PHP задачи с собеседований

🤖 Какие задачи можно действительно доверить ИИ?Уже завтра разберём это на открытом уроке «AI-инструменты в разработке: как писать код быстрее с помощью ассистентов».Спикер — Ольга Лукьянова, руководитель команды поиска и навигации по коду в SourceCraft от Яндекса.После урока вы:🔹 поймёте, какие задачи стоит делегировать AI уже сегодня;🔹 научитесь быстрее разбираться в новых проектах и кодовой базе;🔹 увидите, как выглядит современный workflow разработки с AI;🔹 узнаете, где AI помогает экономить время, а где всё ещё нужен контроль разработчика.На практике разберём путь от получения задачи до готового Pull Request с использованием AI-инструментов и AI-ревью.🗓️ 23 июня, 19:00 (МСК)⏱️ 90 минут👉 Зарегистрироваться и получить рабочий AI-workflow для своих задач (https://clc.to/QG5nxg)

💬 Обратная связьПроверяем выросло ли число помидоров синьоров :)Ваш текущий грейд:🔥 — Senior👍🏼 — Middle❤️ — Junior😁 — Ещё учусь

💻 3 курса по цене одного — собери стек для оффера в топовую IT-компаниюДля следующего карьерного шага мало писать код. Работодатели ждут не только знания языка, но и понимания архитектуры, алгоритмов, автоматизации, AI-инструментов и агентных систем.Одно направление закрывает только часть задачи.Поэтому сейчас мы предлагаем освоить сразу несколько востребованных навыков — выбери любой курс и получи доступ еще к двум бесплатно 🔥Собери стек навыков под свою цель:🔹 подготовка к сильным компаниям (алгоритмы, архитектура);🔹 переход в AI-направление (ИИ-агенты, AgentOps);🔹 развитие в ML и Data Science (математика, основы ML);🔹 новый оффер и рост дохода.Полученные знания применяешь в работе уже во время обучения.⏳ Акция действует 48 часов — 13 и 14 июня.👉 Переходи на сайт, выбирай курсы и оставляй заявку (https://clc.to/EgoN1Q) — за 10 минут поможем собрать комплект под твою цель.

📊 Хотите войти в Data Science, но математика кажется самым сложным этапом?На практике большинство джунов спотыкаются не о Python, а о математическую базу:▪️ Теорию вероятностей и статистику▪️ Линейную алгебру▪️ Математический анализ▪️ КомбинаторикуИменно на этих темах строятся машинное обучение, аналитика данных и рекомендательные системы.Освойте ключевые разделы математики, которые используются в Data Science и Machine Learning на курсе «Математика для Data Science» (https://clc.to/0Aujbg).Что вас ждет:🔹 40+ видеолекций и 150+ практических заданий на Python🔹 Проверка домашних работ и обратная связь от преподавателей🔹 Подготовка к задачам с технических собеседований🔹 Программа от преподавателей ВМК МГУ, НИУ ВШЭ и экспертов индустрииКурс подойдет разработчикам, аналитикам и всем, кто планирует развиваться в Data Science и Machine Learning.👉 Записаться на бесплатный демо-урок (https://clc.to/0Aujbg)

💬 Обратная связьТекущий уровень сложности вопросов?🔥 — Слишком просто, хочу сложнее👍🏼 — В самый раз❤️ — Иногда сложновато😁 — Часто не понимаю