Сколько строк кода может написать разработчик за минуту? 👨‍💻

В эту субботу в «Коломенском» прошел ИТ-пикник для 35 000 IT-специалистов и их семей. На стенде Cloud․ru разработчики, инженеры, архитекторы, тестировщики проверяли свою суперсилу: кодили на скорость, угадывали слова в IT-крокодиле, рисовали с AI, выбивали динозавров в тире.

Вот как это было в цифрах:
🤖больше 2 000 приняли участие в наших активностях;
🤖самые активные участники — backend-разработчики;
🤖выбито 8 000 плюшевых динозавров в тире;
🤖выпито 1 800 облачных коктейлей;
🤖лучший результат кодинга на время — 299 символов за минуту на Python с точностью 92,2% 🔥

А еще Михаил Ремнев, аналитик-исследователь из R&D-команды Cloud․ru, выступил с докладом и поделился своим видением будущего квантовых вычислений (хотите, чтобы мы рассказали больше про квантовые компьютеры — ставьте 🤝 на этот пост).

🟢 Делимся атмосферой этого дня на видео и ждем вас в следующем году!

Как эффективно работать с Big Data на платформе Cloud․ru Evolution?

27 августа в 11:00 Алексей Лицов и Дмитрий Кузин, менеджеры продуктов Data Platform, раскроют секреты больших данных 🤫

В формате онлайн-практикума разберем:
😶‍🌫️природу происхождения больших данных;
😶‍🌫️почему и как мы строим свою Data Platform;
😶‍🌫️в чем особенности платформы для работы с данными;
😶‍🌫️как использовать Spark, Trino и Metastore при совместной работе аналитиков и девелоперов.

Будем рады видеть на практикуме дата-инженеров, аналитиков и всех неравнодушных к распределенным системам и большим данным.

✅ Регистрируйтесь на сайте.

☑️ Свободно экспериментировать
☑️ Создавать новые инструменты
☑️ Внедрять ML-технологии в свои продукты и сервисы

Cloud․ru ML Space — облачная платформа, которая помогает бизнесу быстро и эффективно разрабатывать модели машинного обучения. Мы регулярно расширяем возможности платформы на базе обратной связи пользователей.

Хотим поделиться, что нового на Cloud․ru ML Space ⚡️

3 сентября в 11:00 Дмитрий Юдин, технический лидер направления Data&AI, расскажет:

😶‍🌫️что изменили, чтобы улучшить работу в Jupyter Notebooks;
😶‍🌫️про обновления в работе с окружением и приватным пространством;
😶‍🌫️как использовать расширенные статусы и настройку приоритетов в задачах обучения;
😶‍🌫️про новые способы отслеживать утилизацию ресурсов;
😶‍🌫️как повысилась стабильность обучения больших задач и расширился функциональный спектр Node Validation Suite;
😶‍🌫️про улучшения в работе с Data Transfer Service.

✅ Готовьте ваши вопросы про AI и ML и регистрируйтесь на вебинар.