Article original : From manufacturing worker to first developer job at age 43 with Thomas Gooch [Podcast #191]

C'est un ingénieur logiciel autodidacte qui a obtenu son premier emploi de développeur à l'âge de 43 ans. Il a passé des décennies à travailler dans l'industrie manufacturière tout en élevant ses enfants, avant d'utiliser freeCodeCamp pour apprendre la programmation. Il a pu transposer ses compétences en JavaScript pour travailler sur des applications Java d'entreprise, et travaille désormais dans une entreprise de semi-conducteurs.

Nous abordons :

  • À quoi ressemble réellement le travail en usine avec des quarts de 12 heures

  • Pourquoi il a préféré le programme gratuit de freeCodeCamp aux cours payants qu'il a essayés

  • Quand utiliser la génération de code par IA et quand le faire soi-même

  • Avoir foi en sa capacité à obtenir finalement un emploi de développeur

Jouez à Snake dans la barre d'adresse de votre navigateur [dépôt open source - liens vers le jeu lui-même] : https://github.com/epidemian/snake

Chanson de la semaine : Return of the Space Cowboy par Jamiroquai 1994 https://youtu.be/OPkjnRIdQXQ

Regardez le podcast ci-dessous ou écoutez-le sur votre application de podcast préférée.

Actualités :

  1. Apprenez à coder votre propre LLM à partir de zéro avec Python grâce à ce cours gratuit de 6 heures. freeCodeCamp vient de publier un cours Python approfondi qui vous guidera dans l'entraînement de votre propre Large Language Model. Si vous avez des compétences de base en programmation et que vous souhaitez approfondir le Machine Learning, c'est un excellent point de départ. Vous découvrirez des concepts clés tels que le Reward Modeling, le Supervised Fine-Tuning, les couches Mixture-of-Experts, RMSNorm, RoPE, le KV caching, et plus encore. Plongez-y. (Cours YouTube de 6 heures) : https://www.freecodecamp.org/news/code-an-llm-from-scratch-theory-to-rlhf/

  2. Nous avons également publié un cours Python qui vous aidera à créer des systèmes d'IA prêts pour la production. Ce cours pragmatique vous guidera étape par étape dans la construction d'un pipeline de données sophistiqué qui récupère les données d'entraînement, les nettoie et garantit leur intégrité avant de les injecter dans votre modèle. J'adore le style d'enseignement direct de ce formateur. (Cours YouTube de 2 heures) : https://www.freecodecamp.org/news/build-an-enterprise-grade-ai-project/

  3. freeCodeCamp a également publié un cours sur la création d'agents d'IA avancés. Vous utiliserez Python pour implémenter des agents vocaux interactifs et des assistants de recherche intelligents. Ce cours vous exposera même aux workflows multi-agents. Vous utiliserez des bases de code d'exemple et des outils populaires comme LangChain et LiveKit pour coder chez vous. (Cours YouTube d'une heure) : https://www.freecodecamp.org/news/how-to-build-advanced-ai-agents/

  4. Les fuites de mémoire (Memory leaks) sont l'un des problèmes de performance les plus courants avec les applications React. Ce tutoriel JavaScript vous guidera à travers les manières les plus courantes dont elles affectent vos applications. Ensuite, il vous équipera des outils nécessaires pour traquer les fuites de mémoire et les corriger. Il regorge d'exemples de code pour les Event Listeners, les Timers, les Subscriptions et les Async Operations. (Lecture de 15 minutes) : https://www.freecodecamp.org/news/fix-memory-leaks-in-react-apps/

Ce ne sont là que quelques-unes des nombreuses ressources d'apprentissage open source publiées par la communauté freeCodeCamp cette semaine. Comme vous le savez peut-être, nous avons également lancé des défis de codage quotidiens, que vous pouvez résoudre en Python ou JavaScript – directement dans l'application freeCodeCamp pour iPhone/Android. Nous avons beaucoup de projets en cours, avec des tonnes d'autres cours à venir. Veuillez envisager de rejoindre les 10 881 personnes bienveillantes qui soutiennent notre association et notre mission : https://www.freecodecamp.org/donate