Který IT obor studovat?

[lopata]

machine learning, data science, kryptografie

To su len podobne reklamne hesla ako boli pred 20-30 rokmi teoreticka kybernetika, teoria systemov a umela inteligencia.
V podstate sa jednalo iba o nejake vybrane kapitoly z matematiky - akurat ze vytrhnute z kontextu a bez potrebnych hlbsich zakladov. Kto vystuduje matematiku a zameria sa na algebru ma lepsie predpoklady byt dobrym kryptografom ako kto vystuduje IT kryprografiu. Podobne kto vystuduje matematicku statistiku na MFF sa lepsie uplatni v odbore machine learning ako ten kto to studoval v ramci IT. Odhliadnuc od toho ze ponuky zamestnani s tymito nazvami u nas moc nie su.

Podla mna v ramci IT sa tieto veci neoplati studovat, ale radsej klasicke IT veci: pradigmy programovania, databazy, operacne systemy....

Kolega, který studovat IT na technické škole (přední české), potkal jenom imperativní programování, přehledově OS, povrchově SQL atd. Hodně si to vyzkoušel na různých projektech, tak to je asi plus. Ale během bakaláře žádné deklarativní programování, velmi omezená teorie (vyčíslitelnost, logika...). Matematiku měli hodně základní (ani důkazy, statistiku vůbec).

Bakalář z informatiky na dobré škole mi přijde jako dobrý nápad pro přehled: imperativní i deklarativní programování, teoretické základy (matematika, logika, vyčíslitelnost, formální jazyky), teorie databází, rámcově IT (operační systémy, sítě).
Potom se nějak specializovat na Ing/Mgr, klidně v úplně jiném oboru, například nějaké přírodní vědy.
Ideálně bych to střihl ještě nějakým náročnějším humanitním oborem (historie, filosofie), kde se člověk naučí opravdu číst a psát, pracovat se zdroji, cizí jazyky. Protože co leze z oborů STEM, je v tomhle většinou hrůza.

[Reklama]

[Honza]

machine learning, data science, kryptografie

To su len podobne reklamne hesla ako boli pred 20-30 rokmi teoreticka kybernetika, teoria systemov a umela inteligencia.
V podstate sa jednalo iba o nejake vybrane kapitoly z matematiky - akurat ze vytrhnute z kontextu a bez potrebnych hlbsich zakladov. Kto vystuduje matematiku a zameria sa na algebru ma lepsie predpoklady byt dobrym kryptografom ako kto vystuduje IT kryprografiu. Podobne kto vystuduje matematicku statistiku na MFF sa lepsie uplatni v odbore machine learning ako ten kto to studoval v ramci IT. Odhliadnuc od toho ze ponuky zamestnani s tymito nazvami u nas moc nie su.

Podla mna v ramci IT sa tieto veci neoplati studovat, ale radsej klasicke IT veci: pradigmy programovania, databazy, operacne systemy....  Pre prax informatika by mohlo byt super, keby sa pocas studia otukat aj v informacnych systemoch ako je SAP, alebo prisiel do styku s platformami a OS ako IBM AIX, iSeries, zSeries - ale na druhej strane mozno by to bola nuda musiet sa v ramci studia venovat takymto nezazivnym veciam.

Kto ma vztah k teorii lepsie urobi ked pojde studovat matematiku. Ja som zacal studovat teoreticku kybernetiku ale po roku som prisiel na to, ze to s kybernetikou ako ju popisal N. Wiener nemalo skoro nic do cinenia. Tak som radsej prestupil na matematiku. Velmi ma to bavilo a pocas studia som sa stretol aj velmi detailne s teoretickym aparatom, ktory sa pri kybernetike pouziva. Samozrejme naucili ma tam aj programovat a po skole som nastupil ako programator. V praxi pre mna boli nove len databazy + SQL, ktore iste absolventi slusnych IT specializacii mali a nejake specificke IBM technologie, ktore sa aj tak u nas nikde neucia.

Podle mého například studijní plán Obecné informatiky na MFF tvé představy o ideálním vzdělání v těchto oborech splňuje. Matematiky je tam opravdu hodně a podle sylabů a studijních materiálů to není jen nějaký povrchní souhrn. Samozřejmě, že na matematice to bude vše především o hodně podrobnější a objemnější, ale to tvrzení, že pokud se člověk chce věnovat těmto oblastem, je lepší jít na matematiku, určitě nemusí platit (samozřejmě u rádoby oborů, kde se matematika neučí "poctivě" to pravda být určitě může).

[QuantumFeminist]

Ideálně bych to střihl ještě nějakým náročnějším humanitním oborem

Aneb bez gender studies se nikdo neobejde.

[Kamil Podlešák]

Doporučuji obor Sociologie IT z genderového hlediska. Za pár let po nich bude sháňka, protože korporace začnou povinně ze zákona vytvářet inkluzivní oddělení.

Neblabol.

Sranda je, že něco jako "Sociologie IT" je dneska docela dobře sypající obor, akorát se tomu politicky korektně říká "big data" :-)

[balki]

machine learning, data science, kryptografie

To su len podobne reklamne hesla ako boli pred 20-30 rokmi teoreticka kybernetika, teoria systemov a umela inteligencia.
V podstate sa jednalo iba o nejake vybrane kapitoly z matematiky - akurat ze vytrhnute z kontextu a bez potrebnych hlbsich zakladov. Kto vystuduje matematiku a zameria sa na algebru ma lepsie predpoklady byt dobrym kryptografom ako kto vystuduje IT kryprografiu. Podobne kto vystuduje matematicku statistiku na MFF sa lepsie uplatni v odbore machine learning ako ten kto to studoval v ramci IT. Odhliadnuc od toho ze ponuky zamestnani s tymito nazvami u nas moc nie su.

Podla mna v ramci IT sa tieto veci neoplati studovat, ale radsej klasicke IT veci: pradigmy programovania, databazy, operacne systemy....

Kolega, který studovat IT na technické škole (přední české), potkal jenom imperativní programování, přehledově OS, povrchově SQL atd. Hodně si to vyzkoušel na různých projektech, tak to je asi plus. Ale během bakaláře žádné deklarativní programování, velmi omezená teorie (vyčíslitelnost, logika...). Matematiku měli hodně základní (ani důkazy, statistiku vůbec).

Bakalář z informatiky na dobré škole mi přijde jako dobrý nápad pro přehled: imperativní i deklarativní programování, teoretické základy (matematika, logika, vyčíslitelnost, formální jazyky), teorie databází, rámcově IT (operační systémy, sítě).
Potom se nějak specializovat na Ing/Mgr, klidně v úplně jiném oboru, například nějaké přírodní vědy.
Ideálně bych to střihl ještě nějakým náročnějším humanitním oborem (historie, filosofie), kde se člověk naučí opravdu číst a psát, pracovat se zdroji, cizí jazyky. Protože co leze z oborů STEM, je v tomhle většinou hrůza.

Krapatek mi tam chyba v tom curricule analyza a navrh softveru, pouzitie jazykov na modelovanie a specifikaciu UML/BPMN, nieco o menezmente.

[Reklama]

[krompac]

Krapatek mi tam chyba v tom curricule analyza a navrh softveru, pouzitie jazykov na modelovanie a specifikaciu UML/BPMN, nieco o menezmente.

To se podle me neda naucit jinde nez na skutecnem projektu v praxi.

Ve skole jsem mel nekolik semestru "softwaroveho inzenyrstvi", ze kterych jsem si odnesl nejake pojmy a predstavu o tom, jak vypadaji ruzne diagramy. Dobre, ale to mohl byt jeden prehledovy kurz. V tomto pro me byl ze vseho nejuzitecnejsi workshop s vyvojarem z praxe, ktery nam dal jasne najevo, ze v lopatich firmach o tom, co jsme celou dobu studovali, poradne neslyseli a teprve pomalu to objevuji.

Prijde mi super napad, ze na zahranicnich skolach jsou rozsirene seminarni projekty "smysluplne prispejte do velkeho open source softwaru".

[mikrom]

...
Krapatek mi tam chyba v tom curricule analyza a navrh softveru, pouzitie jazykov na modelovanie a specifikaciu UML/BPMN, nieco o menezmente.

Za prinosne povazujem studovat predmety, ktore cloveku rozsiria obzor, naucia ho mysliet a ich studiom ziska ako tak trvanlive znalosti.
UML notacia sa zvykne pouzivat v  zakladnych kurzoch programovania OOP/Java a myslim, ze to aj uplne staci.
BPMN nestoji za rec, to by potom mohli ucit aj rozne ine notacie ktore sa prave pouzivaju ako napr. Archimate, alebo filozofovat nad tym co je ITIL, COBIT, TOGAF, ... zaoberat sa metodikami ako Kanban a Scrum, ...
Mozno su v IT studijne obory kde tieto veci ucia, ale nemyslim si, ze toto je to co by sa oplatilo v IT studovat. Podla mna su to nezazivne veci, na ktore si mozno za par rokov nikto nespomenie ... Kazdy sa to nauci v praxi ak sa dostane do firemneho prostredia kde to pouzivaju.

[balki]

UML notacia sa zvykne pouzivat v  zakladnych kurzoch programovania OOP/Java a myslim, ze to aj uplne staci.

UML je dost siroky jazyk a jednotlive diagramy maju presny vyznam. Bohuzial sa to v nasich koncinach zvykne strasne flakat. Class diagramy a sekvencaky ludia modeluju, ako totalne tragedie, ale aspon po par hodinach to clovek rozlusti a prekresli.  Ale das niekomu namodelovat workflow pomocou activity diagramu, architekturu pomocou diagramu komponentov, pripadne class diagram pre gui, pripadne logicky model databazy. To je uz tak na vypitie flase whisky.  Najvacsia tragedia su use-casy a tie lutujem, ze do uml vobec dali, tragedi si myslia, ze je to len kreslenie panacikov a bubliniek, pri tom zabudaju, ze je za tym cela pokrocila technika modelovania. Prijmes botu na miesto developer/analytik a potom ma spravit analyticku dokumentaciu pre klienta, zostanu ti len oci pre plac, "protoze mnel zakladni kursy jaavy".

BPMN nestoji za rec, to by potom mohli ucit aj rozne ine notacie ktore sa prave pouzivaju ako napr. Archimate, alebo filozofovat nad tym co je ITIL, COBIT, TOGAF, ... zaoberat sa metodikami ako Kanban a Scrum, ...

BPMN  je  najrozsirenejsia notacia na modelovanie biznis procesov, a aktivne sa pouziva vo firmach odkedy vznikla az doteraz.

Mozno su v IT studijne obory kde tieto veci ucia, ale nemyslim si, ze toto je to co by sa oplatilo v IT studovat. Podla mna su to nezazivne veci, na ktore si mozno za par rokov nikto nespomenie ...

Metody navrhu a analyzy existuju uz dobre dlho.(bude to polstorocie). Use casy su z 80-tych rokov. UML z 90-tych. Ak nechcete robit softveroveho architekta a nepacia sa vam peniaze, tak si dalej myslite, ze je to zbytocne

[mikrom]

...
Ak nechcete robit softveroveho architekta a nepacia sa vam peniaze, tak si dalej myslite, ze je to zbytocne

A ty si myslis, ze kto skonci vysoku skolu a nauci sa tam vsetok ten aparat o ktorom pises, bude hned softverovy architekt? Ja si myslim ze nie. Dobrym softverovym architektom sa moze clovek stat az po rokoch praxe a skusenosti ziskanych na skutocnych projektoch. Naucit sa kreslit nejake diagramy sa kazdy nauci za pochodu.

[balki]

...
Ak nechcete robit softveroveho architekta a nepacia sa vam peniaze, tak si dalej myslite, ze je to zbytocne

A ty si myslis, ze kto skonci vysoku skolu a nauci sa tam vsetok ten aparat o ktorom pises, bude hned softverovy architekt? Ja si myslim ze nie. Dobrym softverovym architektom sa moze clovek stat az po rokoch praxe a skusenosti ziskanych na skutocnych projektoch. Naucit sa kreslit nejake diagramy sa kazdy nauci za pochodu.

Hej, ale clovek moze mat uz informovany pristup k svojej praci a svoje vedomosti zo skoly konfrontovat.  A moze proste vsetko robit zle a bude to utrpenie. Uz som kedysi davno daval dokopy jeden zhovneny projekt a pisali ho absolventi FHI, schudol som z toho 20 kil.

Mam skusenosti, ze ludia si ani jednu knihu o UML nie su ochotni precitat. Ak sa to uci na skole a k tomu este ako bonus techniky, co su v pozadi, je to poznat.

V terajsej praci mame analyticke oddelenie, ze klobuk dole.

[Géomètre]

...
Ak nechcete robit softveroveho architekta a nepacia sa vam peniaze, tak si dalej myslite, ze je to zbytocne

A ty si myslis, ze kto skonci vysoku skolu a nauci sa tam vsetok ten aparat o ktorom pises, bude hned softverovy architekt? Ja si myslim ze nie. Dobrym softverovym architektom sa moze clovek stat az po rokoch praxe a skusenosti ziskanych na skutocnych projektoch. Naucit sa kreslit nejake diagramy sa kazdy nauci za pochodu.

Praxe bez základů a znalosti teorie je ovšem k ničemu. Jak by se ti líbilo, kdyby ti srdce operoval chirurg-samouk, aby získal praxi?

[Juro]

To zavisi od teba - co ta bavi, v com si dobry a comu sa chces venovat. Ja som zvolil pragmaticky pristup - odbor, ktory sotva uplatnim (pocitacova grafika), ale nevytazil ma  tak, aby mi to branilo v praci. V ramci studia som si ale zapisal aj predmety, ktore povazujem za uzitocne. Kvoli zakladom a vseobecnemu prehladu (AI, paralelne a distribuovane programovanie a pod).

[era]

machine learning, data science, kryptografie

To su len podobne reklamne hesla ako boli pred 20-30 rokmi teoreticka kybernetika, teoria systemov a umela inteligencia.
V podstate sa jednalo iba o nejake vybrane kapitoly z matematiky - akurat ze vytrhnute z kontextu a bez potrebnych hlbsich zakladov. Kto vystuduje matematiku a zameria sa na algebru ma lepsie predpoklady byt dobrym kryptografom ako kto vystuduje IT kryprografiu. Podobne kto vystuduje matematicku statistiku na MFF sa lepsie uplatni v odbore machine learning ako ten kto to studoval v ramci IT. Odhliadnuc od toho ze ponuky zamestnani s tymito nazvami u nas moc nie su.

Podla mna v ramci IT sa tieto veci neoplati studovat, ale radsej klasicke IT veci: pradigmy programovania, databazy, operacne systemy....  Pre prax informatika by mohlo byt super, keby sa pocas studia otukat aj v informacnych systemoch ako je SAP, alebo prisiel do styku s platformami a OS ako IBM AIX, iSeries, zSeries - ale na druhej strane mozno by to bola nuda musiet sa v ramci studia venovat takymto nezazivnym veciam.

Kto ma vztah k teorii lepsie urobi ked pojde studovat matematiku. Ja som zacal studovat teoreticku kybernetiku ale po roku som prisiel na to, ze to s kybernetikou ako ju popisal N. Wiener nemalo skoro nic do cinenia. Tak som radsej prestupil na matematiku. Velmi ma to bavilo a pocas studia som sa stretol aj velmi detailne s teoretickym aparatom, ktory sa pri kybernetike pouziva. Samozrejme naucili ma tam aj programovat a po skole som nastupil ako programator. V praxi pre mna boli nove len databazy + SQL, ktore iste absolventi slusnych IT specializacii mali a nejake specificke IBM technologie, ktore sa aj tak u nas nikde neucia.

Naprosto souhlasím, pokud chce někdo resit napriklad umelou inteligenci nebo machine learning, tak je jednoznacne lepsi studovat obor zamereny předevsim na matematiku a statistiku.

[Honza]

Naprosto souhlasím, pokud chce někdo resit napriklad umelou inteligenci nebo machine learning, tak je jednoznacne lepsi studovat obor zamereny předevsim na matematiku a statistiku.

Budu se opakovat, viz.

Podle mého například studijní plán Obecné informatiky na MFF tvé představy o ideálním vzdělání v těchto oborech splňuje. Matematiky je tam opravdu hodně a podle sylabů a studijních materiálů to není jen nějaký povrchní souhrn. Samozřejmě, že na matematice to bude vše především o hodně podrobnější a objemnější, ale to tvrzení, že pokud se člověk chce věnovat těmto oblastem, je lepší jít na matematiku, určitě nemusí platit (samozřejmě u rádoby oborů, kde se matematika neučí "poctivě" to pravda být určitě může).