O problema :
- ainda que seja na universidade ou faculdade , entendimento de ciclo básico de desenvolvimento de software geralmente chega a partir do sexto ou sétimo período .
- tem graduados que nunca usaram um git , isso é prova clara que o ambiênte acadêmico esta em busca de pesquisadores e não de promover rotina tradicional de mercado de trabalho.
- para analistas opinião e decisão são coisas sérias, e a banalização da opinião sem nenhum embasamento e análise esta separando o mercado e isso não tem nada a haver com ai e sim com competência.
- frameworks muito modernos, no code profile, ides que faltam escrever o código inteiro em autocomplete sem trabalhar em nada a memória do desenvolvedor que cada vez mais sabe codar menos e usar mais copilots e ia.
- a corrida por tecnologia nova exime a responsabilidade de criar no braço e entender no seco conceitos como get , set , crud , solid, orm de banco, design patterns, clena code, cluster até um bem css.
- acredito que há duas fases libertadoras de paradigmas de sequencial e ou modular para orientado a objeto e de orientado a objeto para reativo, paralelo , orientado a evento, protocolo.
- a maioria dos iniciantes não chegou a orientado a objetos
- é improvável profissional nivel pleno não ter saido de oo
Curiosidade
- se uma aplicação foi escrita em python com django e nginx, esta estrutura conta com webserver que atende os** 500 mil sites mais acessados do mundo ( ou seja 500k dos que mais escalaram usam isso )**
Solução
- analistas são analistas, a resposta a muitas perguntas deve ser, devo analisar primeiro antes de dar uma resposta.
- O profissional precisa criar algo, por mais simples que seja, usando da pior tecnologia, ou do pior algoritmo para então ter outra perceptibilidade na hora de dar uma opinião.