Мы следовали оригиналу, правда, сократили часть текста непосредственно про Вуди и добавили заголовки для структурированной подачи.
Спасибо, что поделились вашей точкой зрения по поводу коммерческого неуспеха проектов Вуди. Скорее всего, рассматривать можно несколько предположений, наш вывод — один из них :)
Лет 50 назад ещё шумело эхо Второй мировой войны — она внесла львиную долю неопределённости. Как-то это связано с формированием понятия vision. Как-то — с формированием подходов к развитию ИИ. И как-то повлияло на возможность выбирать профессию.
Единого определения профессии не существует — можно говорить скорее о подходах. Одни скажут, что профессия — это то, что приносит доход (и тогда пример с марсианским придётся отложить). Другие — это то, в чём человек хорош прямо сейчас (если марсианского языка нет, то и профессии нет?). Третьи будут настаивать, что профессия — это совокупность навыков и то, что человек прямо сейчас осваивает для выполнения конкретных рабочих задач (не имеет ничего общего с будущим?).
Определить точное время зарождения той или иной профессии сложно именно потому, что необходимость в специалистах формируется хаотично, в реальном времени (а иногда нужно было уже вчера). Компетенции будущего «переводчика с марсианского» могут вполне включать компетенции проектного менеджера 50-летней давности, почему нет :)?
Любое событие можно рассматривать как сигнал к изменениям или не замечать его и ждать последствий с очевидным толкованием. По поводу тренда на удалённую работу — опыт показывает, что всё как раз наоборот: когда нельзя пойти пообщаться с коллегами вживую, то нужны максимально развитые софты, чтобы взаимодействовать в команде, управлять сотрудниками, решать конфликты и налаживать отношения с коллегами в индустрии. Удалёнка не равно отсутствие коммуникации, поэтому нельзя сказать однозначно, является ли удалённая работа препятствием или доводом для развития софт-скилов :)
На самом деле вы подняли действительно интересную и серьёзную тему. Разузнаем у геймдизайнеров, сталкиваются ли с подобными проблемами, и как их решают. Потом оформим в статью.
Хотелось бы всё-таки больше информации по актуальным инструментам
В рамках одной статьи рассказать обо всем нереально: получится учебник. Поэтому мы стараемся готовить статьи на какую-то одну узкую тему.
В ближайшее время мы планируем сделать материал о кейсах применения конкретных инструментов для будущих инженеров.
Я вот тоже не понимаю совсем смысл изучения всех этих Spark, Hadoop, Kafka, Scala. Зачем они нужны, хотя бы узнать? И почему нельзя без них обойтись? А то никакой конкретики кроме красочных фантазий
Да, вы правы, поиск работы – это не только список навыков и стоимость каждого из них для будущего работодателя.
Прохождению собеседований мы учим и в рамках обучения, и после – привлекаем карьерных консультантов, менторов. И да, к сожалению, на собеседованиях вам будут отказывать на любом этапе: это закон рынка, но такая ситуация нормальна, потому что дело далеко не всегда в вас и ваших навыках.
О трудоустройстве мы расскажем в отдельной статье.
Да вроде все перечисленное полезно для любого программиста. То же самое и про структуру интервью.
На Хабр часто заходят люди, у которых может быть не настолько полно сформировано понимание качеств программиста в широком смысле, и инженера — и для них список нужных качеств будет полезен.
А как это на практике работает?
Устная коммуникация с коллегами ценится в любой компании. Письменно она должны быть с логически построенной структурой, выводами и подкрепляющими их расчетами. Если при этом сотрудник способен аргументировать свою точку зрения, выбор метода реализации задачи или весов в модели — то он признается способным доказывать корректность своих выводов.
А что такое оперативное программирование?
Поправили текст в статье, чтобы было понятнее, о чём говорим. Спасибо.
В каком-то смысле так. Но в любой задаче есть кроме названия вопрос глубины. Многие задачи, действительно, можно решать с помочью ML или с небольшим количеством слоев нейронной сети. Всё же, с героями статьи мы говорили именно об их пути в ИИ, а не лишь о самых сложных проектах — поэтому могло создаться впечатление применения технологий там, где они излишни.
Нетология запустила бесплатный курс по системному анализу для начинающих
то неловкое чувство, когда коммент похож на бота, а ты ботов не заказывал
Технология распознавания лиц: тайная история
Технология распознавания лиц: тайная история
Спасибо, что поделились вашей точкой зрения по поводу коммерческого неуспеха проектов Вуди. Скорее всего, рассматривать можно несколько предположений, наш вывод — один из них :)
Технология распознавания лиц: тайная история
Технология распознавания лиц: тайная история
Старый новый VUCA-мир: как ответить на его вызовы
Единого определения профессии не существует — можно говорить скорее о подходах. Одни скажут, что профессия — это то, что приносит доход (и тогда пример с марсианским придётся отложить). Другие — это то, в чём человек хорош прямо сейчас (если марсианского языка нет, то и профессии нет?). Третьи будут настаивать, что профессия — это совокупность навыков и то, что человек прямо сейчас осваивает для выполнения конкретных рабочих задач (не имеет ничего общего с будущим?).
Определить точное время зарождения той или иной профессии сложно именно потому, что необходимость в специалистах формируется хаотично, в реальном времени (а иногда нужно было уже вчера). Компетенции будущего «переводчика с марсианского» могут вполне включать компетенции проектного менеджера 50-летней давности, почему нет :)?
Любое событие можно рассматривать как сигнал к изменениям или не замечать его и ждать последствий с очевидным толкованием. По поводу тренда на удалённую работу — опыт показывает, что всё как раз наоборот: когда нельзя пойти пообщаться с коллегами вживую, то нужны максимально развитые софты, чтобы взаимодействовать в команде, управлять сотрудниками, решать конфликты и налаживать отношения с коллегами в индустрии. Удалёнка не равно отсутствие коммуникации, поэтому нельзя сказать однозначно, является ли удалённая работа препятствием или доводом для развития софт-скилов :)
«Геймдизайнер — это всегда геймер»: чем занимается специалист, какие навыки важны
На самом деле вы подняли действительно интересную и серьёзную тему. Разузнаем у геймдизайнеров, сталкиваются ли с подобными проблемами, и как их решают. Потом оформим в статью.
Ключевые тренды тестирования ПО из исследования SmartBear: виды тестов и тенденции
Data Engineer и Data Scientist: что умеют и сколько зарабатывают
В рамках одной статьи рассказать обо всем нереально: получится учебник. Поэтому мы стараемся готовить статьи на какую-то одну узкую тему.
В ближайшее время мы планируем сделать материал о кейсах применения конкретных инструментов для будущих инженеров.
Да, вы правы, поиск работы – это не только список навыков и стоимость каждого из них для будущего работодателя.
Прохождению собеседований мы учим и в рамках обучения, и после – привлекаем карьерных консультантов, менторов. И да, к сожалению, на собеседованиях вам будут отказывать на любом этапе: это закон рынка, но такая ситуация нормальна, потому что дело далеко не всегда в вас и ваших навыках.
О трудоустройстве мы расскажем в отдельной статье.
Data Engineer и Data Scientist: что умеют и сколько зарабатывают
На Хабр часто заходят люди, у которых может быть не настолько полно сформировано понимание качеств программиста в широком смысле, и инженера — и для них список нужных качеств будет полезен.
Устная коммуникация с коллегами ценится в любой компании. Письменно она должны быть с логически построенной структурой, выводами и подкрепляющими их расчетами. Если при этом сотрудник способен аргументировать свою точку зрения, выбор метода реализации задачи или весов в модели — то он признается способным доказывать корректность своих выводов.
Поправили текст в статье, чтобы было понятнее, о чём говорим. Спасибо.
Эти люди создают искусственный интеллект — 4 истории специалистов по ИИ и ML
День открытых дверей Нетологии: новые профессии в Data Science и аналитике
Большое спасибо за отзыв. За подробной информацией обратились в лс.
О развитии VR-технологий: где применяют, зачем VR бизнесу и какие устройства используют
Митап Нетологии и Skyeng о софт-скиллах «Что нужно знать разработчику, кроме кода»
Геймдизайнер с нуля: как начать делать игры без опыта
День открытых дверей в Нетологии, тема Data Science
www.youtube.com/watch?v=xwEYqQoBMOY
День открытых дверей в Нетологии, тема Data Science
Продажи с помощью голосового помощника Яндекса: создаём навыки для Алисы
Кто такой Data Scientist — глазами работодателя
Как писать нормальные тексты на английском, не будучи носителем языка