Рубрика «ШАД»


Для кого это статья?

Постараюсь излагать мысли кратко и по делу, потому что многие из нас могли думать о поступлении в ШАД, на протяжении нескольких лет учебы в университете, ставя это как заветную цель, и некоторый очень важный «майлстоун» в пути становлении себя как специалиста и профессионала своего дела. Однако по разным причинам, возможно, у тебя нет времени на год подготовки, и ты, например, хочешь устроиться уже сейчас на работу. Поэтому постараюсь сделать это рассуждение максимально кратким, чтобы поскорее закончить и так давно тянущийся вопрос.

Читать полностью »

Как перенести Linux Device Drivers на современные ядра - 1

Наверное, каждый разработчик рано или поздно задумывается о том, что же происходит в операционной системе на уровне ядра. Для ОС на базе ядра Linux относительно простой точкой входа является написание своих модулей. Модули по своей сути — это драйверы устройств (символьные char device, блочные block device, сетевые network device и другие).

В книге Читать полностью »

С интегралами начинают знакомится еще в старших классах, продолжают их изучать в университете. В основном все задачи на интегрирование в курсах школы и университетов счетные, но в этой статье мы постарались собрать самые интересные и красивые задачи, по нашему скромному мнению. Отчасти красота состоит в том, что для их решение вам нужна лишь смекалка, пытливость ума и знание, что интеграл от функции f(x) на отрезке отЧитать полностью »

Школа Анализа Данных бесплатный проект дополнительного образования в области Data Science и Big Data, можно сказать в РФ остается лидером по качеству курсов и преподавателей. Такой же уровень ШАД требует и от студентов: абитуриентам нужно пройти 3 этапа вступительных испытаний, где спрашивают математику и алгоритмы. Сам же я занимаюсь подготовкой к ШАД ни один год, поэтому в этой статье хотел бы поделиться своими любимыми задачами со вступительных испытаний разных лет, которые мне кажутся наиболее красивыми.

Задача 1

Найти Читать полностью »

Осень – самое подходящее время для старшекурсников, чтобы задуматься о планах на следующий учебный год. Вступительные и олимпиады обычно проходят в конце весны/начале лета и есть время для того, чтобы основательно подготовиться. Тем более что экзамены бывают очень непростыми, как, например, в Школу Анализа Данных (ШАД) Яндекса. При поступлении понадобится очень уверенное владение математикой: задачи экзамена носят олимпиадный характер и для успеха мало знаний, нужна еще хорошая насмотренность

Читать полностью »

Я, Александр Лыков, кандидат физико-математических наук, работаю на мехмате МГУ и уже несколько лет готовлю студентов к ШАД. В этой статье я решил разобрать наиболее важные моменты при подготовке к экзамену.

Вступление

Читать полностью »

До 2020 года в Школу анализа данных могли попасть только те, кто очень глубоко и творчески владеет высшей математикой. Но этим качеством обладают не все способные люди, интересующиеся data science и инфраструктурой больших данных. Нередко разработчики, аналитики и молодые исследователи не помнят математику 1-2 курса вуза настолько хорошо, чтобы преодолеть наши вступительные экзамены. В этом году мы хотим дать таким людям возможность всё-таки попасть в ШАД. Мы организовали для них специальный трек поступления, о котором я расскажу ниже.

Но мало в ШАД попасть. Матанализ, линейная алгебра и теория вероятностей будут нужны дальше: без них не удастся разобраться с байесовскими методами, корректно оценить асимптотику сложности быстрой сортировки, написать хитрый метод многомерной оптимизации. Поэтому мы создаём принципиально новый адаптационный курс по математике. Все, кто поступят в ШАД по новым правилам, должны будут пройти этот курс.

Берём не только крутых математиков. Новый способ поступить в ШАД с опытом в IT - 1
Читать полностью »

В начале года на Coursera открылся курс по машинному обучению от Яндекса и Вышки, о котором мы уже рассказывали. К моменту старта на него записались 14000 человек. Через час после открытия пользователи создали канал в Slack, где стали обсуждать программу. Сейчас слушателей уже 21000.

Специализация по машинному обучению на Coursera от Физтеха и Яндекса - 1

9 февраля на платформе стала доступна запись на специализацию по машинному обучению, которая разрабатывается нашими специалистами уже совместно с Физтехом. Она устроена таким образом, чтобы помочь слушателям плавно погрузиться в тему.

Специализация «Машинное обучение и анализ данных» состоит из пяти курсов и работой над собственным проектом. Обучение будет длиться несколько месяцев. Записаться на него можно до 19 февраля. Если вы не успеете это сделать, с 14 марта можно будет записаться на второй поток.

Авторы курса — сотрудники Яндекса, специалисты Yandex Data Factory, которые преподают в Физтехе. Константин Воронцов тоже среди них. Мы попросили некоторых из коллег рассказать, кому может быть полезна специализация и для чего она нужна. Также под катом — программа всех курсов.
Читать полностью »

image

Позавчера мы ради интереса прошлись по компаниям, сидящим по-соседству — даже в самых стабильных задумываются о сокращении штатных расписаний и урезают бюджеты на обучение сотрудников.

Так что прокачивание своих навыков, будь ты уже знаком с кодом или только думаешь об этом, — теперь, похоже, личное дело каждого. Чтобы было проще сориентироваться, мы собрали курсы и полезные события для начинающих и продолжающих IT-специалистов и их окружения. Дневные и вечерние, оффлайновые и онлайновые.

Не забывай — количество мест на самых привлекательных курсах обычно ограничено и заканчивается стремительно! А некоторые так и просто стартуют совсем скоро — запрыгивай в уходящий поезд!
Читать полностью »

В начале июля в нашем офисе прошел семинар, посвященный взаимодействию Яндекса и ЦЕРН. В понедельник мы опубликовали первую его часть — доклад Андрея Голутвина о новом эксперименте SHiP (Search for Hidden Particles). Вторая часть этого семинара была отведена Андрея Устюжанина о совместных проектах Яндекса и ЦЕРН.

Андрей рассказал о применении технологий Яндекса в физике высоких энергий. В наши дни над экспериментами зачастую работает огроное количество людей из разных стран. Объединенная экосистема для автоматизации экспериментов может сделать работу исследователей более скоординированной и поможет решить множество других проблем. Единый интерфейс, онлайн-доступ к результатам других участников, система версионирования и возможность обмена библиотеками — все это может сильно упростить исследователям жизнь.

Кроме того, в современной физике высоких энергий активно применяется машинное обучение. На основе тестовых выборок обучаются классификаторы, которые в дальнейшем определяют наличие тех или иных событий уже в реальных данных. При этом количество формул, которые может потребоваться обучить для одного анализа, достигает нескольких сотен или даже тысяч. Надо, однако, иметь в виду, что наши разработки применимы не только в этой сфере, но и в других отраслях науки. Этот доклад — скорее про исследования в целом, про процесс экспериментального подтверждения различных теорий, гипотез и моделей. С такими задачами обычно сталкиваются люди из научно-исследовательских организаций, но сейчас все чаще они возникают и в коммерческих компаниях.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js