Зерокодер обучает педагогов и преподавателей Грозного на интенсивах в Технопарке ЧГПУ 🔥

Через интеграцию знаний о нейросетях в образовательную среду мы готовим будущие поколения к вызовам цифрового мира. 

9 августа университет Зерокодер провел образовательный интенсив по современным нейросетям для учителей города Грозный, а 13 августа мы организовали аналогичное мероприятие уже для педагогов ЧГПУ.

Интенсив прошел на площадке Технопарка Чеченского Государственного Педагогического Университета и стал частью пилотного проекта школьной, студенческой и корпоративной лиг по спортивному программированию, реализуемого Федерацией спортивного программирования и Интеллект Университетом.

Управляющий партнер Зерокодера Сергей Бражник поделился ценной информацией о том, как новые технологии могут быть внедрены в образовательный процесс, и какие преимущества они могут принести для учеников.
Интенсив стал отличной возможностью для учителей узнать о современных тенденциях в области искусственного интеллекта и нейросетей.

На неделе с 12 августа педагоги, прошедшие интенсив, привлекут к обучению базовых основ промпт-инжиниринга школьников. В субботу 17 августа в рамках трека по ИИ Федерации спортивного программирования ребята примут участие в командном соревновании и поборются за возможность поехать на полуфинал России 🔥

Ещё больше информации о мероприятии вы можете узнать в канале Федерации спортивного программирования! 😉

Зачем нужен искусственный интеллект в школах? 👩‍🏫

В начале августа команда Зерокодера провела интенсив по современным нейросетям для педагогов Грозного.

На интенсиве для учителей-предметников мы охватили несколько актуальных вопросов и обсудили как через интеграцию знаний о нейросетях подготовить будущие поколения к вызовам цифрового мира.

О том, как нейросети меняют образование, о роли преподавателя в современном мире и нашем интенсиве рассказали в нашем блоге.

Работа найдется всегда 👌

…если вы умеете программировать на Python!

Осталось только разобраться, какой из карьерных путей выбрать 🤔

Вариантов много, и это не только работа программиста. Сегодня мы перечислим 7 самых популярных из них.

Важно понимать, что Python — универсальный язык программирования, поэтому перечисленными семи карьерные направления не ограничиваются !

1️⃣ Бэкенд-разработчик

Работа бэкендера — проектировать, строить и поддерживать сайт или приложение со стороны сервера.

В задачи таких специалистов также входят написание масштабируемого кода, тестирование и дебаггинг, интеграция фронтенда и баз данных, разработка бэкенд-решений.

Желательно присмотреться к таким фреймворкам как Django или Pyramid, базам данных PostgreSQL и MySQL.

2️⃣ Инженер машинного обучения

Специалисты по машинному обучению — это программисты продвинутого уровня, которые разрабатывают модели искусственного интеллекта. Для этого они используют алгоритмы и данные.

Сфера их специализации — изучение алгоритмов машинного обучения, файн-тюнинг моделей, анализ статистики, обучение и развертывание модели.

Для этого желательно знать, помимо Python, языки R или Java, быть знакомым с фреймворками PyTorch и Tensorflow, библиотеками NumPy, Pandas, Seaborn.

3️⃣ Дата-сайентист

Дата-сайентисты изучают огромные объемы данных для того, чтобы отыскать в них скрытые паттерны. Они же изучают тренды.

Для этого они используют модули Python, строят и деплоят модели машинного обучения. В список их задач входит построение конвейеров CI/CD, их автоматизация, масштабирование проектов.

Для работы в дата-сайенс нужно знать математику, теорию вероятности, статистику, линейную алгебру, алгоритмы машинного обучения, а работать предстоит на Python и его аналитических модулях — NumPy и Pandas.

4️⃣ Инженер по обработке данных

Где дата-сайенс, там и обработка данных. Инженеры по обработке данных собирают информацию, настраивают конвейеры обработки и создают хранилища, в которых хранятся данные, используемые аналитиками и учеными для аналитики и машинного обучения.

Их работа заключается в управлении исходными данными для построения архитектуры и создания конвейеров. Они проектируют, улучшают качество информации, занимаются извлечением, преобразованием и загрузкой информации из баз.

Для этого они должны в совершенстве владеть не только Python, но и MySQL или PostgreSQL, управлять облачными хранилищами. Основные инструменты — это Apache Airflow или Apache Spark.

5️⃣ Девопс

Инженеры-девопс обслуживают DevOps-инфраструктуру — так называется схема взаимодействия разных IT-специалистов в команде, которая приводит к успешному запуску проекта.

При этом девопса нельзя назвать чистым менеджером, потому что в его задачи входит разработка приложений, создание интерфейсов и библиотек, работа с API, автоматизация, написание тестов.

Обычно девопсы используют какой-то из трех языков программирования — Python, Ruby или JavaScript. Также они обязаны хорошо знать такие инструменты как GIT и GitLab.

6️⃣ Аналитик данных

Аналитик данных — специализация для тех, кто хочет поменьше кодить. Он отвечает за очистку и исследовательский анализ данных, а в спектре его задач находятся анализ и интерпретация массивов информации, решение бизнес-проблем, создание отчетов.

Для эффективной работы потребуется знание Python, а также MySQL и PostgreSQL.

Но больше всего аналитику данных нужно понимание методов преобразования данных — таких как агрегирование, повторная выборка, фильтрация.

7️⃣ Тестировщик

Тестировщики помогают выявлять и исправлять ошибки до того, как программное обеспечение будет выпущено для пользователей. При наличии Python в портфолио специалист может писать автоматизированные сценарии тестирования, что поможет ему более эффективно находить проблемы.

Нужно знать Python, Selenium, MySQL, работать с pytest и BDD, с фреймворками TestNG, Appium, JUnit, с инструментами для тестирования производительности JMeter или LoadRunner.

Все эти карьерные пути объединяет одно: они начинаются с изучения Python.

А какой из них выбрать, решать только вам 😉