Что посоветуете изучить в программировании?

у того, кто владеет таким набором не должно возникать подобных вопросов. поэтому *** вы ими не владеете. ну и в целом вопрос не совсем корректный. для развлечения что хотите можете изучать, но если для чего-то, но неплохо бы эту цель озвучить.

+100500. Владеет она, ха-ха.
Книжки, что ль, купила с такими названиями?)))

Соглашусь с постом выше, это тоже самое если бы я сказал что владею англ языком, да что то прочитать могу, на слух понимаю немного, что при сильном желании даже напишу, но я не знаю англ.

Так что не обманывайте себя. Если бы знали то бабки рубили мешками просто.

Если знаешь яву, то Spring, конечно.

Облачные штуки. Spring cloud, Docker.

вот не факт, вообще.

СУБД, обязательно. SQL, NoSQL. Elasticsearch хорош.

Глупый тролль

Тему я эту создал, потому что я могу сменить работу. Я работаю программистом. Мне 44 года и мне посоветовали (на этом же форуме), чтобы я оставался в программировании, а не уходил в другие профессии. Поэтому я и создал этот вопрос.

P.S. Я мужчина, а не женщина.

А что посоветуете изучить, если знаешь C++ и .NET (C#) ?

Если вы начинаете или уже интересуетесь программированием и хотите выбрать направление, я бы рекомендовал обратить внимание на Python.

Почему именно Python?

Универсальность: Python подходит для веб-разработки, анализа данных, автоматизации, машинного обучения, искусственного интеллекта, создания игр и многих других областей.
Простота изучения: понятный синтаксис и большое сообщество делают его отличным выбором для начинающих.
Множество библиотек и фреймворков: благодаря богатому набору инструментов вы сможете реализовать разные проекты без необходимости писать всё с нуля.
Рекомендуемые области и инструменты для изучения:

Основы Python — синтаксис, структуры данных, функции, ООП.
Веб-разработка:
Фреймворки: Django, Flask — для создания веб-приложений и сайтов.
Веб-технологии: HTML, CSS, JavaScript (для фронтенда).
Анализ данных и машинное обучение:
Библиотеки: NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn — для анализа и визуализации данных.
Машинное обучение: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.
Автоматизация и скрипты:
Используйте стандартные библиотеки Python для автоматизации рутинных задач.
Работа с базами данных:
SQL (MySQL, PostgreSQL), библиотеки SQLAlchemy, psycopg2.
Если вы хотите выбрать направление, ориентируйтесь на свои интересы:

Веб-разработка — изучайте Django или Flask.
Аналитика и Data Science — изучайте Pandas, NumPy, визуализацию.
Машинное обучение — TensorFlow, PyTorch.
Автоматизация — стандартные библиотеки Python и скрипты.
Python — отличный старт для развития в программировании, и он откроет перед вами множество возможностей в различных сферах.