Algorix
2. sınıfım şu an için gpa kasmaktan başka bir şey yapmıyorum ama yavaş yavaş bir alan seçip ona yönelmenin gerektiğini düşünmekteyim. Top tier bir üniversitedeyim. PhD yapmanın neredeyse zorunlu olduğu hot topicler (AI,ML,NLP vs.) pek ilgimi çekmiyor hem aşırı rekabet var hem de CS'ten çok istatisti
2. sınıfım şu an için gpa kasmaktan başka bir şey yapmıyorum ama yavaş yavaş bir alan seçip ona yönelmenin gerektiğini düşünmekteyim. Top tier bir üniversitedeyim. PhD yapmanın neredeyse zorunlu olduğu hot topicler (AI,ML,NLP vs.) pek ilgimi çekmiyor hem aşırı rekabet var hem de CS'ten çok istatistik ve matematik temelli. Şu an aklımda distributed systems heavy backend engineer olmak var.
Amacım teknik derinliği olan bir alanda kalifiye bir swe olmak fakat big techlerden (faang) birine giremezsem yukarıda dediğim iş işlevsiz kalıyor mu?
Yoksa CS temellerini iyi öğrenip genel konulara hakim bir yazılımcı olmaya çalışıp iş hayatına başlayınca mı derinleşsem?
bir diğer soru master yapmak swe kariyer için mantıklı mı yoksa 2 senelik iş tecrübesi 2 yıllık top tier (avrupa veya abd taraflarında) üniversitedeki master eğitiminden daha mı değerli.
kafam karıştı ben ne yapayım kısa ve orta vadede?
Amacım teknik derinliği olan bir alanda kalifiye bir swe olmak fakat big techlerden (faang) birine giremezsem yukarıda dediğim iş işlevsiz kalıyor mu?
Yoksa CS temellerini iyi öğrenip genel konulara hakim bir yazılımcı olmaya çalışıp iş hayatına başlayınca mı derinleşsem?
bir diğer soru master yapmak swe kariyer için mantıklı mı yoksa 2 senelik iş tecrübesi 2 yıllık top tier (avrupa veya abd taraflarında) üniversitedeki master eğitiminden daha mı değerli.
kafam karıştı ben ne yapayım kısa ve orta vadede?
0
master bence çok gerekli değil fazla uğraştırıcı. onun yerine o alanda bi işe girsen daha mantıklı. ama idealist ve çalışkansan yapılabilir yine iyi bi ünide.
alan genelde 3-4. sınıfta seçilir. ona göre dersler alırsın ona göre ilerlersin. ha mezun olduktan sonra da seçilebilir geç değil. ona göre işlere başvurursun vs. ama okurken seçmek daha avantajlı tabii.
alan genelde 3-4. sınıfta seçilir. ona göre dersler alırsın ona göre ilerlersin. ha mezun olduktan sonra da seçilebilir geç değil. ona göre işlere başvurursun vs. ama okurken seçmek daha avantajlı tabii.
+1
oncelike master derinlesmek istedigin alanda akademik disiplin ve motivasyon saglar. ama master surecinde zaman ve emek harcadigin her konunun is hayatinda karsiligini bulamayabilirsin. master egitimi siradinda istedigin ozgurlugu de bulamayabilirsin, ozellikle tez doneminde uzerine calisacagin konular hocalarin yonlendirmesi on plana cikabiliyor. tabi ilerlemek istedigin yolda master egitimi iyi hocalarla birlikte ufuk acici olabilir.
distributed systems uzmanligi konusunda da onundeki profesyonel seceneklerin sadece faang oldugunu dusunme. bunlarin disinda da uzmanligini konusturacagin avrupa ve amerikada bircok sirket bulabilirsin. o nedenle bu sirketler olmazsa emegin bosa gider diye dusunme.
bence iyi bir swe olabilmek, iyi bir "mindset" gelistirip ve bu sayede sistemler uzerindeki problemleri cok daha iyi algilayip, uygun yaklasimlar gelistirebilmekten geciyor. bunun icin de iyi bir temel sart. cok calismak, birseyler ogrenmek bilinen problemleri cozmek icin en iyi yol. ama kimsenin goremedigi problemleri gorebilmek, farkli alternatif yollar gelistirebilmek tamamen iyi bir temel bilgi sahibi olduktan sonra mumkun.
ama yaklasiminda sunu degistirmeni oneririm, "temel konularda kendini gelisirmek" ile "uzmanlik ve derinlesmek", A veya B gibi iki ayri yol degil. ikisi beraber yurutulmesi gereken ayni yol aslinda. cunku alaninda iyi olmak icin tek bir dogrusal yol yok. bir konuyu ogrenirken biraz temel konularda, biraz da is hayatindaki uygulamalardan beslenmen gerekiyor.
bu durumu su sekilde somutlastirabilirim, ornegin distributed systemler konusuna bakarken onune cloud sistemlerin en onemli konularindan biri "serverless" kavrami cikar. sonra bunun is hayatinda en populer araclarindan biri "aws lambda" ya bakarsin. bunun nasil konfigure edildigini, nasil calistirildigini, avantajlarini dezavantajlarini gorur uygularsin. ama bu noktada derinlesme ihtiyaci duyarsan kendine "buna neden gerek var" diye sorar, sonra "event driven" sistemlerden girer "stateless" sistemlere neden ihtiyac var diye cikarsin. ama belkide tam tersi olur, bazen de temel konulardan yola cikar gercek is hayatindaki uygulamalarina dogru ilerlersin.
kisaca her sey noktalari birlestirmek, sorgulamak, kavramlar arasi iliskileri kurmak. o nedenle hangi noktadan basladigin en kritik mesele degil, cunku herkes icin ve her konu icin tek bir dogru yok. zaten bu isin en guzel tarafi kafalarin once karismasi, sonra o kafa karisikligi icinde kendi dogrunu bulmak. benim nacizane tavsiyem bunlar.
distributed systems uzmanligi konusunda da onundeki profesyonel seceneklerin sadece faang oldugunu dusunme. bunlarin disinda da uzmanligini konusturacagin avrupa ve amerikada bircok sirket bulabilirsin. o nedenle bu sirketler olmazsa emegin bosa gider diye dusunme.
bence iyi bir swe olabilmek, iyi bir "mindset" gelistirip ve bu sayede sistemler uzerindeki problemleri cok daha iyi algilayip, uygun yaklasimlar gelistirebilmekten geciyor. bunun icin de iyi bir temel sart. cok calismak, birseyler ogrenmek bilinen problemleri cozmek icin en iyi yol. ama kimsenin goremedigi problemleri gorebilmek, farkli alternatif yollar gelistirebilmek tamamen iyi bir temel bilgi sahibi olduktan sonra mumkun.
ama yaklasiminda sunu degistirmeni oneririm, "temel konularda kendini gelisirmek" ile "uzmanlik ve derinlesmek", A veya B gibi iki ayri yol degil. ikisi beraber yurutulmesi gereken ayni yol aslinda. cunku alaninda iyi olmak icin tek bir dogrusal yol yok. bir konuyu ogrenirken biraz temel konularda, biraz da is hayatindaki uygulamalardan beslenmen gerekiyor.
bu durumu su sekilde somutlastirabilirim, ornegin distributed systemler konusuna bakarken onune cloud sistemlerin en onemli konularindan biri "serverless" kavrami cikar. sonra bunun is hayatinda en populer araclarindan biri "aws lambda" ya bakarsin. bunun nasil konfigure edildigini, nasil calistirildigini, avantajlarini dezavantajlarini gorur uygularsin. ama bu noktada derinlesme ihtiyaci duyarsan kendine "buna neden gerek var" diye sorar, sonra "event driven" sistemlerden girer "stateless" sistemlere neden ihtiyac var diye cikarsin. ama belkide tam tersi olur, bazen de temel konulardan yola cikar gercek is hayatindaki uygulamalarina dogru ilerlersin.
kisaca her sey noktalari birlestirmek, sorgulamak, kavramlar arasi iliskileri kurmak. o nedenle hangi noktadan basladigin en kritik mesele degil, cunku herkes icin ve her konu icin tek bir dogru yok. zaten bu isin en guzel tarafi kafalarin once karismasi, sonra o kafa karisikligi icinde kendi dogrunu bulmak. benim nacizane tavsiyem bunlar.
+1
