Программирование присутствует в моей жизни с десяти лет: я редактировала HTML и CSS в профиле Friendster, экспериментировала с SQL-инъекциями из любопытства, конструировала трёхногого робота для развлечения и в последние годы углубилась в Python.
За эти годы я сформировала собственный практический подход к решению задач программирования, основанный на сочетании изучения документации, анализа прошлых проектов и целенаправленного поиска решений.
При выборе инструмента я сначала оцениваю подходящие фреймворки и библиотеки с учётом целей проекта и экосистемы языка.
Затем опираюсь на опыт прежних проектов, чтобы избежать повторения ошибок и переиспользовать рабочие решения.
Дальше проект разбивается на небольшие выполнимые шаги, для каждого шага я ищу информацию в интернете и пробую реализовать его по очереди.
Когда код не работает, я придерживаюсь последовательной стратегии поиска и устранения ошибок, чтобы сузить причину и быстро получить работающее решение.
Первый шаг при ошибке — проверка официальной документации используемых библиотек и фреймворков, где часто описаны типичные причины и решения.
Если документация не помогает, я ищу ответы в поисковых системах и на форумах, в том числе на Stack Overflow; полезным примером запроса может быть: site:stackoverflow.com python error ImportError: pandas module not found.
Если находится подходящее решение, часто я применяю его, проверяю и адаптирую под свой код, после чего тщательно тестирую изменения.
Такая поэтапная проверка и тестирование обычно приводит к устранению ошибки и восстановлению работоспособности кода.
За последние три года, работая преподавателем в кодинг-бутачах и выступая с гостьевыми лекциями в университетах и корпоративных тренингах, я заметила существенные изменения в подходах новичков к обучению.
Многие учащиеся по-прежнему используют традиционные методы — чтение документации и поиск в интернете — но всё больше людей дополняют их общением с языковыми моделями, такими как ChatGPT.
ChatGPT часто выступает в роли «учебного напарника»: он быстро формулирует ответы и помогает разобраться в непонятных моментах, но не должен полностью заменять самостоятельный поиск и эксперименты.
Классические методы обучения дают гибкость для подбора разных источников и экспериментов с решениями, что важно для выработки профессиональной интуиции разработчика.
Рассмотрим практический сценарий: при отладке скрипта на Python традиционный подход начинается с изучения документации конкретного модуля или функции, где можно найти описание поведения и возможных ошибок.
Далее следует поиск похожих случаев в интернете и на тематических форумах, изучение обсуждений и проверка предложенных вариантов решения.
Если аналогичных ответов нет, полезно опираться на собственную интуицию и проверенные источники, чтобы сформулировать гипотезы и протестировать возможные исправления.
С появлением ChatGPT рабочий процесс можно дополнить диалогом: сформулировать краткое описание ошибки и запросить возможные причины и варианты исправления.
Модель может помочь объяснить связанные концепции и предложить инструменты и техники для устранения проблемы, что ускоряет понимание сложных мест.
Полезно просить модель уточнить непонятные концепции и приводить конкретные фрагменты кода или сообщения об ошибках для более точной помощи.
Основные преимущества такого подхода — персонализированные советы в зависимости от предоставленных деталей, быстрое разъяснение концепций и оперативные подсказки по отладке.
В то же время у использования языковых моделей есть ограничения: они не видят полного контекста проекта, могут предполагать недостающие части кода и иногда генерируют неверные или вводящие в заблуждение ответы.
Также модели опираются на накопленное обучение и не всегда в курсе самых свежих изменений в инструментах или экосистеме проекта, что требует дополнительной верификации предложенных решений.
Из практических соображений стоит сочетать помощь моделей с поиском по документации и обсуждениям в сообществе: это даёт возможность сравнить несколько подходов и выбрать надёжный вариант.
Для ускорения разработки и автодополнения кода полезно использовать плагины и расширения в редакторах, такие как CodeGPT, GitHub Copilot и встроенные подсказки в Google Colab.
GitHub Copilot предоставляет подсказки в реальном времени, предлагая фрагменты кода на основе контекста проекта; недавно в одном из обновлений функционал Copilot Chat был интегрирован с моделями семейства GPT-4.
Мой вывод: не существует универсального метода обучения — оптимально сочетать традиционные практики чтения документации и взаимодействия с сообществом с современными инструментами на основе ИИ и автодополнений.
Рекомендую использовать подобные инструменты для подбора учебных материалов и совместной отладки, но при этом поддерживать навыки самостоятельного поиска и практической отработки задач.
Избегайте полной зависимости от одного источника ответов, продолжайте участвовать в живых обсуждениях сообщества и регулярно практиковаться в кодировании, чтобы укреплять понимание и умение применять решения на практике.
Автор статьи — Ellen, инженер машинного обучения с шестилетним стажем, работающая в финтех-компании в Сан-Франциско; её опыт включает роли в области data science в консультировании для нефтегазовой отрасли и руководство программами обучения по ИИ и анализу данных в странах APAC, на Ближнем Востоке и в Европе.
Она завершает магистратуру по Data Science в мае 2025 года и в настоящее время рассматривает новые возможности в области машинного обучения.
Комментариев