B@rmaley.e><e

Я уже отошёл от этих дел, поэтому мой ответ неполон и не совсем актуален, но все же.

У нас было так: есть студенческий семинар, где члены команды рассказывают о всяких infosec штучках вроде криптографии, web безопасности, реверсинга и т.п. Так же команда регулярно участвует во всяких соревнованиях после которых (не сразу, а через пару дней) проводится разбор, где рассказывается, как решалось то или иное задание. Полезно почитать write-up'ы (зачастую ссылки на них можно найти на ctftime).

А ещё есть Летняя школа «Развитие CTF в России», но я там ни разу не был, поэтому ничего сказать не могу.

Олимпиадное и спортивное программирование действительно два имени одной сущности.

Обычное (промышленное) программирование нацелено на решение бизнес задач с использованием компьютеров. Такие задачи, как правило, характеризуются следующим:

• большой фронт работ (т.е. разрабатывается не в одиночку, а большой командой)
  
• имеют большой цикл поддержки (т.е. программа, написанная Вами сегодня наверняка пригодится через полгода-год),
  
• должны быть эффективны с точки зрения бизнеса (иногда алгоритмическая эффективность влечёт усложнение решения, что приводит к увеличению издержек. Далеко не всегда повышение алгоритмической эффективности приводит к ощутимому бизнес профиту)
  

Даже если вы не продаёте программный продукт, а, например, пишете opensource программу или библиотеку, Вас всё равно интересует бизнес-эффективность: хотелось бы иметь простой и надёжный код (чем алгоритм сложнее — тем проще допустить ошибку), возможность расширения и изменения программы спустя некоторое время (т.е. думать об архитектуре).

Спортивное программирование, в свою очередь, сосредоточено лишь на решении формальных задач с максимальной эффективностью в плане времени исполнения и объёма затрачиваемой памяти. Самым эффективным способом практики этого вида программирования являются соревнования, проводимые, например на codeforces или topcoder. Такие соревнования длятся несколько часов и предлагают несколько задач различной сложности. Чем быстрее и больше участник решил — тем больше он молодец.

Таким образом

• программы оказываются очень небольшие по размеру — не более пары сотен строчек
  
• срок жизни такой программы составляет, как максимум, несколько часов, поэтому написать её можно как угодно, лишь бы работала.
  
  Например, однобуквенные переменные пишутся гораздо быстрее длинных и осмысленных, однако их предназначение понятно лишь самому автору и лишь в течение крайне небольшого срока после написания программы.
  
• поскольку программа невелика, нет необходимости в разбиении её между несколькими программистами
  

Сильно зависит от области работы. Во многих областях будут полезны ещё и эти навыки:

7. Сети
8. Параллельное программирование
9. Устройство операционных систем

Никакие.

Один лишь ЯП в вакууме с точки зрения применения в конечном продукте абсолютно бесполезен. Ибо, как правило, программный продукт существует не обособленно, а, так или иначе, взаимодействует с другими программами (операционной системой, например). Более того, зачастую разумно не изобретать велосипед, а воспользоваться уже готовым решением, которое было проверено временем. Таким образом, приходится знакомиться с кучей уже существующих технологий.

Вообще, в области server / desktop / mobile очень сложно уйти далеко без, как минимум, следующего:

• Объектно-ориентированное программирование и проектирование — ведь код не должен быть говном
  
• Параллельное программирование — ведь делать нужно много и быстро, а у нас уже 10 лет как многоядерные машины есть
  
• Сети — ведь нельзя жить без интернета
  
• Базы данных — ведь данные надо где-то хранить, и хранить надёжно
  

hardware не комментирую, но там ещё хардкорнее.

Собственно, для программиста не столько важно знать какой-либо конкретный ЯП, а важно владеть технологиями разработки. ЯП, конечно, входит в это множество, но им оно совсем не ограничивается.

EMC интересуется программистами с мат-меха. И позиции C++ стажёров у них бывают.

Знать надо алгоритмы

• Структуры данных: сбалансированные (и не только) деревья, хеш-таблицы, очереди с приоритетами и без, списки. Знать, конечно, не в теории, а уметь работать с ними
  
• Графы: как минимум обходы в ширину и глубину. А так — поиск путей, минимальные остовные деревья,
  
• Сортировки: quicksort, heapsort, mergesort, а так же какие-нибудь линейные вроде сортировки подсчётом и цифровой сортировки
  
• Чем больше — тем лучше
  

Для всех алгоритмов нужно знать и уметь обосновать их сложность (как по времени, так и по памяти) в терминах O-большого.

C++, разумеется, предполагается знать прилично:

• владение стандартной библиотекой (не будете же Вы raw pointer'ы в продуктовом коде использовать)
  
• ООП
  
• шаблонами
  
• идиомами (RAII, pimpl, etc) в довесок к паттернам проектирования
  
• Плюсом будет опыт работы с boost'ом.
  

Помимо этого надо иметь представление о сетях и многопоточном программировании, а ещё уметь организовать процесс разработки, т.е. пользоваться системой контроля версий (SVN, GIT, Mercurial), инструментами для сборки (make / cmake / etc), отладчиками (gdb, lldb, например) и другими полезными тулами (valgrind, gprof, gconv, например), но это уже менее критично. Вообще, знакомство с Linux'ом и экосистемой разработки в нём будет плюсом.

Ну и раньше третьего курса, как уже сказали, работать не рекомендуется.

А ещё можно податься в Яндекс, Oracle (у них не только Java, но бывает и C++, не знаю, есть ли соответствующие позиции для студентов) и Intel (насколько я знаю, на текущий момент в Питере позиций нет, только в Нижнем и Москве). Гугл, как известно, из России уехал, а JetBrains, кажется, в C++ разработчиках не нуждается.
Есть ещё куча других компаний поменьше, но их Вы найдёте сами.

Ну и почитайте другие материалы на эту тему: [1], [2]

P.S. Оценки в зачётке никого не волнуют. Если Вы только не собираетесь поступать в Computer Science Center, например. Или магистратуру СПбАУ.

print "".join(chart), если в chart уже строки. Иначе print "".join(map(str, chart))

Как справедливо заметили выше, Python и Ruby существуют уже 20+ лет, так что популярность они набрали уже давно.

Go, Dart, Rust, D, etc интересны для изучения в целях расширения кругозора, но "в продакшен" не годятся: за 5 лет обширным сообществом не обзаведёшься, а, значит, ни выбора в плане библиотек, ни профессиональных кадров. Конечно, могут существовать отдельные проекты, исповедующие эти языки, но таких меньшинство.

В последнее время многие прыгают вокруг JavaScript'а: сначала его перенесли на сервер (на самом деле, это сделали задолго до Node.JS, но не взлетело), а потом стали использовать чуть ли всюду (в win8, например, или PhoneGap). Но JS'у повезло иметь довольно больше коммьюнити на момент разгара этого хайпа, потому и понеслось.

Выберите что-то из Python, Ruby, JS и разберитесь в этом (не столько в самом языке, сколько в его экосистеме, т.е. библиотеках, фреймворках и паттернах). Будет нужно — разберётесь в другом языке с его экосистемой. Идеи везде одни и те же, отличается только синтаксический сахар.

Онлайн-курсы чем не угодили? Там и теория, и практика и с кровати вставать не надо.

Если говорить предметно, то:
1. Алгоритмы. Must have для программиста. Тут можно посоветовать известную книгу Кормена и Ко «Алгоритмы: Построение и анализ». Практиковаться можно на известных архивах вроде тимуса или площадках вроде codeforces.
2. Дискретная математика. Тоже важная область. Сюда можно приписать теорию графов, логику, комбинаторику, основы теории вероятностей. Сильно пересекается с предыдущим пунктом.

3. Что касается матана и теории чисел: особо углубляться без нужды не советую. Из матана хватит дифференциально-интегрального исчисления (с базой в виде пределов, конечно же). Обязательно линейную алгебру: матрицы, вектора, определители. Это следует изучать вместе с аналитической геометрией. Каких-то книг я, к сожалению, порекомендовать не могу.
Есть ещё вычислительная математика (как решать задачи матанализа, дифуров, алгебры на компьютере), но, мне кажется, чем ближе компьютеры становятся к обычному человек, чем глубже проникают в нашу жизнь, тем менее важной становится эта область.

Ну и что-нибудь про проектирование, ООП и паттерны. По паттернам библией считается книга банды четырёх, по ООП вроде прилична книга Гради Буча «Объектно-ориентированный анализ и проектирование». Но я не читал её.