Сергей

Ваш возраст ерунда. И не всё ли вам равно, что о вас будут думать рандомные малолетние засранцы?
Я в вузе ушёл на много лет в академ. Доучивался до диплома в 30 лет. Ничего, это всё мелочи. Учитесь, добивайтесь того, что вам нужно. Стесняться ничего не надо.

Прекратите считать возраст недостатком. Никому никогда ничего не поздно.

В свои годы Вы всё правильно делаете — это большой интерес к технологиям, понятно, что опереться пока не на что, но этот интерес не стоит отпускать и нужно развивать. В первую очередь, самое главное, найдите мотивацию, делайте что-то полезное или увлекательное для себя, ставьте задачи и решайте. Например, напишите простенькую игру или программу, воплотите какую-то идею в жизнь. Смело делайте это на разных языках и технологиях, засесть в какой-то отрасли и специализации всегда и еще успеете. Не ставьте сложных и емких — долгосрочных задач, пока только простые, на небольшой срок и с азартом. Во вторую очередь, адаптируйте круг общения, посещайте тематические ресурсы, группы, социальные сети, читайте тот же habr.com и другие IT-ресурсы, продолжайте повышать кругозор (а Вы уже это делаете). И не сдавайтесь, даже если временами будут опускаться руки и будете терять эту самую мотивацию. С этим уже имеющимся интересом Вас ждет будущее в IT.

Во первых: HTML-верстальщики как профессия умирает уже с 2016. Сейчас верстальщик - по мимо верстки умеет PHP, JS, Jquery и полный стандартный инструментарий из 30-40 емкий названий вроде- PUG, BEM etc. Что делает его веб-мастером, который может претендовать на зарплату 30 тысяч рублей, которую можно смело сделать работая таксистом особо не заморачиваясь.

Во вторых: Ваше резюме, особенно первая его часть - Frontend Developer. Я конечно не хочу капать ядом на стол, но лично я считаю что фронтенд - это больше про логику и умение строить приложения вроде SPA, а не верстать кнопки, которые можно смело украсть используя codepen, либо чужой код. Верстка нужна, но как правило она играет хорошим плюсом при условии что вы пишите - знаю нативный JS + ES6 + React\Vue, настраиваю webpack как отец. Как правило бэкэнд - это тоже про умение строить архитектуру, а не про создать базу данных под wordpress. Никто не пишет - backend разработчик - вчера прописал пару SQL запросов, и прошел курс по Node.js для новичков.

В вашем же резюме - всё, буквально всё кричит что вы посмотрели пару курсов где Василий обжимая упругую попку блондинки, снимает свой курс по верстке для новичков IT, обещая им 60 тысяч рублей как нефиг делать на фрилансе.

Уберите нецелевой опыт из резюме вроде бармена и тому подобного(работодателю плевать как вы разливали коктейли), уберите фриланс - это смешно. Сделайте портфолио минимум из 20 работ, от лендинга до магазина, и готовьтесь просрать минимум 20-30 личных собесов, после этого - у вас будет опыт и прохождения собеседований, и опыт (минимальный) разработки. Можно целится в студию, либо куда нибудь выше.

И всё у Вас получится. Успехов.

Когда я в универе был олимпиадником (АСМ) тоже думал - главное - быстро и круто алгоритмы писать, это настоящее программирование, а не вот эти ваши формочки клепать.
На деле, как вам уже сказали, олимпиадные скиллы хороши ровно в одной области - выигрывании на олимпиадах.
И основное умение получаемое там - суметь очень быстро написать код который пройдет по жестко заданным тестам. В реальной жизни, к сожалению, это называется "малоподдерживаемый говнокод который проще выкинуть".
Потому что "пройти тесты" - это только малая часть хорошего кода и правильной архитектуры и алгоритмов.
Там есть время подумать и написать хорошо, придумать алгоритм лучше, проверить разные варианты и так далее. Это все умеет любой хороший профессионал.

Проведу аналогию - есть спортсмен который отлично научился в бассейне быстро плавать по прямой. Он один из лучших и вообще молодец. Знает до деталей как двигать руками, как загребать воду максимально эффективно, какую шапочку использовать для уменьшения трения и так далее. И тут задался вопросом - а где я, такой молодец, могу работать? Ответ - в том же бассейне, тем же спортсменом. Потому что за пределами бассейна, оказывается, надо еще 100500 совсем других умений. Даже спасатель на пляже из него выйдет хреновый, потому что мало быстро доплыть до человека, его сначала увидеть, а потом еще и спасти надо. Профессиональные спасатели может и плавают медленнее чем он, зато знают куда смотреть, как понять что человек тонет, как к нему плыть как вытаскивать, откачивать и так далее. И при этом плавают-то не намного хуже. Наш спортсмен из бассейна ничего этого не знает и не умеет.

В программировании все точно так же. Нет такой профессии "решатель алгоритмических задач" (за пределами спортивного программирования). Любой профессионал в первую очередь должен будет знать огромную всяких знаний из своей области и уметь кучу умений, и уже во вторую очередь - среди прочих навыков так же уметь решать алгоритмические задачи.

Поэтому - хотите разрабатывать хорошие, серьезные программы которые реально что-то делают, вам придется этому научиться. Олимпиадная подготовка конечно чем-то поможет, процентов на 10, остальное придется учить точно так же как и всем остальным. Поэтому выбирайте область, которая вам сама по себе интересна, где применить навыки, уже найдется.

Понятно что области разные, но вы думаете о том что будет через 5-10 лет, а этого никто не знает. Когда я выпускался с универа, программирование было уделом очкариков не от мира сего и какая-то тухлая тема, даже в нии программисты это был больше фарс и я пошел потому что просто нравилось, совершенно без всяких перспектив а оно вон как все повернулось - сейчас работа мечта.

Так что выбирайте по области которая нравится. Пробуйте одно, другое. Информации - море, думаете про дата саенс - полгода проживите так будто туда собрались, читайте статьи, общайтесь в сообществах, участвуйте в вебинарах - конференциях, подпишитесь/задружите с теми кто там работает. Через полгода поймете точно - оно или нет. Поменять всегда успеете, у вас 5-6 таких заходов во время учемы, можно не спрашивать на тостере а просто попробовать всё. Возможно к тому времени как вы доучитесь в универе, появится пачка новых профессий которые вам отлично подойдут.

Удачи в общем и не грузите себе мозги раньше времени зазря.

См. "раскрутка компилятора". Кратко, первый компилятор пишется для минимального подмножества языка на другом языке(или в самом начале веков - на ассемблере, в машкодах), затем на этом подмножестве пишется компилятор, который может компилировать это подмножество, и затем фичи языка наращиваются итеративно. Этакий догфуддинг.

BadThings, вот что могу вам предложить:

• Разбивайте ваши строки на отдельные "слова"-претенденты для поиска. Слова ищите по отдельности в таблице.
  
• Номера в таблице "нормализуйте" (не в реляционном смысле, а в смысле uppercase, удаление неоднозначных разделителей).
  
• Таблицу проиндексируйте.
  
• Сформулируйте стоп-критерии для слов, например по длине, наличию каких-то нехарактерных для номера символов. Для этого можно посчитать статистику по БД (min, max, set of char и т.д.).
  
• Морфируйте искомые слова, например, в слове "123-0X" не ясно цифра "ноль" или буква "O" какого-то алфавита, "Икс" или кириллическая буква "Хер". Придётся строить сочетания неоднозначностей и искать их все. Но это не проблема.
  
• Заведите в памяти кэш, ограниченный размером. В кэше нужно держать только слова с максимальными частотами поиска по базе. Этот кэш можно сделать персистентным и загружать в память перед поиском. Основной расчет на то, что кэшироваться будут часто встречающиеся слова, которых нет в БД.
  

Таким образом из строки

Накопитель SSD Samsung SATA III 500Gb MZ-76E500BW 860 EVO 2.5"

"SSD", "SATA", "III", "500GB", "860", "EVO", "2.5" - не пройдут в поиск по ограничению минимальной длинны;
"Накопитель", "Samsung" - попадут в кэш с информацией о том, что их нет в БД.
Остальные слова, которых уже будет не так много, будут морфироваться и с логарифмической сложностью искаться в БД.
Думаю всё будет работать просто мгновенно. В любом случае локальным персистентным кэшем несуществующих в БД слов можно закидать любые тормоза в контексте вашей задачи.

Искусственный интеллект — название всей области, как биология или химия.

Машинное обучение — это раздел искусственного интеллекта. Важный, но не единственный.

Нейросети — один из видов машинного обучения. Популярный, но есть и другие, не хуже.

Глубокое обучение — архитектура нейросетей, один из подходов к их построению и обучению. На практике сегодня мало кто отличает, где глубокие нейросети, а где не очень. Говорят название конкретной сети и всё.

источник

Востребованы меньше, но зарплаты выше и условия лучше. Мало используют по нескольким причинам. Прежде всего из-за замкнутого круга: Для мало используемых языков мало программистов, а те языки, на которых мало программистов, мало используют. Но он постепенно "растягивается" и вполне может совсем разорваться через 5-10 лет. Кроме того, функциональный код выразителен и хорошо распараллеливается, но для многих компаний это не является значимыми достоинствами, а вот низкая скорость компиляции и высокое потребление ресурсов являются значимыми недостатками. Тем не менее, рекомендую выделить на ФП часть своих сил и времени. Как минимум это улучшит ваш алгоритмический аппарат. Как максимум даст полезную подготовку для будущего рынка труда. В конце концов, ООП тоже не сразу стал популярен.