Всем привет!

Наша олимпиада «Путь в IT» подходит к завершению.

Завтра, 7 декабря в 15:00 по московскому времени, последний шанс решить задания финального тура для тех, кто еще не успел это сделать! 😱

Что будет дальше:

• до 22 декабря наши эксперты будут проверять задания и выполнение всех условий финального этапа
• до 24 декабря в ваших личных кабинетах появятся результаты финального тура
• до 7 января вы сможете подать апелляцию
• и наконец, до 17 января будут подведены итоги, и мы объявим победителей и призеров! 🎉

Олимпиада «Путь в IT» в цифрах

1️⃣1️⃣5️⃣3️⃣0️⃣
Регистраций на олимпиаде

4️⃣4️⃣7️⃣5️⃣
Написали отборочный тур

1️⃣7️⃣0️⃣0️⃣
Прошли в финал

3️⃣6️⃣0️⃣
Приступили к финальным заданиям

Ждем цифры финала 🔥

Настал тот самый день – результаты финального тура олимпиады «Путь в IT» уже у вас в личных кабинетах🔥
Вы можете посмотреть свои баллы, ошибки и правильные ответы.

Если по результатам олимпиады у вас останутся вопросы, то вы можете подать апелляцию по ссылке до 7 января. Все обращения будут рассмотрены в рабочие дни, а ответы мы направим на почту.

Что будет дальше?
До 14 января мы подведем окончательные итоги с учетом результатов апелляции, направим сертификаты и дипломы, а также свяжемся со всеми победителями и призерами для уточнения данных для отправки призов.

После праздников не забывайте проверять почту 💋

Как программисту адаптироваться к рынку, на котором AI и сам прекрасно справляется?
(Прекрасно ли..?)

Нужно следовать нескольким важным стратегиям

1. Упор на междисциплинарность
Многие задачи уже автоматизированы, будут востребованы разработчики, которые, помимо программирования, обладают навыками в смежных областях:

⭕️аналитика данных
⭕️UX/UI-дизайн
⭕️проектное управление

Чем шире ваш набор навыков, тем более гибким и адаптивным вы будете к изменениям на рынке.

2. Развитие навыков работы с ИИ

⭕️разработка сложных алгоритмов и структур (использование генеративного AI)
⭕️автоматизация задач (можете выполнять больше задач)
⭕️анализ и проверка кода (позволить AI улучшить алгоритм, анализировать идеи коллег и внедрять в свои работы)

3. Создание и обучение ИИ моделей
Даже базовое понимание архитектуры нейросетей даёт возможность создавать модели для конкретных задач, компании все больше прибегают к ИИ для решения продуктовых проблем.

4. Креативное и критическое мышление
Про работе с ИИ важно уметь задавать правильные вопросы, задавать направление для решения, для этого нужно уметь его прогнозировать.

➕ А для тех, кто хотел получить немного инфы по практике, статья про словари