А нужно ли знать программисту алгоритмы?
Не встречали еще разработчика, который вместо стандартной в скриптовом языке функции деления строки по регулярке — пишет C-подобный код с конечным автоматом, который вводит неокрепшие умы в трепет?
И так ужасно ли то, что ты не знаешь в тонкостях работу красно-черных деревьев или путаешь линейный дискриминантный анализ с вторым законом Ньютона? :-)
О этом много говорят: на конференциях, на бигдатовских тусовках, на собеседованиях… Но на практике, при решении конкретных бизнес-задач в жесткие сроки, может оказаться — что твои академические знания как-то странным образом «не особо требуются» и горячий кэш мозга для эффективной работы содержит лишь названия библиотек в boost, java или консольных команд unix, пути к файлам логов и незарастаемую тропинку к бите в подсобке.
Да, я помню вычислительную машину Тьюринга, теорию регулярных выражений на основе конечных автоматов и не только, ragel —, а на практике нужно знать, что есть grep, egrep, awk, немного perl и синтаксис регулярок на уровне популярных кейсов.
Да, очень прикольно удаляются узлы в RB-дереве, а очередь с приоритетами иногда даже может быть полезна…, но я пишу старый добрый кулинарный SQL-запрос и использую индексы.
Конечно, понятно «в целом» для чего нужна операционная система —, но в данный момент меня интересует ключ, выводящий подробности о принадлежности потоков в команде ps.
Полезно знать о поиске в глубину из теории графов и многочисленные NP-hard задачки и подвохи для неопытных, которыми можно пугать внуков —, но гораздо чаще требуется понимать на пальцах рук и ног, как работает IP, из чего состоит пакет и почему тормозит этот скрипт, который написал коварно улыбающийся разработчик, попивающий горячий кофе.
Да, конечно, процессор выполняет жестко (не совсем, но нередко в CISC и RISC) запаянные в него команды и понимает небольшой, ограниченный, примитивный набор команд — но, коллеги, без strace часто не понятно, что дает дыхание жизни этому потребляющему 10ГБ ОЗУ крокодилу.
Оказывается, что практически все немногочисленные научные достижения в области вычислений за последние полвека, которые можно собрать в небольшую пригоршню — собраны, обсосаны и реализованы сотни раз и в базах данных, и в распределенных файловых системах и особенно модных сейчас NoSQL-решениях. И нередко возникает другая проблема — знать, что это уже давно сделано и готово и лежит там-то, а не изобретать велосипед и придумывать в рабочее время давно выстраданных кем-то в диссере алгоритм.
Складывается устойчивое впечатление, что на практике гораздо ценнее иметь не очень сложные, но требующие глубокого погружения обширные прикладные знания — тонкости C++, системные вызовы unix, структура пакета TCP, ключики команды ps, типы сборщиков мусора jvm — чем набивать голову обсосанной десятилетиями в научных кругах теорией алгоритмов и вычислений. Хотя конечно, расширение кругозора в свободное время — дело безусловно полезное.
Машинное обучение
С очередной, в который раз за последние десятилетия, модой на нейронки — deep learning и поиском «золота» в больших массивах данных, ну да, стало чуть повеселее. Начали вспоминать «подзабытую» банальную математическую статистику с логистическими регрессиями, бородатый столетний байесовский классификатор. Появились как грибы после дождя утилиты «анализа больших данных», которые ничего алгоритмически сложного внутри себя не представляют и пишутся средним разработчиков на пару отпусков: Spark, Hadoop/MR и т.п.
Анализ языков
В этой области на голом обратном индексе с примочками без машинного обучения, конечно, очень трудно. Но опять таки — это область достаточно узкая, и если ты не лингвист и знаешь русский язык на уровне школы — придется сильно попотеть годик-другой, пока не станешь разбираться в базовой терминологии.
Выводы
Фанатизм в приобретении теоретических знаний может отобрать много времени и сил, а на практике знания могут не пригодиться и выветриться — т.к. почти все нужное человечеству уже написано/переписано по 100 раз в стандартных библиотеках, БД, файловых системах и прочей классике.
Приобретение практических навыков: детали языков программирования, особенности unix, настройки софта, среды разработки, SQL, модные NoSQL возможности (а это опять таки подзабытые старые добрые алгоритмы) и немодные, но не менее мощные SQL инструменты — гораздо более полезно.
Не нужно париться по поводу неглубоких знаний теории графов — возьмете готовое решение, если повезет столкнуться с этой задачкой.
Учимся коммуницироваться и работать в команде. Хорошее настроение — залог успеха проекта.
Не нужно страдать по поводу некомпетентности в области машинного обучения и больших данных. Это для ученых, математиков, аналитиков и научных работников — все равно ничего особо не поймете, если не решали задачи повышенной сложности со школы. Тут важнее понять бизнес-применение. И если окажется, что навороченая нейронка тянет на решение задачи распознавания образов и звуков и вашей онлайн-игре или веб-проекту ну никак не поможет — нечего тратить нервные клетки :-)
Читайте мануалы по unix и до конца. Их много, это надолго и серьезно. Когда программа будет стабильно и предсказуемо работать — нальете чаю, закажете книжку типа этой и насладитесь наукой :-)
Всем удачи, побольше практических кейсов и хорошего настроения!
