Post #582

Продолжая тему образования. Я тут посмотрел подкаст Виктора Кантора MLinside про вход и развитие в сфере Machine Learning и Data Science. Гость — Алексей Толстиков, руководитель Школы анализа данных Яндекса (ШАД). Вообще, если сейчас думать именно про программирование, то я бы выбирал ML-разработку — это, конечно, пик и фронтир. И всё интересное там происходит — даже не в высоконагруженном вебе и не в игровых движках, как было раньше. ML — та часть отрасли, где действительно всё меняется каждые полгода-год, и актуальные знания берутся не из книг, а из статей в журналах. Кстати, в посте с подборкой книг спрашивали — а где же Кнут, где "Искусство программирования". Очень фундаментальная книга, настолько, что её почти никто из разработчиков и не читал :)). Мне всегда Вирт больше нравился, "Алгоритмы и структуры данных" — он как-то человечнее. Правда, Паскаль, на котором там все примеры, безнадежно устарел, вот бы кто выпустил ту же книгу, но с примерами на Пайтоне... Но это я отвлекся. Понятно, что вход в ML непростой, в первую очередь из-за математики. Алексей в видео рассказал о некоторых особенностях обучения в ШАДе — и про суровый отбор, и про тяжесть обучения. Ну и 30 часов нагрузки в неделю — это не для всех. Хотя вот в видео приведен пример профессионального музыканта, перешедшего в эту область, а я знаю нескольких журналистов, которые тоже переквалифицировались в специалистов по ИИ, причем в зрелом возрасте. В общем, с одной стороны — интересно посмотреть, как у коллег из смежной области устроено обучение, а, с другой — будет полезно послушать, если хотите развиваться в этом направлении.