Ошибки новичков, мифы о программировании и роль ИИ: взгляд эксперта
Почему начинающие разработчики совершают одни и те же ошибки? Может ли искусственный интеллект заменить программистов? И какие навыки сегодня действительно помогают построить карьеру в ИТ? Об этом Анжелика Тин, руководитель учебного комплекса «Радио», поговорила с Сергеем Герасименко — преподавателем курсов Учебного центра «Специалист», экспертом с более чем 15-летним опытом работы в ИТ и 10-летним опытом преподавания.
Сегодня путь в профессию разработчика вызывает множество вопросов. С одной стороны, доступны современные образовательные платформы, инструменты искусственного интеллекта и огромное количество информации. С другой — работодатели ожидают от начинающих специалистов не только знания языков программирования, но и понимания архитектуры приложений, баз данных, принципов безопасной разработки и современных инструментов разработки.
Почему многие новички сталкиваются с трудностями уже на первых этапах обучения? Какие ошибки мешают профессиональному росту? И как изменились требования рынка в эпоху искусственного интеллекта? Об этом — в нашем интервью.
Ошибки новичков: почему не получается с первого раза
— Почему начинающие разработчики часто застревают даже на простых задачах?
Многие стремятся как можно быстрее получить результат, не уделяя достаточного внимания фундаментальным основам. В итоге возникают не только опечатки, но и синтаксические или логические ошибки, которые сложно исправить без знания специальных инструментов, например дебаггера.
Кроме того, даже простые задачи могут вести себя совершенно по-разному в зависимости от условий эксплуатации. Одно дело — приложение, которым пользуются сто человек в день, и совсем другое — система с десятками тысяч пользователей одновременно. Поэтому важно учиться создавать не просто работающий код, а код эффективный, безопасный и масштабируемый.
— Что хуже для начинающего специалиста: избыток теории или практика без системы?
Практика без системы. Сегодня нередко делают ставку на быстрый результат и эффектные примеры. Но если человек не понимает, почему решение работает именно так, пользы от такого обучения немного.
Знания должны даваться последовательно и закрепляться понятной практикой. Важно не просто повторять действия за преподавателем, а понимать логику каждого шага.
«Слушатели приходят получать профессию и фундаментальные знания, а не смотреть на красивые, но непонятные решения».
Почему нельзя слепо доверять ИИ
— Многие копируют код из интернета или используют нейросети. В чем риск такого подхода?
Главная проблема в том, что люди часто используют готовые решения без понимания того, как они работают.
Сегодня ИИ способен за секунды написать программу или предложить исправление ошибки. Но если не анализировать полученный результат, можно получить лишний код, проблемы с производительностью или даже уязвимости безопасности.
Разработчик должен понимать логику решения независимо от того, кто написал код — человек или нейросеть. На наших курсах мы рассказываем, как лучше использовать ИИ и какие модели более эффективны именно для программистов, как грамотно создавать “промпты”, чтобы код был максимально качественным и безопасным.
Ошибки, которые мешают карьере
— Какие ошибки чаще всего совершают начинающие специалисты?
Одна из самых распространенных — попытка сразу создавать собственные проекты без достаточного количества разобранных примеров.
На старте гораздо полезнее научиться читать код, понимать чужие решения и анализировать архитектуру существующих проектов. Только после этого стоит переходить к самостоятельной разработке. Важно научиться читать и понимать чужой код, то есть код, который мы разбираем на занятиях. Кроме этого, чтобы закрепить материал, мы обязательно всем нашим слушателям предоставляем дополнительный материал для тренировки. Нужно рассмотреть готовые решения не менее 10 задач по каждой изученной теме.
Еще одна ошибка — игнорирование инструментов разработки. Умение пользоваться дебаггером, IDE и средствами анализа кода значительно ускоряет профессиональный рост.
Нужно создавать код так, чтобы было впечатление, что его делала не целая команда, а один человек. То есть, перед тем как создавать код, нужно изучить существующие проекты, понять используемые библиотеки, особенности ORM и стараться делать решение в том же стиле и с теми же подходами, которые используются в команде. Это навык дисциплины, и он ценится выше изобретательства.
Мифы о профессии
— Правда ли, что программирование подходит только очень талантливым людям?
Это один из самых распространенных мифов.
Программирование — прежде всего ремесло. Здесь гораздо важнее дисциплина, терпение и постоянная практика, чем врожденный талант.
За годы преподавания я неоднократно видел, как люди без технического образования успешно осваивали профессию и находили работу в ИТ.
В нашем учебном центре мы предоставляем индивидуальный подход к каждому слушателю, поэтому наши выпускники всегда востребованы на рынке труда.
— А математика обязательно нужна?
Для большинства направлений — нет.
Например, веб-разработка требует минимального количества математических знаний. А вот для Data Science, машинного обучения и аналитики данных хорошая математическая база станет серьезным преимуществом.
Рынок ИТ после появления ИИ
— Сегодня часто говорят, что рынок IT перегрет. Вы согласны?
Скорее перегрет рынок кандидатов с поверхностными знаниями.
После появления ИИ многие решили, что писать код стало легко и фундаментальная подготовка больше не нужна. Но на практике работодатели по-прежнему ищут специалистов, которые понимают, как работают память, сеть, базы данных и современные архитектуры.
Приведу пример из практики. Необходимо внести изменения в существующий проект. Вы загружаете проект через нейросеть и доверяете ИИ-агентам сделать анализ проекта и выполнить поставленную задачу. Все дело в том, что ИИ-агенты допускают не просто ошибки, а могут изменить на их взгляд неоптимальные решения, вмешиваясь в уже существующие алгоритмы, не понимая всех особенностей и причин их создания.
Компании нужны инженеры, а не просто люди, умеющие генерировать код.
«ИИ поднял планку входа в профессию. Теперь важно не только писать код, но и понимать, как проверить то, что сгенерировала нейросеть».
Что нужно работодателям сегодня
— Каких junior-разработчиков сейчас готовы брать на работу?
Требования заметно выросли.
Сегодня недостаточно знать только язык программирования. Работодатель ожидает понимания Git, ООП, Postgres, REST, Apache Kafka, современных фреймворков, микросервисной архитектуры и инструментов искусственного интеллекта Cursor, Copilot, Claude Code.
Кроме того, большое значение имеют собственные проекты, которые позволяют показать реальные навыки кандидата.
Если у человека нет проектов, то, вероятнее всего, у него недостаточно практических навыков, и он дольше будет адаптироваться к современным реалиям. Наличие проектов в Git — это как визитная карточка, которая сможет сказать о кандидате очень многое, так как легко определить, если данный код написан полностью на ИИ. Проект должен показать, что кандидат понимает весь цикл разработки.
— Сколько времени реально нужно, чтобы получить первую работу?
В среднем от шести до восьми месяцев системного обучения и практики.
Многое зависит от выбранного направления и количества времени, которое человек готов вкладывать в развитие. Но главное — не скорость, а качество подготовки.
Если кандидату интересно создавать ИИ-агентов, заниматься аналитикой, то достаточно пройти наши курсы: «Программирование на Python. Уровень 1. Базовый курс» (современные возможности языка), «Программирование на Python. Уровень 2. Объектно-ориентированное программирование» (проектирование приложений) и «Программирование на Python. Уровень 4. Анализ и визуализация данных: Pandas, Numpy, Matplotlib» (использование Python в аналитике). Для любого направления в разработке сегодня обязательны знания СУБД Postgres.
Поэтому, пройдя даже 4 курса, уже можно рассчитывать на трудоустройство, так как кандидат получит весь основной стек знаний.
— Какие навыки сегодня помогают junior-разработчикам быстрее вырасти до middle-уровня и какие курсы стоит пройти, чтобы последовательно дойти от первых проектов до уверенной коммерческой разработки?
Рынок junior-разработчиков в 2026 году стал заметно требовательнее: одного языка программирования уже недостаточно, нужен системный подход.
В курсе «Основы программирования и баз данных» я даю основы 9 языков за 3 занятия, чтобы помочь выбрать направление и понять экосистему разработки. Сегодня важно не только знание языка, но и владение фреймворками и инструментами:
Также необходимо уметь работать с ИИ-инструментами, но критически оценивать и дорабатывать их результаты.
Основные направления сегодня — Java и Python.
Если вы начинаете с нуля, лучше выбрать Python. На курсе «Программирование на Python. Уровень 1. Базовый курс» вы освоите базовый синтаксис, работу с СУБД, Excel, CSV и JSON — это базовые навыки для коммерческой разработки. В рамках линейки Python также разбираются технические собеседования (на основе опыта интервью в крупных банках).
Если есть базовая подготовка, стоит рассмотреть Java / Spring. Это востребованный стек с более низкой конкуренцией и часто более высоким уровнем оплаты.
Важно учитывать: даже опытные разработчики могут не соответствовать уровню middle, если не знакомы с микросервисами, Kafka, интеграционными тестами и современной архитектурой. Поэтому ценятся актуальные практические знания и обучение у специалистов, работающих с реальными требованиями рынка.
Вместо вывода
Сегодня искусственный интеллект меняет подходы к разработке, но не отменяет необходимости глубоких знаний. По мнению Сергея Герасименко, востребованными будут не те специалисты, которые умеют быстрее всех генерировать код, а те, кто понимает принципы работы технологий и способен принимать грамотные инженерные решения.
Беседовала Анжелика Тин
