Всё чаще попадается на глаза заманчивое предложение пройти обучение по Machine Learning (искусственный интеллект, нейронные сети, все дела). Материала появилось достаточно много, да и оплачивается это направление, как я понял очень хорошо - особенно, если уезжаешь в другую страну. По сравнению с веб-разработкой можно заработать больше. Плюс конкуренция меньше, ведь далеко не все программисты имеют высшее образование по специальности и они не изучали различные математические науки связанные с ML - статистика, линейная алгебра, численные методы, теория ветоятности, дискретная математика и т.п.

Стоит ли начать изучать данное направление чтоб потом сделать его основным?

Вопрос задаю именно тем, кто в теме. Чтобы сказали в чем плюсы, в чем минусы, в чем особенности. Как по оплате, по наличию вакансий и насколько это головняк вообще? Как быстро можно научиться?

Может кто знает?  Ну и язык программирования Python изучать под это дело (ох как не хочется, не нравится мне его синтаксис)

(0) чем 1С хуже?

У тебя образование то есть, что бы с этим разобраться ?

(0) "тем, кто в теме" на форуме 1сников? смешно.

(0) Ты хочешь сам открыть такие курсы для лохов или хочешб на курсы записаться?

(1)да никто не говорит, что хуже. Но это же совсем разные направления.
(2)у меня профильное образование и диплом магистра - как раз заточенное под данное направление. Мы даже распознавание образов реализовывали...
(3)что смешного? На этом форуме есть немало широкопрофильных специалистов. При этом неплохих. Есть и профессиональные сис админы, есть веб-разработчики, есть по железу спецы.. Да кого только нет.
(4)Я присматриваюсь к данному направлению и прощупываю почву. Материала у меня достаточно для изучения. Курсы открывать не собираюсь.  Хочется узнать поподробнее от тех, кто уже знаком с направлением. Может быть игра не стоит свечь или есть подводные камни.

(5) Ты понимаешь, что такое нейронные сети?

(0) Вакансий немного, конкуренция среди кандидатов очень высокая. Можешь попробовать пройти курсы и поучаствовать в соревнованиях кагл. Но для хорошего результата нужно потратить очень много сил и времени. Работа достаточно специфичная, с программированием мало общего имеет.

(7)хорошо. буду ждать еще мнений на этот счет.
(6)плохо. Было дело, я ее не осилил за ненадобность. Но сейчас стало интересно и понятнее уже.

(0) Баловство все это. Вот когда ИИ научится предсказывать результаты лотереи, тогда можно будет задуматься об изучении данного вопроса. ИМХО. Даже глубокое обучение еще не совсем то, что нужно.
Кстати, (7) +1 особенно по поводу того что программирования там мало.

(9) я могу и без лотереи предсказать

без машины*

(8) То есть ты хочешь изучить то, не знаю что?
Или знаешь? Ну так тогда скажи, что это. Коротко, в паре предложений.

(11) Ну да, выигрывает казино :-)

(9) баловство... но к Алисе и Сири подключены уже миллионы пользователей
https://www.seonews.ru/events/ezhemesyachnaya-auditoriya-alisy-sostavlyaet-33-mln-unikalnykh-polzovateley/

(0) Бесполезно с практической точки зрения устройства на работу.
Но полезно для общего развития.

Количество вакансий меньше чем по 1С 7.7, шанс устроиться примерно как семерочнику на восьмерку УФ.

(5) ну и что же ты не работаешь по специальности ?

(12) паша хочет нихрена не делать, получать много денег, иметь гарем. Пока все наоборот
Меняются декорации, паша остается неизменным

(14) Ага :-) И сидят там сотни операторов которые и ту, и другую, постоянно чему-то "обучают". Если б они сами обучались...
Хотя, для принятия решения по большому количеству вводных, пока это лучший инструмент.

С этими Алисами уже был эпик фейл у какой то западной комании, которая продемонстрировала чудеса распознания .. потом выяснилось, что половина запросо было обработано вручную .. дешевым индусским ай-кью)

(0) ИМХО, целенаправленно встрять на такую вакуху достаточно сложно. Их ведь не так много, на самом деле. В отличие от курсов :)
Устойчивый спрос за бугром есть вроде на защитивших PhD по теме нейросеток. Остальное - как карта ляжет. Если сам реализуешь пару проектиков, которые не стыдно показать - тогда возможно будет другой разговор. А может и нет. Ведь собрать какую-то простую сетку на готовых библиотеках, кое-как обучить и получить какой-то результат - наверное не слишком сложно. Но вот что дальше? А вот дальше уже больше научно-исследовательская работа, на которую большие игроки предпочитают брать готовых ученых.

да да, т.е. не меньше кандидата наук .. т.е. человека который сечет в теме, так что бы общаться с подобными спецами
хотя я так понимаю,что есть и те кто просто библиотеки скрещивает и живет прекрасно ..
кстати в банковской сфере даже на самое заре уровень спецов (не по теме), а по математике был высокий.. например у нас два профессора читали предметы и работали в банках .. так что дети после вуза с их подготовкой это только на какую-то рутину.. какой от них толк , если там седые мужи думали.

(21) Ну так на любом производстве можешь спокойно написать свою нейросетку на планирование производства

(22) ну и будет такой черный ящик про который никто ничего сказать не сможет. Я вот сомневаюсь, что те кто из блоков собирают понимают применимость /ограничения конкретных моделей и как они себя поведут если там что-то поменяется.

(0) тянет на что-то этакое? Котлин ждёт тебя! Не, не так, так будет лучше: Ты нужен Котлину!!!

(0) конечно стоит. Даже, если ты не способен двигать это направление дальше, то как использовать должен понимать. Потому, что скоро такое ПО будет стоять в каждой организации. Битрикс тоже себе вставил, типа опознает клиента и выдает ему скидку. Разбирайся конечно.

Питон кстати из всех языков самый классный. Его освоить можно за 5 минут и уже начать решать на нем прикладные задачи.

(25) от црм, автозаполнения и статистики по клиенту до ИИ как до Луны раком!

(27) деньги платит бизнес, а бизнес платит за crm, а не за сферические исследования  в вакууме. Прог работающи на бизнес больше будет зарабатывать, чем очкастый хрен в НИИ.

По крайней мере в РФ.

ну если на кагле смогешь в топ войти тогда стоит

(28) есть всякие сбертехи и иже с ними.
не обязательно же в купи продйном ларьке работать

(31) сбер как и втб частная лавочка.

(0) мне кажется, что это очередной ИТ-хайп, которым в свое время уже успели побывать нечеткая логика (давно) и блокчейн (недавно).
Заниматься или нет - решать только вам. Если это по сердцу и есть желание какое-то время (возможно год-два-три) посвещать этому время бесплатно - то почему бы нет. Если нет, то я бы не стал.

(32) и....
какая связь?

(22) вот прям спокойно? получалось?

(33) ну собственно машин-лернинг и есть дальнейшее развитие нечеткой логики

(35) написать то не сложно. сложно заставить ее выдавать хоть какой то приемлемый результат

кагл вообще странная форма взаимодействия .. за почти за спасибо, а точнее за приз отдают наработки .. причем сложные и неоднозначные ..
мне вот рассылка приходила .. боинг искал способ в облачности по виду судов опозновать что это за суда .. потому как часть судов не отвечают на пеленг и ..
тут сразу вопрос .. то ли это военная разработка для того что бы понимать, кто там от санкций бегает
то ли это попытка дополнительной опоры без контакта с диспетчером .. но так или иначе это технология которая будет установлена на сотню или тысячу бортов и принесет миллионы экономии (ну или вреда противнику)
так оплата этого 20 тысяч баксов ..
мне вот без ИИ понятно, что только тупые идиоты сольют свои наработки туда .. но ведь их найдут среди таких идиотов которые сольют чужое.

(38) Каждая работа стоит сколько за сколько ее согласны выполнить.
Если думаешь что сможешь продать способ определения судов в облачности дороже 20к баксов то вперед.

Там же тестовые прототипы по сути то, на тестовых данных.
Особенность этих данных в том что если выборку разметили неправильно то ИНС может научиться распознавать не то что надо, а то что банально.

Например метки какие то на фото для людей и вместо силуэтов судов, оно научится эти метки распознавать ))

(39) Да ладно. Вот в вузе мне давали тетрадки с формулами которые я даже переписывать не мог. Не удивлюсь что там было что-то прогресивное на тот момент (ни тогда ни сейчас я это оценить не могу). Работает команда, которая владеет алгоритмом ..и если там есть ноу хау, и его запросто могут слить не туда.
Что же касается 20 тысяч баксов .. ну от своих разработчиков они почему то не получили ответ .. а у них однозначно есть высококласные спецц.

(40) там особо то ноу-хау нет.
просто удачная комбинация известных алгоритмов.
собственно это и есть искусство МЛ - найти такую комбинацию

https://habr.com/ru/company/avito/blog/452142/
https://habr.com/ru/company/avito/blog/447286/
вот тут как раз про МЛ школьников и МЛ не школьников

(41) это вам так кажется) просто в этой сфере 99 процентов тянет известные методы в силу подготовки. А есть ведь еще и математика, которая меняет качество решений кратно.
Я вот могу так сказать, у меня вот в вузе был невзрачный препод .. который как потом выяснился так исхитрился свернуть пространство , что часть шифров стало считаться условно на калькуляторе (все это очень утрировано)

(41) а теперь представь, что ты вот учишься или работаешь с таким спецом и он , по доброте душевной скормил тебе часть своей работы .. а ты , в принципе понимая что там происходит, потому что ты уже видел как это работает просто тащишь это в неожиданное место .. ну в тот же кегл и кто-то наслаждается твоим результатом ..
да даже то что условно тот же метод применяется в определенной комбинации это уже многодневный поиск который легко слизать , чем повторить .. и то сливается не понятно кому за сомнительные деньги.

(0) "ох как не хочется, не нравится мне его синтаксис"

хахаха, хорошее начало в новом деле

(15)я у нас не смотрел, смотрел забурежные вакансии. Там Data Science и Machine Learning является очень высокооплачиваемым направлением и такие специалисты на расхват. При этом иногда людей нанимают даже как консультантов под отдельные проекты и оплачивают им дорогу и проживание в другой стране.
(12)нет, ты не правильно понял, но пусть... Пусть будет так, как ты подумал.
(16)я работаю по специальности. у меня специальность достаточно широкая. Сейчас я веб-разработчик и архитектор в одном лице.
(33)вот как раз нечеткую логику мы и проходили. Fuzzy logic. При помощи некоторых алгоритмов нарытых из иностранных статеек реализовывал алгоритм распознавания образов. 20 лет назад в магистратуре. Уже тогда можно было выбрать специализацию по нейронным сетям но я выбрал другую тему магисторской работы...
(45)ну Питон это же инструмент только. Помимо него есть еще С++ и Java. И другие. Где тоже есть библиотеки для работы с нейронными сетями и т.п.
(15)полно вакансий
https://www.indeed.com/recommendedjobs?from=serp

(46) видимо, выпускались примерно в одно и то же время. Хайп на fuzzy logic был в 1999 - 2002 годах примерно.

тут как бы проблема какая - в России не очень понятно, как этим заработать. Пока получится смазать трактор, нужно будет каким-то образом существовать здесь, а поднимать из глубин памяти математику ой как непросто и ой как не хочется это делать бесплатно...

(47)вот вот. я выпустился в 2003.
(48)вот и я думаю что вытаскивать из глубин забытую математику тяжело. Но можно прикупить пару книг и пройти пару курсов и восстановить знания + прокачать. Но в России плохо с этим. Но вот зарубежом очень восстребовано. и платят выше всего в этом направлении. ну еще Big Data есть и Data Science.
https://ca.indeed.com/jobs?q=machine+learning&l=  120$ + тыщ В год - если сравнивать с другими ЯП и направлениями, то очень даже хорошо.
https://ca.indeed.com/jobs?q=data+science&l=  140$ тыщ в год
https://ca.indeed.com/jobs?q=java&l= java = 151$ тыщ в год
https://ca.indeed.com/jobs?q=c%2B%2B&l=&ts=1558976190853&rs=1  (С++) 150$ тыщ в год
https://ca.indeed.com/jobs?q=JAVASCRIPT&l=  141$ тыщ в год

вывод такой - нужно С++ или Java или data+science или javascript

(49) там нужна масса другого помимо. Годный английский, отсутствие тяжёлых якорей здесь и быть специалистом хотя бы чуть выше среднего. среднего никто импортировать не будет, их и там хватает. В строке, мне кажется, уже шансов исчезающе мало, хотя те же плюсы я помню хорошо.

* в сорокет

(0) Направление перспективное, я уверен, что не за горами времена когда ИИ заменит значимую часть профессий. Только программирование в ML дело вторичное. По факту не так важно понимать математическое обоснование каждого подхода, сколько знать какие алгоритмы нужно использовать для определенной задачи. А сами алгоритмы давно реализованы в фреймворках и либах(tensorflow, keras и тд).
Я работая в сфере бигдаты и сейчас начинаю подтягивать МЛ, так как - это хороший дополнительный скил в моем направлении.
Есть хороший интерактивный обучающий сайт https://www.datacamp.com , полноценный доступ платный но возможность решать задачи и что бы решения проверялись вряд ли получиться найти бесплатно.

(52) Там проблема не в алгоритмах а в подготовке данных, выделения признаков, обучающей и контрольной выборке и прочего муторного что делается перед тем как начать применять алгоритмы и глубокое обучение.

А потом начинается борьба за проценты повышения точности. И все это осложнено стоимостью требуемого железа и его пока еще тормознутостью.

(38) от твоего алгоритма до хотя бы тестового прототипа пройдут тысячи человекочасов, ищут интересные идеи

(49)  спасибо, поржал))Там оплата программиста в час на 4$ (22) больше мойщика посуды,dishwashers )))Поезжай, конечно)))

(0)придумайте себе прикладную задачу с использованием ИИ, дело пойдёт веселее )
А то просто "из-за моды" перегореть можно  ближайшее время, не чувствуя цель - я даже примерно не представляю, что именно "вспоминать" - ведь в одном только машинном зрении есть разные цели, а значит настолько разные направления копания.. что можно просто забуриться во всём этом теоретическом наследии математических библиотек

(56)ну это легко применяется в Game Dev. Написать игру, которая методом проб и ошибок начинает успешно проходить препятствия. Например, змейка. Я вчера смотрел - это шедевр. Змейка управлялась при помощи ИИ и заполнила всё пространство не врезавшись в себя.

(0) Без практики бесполезное времяпровождение. Сужу по своему опыту. Да, спустя несколько лет периодического изучения, могу решить задачку с каггла. Да, могу потягаться в конкурсе организованном каким-нибудь ЦФТ. Но в топы каггла не войду ) В общем на уровне современного выпускника профильного факультета. Из плюсов у вас будет больше смежного опыта, но имхо, он вам особо не поможет. Если не боитесь конкуренции со стороны молодежи и того что ваши руководители будут младше вас - вперед )

(52)а как в Big data пролезть? как освоить это направление и можно ли его совмещать в себ-разработкой онлайн сервисов?

(60) Hadoop, плюс апач ингат. С БигДата выступают компании на разных конференциях для "нормальных" программистов (типа джава и прочие ООП языки). Там же можно и пообщаться поближе с разработчиками БигДата. В Новосибирске знаю что отдел БигДата у Билайна. Может еще кто-то из Москвы перевел свой отдел БигДата.

Имхо, пайтон один из самых низкооплачиваемых языков.
Это на случай, если ИИ разонравится.

(62)нет же. https://ca.indeed.com/jobs?q=python&l=
выше чем php

(53) Я в курсе процесса, так как постоянно взаимодействую с дата саинтимтами на работе. Подготовка данных тоже базируется на мат статистике и даже undupervised ml алгоритмах для очистки от шумов. Фичи
выделяют тоже не для всех задач, к примеру нейронки для компьютерного зрения.
(60) Hadoop - это большая система сервисов с серьезными подходами к секьюрити, толерантности к отказам оборудования и распределенным вычислениям. Что бы в этом всем хорошо разобраться, нужно сфокусировано изучать. Самостоятельно изучить крайне тяжело, нужно идти работать в компанию которая специализируется в этом направлении или хотя бы компанию которая активно использует hadoop

(64) По фичам только для стандартных задач легко, к примеру компьютерное зрения это уже давно стандартная.
Только все улучшить пытаются.

Есть куча задач которые пока тяжело формализовать и в т.ч. выделить фичи (для меня привычнее "признаки" говорить хотя и свойство и особенность тоже адекватный перевод feature)

(65)+ Вот возьмем например задачу ТС по "заманчивости предложений по обучению".
Какие будут фичи у рекламного текста/картинок чтобы начать анализировать?

(66) Бюджет данной задачи, чтобы что-то анализировать, сначала надо получить граничные значения

потом ты сможешь дать машине ключевики по своему запросу, собрать обратку по уже созданной рекламе, дать запрос в ав и яд по собранным запросам, выдать результирующую, и после этого только начать строить свою модель данных

(67) (68) Причем тут некий бюджет или ключевики?

Речь про фичи, причем фичей (признаком, свойством, характеристикой) может быть что угодно, от адреса/места где реклама до какие там картинки и цены.

Идея запилить умный спам фильтр от встроенной рекламы причем с определением ее адекватности.
Или просто поиск лучших "предложение пройти обучение по Machine Learning"

(70) не было в ТЗ идеи запилить умный фильтр, было желание получить этапность работ по тематике

(69) Ты можешь называть это фичи, лайфхаки,
в жизни ты будешь использовать мат аппарат типа этого
http://stratum.ac.ru/education/textbooks/modelir/lection26.html

(72) Вы ничего не перепутали? Какое это имеет отношение к ML?

(38) это обычная технология двойного применения... Точно так же, как распознавание радиолокационной сигнатуры самолетов.

(74) Кстати сейчас прикольно подобные технологии применяют относительно wifi с bt.

Для определения координат, ориентации в пространстве/помещении и даже отслеживании положения/движения крупных объектов.

(73) ОДин из методов
https://ru.wikipedia.org/wiki/Машинное_обучение

(75)+ Например ничего сложного по wifi от обычного бытового роутера определять есть ли кто в помещении и где он движется

(76) Этот метод в ML применяется только на конечном этапе оценки точности или для ее повышения.

Какое отношение это имеет к самым основам ML где все начинается с фич, если задачка не тупо учебная со всей проделанной почти работой и собранными/обработанными данными, приведенными в стандартный готовый вид?

(78) Давай начнем с базы- почему используется мат аппарат в основе, но ты называешь выделение определений как "фича", когда это далеко не так

(79) см (65)

Но прикольно два представителя один глубоко теоретики с непонятно какими знаниями, другой реальный с общепринятым сленгом и я тут как не пойми кто.

Реально я просто в теме слегка и пробовал как с каггла задачки так и сам кое что делать, но даже близко к спецам не.

(79) Кстати мат аппарат имеет такое же отношение к реальному ML как математика имеет к бухгалтерии и аудиту.

Местами применяется в виде простейших действий и неких готовых формул, ну и % да.

(81) Я знаю чисто теорию и не напрашивался на выводы в последней инстанции, ибо смысла пееручиваться в свои 32 не особо вижу, а вот смену деятельности я реализовываю административным ростом

(83) Ааа старое "я начальник ты дурак" да

Вот это мне и надоело, когда могу иметь выбор уже на кого работать и посылать лесом дураков.

тем более у меня основное образование не мехмат или физ мат, а асоиу, а это только зачатки мат аппарата

(85) К сожалению это бесполезные уже давно образования, без самостоятельного постоянного обучения или получения другого образования, более свежего.

(84) Причем тут это "Ааа старое "я начальник ты дурак" да"??

Для самореализации мне нужны бюджеты, для бюджетов надо или искать спонсоров, или самому становится спонсором, я пошел по второму пути

(87) Открыл франч?

(88) да, неделю назад ;-)

и столярную мастерскую полтора года назад ;-)

А Машин Ленингом можно было бы позаниматься например для блока планирования, вполне себе  прикладная задача, или например автоматической генерации спецификаций на основании истории выпуска

Там вполне себе задача делится на 3 составляющих, продажи, производство и закупки

осталось найти 3 свободных мульта на ее реализацию в первичном  варианте, и впринципе все ;-)

(91) Блок планирования давно есть в типовых в разных видах, вполне себе ML по сути, на простейших методах.

А "автоматической генерации спецификаций на основании истории выпуска" это тоже никакого отношения к ML не имеет и давным давно есть в САПР.

(94) А почему тогда при наличии данного блока, у 90% он не запущен?
Каким механизмом происходит автоматическое уточнение расчета?

Откуда в САПРе есть история потребления всех материалов по предприятию?

(90) У меня есть где то диплом столяра-плотника-станочника ))

А так столярка штука интересная, особенно сейчас когда есть куча всего и дешевого чтобы роботизированные станки делать самим.

(95) >Каким механизмом происходит автоматическое уточнение расчета?

Там на основании продаж (или списании в производство) за прошлые периоды, с учетом остатков на складах формируются заказы поставщикам.
Уточнение происходит на основании новых данных за новые периоды.

>Откуда в САПРе есть история потребления всех материалов по предприятию?
Обратная интеграция, к проектам подтягиваются данные из учетных систем по факту

(97) Там на основании продаж (или списании в производство) за прошлые периоды, с учетом остатков на складах формируются заказы поставщикам.
Уточнение происходит на основании новых данных за новые периоды.

понятно, у тебя в компании запущено планирование?

(98) Только в виде отчетов которые смотрят ответственные за планирование.
Пока нет задачи убрать с них эту нагрузку, ибо специфика ювелирки изделия штучные.

(99) Вот когда ты перейдешь от экспертной оценке, к автоматической генерации+ экспертная оценка, вот тогда мы и сможем говорить об реализованных механизмах МЛ

на текущий момент такие оценки делают несколько сторонних компаний и вполне себе в рынке, никто не хочет иметь экспертов по мат моделированию в штате, ибо с ними никто не может общаться, все хотят отдать бабок и получить результат

(101) Не, не, математическое моделирования это близкая к ML сфера но все же не то!
Да оно использует бывает те же методы и алгоритмы, но предназначено совсем для другого.

Цель моделирования это сделать нечто и отдать человеку (или ИИ) который принимает решение.
Цель ML это убрать человека который принимает решение и поручить это ИИ.

(102) Алгоритмы принятия решения ты все равно пишешь на основе мат логики

(103) не всегда. иногда экспертная оценка "пойдет/не пойдет" на основании мнения пятой точки эксперта оказываются точнее "логически выверенного" и "математически просчитанного" плана...

(103) Не совсем так данные от мат моделирования служат источником данных для ML
Причем очень часто моделирования не требуется если задача этого не требует, на вход сырые данные или слегка переделанные.

(104) Почему иногда? достаточно часто, но это значит что мат модель не учитывает важный фактор, а вот белковый эксперт этот фактор учитывает.
(105) но обрабатываются они все равно формальной логикой

я выпилюсь из данного треда, погружаться в специфику машинного обучения у меня нет желания, ибо нет бюджета на реализацию своего проекта

(107) Плюс ML что большие бюджеты не нужны, если задачка интересная то могут практически бесплатно почти сделать.

(108)+ Бюджеты нужны чтобы решение начать реально применять и особенно если его масштабировать и улучшать результат.
Но сейчас видяхи подешевели так что по железу выходит чуть уже легче.

(108) Бесплатно не интересно, ибо эти поделки потом нельзя использовать, я уже прошел эту стадию
(109) Проблем с серваком как раз нет, стоит пустой сейчас, который может тянуть ерп на 100 пользаков +, покупался как стендовая машинка

(63) одинаково

https://habr.com/ru/company/moikrug/blog/439152/

(111) а не, но все равно посмотри диаграмму

(112) Толку смотреть диаграмму, если в любой отрасли нужны спецы, а не дворники

(0) Всё не читал, рекомендую об Android подумать, платят много в том числе на удаленке в том числе за бугром, работы навалом.Вхождение (обучение+первая работа) в профессию проще так как разработчиков нехватает, клиентов с мелкими заказами посылают не моргнув глазом.

(0) Тебе не получится уехать в другую страну, так что забей. Иди лучше в стендаперы, у тебя в этом направлении потенциал гораздо больше.

(114) Дык вроде теперь вместо Андроида Котлин будет использоваться. Так что Андроид уже не в тренде

(0) А что в Питоне не нравится? Интересный язык с большими возможностями. Особенно на фоне некоторых предметно ориентированных ))
Насколько знаю Питон один не прокатывает в ИИ. Нужно знать еще минимум R или JAVA/SCALA, соответствующие библиотеки, а желательно и то и другое.
Плюс конешно математика и статистика сильная. Плюс вакансии в основном в крупных городах.

(116) Вместо Java и не вместо а вместе с основным упором на Kotlin.

Ибо на нем намного быстрее и удобнее писать чем на Java под Android.

(118)так что лучше Котлин сразу изучать?

(119) учи английский. котлин за неделю выучишь

(120)да английский знаю. простой же язык. а вот java за неделю не выучишь..

(121) Golang учи, его за пару дней можно выучить.
Конечно если Java уже знаешь.

Kotlin кстати очень непривычная штука, но если попривыкнуть то никакого желания возвращаться на Java.

(122)(123)А Go же уроде уходит и заместо него приходит Kotlin ?

(124) Это разные штуки совершенно.
Go не замена Java и не для Android и не для фронта вместо JS как Kotlin.

Kotlin "компилируется" в Java или в JavaScript.
Golang компилируется в нативный код (.exe на win или *выполнимые на lin) без зависимостей, все статика как C++ может или Delphi.

Go это скорее простая замена аля Delphi/C++ для бэкенда.

(120) язык то не сложно выучить.
сложно фрейморвки выучить и бест практис

(125) <Delphi/C++ для бэкенда.>
Скорее PHP/Python/Ruby

и то скорее только первых двух

(128) Это не замена, а просто в этот список добовляется еще 1 язык

(127) Это интерпретаторы а Golang компилятор, но по назначению согласен основному что сейчас применяют.

Фактически же Го это язык который вытеснит Delphi и C++, когда к нему UI нормальный прикрутят.

(129) Как Kotlin заменяет Java и JavaScript так и Go постепенно заменит PHP/Python/Ruby а затем и Delphi/C++.
Вот с C# картинка сильно сложная это же CLR и мощь .Net, скорее всего MS свое Go под .Net сваяет.

(131) Постепенно это лет 10-20 и то не везде, пока C++ один фиг шустрее чем Go.

(132)+ На Golang уже можно программировать и компилировать под микроконтроллеры и под разные роутеры и оно там пашет нативно.
Но оперативки много требует.

Я бы не стал очень верить в golang,хотябы потому что его гугл делает...и вообще в текущем варианте там много спорных вещей типа отсутствия исключений и неявного поведения у некоторых сущностей
А то можно вспомнить что у гугла есть еще Dart которым они хотят заменить js, и flutter который тоже толкают в сторону андройда

Delphi вообще мертв уже очень давно, его вообще можно не учитывать..

(134) А не нужны исключения (все без них делается фактически, не выйдет трайкачить) и поведение там явное просто слегка непривычное.
В PHP и прочих тоже есть свои приколы и магия, с которыми еще сложнее разобраться.

(134)  Delphi да но не Lazarus он активно развивается и там офигенная экосистема и все время новые версии выходят
Последняя версия    2.0.2 (18 апреля 2019)
https://ru.wikipedia.org/wiki/Lazarus

По сути Java и C# в будущем уготована судьба Delphi и вот Golang пока основной кандидат кто на замену им. Не спорю что легко может выскочить другая лошадка и обойти.

(135) <поведение там явное просто слегка непривычное. >
ага, добавляешь в слайс по ссылке элемент, если размер не меняется - норм,
а если слайс увеличивается то создается его копися и ссылка на неё переключается
обалдеть явное поведение

(136) у Java и C# судьба фортрана и кобола, это же языки ентерпрайза, они будут вечные как C/Cpp

То что у делфи выходят новые версии ни о чем не говорит, у него популярность ниже плинтуса

(135) они настолько не нужны что в Go2 их хотят ввести :)
вообще капец забавно после каждой ф-ции писать
if err!=nil {
ой ошибка у нас
}

(137) Да и это круто!
Программист явно знает и видит что происходит неявно во всех прочих ЯП где есть динамические массивы/списки.
Там в два раза сразу увеличивается размер слайса, если количество превысило емкость.

(140) а ссылка то теряется на слайс. причем крайне неявно
а про увеличение размера слайса...так это в яве вроде также устроено и тюнится при желании

(138) Нормальная у Delphi/Lazarus популярность, просто хайпа уже давно нет и запретно-постыдная тема в публикациях.

итератор по слайсу не возращает ссылки назначения...пипец

(143) *на значения

(141) А ссылка никуда не теряется, там новый слайс создается и присваивается старой ссылке.

a = append(a, "добавляем")

(145) нене
a := слайс
b = &a
b = append(b, "lala")

и внезапно b !=a если слайс увеличился, а b==a если НЕ увеличился

охренеть явное поведение

вообще для меня лично, пока Java и C# самые логичные и понятные языки, котлин пока не смотрел еще

остальное это какието приседания для хипстеров

я уже устал в питоне костыли строить вокруг отсутствующих типов и то что в крупных проектах оно падает в рантайме если в типах ошибка когда каждое изменение надо чутьли не вручную искать, если тесты не на 100% покрывают всё

(146) В go все по значению а не по ссылке же

В данном случае ты в переменную b записал указатель на слайс a.
А затем взял к а добавил "lala" и получил новый слайс, который записал вместо старого указателя b (на a)

Последняя строчка эквивалентна
b = append(а, "lala")

Где мы a не трогали, но так как место в памяти где хранятся данные одно и тоже то согласен "b !=a если слайс увеличился, а b==a если НЕ увеличился"

Короче слайс это массив в памяти + некая структура вырезающая часть из этого массива

(148)А С++ чем хуже Java то?

Вообще Java это надежная штука. много библиотек. Энтерпрайз на нем делают. Всякие корпоративные системы.

(148) Питон имхо изврат, аля VB для математиков

(150) C++ это зоопарк где тебе надо скрестить бактерию с динозавром

(150) C++ хорош, но слишком низкоуровневый, в Яве в ногу себе сложнее стрелять (152) +1

(152)а сколько нужно времени чтобы изучить Java до такого уровня чтобы получать 100+ т.р. ?  если знаешь ООП и С++ ?
я так понимаю один язык то изучить можно за месяц. но там же нужно знать библиотеки чтобы быть полезным в разработке приложений

эх. лучшеб я ММА изучал в свое время. сейчас бы мне тоже предлагали по 10млн за фрик бои с блогерами и никакого программирования не нужно было бы.

(154) Уровень зарплаты и вероятность ее получать не зависит напрямую от знаний, в т.ч. любого ЯП.

(156)+ Можно успешно работать "программистом" обладая минимальными знаниями и передавая порученную работу/задания на аутсорс, за часть своей большой зарплаты.

Хотя это даже дорожные и строительные рабочие в Мск умудряются, за которых "таджики" работают ))