Как стать автором
Обновить

С нуля до junior golang developer

Ровно 3 месяца назад, я начал своё изучение GO, и сейчас уже могу писать небольшие проекты и отдельные скрипты. На обучение я потратил, внимание, 0 рублей. 0 копеек. (ну за электричество и интернет платил).

В этой статье я и хотел бы рассказать немного о своем пути и обучении данному языку.

Level One

"Ничего не знаю, ничего не понимаю" - с этого всё и начинается

Начал я с обычного видео на платформе YouTube, в котором узнал о всех преимуществах и фишках GO. Видеоролик от Яндекса, и мне очень зашло, и придало заряд мотивации.

После чего нырнул в большой поток информации о языке, в Хабре.

Прочитал пару статей:

От @habr_career: https://habr.com/ru/company/habr_career/blog/479666/

От @MaxRokatansky: https://habr.com/ru/company/otus/blog/516380/

Словил большой поток информации и мотивации, начал искать ресурсы, для бесплатного обучения по выбранному направлению.

Нашел немного ресурсов, но они все, объемные:

Мой любимый GoLang book - http://golang-book.ru

Массивный репозиторий на GitHub - https://gist.github.com/egorsmkv/9df2aef2eddf51986b6d2b5833a4423e

Тут я думаю, что набрал знаний, чтобы перейти на новый уровень...

Рекомендация: Подпишитесь на "хаб" языка, чтобы не упускать большой поток знаний.

Level Two.

Это мой действующий "уровень" (мне так легче отслеживать прогресс, в уровнях, которые придумал себе сам).

Здесь я уже начал выбирать себе направление, в котором хочу двигаться в дальнейшем...

С этим мне помог ответ, на уже давно заданный вопрос, на stackoverflow.

Это Машинное Обучение, так как давно интересовался данным направлением, и есть шанс, себя попробовать там.

Рекомендация: Подпишитесь на "хаб" направления, чтобы иметь круглосуточный доступ к полезной информации.

Снова, всё начинается с видео на YouTube:

Достаточно, чтобы понять, что за направление, и где это можно применять.

Ресурс, без которого будет сложно в машинном обучении:

Tensor Flow - это комплексная платформа с открытым исходным кодом для машинного обучения. Он имеет комплексную гибкую экосистему инструментов, библиотек и ресурсов сообщества, которая позволяет исследователям продвигать новейшие достижения в области машинного обучения, а разработчикам легко создавать и развертывать приложения на основе машинного.

Статья, про начало работы с Tensor Flow на GO - https://morphs.ru/posts/2018/10/25/go-tensorflow-p1

Думаю, эта информация, будет полезна вам, вы посмотрите с интересом на такой не очень популярный язык, как Go и возможно даже начнете обучение ему.

И помните:

То, что мы знаем, — ограничено, а то, чего мы не знаем, бесконечно.

-П. Лаплас

Теги:
Хабы:
Данная статья не подлежит комментированию, поскольку её автор ещё не является полноправным участником сообщества. Вы сможете связаться с автором только после того, как он получит приглашение от кого-либо из участников сообщества. До этого момента его username будет скрыт псевдонимом.