نقشه راه شروع آموزش برنامه نویسی

بسیاری از افراد علاقمند به یادگیری و آموزش برنامه نویسی هستند اما به دلیل نامرتبط بودن تحصیلات خود و یا حیطه ی کاری که در حال حاضر مشغول به کار هستند، اطلاعات کمی دارند و برای شروع آموزش خود نیاز به راهنمایی دارند.

برای شروع آموزش برنامه نویسی نیاز به مدرک تحصیلی مرتبط و یا داشتن سن خاصی ندارید و باید بگوییم ضمن داشتن علاقه و زمان کافی برای تمرین و تکرار می توانید به موفقیت دست پیدا نمایید.

هیچ دانشی برای کار با کامپیوتر ندارم ....

حتی اگر تجربه کار با کامپیوتر را هم ندارید می توانید آموزش خود را با گذراندن دوره ICDL شروع نمایید. ضمن گذراندن این دوره شما علاوه بر پیدا کردن دانش خوبی نسبت به سیستم می توانید مدرک معتبر ICDL را دریافت نمایید و هنگام مصاحبه ارائه کنید.

اما اگر نسبت به کامپیوتر و نرم افزارهایی مانند WORD و یا ویندوز اطلاعات خوبی دارید می توانید مسیر خود را با دوره آموزش منطق و مقدمات برنامه نویسی پیش ببرید. گذراندن این دوره مانند یادگیری الفبای برنامه نویسی است و به شما کمک خواهد نمود تا سریع تر در حیطه برنامه نویسی پیش بروید.

با برنامه نویسی آشنا هستم...

پس از دوره  ICDL و منطق برنامه نویسی می توانید یادگیری خود را باگذراندن دوره آموزش طراحی سایت ادامه دهید. در این دوره با مباحثی که هر برنامه نویسی نیاز دارد بداند آشنا خواهید شد، مانند : HTML;CSS;JAVASCRIPT;AJAX;JQUERY و....

 

پس از پایان این دوره متناسب با علاقه و استعداد خود می توانید با آموزش فرانت اند ، آموزش بک اند و یا فول استک (فرانت اند و بک اند) پیش بروید.

اگر علاقمند به کار در حوزه فرانت اند هستید می توانید با گذراندن دوره Angular و دوره  ReactJs وارد بازار کار شوید.

اگر تمایل به حیطه بک اند دارید می توانید مسیر خود را با گذراندن یکی از دوره آموزش C# ، دوره آموزش پایتون ، دوره آموزش جاوا ، PHP  و... به اهداف خود دست پیدا نمایید.

علاقمند به هوش مصنوعی و تجاری هستم...

البته به افرادی که علاقمند به مباحث هوش مصنوعی هستند پیشنهاد می کنیم در دوره آموزش پایتون ثبت نام نمایند و مسیر خود را با یادگیری ماشین لرنینگ، دیپ لرنینگ، داده کاوی و... ادامه دهند.

همچنین برای تبدیل شدن به دانشمند علوم داده، کارشناس هوش تجاری، پشتیبان نرم افزار و... می توانید در دوره آموزش SQL SERVER شرکت نمایید. برای ورود به هریک از فیلدهای ذکر شده یادگیری  SQL SERVER  و آموزش  SQL SERVER بسیار ضروی می باشد.

 

در انتها باید ذکر نماییم که انتخاب آموزشگاه برنامه نویسی و استادی که علاوه بر دانش تئوری تجربه پروژه های عالی و جهانی را داشته باشد بسیار ضروری است چرا که در رشد و نیل به اهداف شما بسیار تاثیر گذار خواهد بود.

آموزش برنامه نویسی به کودکان

کودکان در یادگیری موضوعات جدید بسیار باهوش بوده و توانایی یادگیری بسیاری از چیزها را در همان سنین کودکی دارند. اما این موارد بیشتر به موضوعاتی بستگی دارد که عملی باشند و توسط کودک بتوان آن را تجربه کرد.

اما توضیح دادن چیزهایی که انتزاعی‌تر هستند: مانند برنامه‌نویسی؛ می‌تواند برای کودکان چالش برانگیز بوده و حقیقتا کار ما را دشوار بکند. از این جهت فرایند یادگیری برنامه نویسی برای کودکان باید کمی متفاوت‌تر از حالتی باشد که برای انسان‌های بالغ در نظر گرفته می‌شود. انسان‌های بالغ می‌توانند حتی به صورت خودآموز پشت یک سیستم نشسته و یک ویدیوی یوتیوبی را نگاه کنند اما این موضوع برای کودکان جواب نخواهد داد. به همین دلیل باید تکنیک متفاوتی را انتخاب کرد.

به همین دلیل برنامه نویس محبوب Tomek Kaczanowskiآزمونی را شروع کرد تا بتواند برنامه نویسی را به کودکان و از جمله دختر ۶ ساله خود آموزش بدهد. در این مقاله از آموزشگاه تحلیل داده شما خلاصه‌ای از نکات نهایی این آزمایش را مطالعه می‌کنید، با ما همراه باشید.

شروع از پایه

برای شروع آموزش برنامه نویسی به کودکان آقای تومک با چند سوال اولیه کار خود را با گروهی از کودکان شروع کرد و این سوال هدف‌ش این بود تا با سطح دانش کودکان بیشتر آشنا شود. سوال وی این بود که آیا می‌دانند کامپیوتر چیست و یک برنامه نویس کامپیوتر چه کاری را انجام می‌دهد؟

بعد از این پرسش وی برای اینکه این موارد را به خوبی به کودکان توضیح بدهد از ساده‌ترین توضیحات و روش‌های ممکن استفاده کرد. وی با آوردن مثال‌هایی از دنیای حقیقی که کودکان با آن تعامل داشته‌اند فرایند کاری کامپیوتر را توضیح داد. برای مثال Dataچیست و پردازش داده در کامپیوتر دقیقا به چه صورتی انجام می‌شود. از طریق این آشنایی اولیه وی مسیر آموزش اینکه یک برنامه نویس کامپیوتر کیست و چه کاری انجام می‌دهد، را آغاز کرد.

پرسیدن سوال

بیشتر کودکان به لحاظ روانشناسی از پرسیدن و جواب دادن به سوالات خوششان می‌آید، وقتی که شما از یک کودک سوالی را می‌پرسید وی در خودآگاه خود حس مهم بودن و ارزشمند بودن را دریافت می‌کند و به همین دلیل از این کار لذت می‌برد.

تومک با به کار بردن این تکنیک از کودکان سوالات مختلفی را پرسید تا بتواند بهتر سطح آگاهی آنان از مسائل مختلف کامپیوتری را درک بکند. تومک در ارتباط با موضوعاتی مانند اینکه «به نظرتان یک پایگاه داده چیست»، «چگونه بازی‌های کامپیوتری درست می‌شوند»، «چگونه از خانه خودتان می‌توانید قبض آب و برق را پرداخت کنید» و... سوال‌های مختلفی پرسید و در نهایت توانست کودکان مختلفی که دانش بیشتری در این زمینه را دارند شناسایی کند.

ارتباط بخشیدن

کودک شما به احتمال بسیار زیاد هیچ دانشی در ارتباط با پردازش داده و دیتابیس و... ندارد، اما حرفه‌ای‌ترین کاری که یک مُربی می‌تواند انجام دهد ارتباط دادن این موضوعات با دنیای واقعی کودکان است.

برای مثال تومک در نتیجه توضیح چگونگی پردازش داده توسط کامپیوتر از مثال آشپزی استفاده کرد. وی به بچه‌ها گفت: داده‌ها مثل همون مواد اولیه‌ای هستند که مامانتون از یه فروشگاه میخره. وقتی اون‌ها رو خرید به خونه آورد توی یه قابلمه یا ماهی‌ تابه سرخ‌شون میکنه و در نهایت روی سفره میزاره تا همه بتونن ازش استفاده کنن و بخورنش.

مثال ساده‌ای که تومک زد دقیقا همان حالتی است که دنیای پردازش داده‌های کامپیوتری اتفاق می‌افتد. شما یکسری داده خام در اختیار دارید، به کامپیوتر می‌دهید و براساس دستورالعمل‌هایی که شما به کامپیوتر می‌دهید، خروجی قابل استفاده (خوردن) را دریافت خواهید کرد.

ساده باشید و تکرار بکنید

فکر نکنید که استاد یک دانشگاه هستید و تنها یک بار به دانشجو چیزی را توضیح می‌دهید، اگر یاد گرفت اوکی اگر نگرفت، ترم بعد! نه! در این شرایط شما باید نهایت اصل ساده بودن توضیحات و مثال‌ها را ارائه دهید و همچنین از مثال‌های متعدد استفاده کنید.

تکرار کردن یک امر همیشگی باید باشد، چرا که با تکرار کردن می‌توانید ذهن کودکان را با چیزی که آموزش می‌دهید تسخیر کنید.

نتیجه

تومک در نهایت به این قضیه رسید که آموزش برنامه نویسی به کودکان یکی از لذت بخش‌ترین کارهایی بوده که تا به حال انجام داده و این مسیر را نیز ادامه خواهد داد. براساس وبلاگ روزانه خود، در حال حاضر مشغول آموزش زبان برنامه نویسی اسکرچ به کودکان است و مسیری که در آن قدم گذاشته است را امیدوار کننده می‌بیند.

چگونه یک هکر خوب باشیم؟

 

 

 

هک کردن فرآیند ورود به کامپیوتر و سیستم بدون اطلاع مالک است و شخصی که این کار را انجام می دهد هکر نامیده می شود.

 

انواع هکرها

کلاه سفید

هکرهای کلاه سفید برای رفع هرگونه داده مخرب یا آزمایش آسیب پذیری شبکه و رفع آن به رایانه های شما دسترسی پیدا می کنند.

کلاه سیاه یا کراکر

هکرهای کلاه سیاه به رایانه شما دسترسی غیرمجاز پیدا می کنند و نرم افزارهای مخرب و ویروس ها را نصب می کنند و باعث نقض داده ها، نقض حقوق حریم خصوصی و همچنین انتقال وجه می شوند.

 

کلاه خاکستری

آنها با اجازه مالک برای شناسایی هر گونه آسیب پذیری یا نقض در رایانه شما به رایانه دسترسی پیدا می کنند.

Kiddies اسکریپت

یک فرد غیر ماهر که با ابزارهای آماده به رایانه شخصی خود دسترسی پیدا می کند.

هکتیویست

Hacktivists می توانند گروهی از افرادی باشند که رایانه ها را برای ارسال پیام اجتماعی هک می کنند.

چگونه یک هکر خوب باشیم؟

اصول اولیه را بیاموزید

بهتر است A-Z هک را یاد بگیرید.

اگر در مورد اینکه از کجا شروع کنید نیاز به کمک دارید، باید بگوییم درک یونیکس بهترین راه برای شروع است. یونیکس یک سیستم عامل اینترنت است. بنابراین، بدون یادگیری آن نمی توانید یک هکر شوید.

درک کنید که همه هک ها منفی نیست

حتما فکر می کردید که هک اشتباه است. با افزایش بسیار زیاد جرایم سایبری و نقض اطلاعات، مردم فکر می کنند هک کردن یک مصیبت در دنیای کامپیوتر است. اما باید بدانید که هک کردن همیشه بد و منفی نیست.

اخلاق هکر بودن را بیاموزید

اگر می‌خواهید هک را به‌عنوان یک حرفه دنبال کنید، باید به جای گم کردن راه خود، اخلاق خوب هک را بیاموزید. این شما هستید که تصمیم می گیرید با مهارت یا استعداد خود چه کاری را انجام دهید.

به بیش از یک زبان برنامه نویسی مسلط باشید

می توانید این مسیررا با یادگیری html، C و آموزش زبان پایتون شروع نمایید.

چند کتاب در مورد هک بخوانید

چند کتاب در مورد هک بخوانید تا به اصل و اهمیت آن پی ببرید. کتاب‌هایی مانند Metasploit، Hackers’ Manifesto و Incognito Toolkit بهترین گزینه‌ها هستند.

متفکر و خلاق باشید

شما باید خارج از چارچوب فکر کنید، زیرا هکرها به طور گسترده به خاطر طرز فکر خلاق و غیر متعارف خود شناخته می شوند. آنها راه خروج از یک موقعیت را می دانند و می توانند هر کاری را انجام دهند.

هنر رمزنگاری را یاد بگیرید

رمزگذاری و رمزگشایی نقش اساسی در هک بازی می کند. رمزگذاری به طور گسترده ای برای محافظت از رمزهای عبور، داده های محرمانه و …استفاده می شود. شما نیز به عنوان یک هکر، باید مهارت های رمزگشایی را بیاموزید.

به عمق هک بروید

سعی کنید مفاهیم و تکنیک های عمیق مختلف مانند تزریق SQL، تست نفوذ، ارزیابی آسیب پذیری و بسیاری موارد دیگر را یاد بگیرید.

یادگیری مفاهیم شبکه

کتاب‌های مفهومی شبکه مانند “ALL NEW SWITCH BOOK” توسط Rich Seifertراهی عالی برای شروع سفر یادگیری شما هستند. جدای از این، برای آموزش VPN، LAN، WAN و subnet تلاش کنید و با این اصطلاحات آشنا شوید. اگر می خواهید از آسیب پذیری اینترنت به نفع خود استفاده کنید، باید پروتکل UDP و TCP/IPرا نیز یاد بگیرید.

وب hidden را کاوش کنید...

منظور از hidden، وب تاریک است که فقط از طریق یک وب سایت ناشناس به نام Torقابل دسترسی است. این وب سایت ها در موتورهای جستجو قابل مشاهده نیستند.

نتیجه

اگر گاهی اوقات احساس شکست می کنید، نباید تسلیم شوید. کاری که باید انجام دهید این است که از دانش و مهارت خود استفاده نمایید. همچنین سعی کنید اعتماد به نفس داشته باشید.

همه یک هکر خوب را می شناسند، اما یک هکر بزرگ ناشناس باقی می ماند

شغل طراحی سایت برای چه کسانی مناسب است؟

 

آموزش طراحی سایت

 

1. چنانچه از تحصیلات دانشگاهی خود رضایت کامل ندارید و یا شغل کنونی شما مورد علاقه شما نیست یک پیشنهاد خوب برای شما داریم. با آموزش طراحی سایت میتوانید تخصصی جدید و پر کاربرد و روبه پیشرفت با درآمدی بالا و چشم اندازی روبه موفقیت آینده شغلی خود را به روش خودتان برنامه ریزی کنید

2. چنانچه شما قصد مهاجرت در یکی از کشورهای اروپایی یا کانادا یا استرالیا را دارید بهترین روش برای کسب درآمد در طی زمان اقامتتان اشتغال در یکی از شغلهای طراحی سایت می باشد . مدت زمان لازم برای اشتغال در تخصص طراحی سایت در کشور آلمان سه هفته، در کشور کانادا 5 هفته و در استرالیا 2 ماه می باشد.

3. چنانچه شما قصد بدست آوردن درآمد دلاری و کار پروژه ای برای خارج از کشور را دارید کافیست به طراحی سایت مسلط شوید و با استفاده از یک واسطه در سایتهای فریلنسری خارجی مثل freelancer.com اقدام به گرفتن پروژه نمایید.

4. چنانچه شما خانه دار هستید و یا در شهرستانهای دور که مشاغل IT و طراحی سایت در آنها رونق ندارد زندگی می کنید می توانید بصورت پروژه ای (Freelancing) در محل سکونت خود با شرکتهای کل کشور و گاهاً بین المللی کار کنید و درآمدی بین 7 تا 60 میلیون تومان در ماه کسب کنید .

5. چنانچه شما سالهای طولانی از زمان وقت خود را به درس خواندن در رشته IT و یا کامپیوتر گذرانده اید ولی از عملکرد دانشگاه خود مایوس هستید و مباحث عملی را به درستی نیاموخته اید با آموزش طراحی سایت آینده شغلی خود را در رشته تحصیلی خود تضمین نمایید.

6. چنانچه شما قصد راه اندازی یک استارتاپ اینترنتی را دارید با آموزش طراحی سایت می توانید نظارت دقیق و صحیح از عملکرد اعضای تیم خود داشته باشید و به عنوان صاحب شغل خود نیز دستی بر آتش داشته باشید.

7.همچنین اگر تمایل به ورود به بازار کار پر درآمد فرانت اند در داخل و خارج از ایران دارید می توانید آموزش خود را از دوره طراحی سایت آغاز نمایید و پس از آن وارد دوره آموزش فرانت اند شوید. مسیر خود را با کار آموزی در شرکتها معتبر ادامه دهید و در نهایت به عنوان یک فرانت کار حرفه ای مشغول به کار شوید.

تجزیه و تحلیل پتانسیل AlphaFoldدر کشف دارو

 

ماشین لرنینگ

 

مطالعه نشان می‌دهد مدل‌های رایانه‌ای که فعل و انفعالات مولکولی را پیش‌بینی می‌کنند، قبل از اینکه بتوانند مکانیسم‌های اثر دارو را شناسایی کنند، نیاز به بهبود دارند. در طول چند دهه گذشته، آنتی بیوتیک های جدید بسیار کمی توسعه یافته اند، عمدتاً به این دلیل که روش های فعلی برای غربالگری داروهای بالقوه بسیار گران و زمان بر هستند. یک استراتژی جدید امیدوارکننده استفاده از مدل‌های محاسباتی است که راه بالقوه سریع‌تر و ارزان‌تری برای شناسایی داروهای جدید ارائه می‌دهد.

یک مطالعه جدید از MIT پتانسیل و محدودیت های یکی از این روش های محاسباتی را نشان می دهد. با استفاده از ساختارهای پروتئینی تولید شده توسط یک برنامه هوش مصنوعی به نام AlphaFold، محققان بررسی کردند که آیا مدل‌های موجود می‌توانند به دقت تعامل بین پروتئین‌های باکتریایی و ترکیبات ضد باکتریایی را پیش‌بینی کنند. اگر چنین است، آنگاه محققان می‌توانند از این نوع مدل‌سازی برای انجام نمایشگرهایی در مقیاس بزرگ برای ترکیبات جدیدی که پروتئین‌های قبلاً هدف‌گذاری نشده بودند، استفاده کنند. این امر توسعه آنتی‌بیوتیک‌هایی را با مکانیسم‌های اثر بی‌سابقه‌ای امکان‌پذیر می‌کند.

با این حال، محققان به رهبری جیمز کالینز، پروفسور ترمیر مهندسی پزشکی و علوم در موسسه مهندسی و علوم پزشکی MIT (IMES)و دپارتمان مهندسی بیولوژیک دریافتند که این مدل‌های موجود برای این منظور عملکرد خوبی ندارند.

کالینز می‌گوید: «پیش‌رفت‌هایی مانند AlphaFoldدر حال گسترش امکانات برای تلاش‌های کشف داروی سیلیکونی است، اما این پیشرفت‌ها باید با پیشرفت‌های اضافی در جنبه‌های دیگر مدل‌سازی که بخشی از تلاش‌های کشف دارو هستند همراه شود. "مطالعه ما هم از توانایی های فعلی و هم محدودیت های فعلی پلت فرم های محاسباتی برای کشف دارو صحبت می کند."

در مطالعه جدید خود، محققان توانستند عملکرد این نوع مدل‌ها را که به شبیه‌سازی اتصال مولکولی معروف هستند، با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشینی برای اصلاح نتایج بهبود بخشند. به گفته محققان، با این حال، برای استفاده کامل از ساختارهای پروتئینی ارائه شده توسط AlphaFold، بهبود بیشتری لازم است.

برهمکنش های مولکولی

مطالعه جدید بخشی از تلاشی است که اخیرا توسط آزمایشگاه کالینز به نام پروژه آنتی بیوتیک-AI راه اندازی شده است که هدف آن استفاده از هوش مصنوعی برای کشف و طراحی آنتی بیوتیک های جدید است.

AlphaFold، یک نرم افزار هوش مصنوعی توسعه یافته توسط DeepMind و Google، ساختارهای پروتئینی را از توالی اسید آمینه آنها به طور دقیق پیش بینی کرده است. این فناوری در میان محققانی که به دنبال آنتی‌بیوتیک‌های جدید هستند، هیجان ایجاد کرده است و امیدوارند بتوانند از ساختارهای AlphaFold برای یافتن داروهایی که به پروتئین‌های باکتریایی خاص متصل می‌شوند، استفاده کنند.

برای آزمایش امکان سنجی این استراتژی، کالینز و دانشجویانش تصمیم گرفتند برهمکنش 296 پروتئین ضروری از E. coliرا با 218 ترکیب ضد باکتریایی از جمله آنتی بیوتیک هایی مانند تتراسایکلین ها مطالعه کنند.

محققان نحوه تعامل این ترکیبات با پروتئین های E. coliرا با استفاده از شبیه سازی های اتصال مولکولی تجزیه و تحلیل کردند، که پیش بینی می کند دو مولکول بر اساس شکل ها و خواص فیزیکی چقدر به یکدیگر متصل می شوند.

این نوع شبیه‌سازی با موفقیت در مطالعاتی که تعداد زیادی از ترکیبات را در برابر یک هدف پروتئینی غربال می‌کنند، برای شناسایی ترکیباتی که بهترین اتصال را دارند، استفاده شده است. اما در این مورد، جایی که محققان سعی داشتند بسیاری از ترکیبات را در برابر بسیاری از اهداف بالقوه غربال کنند، پیش‌بینی‌ها از دقت کمتری برخوردار بودند.

با مقایسه پیش‌بینی‌های تولید شده توسط این مدل با برهم‌کنش‌های واقعی برای 12 پروتئین ضروری، که از آزمایش‌ها به دست آمد، محققان دریافتند که این مدل دارای نرخ‌های مثبت کاذب مشابه نرخ‌های مثبت واقعی است. این نشان می دهد که این مدل قادر به شناسایی مداوم تعاملات واقعی بین داروهای موجود و اهداف آنها نیست.

محققان با استفاده از اندازه‌گیری که اغلب برای ارزیابی مدل‌های محاسباتی به کار می‌رود، معروف به auROC، عملکرد ضعیفی هم پیدا کردند. کالینز می‌گوید: << با استفاده از این شبیه‌سازی‌های اتصال مولکولی استاندارد، مقدار auROC تقریباً 0.5 به دست آوردیم که اساساً نشان می‌دهد که بهتر از حدس تصادفی نیست! >>

محققان با استفاده از این رویکرد مدل سازی با ساختارهای پروتئینی که به طور تجربی تعیین شده اند، به جای ساختارهای پیش بینی شده توسط AlphaFold، نتایج مشابهی دریافت کردند.

کالینز می‌گوید: «به نظر می‌رسد که AlphaFoldتقریباً به خوبی ساختارهای تعیین‌شده تجربی را ارائه می‌دهد، اما اگر می‌خواهیم از AlphaFold به طور مؤثر و گسترده در کشف دارو استفاده کنیم، باید کار بهتری با مدل‌های اتصال مولکولی انجام دهیم.»

پیش بینی های بهتر

یکی از دلایل احتمالی عملکرد ضعیف مدل این است که ساختارهای پروتئینی وارد شده به مدل ثابت هستند، در حالی که در سیستم‌های بیولوژیکی، پروتئین‌ها انعطاف‌پذیر هستند و اغلب تنظیمات خود را تغییر می‌دهند.

برای تلاش برای بهبود میزان موفقیت رویکرد مدل‌سازی خود، محققان پیش‌بینی‌ها را از طریق چهار مورد اضافه انجام دادند:

وونگ می‌گوید: (مدل‌های یادگیری ماشین نه تنها اشکال، بلکه خواص شیمیایی و فیزیکی فعل و انفعالات شناخته‌شده را نیز یاد می‌گیرند و سپس از آن اطلاعات برای ارزیابی مجدد پیش‌بینی‌های اتصال استفاده می‌کنند. ما متوجه شدیم که اگر بخواهید تعاملات را با استفاده از این مدل‌های اضافی فیلتر کنید، می‌توانید نسبت بیشتری از مقدار مثبت واقعی به مثبت کاذب را دریافت کنید.)

به گفته محققان، با این حال، قبل از استفاده از این نوع مدل‌سازی برای شناسایی موفقیت‌آمیز داروهای جدید، هنوز به بهبود بیشتری نیاز است. یکی از راه‌های انجام این کار، آموزش مدل‌ها بر روی داده‌های بیشتر، از جمله ویژگی‌های بیوفیزیکی و بیوشیمیایی پروتئین‌ها و ترکیب‌بندی‌های مختلف آن‌ها، و اینکه چگونه این ویژگی‌ها بر اتصال آن‌ها با ترکیبات دارویی بالقوه تأثیر می‌گذارند، می باشد.

پروفسور روی کیشنی، می گوید: این مطالعه به ما امکان می دهد بفهمیم که تا چه اندازه از تحقق پارادایم های کامل مبتنی بر یادگیری ماشینی برای توسعه دارو فاصله داریم و معیارهای تجربی و محاسباتی فوق العاده ای را برای تحریک و هدایت و هدایت پیشرفت به سمت این چشم انداز آینده ارائه می دهد.

کالینز می‌گوید با پیشرفت‌های بیشتر، دانشمندان ممکن است بتوانند از قدرت ساختارهای پروتئینی تولید شده توسط هوش مصنوعی برای کشف نه تنها آنتی‌بیوتیک‌های جدید، بلکه داروهایی برای درمان انواع بیماری‌ها، از جمله سرطان، استفاده کنند. او می‌گوید:(ما خوش‌بین هستیم که با بهبود رویکردهای مدل‌سازی و گسترش قدرت محاسباتی، این تکنیک‌ها در کشف دارو اهمیت فزاینده‌ای پیدا می‌کنند. با این حال، ما راه درازی برای دستیابی به پتانسیل کامل در کشف داروی سیلیکو داریم.)

تفاوت Reactو React Native در چیست؟

 

ری اکت

 

Reactو React Nativeدو فناوری قدرتمند هستند که در پس برخی از محبوب‌ترین اپلیکیشن‌های وب و موبایل در جهان امروز قرار دارند. شما احتمالاً هر روز حداقل یکی از این دو را استفاده می کنید.

React و React Nativeدو فناوری هستند که در توسعه اپلیکیشن های تحت وب و موبایل استفاده می شوند. هر دو از جاوا اسکریپت استفاده می کنند و برای ساخت رابط کاربری وب و موبایل (UI) شناخته شده هستند.

Reactچیست؟

React یا ReactJS یک کتابخانه جاوا اسکریپت open sourceبرای ساخت رابط های کاربری (UI) به طور خاص برای برنامه های تک صفحه ای است. React اولین بار توسط توسعه‌دهنده وب، جردن واک، مهندس نرم‌افزار فیس‌بوک، در سال 2012 طراحی شد. این فناوری ابتدا قبل از اینکه در Facebook.com و بعداً در Instagram.com به کار گرفته شود، به صورت داخلی توسعه یافت.

React باید توسط توسعه دهندگان از پایگاه کد فیس بوک استخراج می شد تا اینستاگرام بتواند از آن استفاده کند، که به تعبیری به این معنی است که اینستاگرام اولین کاربر «خارجی» React بود. این مسئله منجر به open sourceفناوری برای بقیه جهان شد.

Reactبه گونه ای طراحی شده است که به توسعه دهنده خوداجازه می دهد تا به راحتی با کدهای موجود یا کتابخانه های دیگر ارتباط برقرار نماید. هدف اصلی آن ساده سازی فرآیند توسعه و ساخت برنامه های کاربردی وب است که سریع، مقیاس پذیر و ساده باشند.

React Nativeچیست؟

ری اکت نیتیوبرادر کوچکتر React است. پس از استقبال درخشان از React در سال 2013، فیس بوک شروع به کار بر روی یک فریمورک بین پلتفرمی موبایل کرد تا با نیازهای رو به رشد این غول فناوری همراه باشد. در مارس 2015، فیس بوک اعلام کرد که این فناوری در Github باز و در دسترس است.

مانند React، React Native نیز مبتنی بر جاوا اسکریپت است، اما برای ساخت برنامه های موبایل بومی با اجزای قابل استفاده مجدد طراحی شده است. امکان استفاده از برنامه های کاربردی تلفن همراه متقابل.

تصور کنید یک سازنده از یک مته برای ساختن خانه و دیگری برای ساختن یک آپارتمان استفاده کرده است. قبل از React Native، توسعه‌دهندگان اپلیکیشن‌ها مجبور بودند از ابزارهای مختلفی برای پلتفرم‌های مختلف استفاده نمایند، مانند سازنده‌ای که برای هر نوع ساختمانی که می‌سازد، مته ویژه‌ای دارد.

وقتی صحبت از توسعه بومی Reactمی شود، قدرت واقعی در آن نهفته است. یک توسعه‌دهنده React Native می‌تواند یک برنامه تلفن همراه متقاطع، در چندین پلتفرم (ویندوز، اندروید، iOS) به‌طور هموار و یکپارچه ایجاد کند.

React Nativeدر مقابل React

مدل (DOM) برای React

Document Object Model (DOM) یک رابط برنامه نویسی حیاتی است که نمایشی از یک سند وب و تمام محتویات آن است. توانایی کتابخانه ها و فریمورک ها برای مدیریت DOM به طرز چشمگیری بر نحوه استفاده و مشاهده نهایی آنها تأثیر می گذارد.

ویژگی اصلی React Virtual DOMاست. Virtual DOM یک نمایش مجازی از DOM واقعی است، به این معنی که هر گونه تغییر نما به صورت زنده در یک حافظه و نه روی صفحه نمایش می باشد. برای خوانندگان غیر فنی ، درک این نکته مهم است که Virtual DOMسریعتر است، عملکرد بالاتر و تجربه کاربری بهتری را در مقایسه با مدیریت دستی تغییرات DOM ارائه می دهد.

API ها برای React Native

از سوی دیگر، React Nativeهنگام رندر کردن مؤلفه UIاز رابط برنامه کاربردی (API) استفاده می کند. اگر در مورد APIمطمئن نیستید، تعریفی از Webopediaآورده شده است:

API مجموعه‌ای از روال‌ها، پروتکل‌ها و ابزارها برای ساخت برنامه‌های نرم‌افزاری است. به عبارت دیگر، یک API نحوه تعامل اجزای نرم افزار را مشخص می کند. برخلاف Cordova یا فریمورک متقابل پلتفرم دیگری مانند PhoneGap، React Native اجزای کد خاصی را با API ها ارائه می کند. React Nativeبا ماژول ها و کامپوننت ها ارائه می شود که عملکرد را بهبود می بخشد.

تفاوت بین React و React Native چیست؟

بیشتر خواهر و برادرها در برخی از ویژگیها مشترک هستند، اما بیشتر آنها به همان اندازه که کارهای مشترکشان را انجام می دهند، تفاوت دارند. همین امر در مورد Reactو React Native نیز صدق می کند. تفاوت های کاملاً واضحی بین این دو وجود دارد. بهتر است آنها را به دسته های زیر تقسیم کنید:

تفاوت های عملکردی بین React و React Native

React یک کتابخانه open source و جاوا اسکریپت است که عمدتاً برای ایجاد رابط کاربری برای برنامه های کاربردی وب استفاده می شود. در حالی که React Native یک فریمورک متن باز برای ایجاد برنامه های موبایلی چند پلتفرمی در iOS، Androidو Windows است.

Reactاساساً برای برنامه های کاربردی وب طراحی شده، در حالی که React Native برای هدف توسعه موبایل بین پلتفرمی طراحی شده است.

React Nativeبه صراحت برای ایجاد رابط کاربری تلفن همراه پاسخگو طراحی شده است.

وابستگی به پلتفرم:

React هیچ وابستگی به پلتفرم خاصی ندارد، به این معنی که می توان آن را در انواع پلتفرم ها اجرا کرد.

React Nativeوابسته به پلتفرم است. در حالی که درصد زیادی از کد را می توان در یک پلتفرم مختلف یا در یک راه اندازی چندین پلتفرم به اشتراک گذاشت، درصدی از کد خاص نیز وجود دارد که برای هر پلتفرم خاص مانند iOS یا Androidتطبیق داده شده است.

تگ های HTML

تگ های HTML در Reactاستفاده می شوند. این فناوری از دو بخش تشکیل شده است - کامپوننت ها و HTML

هیچ تگ HTML در React Native استفاده نشده است.

جهت یابی

ناوبری React مستقیماً توسط React قدرتمند شده است و به طور کامل با جاوا اسکریپت یکپارچه شده است که برای بارگذاری برنامه های وب ایده آل است.

React Nativeبا استفاده از کتابخانه بومی ری اکتخود کمی پیچیده‌تر است.

پیمایش برنامه های تلفن همراه، فعال کردن عملکرد کلیدی تلفن همراه.

مزایا و معایب React

مزایای React

آسان برای یادگیری و استفاده

در حالی که یادگیری هیچ فناوری آسان نیست، آموزش ها و منابع آموزشی زیادی برای کسانی که می خواهند React را یاد بگیرند وجود دارد. همچنین یادگیری آن برای کسانی که قبلاً پیشینه جاوا اسکریپت دارند آسان تر است.

یک برنامه وب پویا

پیش از این، ایجاد برنامه های کاربردی وب با عملکرد بالا با استفاده از HTML به دلیل پیچیدگی کد دشوار بود، اما React این مشکل را حل کرد زیرا به کدنویسی کمتری نیاز است و عملکرد بیشتری را ارائه می دهد.

اجزای قابل استفاده مجدد

برنامه ای که از React ساخته شده از چندین مؤلفه استفاده می کند. این مولفه ها هر کدام منطق و رندر مخصوص به خود را دارند که در صورت نیاز می توان از آنها مجددا استفاده کرد. این استفاده مجدد امکان توسعه و نگهداری آسان برنامه را فراهم می کند.

عملکرد بهینه شده

همانطور که قبلاً ذکر شد، Virtual DOM یکی از ویژگی های تعیین کننده React است. فرآیند Virtual DOM حداقل زمان به روز رسانی به DOM واقعی را تضمین می کند که به نوبه خود عملکرد بالاتر و تجربه کاربری بهتری را ارائه می دهد.

جامعه کاربری عظیم

از زمانی که React در سال 2013 open source شد، توسعه دهندگان از سراسر جهان قادر به استفاده و بهبود آن بودند. جامعه React کتابخانه های ارزشمندی را فراهم می کند که فرآیند توسعه Reactرا تسهیل می کند.

معایب React

در زیر برخی از رایج ترین معایب Reactذکر شده است:

توسعه با سرعت بالا

محیط React دائماً در حال تغییر است و توسعه‌دهندگان را برای برقراری ارتباط با به‌روزرسانی‌های مداوم مشکل می‌کند. اکثر فریمورک‌های وب مدرن این ویژگی را دارند، بنابراین اگرچه ممکن است به خودی خود یک نقطه ضعف نباشد، اما هنوز هم برای توسعه‌دهندگان React قابل رقابت است.

JSX

React از JavaScript XML (JSX) استفاده می کند. JSX افزونه ای است که به HTML اجازه می دهد در React نوشته شود. بسیاری از توسعه دهندگان مستندات JSX را دوست ندارند و معتقدند که درک آن برای توسعه دهندگان جوان دشوار است.

مزایای React Native

در زیر برخی از مزایای پذیرفته شده React Nativeآورده شده است:

توسعه سریعتر

React Nativeاز جاوا اسکریپت ، که باعث می شود توسعه برنامه بیشتر شبیه توسعه وب باشد، با تکرارها و انعطاف پذیری بیشتر استفاده می کند. این مزیت ویژگی افزوده ای نیز دارد که توسعه دهندگان وب می توانند به راحتی مهارت های خود را بهبود بخشند و برنامه های React Native بسازند.

کد قابل استفاده مجدد

دستاورد درخشان React Nativeاین است که عملکرد چند پلتفرمی را فعال می کند. این مسئله تا حدی از طریق کدهای قابل استفاده مجدد حاصل می شود که می تواند در iOS و Androidمستقر شود.

اشکالات کمتر

با React Native نیاز به اشکال زدایی و بهینه سازی کمتری وجود دارد زیرا در چندین پلتفرم مستقر است. یک برنامه برای ساخت به این معنی است که تنها یک بک لاگ، به‌روزرسانی‌های نسخه یکپارچه و یک مجموعه از باگ‌ها را بررسی کنید.

هزینه کمتر

مزایای ذکر شده در بالا به یک مزیت کلی React Nativeخلاصه می شود :کاهش هزینه. یک برنامه React Nativeباید یک بار با مزیت اضافه استفاده از یک پایگاه کد واحد (بیشتر اوقات) ساخته شود. این به معنای یک تیم است که در هزینه های حقوق و دستمزد و اداری صرفه جویی می کند. دیگر صرفه جویی در هزینه از مجوز MITاست که React Nativeتحت آن توزیع می شود. کاربران نیازی به انتشار منبع کد ندارند، هر کسی می تواند نرم افزار را تغییر دهد و تغییرات در کد نیازی به گزارش ندارد. این فریمورک کاملاً بدون مجوز است، بنابراین نیازی به پرداخت هزینه یا اشتراک گذاری برای هر کاری که در فریمورک انجام می شود وجود ندارد.

معایب React Native

در زیر به طور گسترده ای معایب React Nativeذکر شده است:

به روز رسانی های مداوم

React Nativeبه‌طور مداوم در حال به‌روزرسانی است و با رفع اشکال، مؤلفه‌های بومی جدید پورت‌شده، بهبود عملکرد و مؤلفه‌های سفارشی بهبود یافته همراه است. به‌روزرسانی‌ها لزوماً یک نقطه ضعف نیستند، اما چیزی است که توسعه‌دهندگان React Native باید در مقابل یک فریمورک توسعه‌یافته‌تر در نظر بگیرند.

فاقد ماژول های سفارشی

React Nativeهنوز فاقد اجزای خاصی است، در حالی که برخی دیگر هنوز به طور کامل توسعه داده نشده اند. اکثر توسعه دهندگان React Nativeبا این مشکل مواجه نمی شوند. با این حال، کسانی که باید راه حلی برای حل آن پیدا کنند، راه حلی از ابتدا ایجاد کرده یا راه حل موجود را هک کنند.

میانگین حقوق مهندسان نرم افزار در سال 2022

 

آموزش برنامه نویسی

 

در این مقاله، میانگین حقوق در ایالات متحده، اتحادیه اروپا، هند و بسیاری از کشورهای دیگر را خواهید یافت. باید بدانید که در این مورد ایالات متحده در بالای لیست قرار دارد و چندین کشور اروپایی پس از آن قرار دارند. دانمارک، کانادا و نروژ ، استرالیا، بریتانیا، آلمان و سوئد در رتبه های بعدی قرار دارند.

COUNTRY SALARY:

1. United States

$110,140

2. Switzerland

$97,518

3. Israel

$71,559

4. Denmark

$63,680

5. Canada

$61,680

6. Norway

$57,013

7. Australia

$55,640

8. United Kingdom

$55,275

9. Germany

$52,275

10. Sweden

$50,437

کشورهای پردرآمد آمریکا و چندین کشور اروپایی :

COUNTRY SALARY:

United States

$110,140

Switzerland

$97,518

Denmark

$63,680

Canada

$61,680

Norway

$57,013

Australia

$55,640

United Kingdom

$55,275

Germany

$52,275

Sweden

$50,437

Ireland

$48,427

Finland

$47,850

The Netherlands

$45,180

France

$43,849

New Zealand

$42,399

Singapore

$41,864

Argentina

$39,898

Japan

$36,024

کدام کشورها کمترین حقوق مهندسی نرم افزار را دارند؟ در ادامه نمونه ای از کشورهایی با کمترین حقوق برای توسعه دهندگان آمده است:

COUNTRY SALARY:

China

$23,790

Russia

$23,737

Poland

$22,740

Ukraine

$22,348

South Africa

$19,151

Brazil

$11,337

Philippines

$7,936

India

$7,725

Nigeria

$7,255

ایالت های پردرآمد آمریکا برای توسعه دهندگان نرم افزار کدامند؟

جای تعجب نیست که کالیفرنیا با میانگین حقوق 146770 دلار، بالاترین درآمد را برای مهندسان نرم افزار دارد. واشنگتن در رتبه دوم و مریلند در رتبه سوم قرار دارد.

STATE SALARY:

1. California

$146,770

2. Washington

$145,150

3. Maryland

$131,240

4. New York

$129,950

5. Rhode Island

$128,790

حقوق مهندسی نرم افزار بر اساس زبان برنامه نویسی در ایالات متحده

اگر به زبان های برنامه نویسی نگاهی بیندازیم، واضح است که برخی از آنها بهتر از بقیه (از لحاظ حقوق دریافتی)هستند. زبان‌های محبوب مانند Go و Pythonدر صدر فهرست قرار دارند. با این حال دارای متوسط هستند، بنابراین بسته به جایی که توسعه‌دهنده در آن قرار دارد، تفاوت‌های زیادی وجود دارد.

● Goبا ۱۲۰۵۷۷ دلار پردرآمدترین زبان است.

● روبی با قیمت 119558 دلار در جایگاه دوم قرار دارد.

● پایتون به طور متوسط 114904 دلار دریافت می کند.

● متوسط حقوق برای جاوا 112013 دلار است.

● جاوا اسکریپت معمولاً ۱۱۱۹۲۲دلار در ایالات متحده دریافت می کند.

● توسعه دهندگان اندروید به طور متوسط 109377 دلار درآمد دارند.

● iOSدر مقایسه با اندروید، میانگین حقوق کمی کمتر دارد، 108783 دلار.

● Rustخیلی عقب نیست، 108,744 دلار.

● Cبه طور متوسط 101734 دلار.

● PHPمعمولاً 92867 دلار.

● از بین این زبان ها، SQL کمترین درآمد را دارد. 85845 دلار.

•  

بدون کد نویسی برنامه نویس شوید...

اگر شما یکی از میلیون‌ها جوانی هستید که می‌خواهید وارد مرحله اول حرفه آی تی شوید، ممکن است از خود بپرسید اگر کدنویسی را دوست ندارید چه کاری انجام دهید. آموزش برنامه نویسی برای همه لازم نیست. این حرفه نیاز به نوع بسیار خاصی از ذهن کمی و تحلیلی دارد و فرآیند یادگیری می تواند دشوار باشد. شما می توانید بسیاری از مشاغل علوم کامپیوتر را بدون نیاز به کدنویسی برای آینده خود انتخاب نمایید.

خبر خوب: اگر می خواهید بخشی از صنعت فناوری اطلاعات و علوم مهندسی کامپیوتر باشید، ناامید نشوید. بسیاری از مشاغل فنی غیر کدنویسی وجود دارد. اگر انگیزه قوی برای کسب درآمد دارید، می توانید با هر یک از آنها آشنا شوید.

1. طراح گرافیک

کدنویسی می تواند از بسیاری جهات یک تجارت هنری باشد، اما طراحی گرافیکی تماماً به ظاهر یک محصول یا خدمات مربوط می شود. برای مثال، می‌توانید محصولات و بسته‌بندی را برای شرکت‌هایی طراحی کنید که کالاهای ملموس تولید می‌کنند. همچنین ممکن است به طراحی تبلیغات و تصویربرداری برند یا حتی صفحات وب علاقه مند باشید. اگرچه همه افراد در فن‌آوری می‌توانند از برخی مهارت‌های اولیه کدنویسی بهره ببرند، فرصت‌های زیادی برای طراحانی وجود دارد که می‌خواهند از کسانی که در سایر مشاغل فناوری هستند حمایت کنند ( بدون نیاز به کدنویسی).

2. متخصصان UXو UI

برخی از بارزترین کارهای فناوری بدون کدنویسی در توسعه تجربه کاربری (UX) و رابط کاربری (UI) هستند. مشاغل در UXو UI این پتانسیل را دارند که برخی از کامل‌ترین و معنادارترین مشاغل فنی باشند که شامل کدنویسی نمی‌شوند. اگر تا به حال از این سوال پرسیده اید که "من کدنویسی را دوست ندارم چه کار کنم؟" سوال، یک حرفه در طراحی UX یا UIممکن است فقط برای شما باشد.

زمانی که وب‌سایت‌ها و برنامه‌ها در حال توسعه هستند، متخصصان UX/UIقالب‌ها و ماکت‌ها را ترسیم می‌کنند. سپس آنها را بر روی کاربران آزمایش کرده و به طراحان امکان می‌دهند تا دستورالعمل‌هایی را برای تکمیل رابط کاربری تکمیل کنند و عملکرد بهینه نشان دهند. چندین نقش در این دسته قرار می گیرند که هر کدام به نحوه تعامل کاربران با یک وب سایت، برنامه یا برنامه مربوط می شود. این نقش‌ها شامل مهارت‌هایی در طراحی، روان‌شناسی، تعامل انسان و رایانه (HCI) و... است.

3. تحلیلگر کسب و کار

از بیرون، ممکن است به نظر برسد که چرخه توسعه نرم افزار ساده است. با این حال، یک محصول عالی بیشتر از توسعه دهندگان نیاز دارد که آنچه را که مشتریان به آنها می گویند بسازند. مشاغل فنی غیر از توسعه و طراحی نرم افزار به همان اندازه برای موفقیت یک شرکت آینده حیاتی هستند که کدنویسی ...!

اینجاست که تحلیلگر کسب و کار وارد می شود و شکاف بین نیازهای مشتری و کار توسعه دهنده را پر می کند. با به دست آوردن درک کاملی از آنچه که مشتری می خواهد نرم افزار یا محصول انجام دهد، تحلیلگر کسب و کار آن الزامات را به طرحی مبنی بر تدارکات آنچه امکان پذیر است تبدیل می کند.

4. مدیر پروژه یا برنامه

اگرچه مدیران پروژه و مدیران برنامه هر دو مشاغل فناوری بدون کدنویسی هستند، معمولاً به سطح بالاتری از درک شرکت، پروژه یا دامنه نسبت به برخی از مشاغل دیگر نیاز دارند.

مدیران پروژه به ندرت خود کد منبع را لمس می کنند. در عوض، آنها مسئول پروژه‌های خاص هستند و اغلب اولویت‌ها و کار چندین تیم متقابل را به طور همزمان هماهنگ می‌کنند. حتی بدون کدنویسی، مشاغل نرم افزاری از اقصی نقاط سازمان به مدیر پروژه پاسخ می دهند. این گزینه شامل توسعه دهندگان و مهندسان، بازاریابان، تحلیلگران، فروشندگان و طراحان می شود.

5. نگارشگر فنی

اگر استعداد شما در ساختن نثر مختصر و مفید نهفته است، نویسندگی فنی یکی از فراوان‌ترین مشاغل در زمینه کدنویسی بدون فناوری است. برنامه‌های کاربردی یا پایگاه‌های داده را فراموش کنید. برنامه‌ها، وب‌سایت‌ها، اسکریپت‌ها و ...هر نوع محصول دیگری به اسناد گسترده و انواع کپی نیاز دارند.

6. مدیر سیستم (ادمین)

"Sysadmins" معمولاً به آنها گفته می شود، اغلب به عنوان دستیاران بخش فناوری اطلاعات در نظر گرفته می شوند. آنها همه چیز را پوشش می دهند، از ایجاد و راه اندازی تجهیزات گرفته تا آنلاین شدن سرور ایمیل در صورت قطع شدن آن. به عنوان یک sysadmin، ممکن است مجبور شوید از فایل‌ها در کل شرکت نسخه پشتیبان تهیه کنید یا فایروال‌هایی برای محافظت از شبکه ایجاد کنید.

Sysadminهای موفق دارای طیف گسترده ای از مهارت ها هستند، که شامل مهارت های مردمی است که هنگام کار با همکاران ناامید که نمی توانند ایمیل خود را بررسی کنند یا گزارش پروژه خود را ارسال کنند ضروری است. در حالی که معمولاً کدنویسی مستقیم لازم نیست، داشتن تجربه برنامه نویسی مفید خواهد بود.

7. بازاریابی و فروش در حوزه آی تی

وقتی نوبت به آن می رسد، تقریباً هدف هر شرکت فناوری کسب درآمد است، به این معنی که نیاز به فروش محصولات دارند. این بدان معناست که افرادی که مهارت‌های بازاریابی و فروش آن محصولات را دارند، تقاضای بالایی دارند و راه را برای بسیاری از مشاغل فنی بدون کدنویسی باز می‌کنند.

مشاغل فنی زیر بدون کدنویسی همگی به انواع مختلفی از شرکت‌ها در صنعت مربوط می‌شوند:

• بهینه سازی موتور جستجو
• بازاریابی
• تولید محتوا
• بازاریابی از طریق رسانه های اجتماعی

8. وبلاگ نویسی فناوری

برخی از مشاغل فنی بدون آموزش برنامه نویسی به شما این امکان را می دهد که از تخصص خود در این زمینه استفاده مستقیم کنید.

اگر علایق شما به‌عنوان یک حرفه‌ای متنوع است، می‌توانید به‌عنوان یک روزنامه‌نگار فناوری یا وبلاگ‌نویس درباره هر چیزی از پایگاه داده و امنیت گرفته تا بازی بنویسید.

وبلاگ نویسی و روزنامه نگاری فناوری انواع سبک های نوشتن و پلت فرم های انتشار را پوشش می دهد. ممکن است در حال مصاحبه با استارت آپ ها و سهامداران آنها باشید. از طرف دیگر، ممکن است ایده‌های پیچیده‌ای را از طریق توضیح‌ها و توضیحات ساده به کاربران عادی منتقل کنید.

9.نرم افزار و تست بازی

شغل رویایی دیگر در توسعه نرم افزار بدون مهارت کدنویسی: تست نرم افزار و بازی است که شامل همه انواع برنامه ها و خدمات، از ابزارهای مدیریت ماشین های صنعتی گرفته تا بازی های روی جدیدترین و درخشان ترین سیستم های بازی می شود. تست کردن می تواند یکی از رقابتی ترین مشاغل فنی باشد که نیازی به کدنویسی ندارد، به خصوص اگر می خواهید بازی های ویدیویی را آزمایش کنید.

اگر بخواهید سخت کار کنید و خودتان را ثابت کنید، این 9 حوزه و برخی دیگر به روی شما باز است. همانطور که گفته شد، آشنایی با اصول برنامه نویسی می تواند بسیار مفید باشد. با این حال، برای بسیاری از این مشاغل، نیازی به دانستن بیشتر از اصول اولیه نخواهید داشت.

آیا زبان برنامه نویسی سی شارپ ارزش یادگیری را دارد؟

 

آموزش سی شارپ

 

آیا زبان برنامه نویسی سی شارپ ارزش یادگیری در سال 2022 را دارد؟ زبان C# در هر پلتفرمی از جمله دسکتاپ، آنلاین، فناوری های آینده، بازی ها و خدمات ادغام شده است. بنابراین، قطعاً باید همین الان سی شارپ را مطالعه کنید، زیرا بهترین شانس ورود به بازار کار را به شما می دهد و همچنان که در حرفه خود پیشرفت می کنید، شما را فعال نگه می دارد.

زبان C# در سال 2022 ارزش یادگیری را دارد زیرا این زبان برنامه نویسی اصلی است که به هر زبان برنامه نویسی سطح بالاتر کمک می کند. نه تنها از سی شارپ می توان برای ساخت برنامه های کاربردی ویندوز استفاده کرد، بلکه می توانیم برنامه هایی بسازیم که سیستم عامل های لینوکس، MacOS، iOS و Android را هدف قرار دهند.

اگر قبلاً در زمینه برنامه نویسی پیشینه دارید، می توانید انتظار داشته باشید که بین 2 تا 3 ماه زمان برای یادگیری اصول برنامه نویسی سی شارپ داشته باشید. از سوی دیگر، ایجاد مهارت ها و دانش مورد نیاز برای به دست آوردن شغل به عنوان یک توسعه دهنده، حدود 1 تا 2 سال تمرین نیاز خواهد داشت.

سی شارپ یکی از پرکاربردترین زبان های برنامه نویسی در جهان است. آموزش آن آسان است و برای توسعه طیف گسترده ای از نرم افزارها، از جمله برنامه های کاربردی وب، برنامه های ویندوز، و بازی های ویدیویی برای کنسول ها و رایانه های شخصی استفاده می شود.

سی شارپ بسیار همه کاره، آسان برای یادگیری، و شناخته شده به دلیل کارایی آن، زبانی عالی برای داشتن در جعبه ابزار توسعه دهنده شماست. ما نگاهی به برخی از ویژگی‌های کد و اینکه چرا برای توسعه‌دهندگان در هر سطحی انتخاب خوبی است، می‌اندازیم.

بر اساس شاخص TIOBE، تا زمان نگارش این مقاله، سی شارپ به عنوان پنجمین زبان برنامه نویسی محبوب جهان در رتبه بندی قرار گرفته است. این میزان فقط کمی کمتر از پسرعمویش C++ است که C# تا حدی از آن مشتق شده است. جاوا که شباهت های زیادی به سی شارپ دارد، در جایگاه سوم قرار دارد، درست پس از قدرتمندترین پایتون و سی.

زبان های برنامه نویسی سی شارپ

C#- تلفظ سی شارپ - یک زبان برنامه نویسی همه منظوره، سطح متوسط و شی گرا است که در سال 2000 توسط مایکروسافت ایجاد شد. C# توسط Anders Hejilsbergطراحی شده است تا بخشی از ابتکار .Netباشد. نسخه فعلی آن 9.0 است که به عنوان بخشی از .NET 5.0 در سال 2020 منتشر شد. در ابتدا قرار بود این زبان Cool نامیده شود که مخفف زبان شی گرا شبیه به C است. این زبان شباهت هایی با زبان های دیگر از جمله C، C++، و شاید بحث برانگیزترین، جاوا دارد.

سی شارپ به نحوی مشابه سایر زبان‌های نوع Cمتکی است و از قوانین نحوی آشنا مانند استفاده از نقطه ویرگول برای عبارات پایانی، پرانتزهای فرفری برای عبارات گروهی، براکت‌های مربع برای اعلام (و دریافت داده‌ها از) آرایه‌ها و استفاده از علامت تساوی (=) استفاده می‌کند.

چه نرم افزاری می توانید با آن بسازید؟

سی شارپ یک زبان برنامه نویسی انعطاف پذیر است که توسعه دهندگان می توانند تقریباً برای هر نوع نرم افزار یا برنامه ای که می توانید تصور کنید از آن استفاده کنند. این زبان، مانند همه زبان‌های کدنویسی، مزایا و معایب خود را دارد و به همین دلیل، بخش‌های خاصی وجود دارد که C# در آنها پیشرفت می‌کند و نقاط ضعف خود را نشان می‌دهد.

یکی از کاربردهای بسیار محبوب سی شارپ در توسعه بازی های ویدیویی هم برای رایانه های شخصی و هم برای کنسول های بازی ویدیویی است. در واقع این زبان انتخابی واقعی برای توسعه دهندگان بازی است. بخشی از جذابیت در این عرصه به این موضوع مربوط می شود که موتور بازی یونیتی بر روی C++ و C# ساخته شده است. به همین دلیل، سی شارپ کاملاً با موتور بازی ادغام می‌شود، موتوری که برای ساخت بسیاری از برترین بازی‌های ویدیویی در جهان امروز استفاده می‌شود.

از آنجایی که سی شارپ بسیار شبیه به C++ است، آموزش C++ را برای برنامه نویسان بازیهای کامپیوتری آسان‌تر می‌کند، زبان دیگری که در جامعه گیمرها بزرگ است. بازی‌هایی که می‌توانید در سی شارپ ایجاد کنید، از پلتفرم‌ها، اسکرول‌های جانبی، بازی‌های RPG، واقعیت تغییریافته (AR)، واقعیت مجازی (VR) و همچنین بازی‌های موبایل. البته، تا حد زیادی به لطف چارچوب دات نت، برنامه های کاربردی وب حوزه دیگری هستند که C# در آن برتری دارد. در صورت تمایل می توانید از چارچوب دات نت یا از یک پلت فرم منبع باز استفاده کنید.

نوشتن برنامه های دسکتاپ یکی دیگر از نقاط قوت زبان برنامه نویسی سی شارپ هستند. به لطف کد کارآمد، مقیاس پذیری و این واقعیت که نگهداری از آن بسیار آسان است، سی شارپ یک انتخاب عالی برای ایجاد برنامه های کاربردی در آن است. در واقع، برخی از بزرگترین نام های فناوری با استفاده از این زبان ایجاد شده اند، از جمله Adobe Photoshop. Mozilla Firefox، MySQL Server و Thunderbird.

معایب برنامه نویسی سی شارپ

مانند هر زبان برنامه نویسی، سی شارپ هم خالی از اشکال نیست. بسیاری از مشکلاتی که مهندسان نرم‌افزار با سی شارپ دارند، مربوط به اولویت‌های شخصی است، مانند مشکلاتی که در مورد شی گرا بودن آن بسیار زیاد است. برخی دیگر C# را از نظر استانداردهای کدنویسی و بهترین شیوه‌ها کمی سنگین و سخت‌گیرانه می‌دانند.

سی شارپ نیز در گذشته تا حد زیادی به چارچوب دات نت متکی بود و برنامه های ساخته شده با زبان برنامه نویسی واقعاً برای آن پلتفرم یا برای اجرا در محیط ویندوز در نظر گرفته شده بودند. این امر باعث می‌شود از برخی جهات دسترسی به بازارتان را کمی محدود کنید. سی شارپ اکنون روی مک و لینوکس نیز اجرا می‌شود، بنابراین دیگر چنین مشکلی وجود ندارد. شکایت دیگر در مورد سی شارپ این است که بارگذاری آن کند است؛ هر تغییری در کد سی شارپ شما نیاز به کامپایل مجدد دارد که ممکن است کمی دردسرساز باشد.

آینده زبان برنامه نویسی سی شارپ

در حالی که سی شارپ پرکاربردترین زبان روی کره زمین نیست، اما همچنان از طرفداران زیادی برخوردار است که به طور مداوم در 20 سال گذشته افزایش یافته است. نشانه هایی وجود دارد که نشان می دهد رشد این زبان تا حدودی متوقف شده است، اما کاهش واقعی نشان نداده است.

به لطف آن، محبوبیت آن در محافل بازی، و سرمایه گذاری آن در توسعه موبایل و برنامه های وب، C# بعید است به این زودی ها به جایی برسد. چه زبان C# را به عنوان زبان اصلی خود یاد بگیرید یا به عنوان زبان دوم (یا سوم) توسعه دهنده، واقعاً اشتباه نکرده اید.

هنگام مقایسه شبکه های عصبی با مغز احتیاط کنید...

 

آموزش ماشین لرنینگ

 

سیستم‌های محاسباتی که به نظر می‌رسد فعالیت‌هایی شبیه مغز ایجاد می‌کنند، ممکن است نتیجه هدایت محققان به سمت یک نتیجه خاص باشد. شبکه‌های عصبی، نوعی از سیستم محاسباتی که بر اساس سازمان‌دهی مغز انسان مدل‌سازی شده‌اند، اساس بسیاری از سیستم‌های هوش مصنوعی را برای کاربردهایی مانند تشخیص گفتار، بینایی رایانه و تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی تشکیل می‌دهند.

در زمینه علوم اعصاب، محققان اغلب از شبکه‌های عصبی استفاده می‌کنند تا سعی کنند همان نوع وظایفی را که مغز انجام می‌دهد مدل‌سازی کنند، به این امید که مدل‌ها بتوانند فرضیه‌های جدیدی را در رابطه با نحوه انجام آن وظایف توسط مغز ارائه دهند. با این حال، گروهی از محققان MITتاکید می کنند که در تفسیر این مدل ها باید احتیاط بیشتری کرد. شما باید بدانید که پیش از هر چیز نیاز به داشتن دانش اصولی در زمینه ماشین لرنینگ ، زبان پایتون و کتابخانه هایی دارید مانند تنسرفلو که در زمینه هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می گیرند.

در تجزیه و تحلیل بیش از 11000 شبکه عصبی که برای شبیه‌سازی عملکرد سلول‌های شبکه - اجزای کلیدی سیستم ناوبری مغز - آموزش دیده بودند، دریافتند که شبکه‌های عصبی تنها زمانی فعالیت سلول‌های شبکه‌ای تولید می‌کنند که محدودیت‌های بسیار خاصی به آنها داده شود که در سیستم های بیولوژیکی یافت نمی شوند. تیم MIT دریافت که تعداد بسیار کمی از شبکه‌های عصبی فعالیت‌های شبکه‌ای سلول‌مانند را ایجاد می‌کنند، که نشان می‌دهد این مدل‌ها لزوماً پیش‌بینی‌های مفیدی درباره نحوه عملکرد مغز ایجاد نمی‌کنند.

شفر، که اکنون دانشجوی کارشناسی ارشد علوم کامپیوتر در دانشگاه استنفورد است، نویسنده اصلی این مطالعه جدید است که در کنفرانس 2022 سیستم های پردازش اطلاعات عصبی ارائه خواهد شد. ایلا فیته، استاد علوم مغز و عصب شناسی و عضو موسسه تحقیقات مغز مک گاورن MIT، نویسنده ارشد این مقاله است. میکائیل خونا، دانشجوی کارشناسی ارشد MITدر رشته فیزیک، نیز عضو نویسندگان است.

مدل سازی سلول های شبکه

شبکه های عصبی، که محققان برای چندین دهه از آن برای انجام انواع وظایف محاسباتی استفاده می کنند، از هزاران یا میلیون ها واحد پردازشی متصل به یکدیگر تشکیل شده است. هر گره دارای اتصالاتی با نقاط قوت متفاوت با گره های دیگر در شبکه است. همانطور که شبکه مقادیر عظیمی از داده ها را تجزیه و تحلیل می کند، نقاط قوت آن اتصالات تغییر می کند زیرا شبکه انجام وظیفه مورد نظر را یاد می گیرد.

در این مطالعه، محققان بر روی شبکه‌های عصبی که برای تقلید عملکرد سلول‌های شبکه‌ای مغز که در قشر داخلی مغز پستانداران یافت می‌شوند، توسعه یافته‌اند، تمرکز کردند. همراه با سلول‌های مکانی که در هیپوکامپ یافت می‌شوند، سلول‌های شبکه‌ای یک مدار مغزی را تشکیل می‌دهند که به حیوانات کمک می‌کند بدانند کجا هستند و چگونه به مکان دیگری حرکت کنند.

طبق تحقیقات نشان داده شده است که سلول‌های مکانی هر زمان که یک حیوان در یک مکان خاص باشد شلیک می‌کنند و هر سلول مکانی ممکن است به بیش از یک مکان پاسخ دهد. از طرف دیگر سلول های شبکه ای بسیار متفاوت عمل می نمایند. هنگامی که یک حیوان در فضایی مانند اتاق حرکت می کند، سلول های شبکه تنها زمانی شلیک می کنند که حیوان در یکی از رئوس یک شبکه مثلثی باشد.

گروه های مختلف سلول های شبکه؛ شبکه هایی با ابعاد کمی متفاوت ایجاد می کنند که روی یکدیگر همپوشانی دارند. این مسئله به سلول های شبکه اجازه می دهد تا با استفاده از تعداد نسبتاً کمی سلول، تعداد زیادی موقعیت منحصر به فرد را رمزگذاری کنند. این نوع رمزگذاری مکان همچنین امکان پیش بینی مکان بعدی حیوان را بر اساس یک نقطه شروع و یک سرعت مشخص می کند. در چندین مطالعه اخیر، محققان شبکه های عصبی را برای انجام همین کار، که به عنوان یکپارچه سازی مسیر شناخته می شود، آموزش داده اند.

برای آموزش شبکه های عصبی برای انجام این کار، محققان نقطه شروع و سرعتی را که در طول زمان تغییر می کند به آن وارد می کنند. این مدل اساساً فعالیت یک حیوان در حال پرسه زدن در یک فضا را تقلید می کند و موقعیت های به روز شده را هنگام حرکت محاسبه می کند. همانطور که مدل کار را انجام می دهد، الگوهای فعالیت واحدهای مختلف در شبکه قابل اندازه گیری است. فعالیت هر واحد را می توان به عنوان یک الگوی شلیک، شبیه به الگوهای شلیک سلول های عصبی در مغز نشان داد.

در چندین مطالعه قبلی، محققان گزارش کرده‌اند که مدل‌های آن‌ها واحدهایی با الگوهای فعالیت تولید می‌کنند که الگوهای شلیک سلول‌های شبکه‌ای را از نزدیک تقلید می‌کنند. این مطالعات به این نتیجه رسیدند که نمایش های شبکه مانند سلول به طور طبیعی در هر شبکه عصبی آموزش دیده برای انجام وظیفه یکپارچه سازی مسیر ظاهر می شوند.

با این حال، محققان MIT به نتایج بسیار متفاوتی دست یافتند. در تجزیه و تحلیل بیش از 11000 شبکه عصبی که در مورد یکپارچه سازی مسیر آموزش داده بودند، دریافتند که در حالی که تقریبا 90 درصد از آنها این کار را با موفقیت یاد گرفته اند، تنها حدود 10 درصد از آن شبکه ها الگوهای فعالیتی را تولید می کنند که می تواند به عنوان سلول-شبکه طبقه بندی شود. این مورد شامل شبکه‌هایی می‌شود که در آن‌ها حتی تنها یک واحد امتیاز شبکه بالایی را به دست آورده است.

به گفته تیم MIT، احتمالاً مطالعات قبلی تنها به دلیل محدودیت‌هایی که محققان در آن مدل‌ها ایجاد می‌کنند، فعالیت‌هایی شبیه سلول شبکه ایجاد می‌کنند.

مطالعات قبلی این داستان را ارائه کرده‌اند که اگر شبکه‌ها را برای یکپارچه‌سازی مسیرها آموزش دهید، سلول‌های شبکه را دریافت خواهید کرد. چیزی که ما دریافتیم این است که در عوض، شما باید این توالی طولانی از انتخاب پارامترها را انجام دهید، که می دانیم با زیست شناسی ناسازگار هستند، و سپس در بخش کوچکی از این پارامترها، نتیجه دلخواه را خواهید گرفت.

مدل های بیولوژیکی بیشتر

یکی از محدودیت‌هایی که در مطالعات قبلی یافت شد این است که محققان از مدل خواسته بودند تا سرعت را به یک موقعیت منحصربه‌فرد تبدیل کند که توسط یک واحد شبکه که مربوط به یک سلول مکانی گزارش شده است. برای اینکه این اتفاق بیفتد، محققان همچنین نیاز داشتند که هر سلول مکانی فقط با یک مکان مطابقت داشته باشد، که نحوه عملکرد سلول های مکان بیولوژیکی نیست: مطالعات نشان داده اند که سلول های مکانی در هیپوکامپ می توانند به 20 مکان مختلف پاسخ دهند، نه فقط یک مکان.

وقتی تیم MIT مدل‌ها را طوری تنظیم کرد که سلول‌های مکانی بیشتر شبیه سلول‌های مکان بیولوژیکی باشند، مدل‌ها همچنان می‌توانستند وظیفه یکپارچه‌سازی مسیر را انجام دهند، اما دیگر فعالیت سلول‌های شبکه‌ای تولید نمی‌کردند. فعالیت شبه سلول‌های شبکه‌ای نیز زمانی ناپدید شد که محققان به مدل‌ها دستور دادند تا انواع مختلفی از خروجی مکان را تولید کنند، مانند موقعیت مکانی روی یک شبکه با محورهای Xو Y یا مکان به عنوان فاصله و زاویه نسبت به یک نقطه اصلی.

فیتی می‌گوید: «اگر تنها کاری که از این شبکه می‌خواهید انجام دهد یکپارچه‌سازی مسیر است، و مجموعه‌ای از الزامات بسیار خاص و نه فیزیولوژیکی را بر واحد بازخوانی تحمیل می‌کنید، در این صورت می‌توانید سلول‌های شبکه را به دست آورید. اما اگر هر یک از این جنبه‌های این واحد بازخوانی را آرام کنید، به شدت توانایی شبکه برای تولید سلول‌های شبکه را کاهش می‌دهد. در واقع، معمولاً این کار را نمی‌کنند، حتی اگر هنوز وظیفه یکپارچه‌سازی مسیر را حل می‌کنند.»

بنابراین، اگر محققان قبلاً از وجود سلول‌های شبکه‌ای اطلاع نداشتند و مدل را برای تولید آنها راهنمایی نمی‌کردند، بسیار بعید بود که آنها به عنوان یک پیامد طبیعی آموزش مدل ظاهر شوند. محققان می گویند که یافته های آنها نشان می دهد که هنگام تفسیر مدل های شبکه عصبی مغز، احتیاط بیشتری لازم است.

وقتی از مدل‌های یادگیری عمیق (deep learning) استفاده می کنید، آنها می‌توانند ابزار قدرتمندی باشند، اما باید در تفسیر آنها و تعیین اینکه آیا واقعاً پیش‌بینی‌های جدید انجام می‌دهند یا حتی به آنچه که مغز در حال بهینه‌سازی است، بسیار محتاط بود. کنت هریس، استاد علوم اعصاب کمی در دانشگاه کالج لندن، می‌گوید امیدوار است این مطالعه جدید دانشمندان علوم اعصاب را تشویق کند که در بیان آنچه می‌توانند با تشابهات بین شبکه‌های عصبی و مغز نشان دهند، مراقب باشند.

شبکه های عصبی می توانند منبع مفیدی برای پیش بینی ها باشند. اگر می‌خواهید یاد بگیرید که چگونه مغز یک محاسبات را حل می‌کند، می‌توانید شبکه‌ای را برای انجام آن آموزش دهید، سپس این فرضیه را آزمایش کنید که مغز به همان روش کار می‌کند. هریس که در این مطالعه شرکت نداشت، می‌گوید چه این فرضیه تأیید شود یا نه، چیزی یاد خواهید گرفت. این مقاله نشان می‌دهد که «پیش‌بینی» قدرت کمتری دارد: شبکه‌های عصبی پارامترهای زیادی دارند، بنابراین واداشتن آنها به تکرار یک نتیجه موجود چندان تعجب‌آور نیست.

به گفته محققان MIT، هنگام استفاده از این مدل‌ها برای پیش‌بینی نحوه عملکرد مغز، مهم است که هنگام ساخت مدل‌ها، محدودیت‌های بیولوژیکی واقعی و شناخته شده را در نظر بگیریم. آنها اکنون روی مدل‌هایی از سلول‌های شبکه کار می‌کنند که امیدوارند پیش‌بینی‌های دقیق‌تری از نحوه عملکرد سلول‌های شبکه‌ای در مغز ایجاد کنند.

Khona می‌گوید: «مدل‌های یادگیری عمیق به ما بینشی در مورد مغز می‌دهند، اما تنها زمانی که دانش بیولوژیکی زیادی را به مدل تزریق کنید. اگر از محدودیت‌های صحیح استفاده کنید، مدل‌ها می‌توانند راه‌حلی شبیه به مغز به شما ارائه دهند.»

این تحقیق توسط دفتر تحقیقات نیروی دریایی، بنیاد ملی علوم، بنیاد سیمونز از طریق همکاری سیمونز بر روی مغز جهانی، و موسسه پزشکی هوارد هیوز از طریق برنامه دانش پژوهان دانشکده تامین شد.