TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← DevOps

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @DevOPSitsec · Post #2113 · 1 апр.

💻 Какой язык программирования лучше для обучения? Многие школы используют Java, C#, C или C++, но всё больше образовательных программ переходят на Python. У Python есть очевидный плюс — на нём легче начать. Это помогает студентам быстрее увидеть результат и сохранять мотивацию. Но есть и минус. Python сильно абстрагирует низкоуровневые детали, поэтому студентам сложнее понять, как работают структуры данных, память и другие фундаментальные вещи. Лично я считаю, что программисты должны становиться polyglots — людьми, которые знают несколько языков. Фокусироваться на одном языке — стратегическая ошибка. Но влияет ли язык на результаты обучения? Исследование John R. Hott (ACM ICER 2025) показывает: почти никак. Студенты, которые выполняли задания: - только на Python - только на Java - на смеси языков показали статистически одинаковые результаты. Не было значимых различий: - в оценках за программирование - в письменных заданиях - в тестах и квизах - в уровне сложности, который испытывали студенты Вывод исследования простой: 👉 выбор языка программирования почти не влияет на результаты обучения. То есть преподавателям не стоит слишком переживать о том, какой язык выбрать для курса. Гораздо важнее другое. Вместо бесконечных споров *Python vs Java vs C++* стоит учить студентов: - как создавать продукты - как запускать проекты - как строить бизнес - как быть независимыми от технологических трендов Как пишет Zed Shaw в эссе “AI Didn't Kill Programming, You Did”: проблема не в AI и не в языках программирования — проблема в том, как люди учатся программированию. Главная мысль: 🚀 программирование можно выучить на любом языке. Начните с Logo. Попробуйте Ada. Изучите Python, Go, Rust или C. А ещё лучше — попробуйте придумать свой язык программирования. Именно так и начинается настоящее понимание компьютеров. Исследование https://engineering.virginia.edu/faculty/john-r-hott Эссе https://learncodethehardway.com/blog/39-ai-didnt-kill-programming-you-did/ #programming#education#python#java

Результаты

Найдено 1 похожих постов

Поиск: #textanalysis

当前筛选 #textanalysis清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2363 · 11.10.2024, 09:00

#NLP#ML#AI#NaturalLanguageProcessing#DeepLearning#Python#УдаленнаяРабота#ИП#LLM#TextAnalysis Вакансия: ML/NLP разработчик Грейд: Middle+/Senior Локация: строго РФ Формат работы: удалённая, трудоустройство только по ИП Зарплата: 250-350 тыс. руб. 💸 📌О проекте: Мы разрабатываем интеллектуальную Систему анализа проектной документации для обработки и анализа текстовых данных. В рамках проекта вы будете участвовать в создании когнитивного поиска, рекомендательных систем и digital-ассистентов, помогая реализовать передовые решения на основе естественного языка. 📌Задачи: - Разработка моделей для структурирования текстов и понимания запросов на естественном языке 🧠 - Решение NLP задач для когнитивного поиска и рекомендательных систем - Разработка NLU моделей для digital-ассистентов - Развитие и оптимизация больших языковых моделей (LLM) 📌Мы предлагаем: - Удалённую работу с гибким графиком 🏡 - Трудоустройство по ИП с прозрачными условиями - Участие в интересных проектах по текстовому анализу - Возможности для профессионального роста 🚀 - Работа с передовыми технологиями и решениями 📌Наши ожидания: - Опыт работы с NLP задачами от 3 лет - Глубокие знания машинного обучения и deep learning в NLP - Практический опыт работы с задачами для русского языка: классификация текста, topic modeling, NER, Text2SQL - Участие в хакатонах или Kaggle будет плюсом 🏆 📌Технологический стек: Python, NLTK, DeepPavlov, Hugging Face, LSH, faiss, nmslib, HNSW, Spark, Pandas, Numpy, Sklearn, Keras, PyTorch, Tensorflow, RNN, CNN, Transformer, BERT. 📌Преимуществом будет: - Опыт работы с LLM, включая RAG, LangChain, LoRA - Навыки fine-tuning и prompt engineering Если хотите присоединиться к нашему проекту, пишите в Telegram: @BekhterevaElena.