A Base da Ciência da Computação Antes de Aprofundar em Frameworks, meus conselhos para Junior, pleno e quem sabe para Seniores

Muitas pessoas me perguntam como conseguirão o seu primeiro emprego, como alcançar a tão sonhada primeira carreira, ou expressam dúvidas sobre sua habilidade em programar, questionando se essa área é realmente para elas.

Posso dizer que, após começar a trabalhar profissionalmente em equipes, levei cinco anos para me sentir confiante na programação. Durante esse período, precisei revisitar e estudar muitos conceitos básicos.

No entanto, gostaria de compartilhar algumas regras que foram cruciais para eu conseguir meu primeiro emprego. Uma delas é o que chamo de "regra dos 3P's": Paciência, Persistência e Proatividade.

Paciência é essencial para aprender, enfrentar processos seletivos, lidar com rejeições ou a falta de feedbacks, superar a possível falta de recursos financeiros nos primeiros anos de estudo, realizar trabalhos voluntários para ONGs visando ganhar experiência, e estudar mesmo quando parece que não há progresso.

Persistência é necessária para continuar estudando, mesmo sem ver uma saída imediata, seja dedicando anos ou meses de estudo paralelo ao trabalho. Envolve participar de diversos processos seletivos, buscar orientação de mentores experientes – preferencialmente atuantes no mercado de trabalho e mais experientes que você. Na ausência de mentores, é útil se unir a pessoas que também estão estudando e desenvolver projetos em conjunto. É importante criar arquiteturas e ideias inovadoras, pesquisar e manter tudo documentado no GitHub. Enviar mensagens para recrutadores mostrando seus projetos também conta como experiência.

Proativo significa buscar ativamente por projetos. Participar de projetos Open Source, procurar na sua área de tecnologia alvo quais projetos você pode contribuir, oferecer ajuda, buscar experiências ativamente. Considere trabalhar voluntariamente em algum lugar para ganhar experiência (claro, isso depende da sua capacidade de suportar financeiramente essa decisão, especialmente no Brasil). Quando estiver em uma empresa, não hesite em pedir ajuda, demonstrar interesse e aprender com aqueles que têm mais experiência que você.

Para quem está começando na área de desenvolvimento de software, é comum a pressa em aprender frameworks e linguagens específicas. No entanto, uma base sólida em Ciência da Computação é crucial para um entendimento profundo e eficaz da programação. Vamos explorar os tópicos essenciais que todo desenvolvedor, seja júnior ou pleno, deve conhecer antes de se aprofundar em frameworks, inspirando-nos no renomado curso CS50 de Harvard.

1. Fundamentos de Programação

Linguagem C

• Por que é importante: C é uma linguagem de baixo nível que oferece uma compreensão profunda de conceitos fundamentais como memória, ponteiros e gerenciamento de recursos.
• Aplicação: Ajuda a entender como as linguagens de alto nível funcionam por baixo dos panos.

2. Algoritmos e Estruturas de Dados

• Por que é importante: São a base para resolver problemas e otimizar soluções em programação.
• Aplicação: Essencial para escrever códigos eficientes e realizar entrevistas técnicas.

3. Paradigmas de Programação

• Por que é importante: Compreender diferentes estilos de programação (imperativa, orientada a objetos, funcional) amplia a adaptabilidade e a habilidade de escolher a melhor abordagem para cada problema.
• Aplicação: Muitos frameworks modernos utilizam esses paradigmas.

4. Redes e Internet

• Por que é importante: Entender como os dados são transmitidos através da internet e como as redes funcionam é fundamental para o desenvolvimento web e móvel.
• Aplicação: Essencial para trabalhar com APIs, microserviços e aplicações distribuídas.

5. Sistemas Operacionais

• Por que é importante: Conhecimento sobre como os sistemas operacionais gerenciam recursos e processos é crucial para otimização e depuração.
• Aplicação: Útil para entender o ambiente em que suas aplicações são executadas.

6. Banco de Dados

• Por que é importante: Compreender como os dados são armazenados, recuperados e manipulados permite criar aplicações robustas e eficientes.
• Aplicação: Fundamental para qualquer aplicação que interaja com dados.

7. Segurança da Informação

• Por que é importante: Conhecimento em segurança é essencial para proteger dados e sistemas contra vulnerabilidades e ataques.
• Aplicação: Importante para desenvolver aplicações seguras e confiáveis.

8. I/O Bound vs CPU Bound

• Por que é importante: Entender a diferença ajuda a otimizar aplicações para melhor desempenho.
• Aplicação: Crucial para escolher as tecnologias e abordagens corretas em projetos.

9. Gerenciamento de Memória

• Por que é importante: Compreender como a memória é alocada, utilizada e liberada é crucial para evitar vazamentos de memória e outros problemas.
• Aplicação: Importante para qualquer linguagem de programação, especialmente aquelas com gerenciamento manual de memória.

10. Concorrência e Paralelismo

• Por que é importante: Essencial para escrever programas que executam eficientemente em hardware moderno.
• Aplicação: Importante para aplicações de alto desempenho e em tempo real.

11. Paradigmas de Linguagem de Programação

• Por que é importante: Compreender diferentes paradigmas, como programação imperativa, declarativa, funcional e orientada a objetos, permite escolher a abordagem mais adequada para cada problema.
• Aplicação: Ajuda a entender a filosofia por trás de diferentes linguagens de programação e frameworks.

12. Comparação entre Java, Ruby e Python

• Java:
  • Vantagens: Fortemente tipada, ótima para sistemas grandes e complexos, ampla biblioteca padrão.
  • Desvantagens: Pode ser mais verbosa, lenta em tempo de desenvolvimento.
• Ruby:
  • Vantagens: Sintaxe elegante, ótima para desenvolvimento rápido, forte em metaprogramação.
  • Desvantagens: Menos eficiente em termos de desempenho, não é ideal para sistemas de baixo nível.
• Python:
  • Vantagens: Sintaxe clara e concisa, versátil, forte em ciência de dados e automação.
  • Desvantagens: Gerenciamento de dependência pode ser complicado, GIL (Global Interpreter Lock) limita a execução de múltiplas threads.

13. HTML, CSS e JavaScript

• Por que é importante: São as tecnologias básicas para desenvolvimento web. HTML para estrutura, CSS para estilo e JavaScript para interatividade.
• Aplicação: Essencial para qualquer desenvolvedor que trabalhe com a web, seja em front-end ou full-stack.

14. Inteligência Artificial e Programação com Prolog

• Por que é importante: Entender os conceitos de IA e lógica é fundamental para resolver problemas complexos e criar sistemas inteligentes.
• Aplicação: Prolog é uma linguagem de programação lógica usada em IA para representar conhecimento e resolver problemas com base em regras e fatos.
• Como funciona: Prolog trabalha com fatos e regras para deduzir novas informações, sendo útil em sistemas de recomendação, processamento de linguagem natural e mais.

Deixo uns tópicos para vocês entenderem o que de fato precisam estudar, se você não ouviu sobre esses conteúdos e está achando que é Junior ou Pleno, honestamente, você pode estar empregado, mas isso no médio e longo prazo, será um problema e para quem está começando, sugiro ir para esses temas, pois isso fará com toda certeza você ser diferenciado, até de programadores que hoje desenvolvem.

Listas de tópicos a conhecer

Vamos detalhar os conteúdos dos tópicos essenciais em Ciência da Computação, abrangendo do 1 ao 14, para fornecer uma compreensão abrangente do que deve ser estudado antes de se aventurar em frameworks e linguagens específicas.

1. Fundamentos de Programação em C

• Sintaxe Básica: Variáveis, tipos de dados, operadores.
• Estruturas de Controle: If-else, loops (for, while).
• Funções: Declaração, chamada, escopo.
• Ponteiros e Memória: Alocação, desalocação, referências.
• Estruturas de Dados: Arrays, structs.
• Manipulação de Arquivos: Leitura e escrita.

2. Algoritmos e Estruturas de Dados

• Algoritmos de Ordenação e Pesquisa: Quick sort, merge sort, binary search.
• Estruturas de Dados: Listas, pilhas, filas, árvores, grafos.
• Complexidade de Algoritmos: Notação Big O.
• Algoritmos de Grafos: DFS, BFS, algoritmos de caminho mais curto.

3. Matemática para Computação

• Lógica Matemática: Proposições, tabelas-verdade, quantificadores.
• Álgebra Booleana: Operações, circuitos lógicos.
• Teoria dos Conjuntos: Operações, relações, funções.
• Probabilidade e Estatística: Conceitos básicos, distribuições, inferência estatística.

4. Sistemas Operacionais

• Conceitos Básicos: Processos, threads, gerenciamento de memória.
• Sincronização e Concorrência: Semáforos, deadlocks.
• Gerenciamento de Arquivos: Sistemas de arquivos, operações de I/O.
• Segurança e Proteção: Autenticação, controle de acesso.

5. Redes de Computadores

• Modelos OSI e TCP/IP: Camadas, protocolos.
• Redes LAN e WAN: Ethernet, Wi-Fi, Internet.
• Protocolos de Rede: IP, TCP, UDP, HTTP, DNS.
• Segurança de Rede: Criptografia, firewalls, VPNs.

6. Bancos de Dados

• Modelos de Dados: Relacional, NoSQL.
• SQL: Consultas, joins, subqueries.
• Normalização: Formas normais, design de esquema.
• Transações e Controle de Concorrência: ACID, bloqueios.

7. Engenharia de Software

• Metodologias: Ágil, Scrum, Waterfall.
• Design de Software: Padrões de projeto, arquitetura de software.
• Testes de Software: Unitários, integração, sistema.
• Gerenciamento de Projetos: Planejamento, estimativas, riscos.

8. Computação Gráfica

• Conceitos Básicos: Pixels, coordenadas, transformações.
• Renderização 3D: Modelagem, iluminação, texturização.
• Animação: Técnicas de keyframing, simulação física.
• Realidade Virtual e Aumentada: Fundamentos, aplicações.

9. Inteligência Artificial

• Machine Learning: Algoritmos supervisionados e não supervisionados.
• Redes Neurais: Perceptrons, redes profundas.
• Processamento de Linguagem Natural: Análise de texto, chatbots.
• Visão Computacional: Reconhecimento de imagens, detecção de objetos.

10. Teoria da Computação

• Autômatos e Linguagens Formais: Autômatos finitos, gramáticas.
• Computabilidade: Problemas decidíveis e indecidíveis.
• Complexidade Computacional: Classes P, NP, NP-completo.

11. Paradigmas de Linguagem de Programação

• Imperativo vs Declarativo: Diferenças, exemplos.
• Programação Funcional: Conceitos, linguagens funcionais.
• Programação Orientada a Objetos: Encapsulamento, herança, polimorfismo.

12. Comparação entre Java, Ruby e Python

• Características de Cada Linguagem: Tipagem, sintaxe, uso.
• Aplicações Típicas: Onde cada linguagem se destaca.
• Ecossistema e Comunidade: Bibliotecas, frameworks, suporte.

13. HTML, CSS e JavaScript

• HTML: Estrutura de páginas web, elementos, atributos.
• CSS: Estilização, layouts, responsividade.
• JavaScript: DOM, eventos, AJAX, frameworks modernos.

14. Inteligência Artificial e Programação com Prolog

• Fundamentos de IA: História, aplicações, ética.
• Lógica em Prolog: Sintaxe, fatos, regras, queries.
• Aplicações de IA: Sistemas especialistas, jogos, robótica.

Cada um desses tópicos fornece uma base sólida para entender os princípios fundamentais da computação, permitindo uma transição mais suave e eficaz para o aprendizado de frameworks e linguagens específicas.

Conclusão

Antes de mergulhar em frameworks e bibliotecas específicas, é crucial ter uma base sólida em Ciência da Computação. Esses conhecimentos fundamentais não apenas tornam um desenvolvedor mais competente e versátil, mas também fornecem as ferramentas necessárias para aprender novas tecnologias de forma mais eficaz e com maior profundidade.

Referências

1. CS50 de Harvard
2. Introduction to Computer Science and Programming Using Python - MIT
3. Algorithms, Part I - Princeton University
4. Operating Systems: Three Easy Pieces
5. Computer Networking: Principles, Protocols and Practice
6. Programming Paradigms for Dummies: What Every Programmer Should Know
7. Java, Python, and Ruby: A Comparison of Programming Languages
8. HTML, CSS, and JavaScript for Web Developers - Johns Hopkins University
9. Artificial Intelligence: Principles and Techniques - Stanford University