Честно говоря кажется что это потяжелее программирования
Микроэлектроника и программирование по разному дают нагрузку на мозг.
Микроэлектроника меньше нагружает мозг чем программирование Senior С#(полный стэк) в какой нибудь фирме.
В отрасли программирования надо чаще переучиваться чем в микроэлектронике.
Программирование вход легкий но работать в долгую тяжелее.
Микроэлектроника вход тяжелый но работать в долгую легче.
и есть завязка на всего несколько компаний, где нужны такие знания, а это риск.
Проектировщики микроэлектроники много где нужны. Без работы не остануться.
В чем мотивация инженеров этим заниматься,
Интересно.+ видишь результат своей работы + меньше сидишь за монитором.
Я кстати не слышал тут на хабре, чтобы микроэлектроники психологически выгорали.
А вот фулстэкеры(стильно модно молодежно) бывало тут на хабре писали как они выгорели.
Про сети однозначно не соглашусь. Сетевик сейчас и 15 лет назад — это две большие разницы.
15 лет?
В любой сфере (не только ИТ) за 15 лет много что изменилось.
5 лет. Обычно смотрят.
Во многих вакансиях сетевика требуется почти тоже самое что и 5 лет назад.
С разработкой такой номер не прокатит.
Сетевик:
1)Знание стеков протоколов ТСР/IP
2)Задачи с коммутаторами D-Link и Huawei Cisco
3)модели OSI, принципов IP коммутации и маршрутизации
4)Знание построения VPN соединений.
5)Иметь представление о межсетевых экранах
6)Знание технологии SD WAN
Что изменилось из этого за 5 лет?
Тут уже теплее. Я не схемотехник, потому спорить не стану.
А что тут спорить?
Физика. Математика.
Эти 2 предмета меняются медленее чем Dev индустрия.
А вот ML — одна из самых динамичных областей. Это видно даже по уровню нейросетей, которые сейчас творят научные чудеса.
Требования в вакансиях:
1)Знание математической статистики, теории вероятностей, основ математического анализа и векторной алгебры;
2)Знание одного из языков программирования– R, Python, SAS Base;
3)Знание SQL;
4)Знание основных моделей машинного обучения (для прогнозирования, классификации, кластеризации).
Ну и что тут быстро меняется?
Статистика?
R? SQL?
основные модели ML?
ML отрасль меняется медленее чем Dev индустрия.
Так а что насчет Data(Scientist, Analyst, Engineer )?
Типичная вакансия Data Engineer
1)Опыт разработки оптимальных пайплайнов и оптимизации SQL-запросов;
2)RDBMS / MPP;
3)Python/Java;
4)ETL (AirFlow).
5)AWS(S3....)
6)PostgreSQL, ClickHouse (опционально);
7)BI-инструментами (TABLEAU/Looker/Mode) (опционально).
Даже Data Engineer профессия меняется медленнее(или чуть медленнее) чем разработка.
Сейчас трудно освоить какую-то область, чтобы потом этим кормиться хотя бы лет десять. Сужу по своему увлечению 3D-моделированием.
Ну есть же в ИТ сфере более стабильные отрасли.
Где технологии меняются медленно.
Например
1)Админить — Сети
2)Физика — Микроэлектроника( Схемотехник,Embedded...).
3)Математика — Data(Scientist, Analyst, Engineer ), Возможно ML
Расчет редукторов, электродвигателей, литьё пластика и люминия…
Вы не находите что разработка Windows 11 посложнее будет чем в SolidWorks начертить 3D модель дрели?
Пускай даже со всеми расчетами. Которые делаются в спец ПО.
А почему Ирак таким не стал?
Мусоро-перерабатывающие заводы? Почему Индия их не строит? Она же 2 экономика мира?
Имхо — способы остановить заразу(многие виды) отсуствуют. Их просто нет.
А это демократия?
glos24.pl/bulwersujace-sceny-w-holandii-przeciwnicy-szczepien-zostali-poszczuci-psami-wideo
Может у вас щетка не очень? Да и в насадках тоже существенная разница.
Есть 3 неплохих варианта
1)Зубная щетка ультразвуковая Donfeel HSD-005 — отзывы
irecommend.ru/content/ultrazvukovaya-zubnaya-shchetka-donfeel-hsd-005
2)Электрическая зубная щетка Oral-B Vitality — отзывы
irecommend.ru/content/elektricheskaya-zubnaya-shchetka-oral-b-vitality
3)Электрическая зубная щетка Oral-B VITALITY 3D white — отзывы
irecommend.ru/content/elektricheskaya-zubnaya-shchetka-braun-oral-b-vitality-3d-white
Насадки. Разная насадка для разных задач.
irecommend.ru/srch?query=Oral%20b%20%20%D0%BD%D0%B0%D1%81%D0%B0%D0%B4%D0%BA%D0%B8
1)Вы пользуетесь электрощеткой?
2)Вы пользуетесь ирригатором?
3)Вы пользуетесь реминерализующими гелями?
Есть график.
Значит надо активно внедрять роботов.
Робот Пиксель предназначен для уборки городских улиц
www.ixbt.com/news/2023/01/28/predstavlen-rossijskij-robot-piksel-on-poluchil-otechestvennye-komplektujushie-i-po.html
Медсестрам зарплата идет исходя из
Единая тарифная сетка
ru.wikipedia.org/wiki/%D0%95%D0%B4%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%82%D0%B0%D1%80%D0%B8%D1%84%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%BA%D0%B0
Автослесарь получает зп исходя из прибыли СТО.
Получается коммунизм больше этому способствовал?
Люди были меньше меркантильными.
5-10% это в каких универах?
Можете поподробней рассказать чем в основном занимаетесь на работе?
Это ведь близко к математике? Что то похожее на Data инженер?
Микроэлектроника и программирование по разному дают нагрузку на мозг.
Микроэлектроника меньше нагружает мозг чем программирование Senior С#(полный стэк) в какой нибудь фирме.
В отрасли программирования надо чаще переучиваться чем в микроэлектронике.
Программирование вход легкий но работать в долгую тяжелее.
Микроэлектроника вход тяжелый но работать в долгую легче.
Проектировщики микроэлектроники много где нужны. Без работы не остануться.
Интересно.+ видишь результат своей работы + меньше сидишь за монитором.
Я кстати не слышал тут на хабре, чтобы микроэлектроники психологически выгорали.
А вот фулстэкеры(стильно модно молодежно) бывало тут на хабре писали как они выгорели.
15 лет?
В любой сфере (не только ИТ) за 15 лет много что изменилось.
5 лет. Обычно смотрят.
Во многих вакансиях сетевика требуется почти тоже самое что и 5 лет назад.
С разработкой такой номер не прокатит.
Сетевик:
1)Знание стеков протоколов ТСР/IP
2)Задачи с коммутаторами D-Link и Huawei Cisco
3)модели OSI, принципов IP коммутации и маршрутизации
4)Знание построения VPN соединений.
5)Иметь представление о межсетевых экранах
6)Знание технологии SD WAN
Что изменилось из этого за 5 лет?
Физика. Математика.
Эти 2 предмета меняются медленее чем Dev индустрия.
Требования в вакансиях:
1)Знание математической статистики, теории вероятностей, основ математического анализа и векторной алгебры;
2)Знание одного из языков программирования– R, Python, SAS Base;
3)Знание SQL;
4)Знание основных моделей машинного обучения (для прогнозирования, классификации, кластеризации).
Ну и что тут быстро меняется?
Статистика?
R? SQL?
основные модели ML?
ML отрасль меняется медленее чем Dev индустрия.
Так а что насчет Data(Scientist, Analyst, Engineer )?
Типичная вакансия Data Engineer
1)Опыт разработки оптимальных пайплайнов и оптимизации SQL-запросов;
2)RDBMS / MPP;
3)Python/Java;
4)ETL (AirFlow).
5)AWS(S3....)
6)PostgreSQL, ClickHouse (опционально);
7)BI-инструментами (TABLEAU/Looker/Mode) (опционально).
Даже Data Engineer профессия меняется медленнее(или чуть медленнее) чем разработка.
Ну есть же в ИТ сфере более стабильные отрасли.
Где технологии меняются медленно.
Например
1)Админить — Сети
2)Физика — Микроэлектроника( Схемотехник,Embedded...).
3)Математика — Data(Scientist, Analyst, Engineer ), Возможно ML
Высокая плотность населения + высокая роботизация/автоматизация.
Вы не находите что разработка Windows 11 посложнее будет чем в SolidWorks начертить 3D модель дрели?
Пускай даже со всеми расчетами. Которые делаются в спец ПО.
Сопромат не меняется так же часто как и с++.
Софт делать сложнее чем дрель.
Тут с++ нужен, математики оч много, не всем могут/хотят
ПЛК?
Тут согласен.
К этому всё идет. Илон Маск уже создает человекоподобных роботов.