Какие сферы есть в IT и чем они отличаются

Это открытый урок из нашего курса «Тексты для айти». Он достаточно длинный и сложный. Советую выделить на него пару часов либо разбирать по частям, уделяя за один раз внимание одной сфере IT.

IT — не какая-то единая сфера, в которой всё одинаково. Это примерно как с медициной: вроде бы общего много, но стоматология от педиатрии отличается радикально. В IT различий даже побольше: в разных областях термины часто пересекаются минимально, а специфика работы совершенно разная. Если стоматолог еще вспомнит, как учился в вузе, и может прикинуть диагноз по болям в животе, то программист вряд ли настроит в офисе сеть.

Поэтому, когда собираешься писать тексты для IT, важно понимать, что именно тебе интереснее, ближе и понятнее.

Для примера давайте посмотрим на несколько заголовков:

Всё это — статьи в блоге VK на Хабре. Компания одна, а тексты совершенно разные, и темы у них во многом далеки друг от друга. Тексты с синими заголовками редактировала я, а в черных с наскока точно не разберусь — придется тратить довольно много времени на погружение в тему.

Теперь давайте рассмотрим пять самых популярных областей. К каждой из них мы дадим мини-тест, чтобы вы смогли понять, насколько вам подходит эта сфера. А в конце подытожим, в каких именно сферах советуем развиваться, чтобы быстрее влиться в IT-редактуру.

Эта область IT отвечает за создание компьютерных программ, сайтов, веб-сервисов и приложений для смартфонов. Для этого люди учат языки программирования — наборы определенных команд, которые позволяют заставить компьютер или телефон делать то, что нужно пользователю. Всё цифровое на вашем компьютере, смартфоне и в интернете создано программистами — от калькулятора до всей операционной системы.

Области внутри программирования. Программирование достаточно неоднородно, и областей внутри много. Они немного отличаются друг от друга отдельными терминами и принципами, но автору и редактору это обычно не так принципиально — если хорошо пишешь тексты в одной области, справишься и с другими.

• Веб-разработка — разработка исключительно сайтов и веб-сервисов, так или иначе работающих через интернет. Есть более узкое разделение на две области: фронтенд и бэкенд. Фронтендеры занимаются «лицом» сервиса — тем, что видят пользователи, всякими кнопочками и формами. Бэкендеры — «внутренностями», функциями, которые обрабатывают всякие сложные действия на сайте и выдают пользователю результат.

• Мобильная разработка — создание приложений для смартфонов и планшетов. Здесь есть еще более узкое разделение — на разработку под Android и iOS.

• Десктопная разработка — создание программ для компьютеров и ноутбуков. Они обязательно устанавливаются на диск устройства.

• Тестирование — проверка программ после их написания. Вообще это отдельная область, которой обычно занимаются отдельные люди, но терминология и заказчики здесь схожие.

В 2024-м популярнее всего была веб-разработка. Что там у вас, если вы из будущего, — не знаю. Может, мета-виар-программирование нанороботов.

Кто обычно заказывает тексты о программировании. Есть три типа заказчиков:

• Те, кто продает готовое ПО и сервисы. Например, 1С из российских компаний или Microsoft из зарубежных. Им нужно рассказывать клиентам, что именно они разработали и почему это круто. Тонкостей программирования в текстах тут обычно не нужно, но, чтобы переводить с программистского на человеческий, понадобятся определенные знания.

• Те, кто продает разработку ПО и сайтов. Это всякие студии и агентства, которые делают сайты для компаний на заказ или разрабатывают для них собственные приложения. Им часто нужно описывать особенности своей работы, в том числе для людей, уже шарящих в программировании, например технических директоров.

• Те, кому в штат нужны программисты. Тут и компании из первых двух категорий, и куча остальных, которые разрабатывают разные сервисы для себя и других: Сбер, ВК, Яндекс, Ozon и прочие. Они обычно рассказывают о том, что и как именно разрабатывают, показывая крутизну своих задач, — и таким образом привлекают специалистов к себе в штат. Например, пишут, с каким модным языком программирования работают, — и к ним бегут все, кто такой язык только что выучил и мечтает применить на практике.

Что нужно, чтобы писать о программировании:

• Примерно представлять, какие есть языки программирования и в чем их особенности. Их больше сотни, знать все не обязательно, но про базовые полезно почитать. Хотя бы для того, чтобы понять, для каких целей и в каких областях их применяют. Советую загуглить «Топ языков программирования в N году» и почитать, что пишут, — ситуация меняется регулярно.

• Знать основную терминологию. Мы коснемся ее в будущих уроках, но термины важно всегда актуализировать. Как правило, хватает гугла либо грамотного вопроса эксперту.

• Понимать в общих чертах, как выглядит код и как его пишут, чтобы не испугаться непонятных полотен текста. Для этого можно, например, пройти бесплатную вводную часть курса по Python в Практикуме. Или, если с этим трудности, посмотреть на Ютубе пару лекций любого курса для начинающих, например основы JavaScript. Много времени не тратьте — просто примерно поймите, как всё работает. Этого хватит.

Кусок кода в тексте обычно выглядит как-то так:

Эта область IT отвечает за то, чтобы написанным программам было где работать. Настроить компьютер пользователя, защитить антивирус, объединить все устройства компании в единую сеть, создать единый сервер для управления всем в компании, обеспечить разработчикам удобное пространство для программирования и запуска их программ — всё это задача системного администратора.

Он может делать это на собственном железе, то есть на реальных серверах, которые стоят в офисе компании. А может в облаке, то есть подключаясь удаленно к уже готовым мощностям и программам.

Области внутри системного администрирования. Их довольно много, возьмем самые популярные:

• Сетевые технологии. Роутеры, маршрутизаторы, интернет-кабели, передача данных по Wi-Fi и мобильному интернету.

• Информационная безопасность. Антивирусы, фаерволы, протоколы для защиты.

• DevOps. Особый подход к построению инфраструктуры компании, обычно нужен для того, чтобы программистам удобнее было работать. Сейчас очень популярен, тесно пересекается с темой контейнеров для разработки. Позже поговорим об этом подробнее.

• IT-инфраструктура. Построение сети компании, объединение между собой компьютеров, настройка серверов. Отдельно выделяется облачная инфраструктура, когда всё это настраивается не на железе в офисе, а в облаке — железо стоит у провайдера, а компания просто к нему подключается и использует всё нужное через интернет.

• Базы данных. Создание хранилищ, в которых будут лежать все данные компании. Часто тесно связаны с облаками и IT-инфраструктурой, но имеют свои специфичные термины и особенности.

Я сейчас работаю чаще всего именно с текстами про инфраструктуру и DevOps, в основном в облаке. Так что в курсе примеров про них будет много.

Кстати, в статьях этой категории всегда очень много схем. Потому что IT-инфраструктура — понятие абстрактное, и схемы помогают его хоть как-то конкретизировать. Вот, например, схема из одной статьи, которую я редактировала:

Кто обычно заказывает тексты о системном администрировании:

• Облачные провайдеры, которые предоставляют клиентам всякие сервисы по построению инфраструктуры в облаке. Например, VK Cloud или Яндекс Облако. Они через тексты рассказывают, какие крутые штуки делают, — и таким образом привлекают новых клиентов.

• Производители и поставщики оборудования. Те, кто делает роутеры, серверы и прочие технические штуки. Тоже через рассказы о продуктах привлекают клиентов.

• Фирмы, которые занимаются информационной безопасностью. Всё то же, что и с ребятами выше.

• Компании, которые строят и обслуживают инфраструктуру на заказ. Они обычно пишут рекламные материалы для технически неподкованных людей, например директоров компаний, и для них придется переводить с сисадминского на человеческий.

• Компании со своим большим IT-отделом, которым нужно привлекать в штат сисадминов и DevOps-специалистов. Обычно это как раз фирмы из категорий выше, которым важно показать, что и как круто они умеют делать.

Что нужно, чтобы писать о системном администрировании:

• Представлять, что такое вообще IT-инфраструктура. На самом деле тут ничего сложного — в основе своей это серверы компании и компьютеры сотрудников, соединенные вместе, обычно через интернет или интранет («внутренний» интернет, у которого нет выхода во внешнюю сеть). Серверы бывают разные, со своими функциями и особенностями, но это уже зависит от специфики текстов, которые вы будете писать и редактировать.

• Понимать, что такое облако. Мы в будущем эту тему затронем достаточно глубоко. Пока чуть подробнее можете почитать в моей статье, если хотите.

• Знать про контейнеры, Docker и Kubernetes. Эти темы мы тоже затронем, когда будем обсуждать термины и статьи для профессионалов.

• Примерно представлять, как именно работает интернет: что такое протоколы, IP, DNS. Мы это немного затронем, но тема довольно обширная — советую посмотреть по ней видео на Ютубе, хотя бы вот это, мне зашло.

Кстати, вам по работе придется смотреть много видео на Ютубе, там слишком много материалов по программированию, не залитых больше никуда. Так что если Ютуб у вас работает плохо — постарайтесь сделать, чтобы заработал, способы для этого есть. Иначе будет тяжело.

Примеры текстов про железо и облака:

• Статья «13 распространенных задач в Kubernetes и способы их решения»
• Статья «Что выбрать: Red Team или Penetration Testing»
• Статья «Как развернуть Apache Superset в облаке: Docker, ВМ, Kubernetes»
• Лендинг, продающий облачные серверы

Эта область IT отвечает за сбор, хранение, обработку, анализ и использование больших объемов данных. Когда говорят, что компания что-то проанализировала или составила статистику, обучила искусственный интеллект или запустила бота-помощника — почти всегда речь идет о работе с большими данными, или Big Data, как еще принято говорить.

Подробнее о больших данных мы будем говорить потом, пока важно знать, что здесь есть и системное администрирование, и программирование: для сбора и хранения данных нужна инфраструктура, а для анализа — программы и алгоритмы. Правда, в этой области много своих специфических терминов и инструментов, поэтому ее и выделяют отдельно.

Это вторая сфера, с которой я тесно имею дело, так что примеров из нее дальше в уроках тоже будет много.

Области внутри работы с большими данными:

• Инфраструктура для больших данных. Серверы, прочее оборудование, хранилища данных и программное обеспечение. Тех, кто этим занимается, называют дата-инженерами, а область — дата-инжинирингом. Хранилища можно даже выделить в отдельную область, так как она довольно обширная.

• Анализ данных. Написание алгоритмов для аналитики, построение всяких сводных таблиц, графиков и прочего, составление прогнозов. Этим занимаются (как неожиданно!) аналитики данных.

• Машинное обучение и искусственный интеллект. Если идет речь про нейросеть, распознавание речи или лиц, что-нибудь автоматически интеллектуальное — это сюда. Занимаются этим обычно дата-сайентисты.

Мне вот тут нейросеть нарисовала пачку портретов — над ее обучением как раз дата-сайентисты постарались:

Кто обычно заказывает тексты о больших данных. Тут главный заказчик один — компании, которые продают решения по анализу данных или их построение под задачи заказчика. Они с помощью статей и презентуют свои продукты, и привлекают новых сотрудников. На российском рынке я сейчас знаю VK Cloud и Яндекс Облако, плюс есть более мелкие компании, которые предлагают готовые решения.

Что нужно, чтобы писать про анализ данных:

• Разбираться в основной терминологии. Ее мы коснемся в будущих статьях.

• Понимать, что вообще такое большие данные. Разобраться поможет вот эта статья.

• Примерно понимать, как именно хранят и обрабатывают большие данные. В общих принципах поможет разобраться эта статья.

• Знать про способы хранения больших данных и подходящие для этого инструменты. Их мы будем немного разбирать дальше, пока можно в общих чертах изучить вопрос в этой статье.

• Представлять себе работу современных нейросетей. Это очень сложно в деталях, но просто в основе — вот в этой статье всё подробно описано.

Примеры текстов про анализ данных:

• Статья «Семь прогнозов: что ждет data-инжиниринг в 2023 году»
• Статья «Классика, визуализация и GNN: три решения для ML-модели с графовыми данными»
• Статья «Доступный AutoML: как оптимизировать работу с ML-моделями с помощью VK Cloud и FEDOT»
• Лендинг облачного сервиса распознавания голоса

Здесь всё, что вертится вокруг IT: проектный менеджмент, управление персоналом, дизайн и верстка сайтов и веб-приложений, наша IT-редактура и многое другое. В этих областях тоже используется много IT-терминологии, хотя разговоры идут не напрямую о программировании и железе, а обо всем остальном, составляющем IT-продукты.

Области внутри околоайтишной тематики. Тут разброс на самом деле огромный, вот варианты навскидку:

• HR. Наем айтишников, управление персоналом, составление команд, процессы внутри команд и компаний. Сюда еще можно выделить тексты с карьерными консультациями для айтишников.

• Дизайн. Отрисовка внешнего вида сайтов, программ, приложений. Сюда же может пойти UX/UI, когда интерфейсы делают удобными и понятными для пользователей.

• Проектный менеджмент. Управление разработкой и другими штуками, чтобы соблюдались дедлайны и всё устраивало заказчика или бизнес. Здесь говорят про всякий Agile и прочее.

• Маркетинг. Продажи конкретно IT-продуктов. Сюда же можно отнести нашу редактуру, которой мы тут с вами учимся.

Это наверняка далеко не всё, но общий принцип вы поняли.

Кто обычно заказывает тексты около IT:

• Компании, которые предоставляют околоайтишные услуги на аутсорсе. Дизайн сайтов, управление проектами, маркетинг. Часто им нужно продавать свои продукты айтишникам, так что с ними понадобится говорить на одном языке.

• IT-компании, которые таким образом демонстрируют процессы внутри. Обычно так они привлекают к себе новых сотрудников.

Что нужно, чтобы писать на околоайтишные темы. Вам точно понадобится общая IT-терминология, которую мы рассмотрим в следующих уроках. Плюс понадобятся знания в области, про которую пишете: проектный менеджмент, дизайн, маркетинг. Здесь курс вам не поможет — разбираться придется уже отдельно.

Примеры текстов на околоайтишную тематику:

• Статья «Трудности перевода в разработке: как делать интернациональные проекты и говорить с пользователями на одном языке»
• Статья «Архитектура для пользователей»
• Статья «Главное о вопросах на собеседовании: каких ждать от HR и какие задать самому»

Сюда попадают всевозможные базовые тексты для будущих айтишников. Категории текстов могут быть любыми: программирование, сисадминство, анализ данных, околоайтишные. Но темы обычно гораздо проще, по типу «Что такое язык Python», «Кто такой фронтенд-программист» и «Как работают нейросети».

Существуют и курсы для уже хардкорных айтишников, где поднимают более глубокие и серьезные темы. Однако я статьи для них отношу скорее к категориям выше, потому что они требуют глубокого погружения в конкретную тему, а не обобщений и поверхностных знаний обо всем. Так что я в этой категории рассматриваю только курсы для совсем новичков.

Чтобы вы сразу поняли, вот примеры лидов двух статей. Вот лид статьи, которая привлекает на простой курс для новичков:

А вот — для хардкорных айтишников:

В первом случае важно уметь писать именно обучающие тексты, а без глубокого понимания программирования вы справитесь. Во втором придется уже погрузиться конкретно в тему Kubernetes, то есть разобраться в системном администрировании.

Области внутри тематики обучения. По идее, их много, но по факту глубоко разбираться в каждой вам не нужно. Так что особого деления нет. Научитесь писать статьи для будущих программистов — и со статьями для будущих сисадминов довольно быстро справитесь.
Кто обычно заказывает обучающие тексты. Это всегда те, кто продает IT-курсы. В России это Яндекс Практикум, Skillbox, Нетология, GeekBrains  и еще несколько подобных компаний.

Что нужно, чтобы писать тексты на обучающую тематику:

• Владеть базовой IT-терминологией. Этот навык мы наработаем на курсе.

• Уметь объяснять сложное простыми словами. Банальность, но тут она вам пригодится. Важно понимать, как всё упростить, но не испортить, уметь подбирать сравнения и аналогии, писать так, чтобы понял кто угодно. Без этого конкретно в этой области точно ничего не выйдет.

Примеры обучающих текстов:

• Статья «Четыре буквы, на которых держится интернет: что такое протокол HTTP и почему на нём работают почти все сайты»
• Статья «Профессия Go‑разработчика: как им стать и где учиться»
• Статья «Что такое Hadoop и почему аналитику данных полезно уметь с ним работать»
• Лендинг онлайн-курса по анализу данных