هوش تجاری

آسان ترین زبان برنامه‌نویسی برای یادگیری کدام است؟

تصور کنید بعد از تحقیقات فراوان به این نتیجه رسیده‌اید که وارد دنیای برنامه‌نویسی شوید. در ابتدا، مهم است که بگوییم شما تنها نیستید. صدها هزار (اگرنه میلیون‌ها نفر) مانند شما در سراسر جهان وجود دارد که به دنبال مطالعه مطالب مربوط به توسعه وب هستند. تعداد زبان‌های مربوط به این کار – و توسعه‌دهندگانی که با آن‌ها کار می‌کنند – بسیار زیاد است. در نتیجه اطلاعات و مشاوره زیادی پیش روی شما قرار دارد. به‌احتمال زیاد با این سؤال نیز روبه‌رو خواهید شد که: “آسان‌ترین زبان برای یادگیری کدام است؟” ما پاسخ این سؤال را برای شما روشن خواهیم کرد.

در این راهنما، ابتدا با چند سؤال مهم روبرو خواهیم شد. از جمله اینکه چرا یادگیری کدنویسی در حال حاضر ایده خوبی است و همچنین چگونه می‌توانید تصمیم بگیرید که کدام زبان برای شما مناسب خواهد بود. از آنجا که ممکن است پاسخ آن‌قدر سخت نباشد که فکر می‌کنید، ابتدا عواملی را که یادگیری یک زبان برنامه‌نویسی را آسان می‌کنند، بررسی خواهیم کرد. بر این اساس، پنج زبان آسان برنامه‌نویسی را نیز در نظر خواهیم داشت.

چرا باید کدنویسی یاد بگیریم؟

این روزها بسیاری از افرادی که کدنویسی را یاد می‌گیرند، حتی قصد ندارند به توسعه‌دهندگان وب یا نرم‌افزار تبدیل شوند. همان‎طور که دیجیتال‌سازی سرعت کار ما را افزایش می‌دهد و توانایی‌هایی بیشتر از همکاری با تیم‌های فنی لازم دارد، ثابت شده است که توانایی بالقوه و خواسته‌های کدگذاری را می‌توان یک مزیت عمده در کل کسب‌وکارها دانست. یادگیری برنامه‌نویسی می‌تواند به شما این توانایی را بدهد که تمام موارد امکان‌پذیر و حتی غیرممکن را به‌راحتی درک کنید. این یک مزیت مهم است که نباید از آن چشم‌پوشی کرد.

این روزها، روش‌های مختلفی برای یادگیری کدگذاری وجود دارد. در حقیقت، با وجود منابع مختلف و بسیار متفاوت، مهم است که بهترین روش برای سبک یادگیری خاص خود را پیدا کنید. برای برخی، آموزش‌های ویدئویی آنلاین، یک روش عالی برای شروع کار است. اکثر آن‌ها رایگان و ترکیبی از فیلم و صدا هستند که به شما کمک می‌کند تا به‌راحتی مواردی را که نیاز دارید، بیاموزید.

برای کسانی که می‌خواهند در فضا و قالبی تعاملی‌تر یاد بگیرند، بوت‌کمپ‌های توسعه وب گزینه محبوب هستند. طیف گسترده‌ای از آن‌ها وجود دارد؛ از جمله بسیاری که کدگذاری را به‌صورت آنلاین آموزش می‌دهند. اگر احساس می‌کنید هنوز نمی‌خواهید از روش‌هایی از این دست استفاده کنید، پس گذراندن دوره مقدماتی به‌صورت حضوری، می‌تواند بهترین راه‌حل برای شما باشد. این دوره‌ها بسیار کوتاه و کم‌هزینه‌تر از یک برنامه کامل هستند. همچنین طوری طراحی شده‌اند که تمایل زیادی به آموزش آسان‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای یادگیری دارند. در نتیجه یک راه خوب برای شروع کار در این زمینه، شرکت در دوره‌های مقدماتی آموزش زبان برنامه‌نویسی است.

کدام زبان برنامه‌نویسی را یاد بگیریم؟

پاسخی که شما را ناامید خواهد کرد (اما احتمالا انتظارش را داشته‌اید) این است که یک زبان برنامه‌نویسی قطعی برای یادگیری وجود ندارد. در عوض، سه گروه مهم از زبان‌ها وجود دارد و چندین گروه از دیگران راحت‌ترند که در ادامه به آن‌ها خواهیم پرداخت. البته ممکن است از قبل در مورد آن‌ها مطالبی خوانده باشید. به‌عنوان مثال، کسانی که Go (یا Golang) را یاد می‌گیرند، ابتدا باید دانش خوبی در مورد زبان C داشته باشند، زیرا برای دست‌کاری حافظه مورد نیاز است.

این مسئله همچنین به هدف نهایی شما برای یادگیری برنامه‌نویسی بستگی دارد. کسی که به دنبال یادگیری کدگذاری برای استخدام به‌عنوان یک توسعه‌دهنده وب است، اولویت‌های بسیار متفاوتی با یک نویسنده متن دارد. نیاز نویسنده برای یادگیری این موارد تنها برای کمک به بهبود عملکرد وردپرس، ختم می‌شود. به آنچه می‌خواهید با کدگذاری در کلیت ماجرا به دست آورید، فکر کنید. می‌توانید تفاوت‌های بین این‌که آسان‌ترین زبان برنامه‌نویسی و بهترین زبان برنامه‌نویسی برای شما کدام است را جست‌وجو کنید. اگر همچنان به دنبال سؤال اصلی این نوشتار هستید، باید به دنبال این سؤال نیز باشید که: “چه ویژگی‌هایی یادگیری زبان برنامه‌نویسی را آسان می‌کند؟” در ادامه به آن خواهیم پرداخت.

نتیجه سخن

اکنون درک کردید که آسان‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای شروع یادگیری کدام است. در مورد روش  یادگیری خود، خوب فکر کنید. وقت زیادی را صرف یادگیری اصول آن زبان نموده و به‌تدریج دانش خود را افزایش دهید. وقتی صحبت از دنیای چارچوب‌ها، روندها و فناوری‌های جدید می‌شود، با اطلاعات زیادی روبه‌رو خواهید شد. با به دست آوردن تسلط کافی بر جنبه‌های اصلی یک زبان و ایجاد عادت‌های خوب مانند نوشتن کد تمیز، در زمان خود به‌عنوان یک توسعه‌دهنده وب، هوشمندانه سرمایه‌گذاری خواهید کرد.


مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  2. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  3. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  4. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  5. کلان داده (Big Data) چیست؟
  6. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  8. حاکمیت داده (Data Governance) چیست و چه اهمیتی دارد؟
  9. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  10. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  11. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  12. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  13. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  14. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  15. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  16. تمیزسازی داده (Data cleaning) به چه معناست و چه اهمیتی دارد؟
  17. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  18. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  19. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  20. ۱۰ اصل طراحی داشبورد هوش تجاری
  21. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  22. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  23. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  24. چگونه نرم‌افزار مناسب هوش تجاری را انتخاب کنیم؟
  25. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  26. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  27. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  28. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  29. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  30. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  31. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  32. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  33. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  34. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  35. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  36. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  37. آموزش Power BI Report Server
  38. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  39. AIOps چیست و چه ساختاری دارد؟
  40. مسیر شغلی در هوش تجاری
  41. مهندسی داده چیست؟
  42. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  43. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  44. ۸ مهارت‌ مهم که هر تحلیل‌گر داده برای موفقیت به آن‌ها نیاز دارد
  45. معرفی مهم‌ترین مدارک و گواهینامه‌های مورد نیاز تحلیل‌گر داده
  46. آیا داشتن مدرک SQL ضروری است؟ معرفی انواع و اهمیت مدرک SQL
  47. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  48. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  49. نقشه راه پیاده سازی موفق استراتژی هوش تجاری در سازمان
  50. معرفی ۵ کاربرد ارزشمند هوش تجاری در سازمان‌ها
  51. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  52. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  53. معرفی معتبرترین مدارک و گواهینامه‌های علم داده
  54. معرفی برترین ابزار برای داده‌کاوی
  55. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  56. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  57. آسان ترین زبان برنامه‌نویسی برای یادگیری کدام است؟
  58. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  59. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  60. یادگیری ماشین چیست؟
  61. SSRS چیست و چه کاربردی در مدیریت داده‌ها دارد؟
  62. SSAS چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  63. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  64. نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی در یک تیم هوش تجاری چیست؟
  65. تفاوت زبان پایتون (Python) و R در چیست؟
  66. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  67. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  68. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  69. مروری بر نحوه یادگیری زبان R
  70. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  71. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  72. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  73. انبار داده چیست؟
  74. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  75. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  76. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  77. مدل‌سازی داده چیست؟
  78. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  79. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  80. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  81. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  82. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  83. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  84. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  85. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  86. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی
  87. معماری اطلاعات (IA) چیست و چطور می‌توان از آن استفاده کرد؟

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

بستن