Если вы хотите построить успешную карьеру в сфере разработки ПО, ни в коем случае не увлекайтесь спортивным программированием и участием в конкурсах.
Такой вывод следует из беспристрастной статистики и дата-майнинга рабочих показателей сотрудников Google, рассказал Питер Норвиг в лекции, прочитанной 26 марта 2015 года в Венском техническом университете.
Питер Норвиг (Peter Norvig) — директор по исследованиям в Google, советник Ассоциации по улучшению искусственного интеллекта, автор одного из самых популярных вузовских учебников по ИИ.
Вообще-то, лекция “How Computers Learn” тоже посвящена вопросам искусственного интеллекта и обучению компьютеров. Среди прочего, Питер Норвиг рассказал, как Google использует машинное обучение для найма новых сотрудников и оценки работы разработчиков.
Дата-майнинг позволил определить, какие факторы коррелируют с успешной работой сотрудника. Большим удивлением для Норвига стало то, что победы в конкурсах спортивного программирования негативно коррелируют с успехами в повседневной работе.
Фрагмент ответов на вопросы аудитории, вырезан с отметки 1 ч 11 мин 50 сек в полной видеозаписи лекции
Питер Норвиг видит причину в том, что участников конкурсов тренируют решать проблемы как можно быстрее, в то время как успех на рабочем месте требует более вдумчивой и медленной работы.
Такой вывод следует из беспристрастной статистики и дата-майнинга рабочих показателей сотрудников Google, рассказал Питер Норвиг в лекции, прочитанной 26 марта 2015 года в Венском техническом университете.
Питер Норвиг (Peter Norvig) — директор по исследованиям в Google, советник Ассоциации по улучшению искусственного интеллекта, автор одного из самых популярных вузовских учебников по ИИ.
Вообще-то, лекция “How Computers Learn” тоже посвящена вопросам искусственного интеллекта и обучению компьютеров. Среди прочего, Питер Норвиг рассказал, как Google использует машинное обучение для найма новых сотрудников и оценки работы разработчиков.
Дата-майнинг позволил определить, какие факторы коррелируют с успешной работой сотрудника. Большим удивлением для Норвига стало то, что победы в конкурсах спортивного программирования негативно коррелируют с успехами в повседневной работе.
Фрагмент ответов на вопросы аудитории, вырезан с отметки 1 ч 11 мин 50 сек в полной видеозаписи лекции
Питер Норвиг видит причину в том, что участников конкурсов тренируют решать проблемы как можно быстрее, в то время как успех на рабочем месте требует более вдумчивой и медленной работы.