás elérhető R-ban, ami Pythonban nem. Viszont vedd figyelembe, hogy az R-t inkább kísérletezésre használja a szakma, ha éles környezetben kell futtatni a megoldást, akkor többnyire a Pythonhoz fordulnak – tehát majd úgyis fog kelleni a Python (bár ez a trend is gyorsan változik már).

Nekem a legjobb tapasztalatom a Datacamp anyagaival van. A bevezető R- és Python- anyagok elérhetőek ingyenesen. Ha tetszik, és beruháznál egy előfizetésre, érdemes őket figyelni, rendszeresen van akció. Ha iskolába jársz, a tanárod kérhet tőlük diáklicenszt az osztály számára.

https://www.datacamp.com/

Adatvizualizáció és adatmodellezés

Ez is egy rohamosan fejlődő terület, érdemes megnézni akkor is, ha nincs semmi művészi vénád. Az emberi agy nagyon komplex információhalmazt is fel tud dolgozni, ha megfelelő vizuális ingerként kapja azt, és adatvizualizációt tanulni egy szórakoztató és megtérülő befektetés. Én olyan helyen még nem dolgoztam, ahol ne lett volna feldolgozásra váró adat.

Ingyenesen a Microsoft Power BI a leggazdagabb képességekkel rendelkező eszköz, amihez hozzájuthatsz. Megosztani nem fogsz tudni vele, ahhoz már előfizetés kell. Sajnos csak Windows operációs rendszer alatt fut (a Mac és Windows háborúnak úgy tűnik, nincs még vége). A Microsoft oldalán és az Edx-en ugyanaz az alapos, gyakorlatias anyag érhető el.

https://www.edx.org/course/analyzing-and-visualizing-data-with-power-bi-2

Te mit adnál még hozzá ehhez a listához?