לדעת ולרצות ללמוד

שינויים

אני נמצא בעולם התוכנה פחות או יותר מ 1996. עולם התוכנה של 1996 לא נראה כמו עולם התוכנה של 2020 אבל ההבדלים פחות גדולים ממה שנדמה לנו. זה נכון שמחשבים עברו מהשולחן לענן וכח מחשוב עצום זמין בלחיצת כפתור. מחשבים גם לומדים להבין את הנתונים שאנחנו מזינים לתוכם מהר וטוב מאי פעם. הקוד פתוח והאפשרות לשלב ספריות מוכנות במוצרים קלה מאי פעם. אבל לדעתי, במהות, מבחינת הנדסת תוכנה, לא הרבה השתנה במה שהופך מהנדס, למהנדס טוב.

על מנת לפעול ביעילות בעולם המיחשוב הנוכחי הנ״ל, אנו נדרשים להבין, ללמוד ולהתעדכן בכל השינויים, כל הזמן לאורך זמן רב. לבד או בצוות, זה היה ונותר הבסיס. רק מי שידע ללמוד את הכלים החדשים, להבין את השינויים ומדוע בוצעו, ידע להמשיך לייצר תוצרים איכותיים.

תעשיית ההייטק אינה מקשה אחת. כמו רוב התחומים יש חלוקה להרבה תתי תחומים. רבים מצליחים לנהל קריירה שלמה בתחום מסויים אבל רבים אחרים נדרשים או רוצים לבצע שינוי ולעבור תחום. אלו יכולים להיות אילוצים, בחירות או (כמו במקרה שלי) גם וגם… הנדידה שלי מתחום הטלקומוניקציה (רשתות סלולר ותקשורת נתונים) אל עולמות ה CRM, המובייל ושרותי האינטרנט וכיום – אינטליגנציה מלאכותית והדמיה רפואית הייתה שילוב שלהם.

למידה מתמשכת

אתה אף פעם לא יכול לדעת לאן תוביל אותך הקריירה שלך. בעיניי, היכולת ללמוד היא זו שתעזור לך להתמודד עם האתגרים בדרכך. שתי דוגמאות מהשנים האחרונות ואחת כללית:

1. לפתע, בגיל 50, נדרשתי להבין ולבנות מודלים תלת מימדיים של אובייקטים בחלל המוח, מה שגרר חזרה מיידית אל מקורות האלגברה הלינארית (מרחבים וקטוריים, טרנספורמציות לינאריות, העתקה, סיבוב ועוד). מרענן.

2. כחלק מהמאמצים של הסטארט-אפ שלנו לקבל אישורי FDA על התוכנה שפיתחנו, נידרשנו להוכיח סטטיסטית את העקביות והאיכות של התוצאות – לבנות מבחן סטטיסטי שמוכיח את איכות התוכנה. החזרה ללימודי הסטטיסטיקה באוניברסיטה הוכיחה את עצמה כשאישור ה FDA התקבל ואישר כי בוחני הרשות הסכימו עם המודלים הסטטיסטיים בהם בחרנו לעשות שימוש – מבחני ה Z וה T אותם למדתי לא היו לשווא.

3. אני דובר עברית, אנגלית וקצת שבדית אבל במהלך השנים נדרשתי לפתח בכ 8 שפות מחשב. כל שפה והניואנסים שלה. כל שפה וסביבת הפיתוח שלה. אבל מדעי המחשב, בעיניי, זה מקצוע שאינו תלוי בשפה. אין מתכנת טוב שמוגבל לשפה מסויימת. נכון שלוקח זמן ללמוד ולהתמקצע בסביבה ספציפית אבל מי שרוצה ויודע ללמוד ימצא את דרכו מהר מאד בכל שפה.

אז מי צריך לימודים אקדמיים?

קיים דיון בתעשייה לגבי הצורך בלימודים אקדמיים. רבים טוענים כי לימודים אקדמיים לא בהכרח חיוניים כדי להיות איש תוכנה. אני מסכים איתם. אין ספק שניתן לעבוד ולהתפרנס היטב בתעשיה ללא השכלה פורמלית.

אבל, וזה אבל גדול, מתישהו תתקל במשהו שאתה לא יודע – שפה, צורך באלגברה לינארית או בסטטיסטיקה. אם לא למדת באופן מסודר תוכל ללמוד לבד אבל המפתח היא היכולת ללמוד. קשה עד בלתי אפשרי לשמור על איכות ומקצועיות, לאורך זמן, בסביבה המשתנה במהירות, בעצימות ובתדירות שתעשיית ההייטק משתנה ללא היכולת ללמוד.

זה לא באמת משנה היכן רכשתם את הידע או את היכולת ללמוד – מההורים, בבית הספר, באוניברסיטה או לבד. זו יכולת חיונית. יותר מכך – היכולת ללמוד קשורה קשר הדוק למוטיבציה. לפעמים נוח לנו במקום מסוים ואין לנו את הרצון לגשת למקום החדש, אותו אנחנו מכירים פחות טוב.

אז אולי לא צריך להיות בוגר אוניברסיטה על מנת לכתוב קוד, אבל הלימודיים האקדמיים הם מדד לא רע ליכולת ללמוד ולרצון להגיע לעומקם של דברים. מי שעשה זאת בלימודיו האקדמיים יש סיכוי גבוה יותר שיעשה זאת גם בתעשייה.

שיר לסיום

הנה עוד מישהו שעסק בשינויים ולמד והשתנה כל חייו