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.
Рубрика «ШАД»
Как правильно готовиться к ШАД
2022-01-29 в 12:00, admin, рубрики: математика, ШАД, школа анализа данных, яндексБерём не только крутых математиков. Новый способ поступить в ШАД с опытом в IT
2020-03-19 в 13:49, admin, рубрики: Алгоритмы, Блог компании Яндекс, математика, машинное обучение, опыт программирования, ШАД, школа анализа данных, экзаменыДо 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.
Специализация по машинному обучению на Coursera от Физтеха и Яндекса
2016-02-17 в 15:10, admin, рубрики: big data, coursera, ml, Алгоритмы, Блог компании Яндекс, курс от Физтеха, курс от Яндекса, машинное обучение, Программирование, физтех, ШАДВ 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.
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 »
Дайджест хороших образовательных программ для IT-специалистов и сочувствующих: в Москве и онлайне
2015-02-11 в 12:32, admin, рубрики: #tceh_edu, android, bash, c++, data science, java, javascript, moscow coding school, python, ruby, Блог компании #tceh, образование в ит, образование онлайн, Программирование, Разработка под android, самообразование, технопарк mail.ru, ШАД 
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 »
Машинное обучение — микроскоп современного ученого. Зачем ЦЕРНу технологии Яндекса
2014-07-20 в 11:16, admin, рубрики: CERN, Блог компании Яндекс, Облачные вычисления, физика, физика высоких энергий, ЦЕРН, ШАД, школа анализа данныхВ 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 »
Заочное обучение в ШАД Яндекса: 570 замечательных часов моей жизни
2014-05-28 в 15:35, admin, рубрики: Учебный процесс в IT, ШАД, метки: шад 
Два года назад на меня сильное впечатление произвела хабрастатья «Стивен Вольфрам проанализировал свою жизнь». К тому времени я уже года два записывал в Google-календаре, что и когда я делал, но к тому моменту я не задумывался, о том, что можно сделать с этой информацией. После прочтения той статьи, я понял: эту информацию можно анализировать! Сейчас я могу посчитать сколько раз мы с друзьями собирались играть в баскетбол за эти годы, сколько часов я провёл в больнице и т. п.
На этой неделе я сделал последнюю домашнюю работу в ШАД и решил посчитать сколько времени у меня ушло на обучение, сколько я в среднем тратил в неделю, сколько строчек кода я написал и т. д. Построил несколько графиков и гистограмм, показал их друзьям и понял, что, возможно, такая информация будет интересна кому-либо ещё. Так что если вы хотите узнать сколько страниц отчётов было написано, насколько верна оценка нагрузки в ШАД в 15–20 часов в неделю, а также моё субъективное мнение о курсах в ШАД, то добро пожаловать под хабракат.
Алгоритмы о выборе дороги и сетях. Сети Штейнера. Лекция Владимира Протасова в Яндексе
2014-03-18 в 12:02, admin, рубрики: Алгоритмы, Блог компании Яндекс, геометрия, Сетевые технологии, сети, ШАД, школа анализа данных, метки: геометрия, сети, шад, школа анализа данныхСегодня мы поговорим об одной из первых задач теории больших сетей, которая может быть решена полностью на самом простом базовом уровне, но которая от этого не становится менее интересной. Это задача о кратчайшей системе дорог или задача Штейнера.
Впервые она появилась, когда еще никаких практических надобностей для больших сетей не было: в тридцатые годы XX века. На самом деле Штейнер начал ее изучать еще раньше, в XIX веке. Это была чисто геометрическая задача, практические приложения которой стали известны только несколько десятилетий спустя.
Разговор пойдет о той области математики, которая впоследствии выросла в теорию больших сетей и разбилась на несколько областей. Это прикладная отрасль, которая задействует очень много методов из других математических дисциплин: дискретной математики, теории графов, функционального анализа, теории чисел и т.д. Бурное развитие теории больших сетей пришлось на конец девяностых и начало двухтысячных годов. Связано это конечно, с прикладными задачами: развитием интернета, мобильной связи, транспортных задач для больших городов. Кроме того теория сетей используется в биологии (нейронные сети), при построении больших электронных плат и т.п.
Сама задача формулируется очень просто. Есть несколько точек на плоскости, которые нужно связать системой дорог наименьшей суммарной длины таким образом, чтобы по этим дорогам можно было из каждой точки добраться в любую другую. Число точек конечно.
Начать рассказ стоит с истории о том, как на Малом мехмате двум группам учеников – восьмиклассникам и одиннадцатиклассникам дали решать одну и ту же задачу. Четыре деревни расположены в вершинах квадрата со стороной четыре километра. Существует ли система дорог, которая связывала бы все эти деревни между собой и имела бы суммарную длину не превосходящую 11 километров.
Читать полностью »
Знания о языке и Яндекс. Зачем нам падежи? Лекция малой школы анализа данных
2013-12-21 в 10:55, admin, рубрики: Блог компании Яндекс, лингвистика, Малый ШАД, Поисковые машины и технологии, Учебный процесс в IT, ШАД, метки: лингвистика, Малый ШАД, шадПо разным оценкам сейчас в мире существует от трех до семи тысяч языков. Между языками могут быть очень значительные различия в графематике, фонетике, грамматике, лексике. Но если посмотреть шире, станет ясно, что все языки очень похожи и подвержены описанию при помощи универсальных категорий.
В этой лекции Елена Грунтова раскрывает студентам Малого ШАДа понятие грамматической категории и подробно рассказывает падежах, их природе, типах, а также способах выражения.
Лекция рассчитана на старшеклассников, но выходит за рамки школьной программы, поэтому может быть интересна и взрослым.
Читать полностью »
Машинное обучение и анализ данных. Лекция для Малого ШАДа Яндекса
2013-12-14 в 12:29, admin, рубрики: Алгоритмы, Блог компании Яндекс, Малый ШАД, машинное обучение, Учебный процесс в IT, ШАД, метки: Малый ШАД, машинное обучение, шадВсе чаще и чаще мы сталкиваемся с необходимостью выявлять внутренние закономерности больших объёмов данных. Например, для распознавания спама необходимо уметь находить закономерности в содержании электронных писем, а для прогнозирования стоимости акций — закономерности в финансовых данных. К сожалению, выявить их «вручную» часто невозможно, и тогда на помощь приходят методы машинного обучения. Они позволяют строить алгоритмы, которые помогают находить новые, ещё не описанные закономерности. Мы поговорим о том, что такое машинное обучение, где его стоит применять и какие сложности могут при этом возникнуть. Принципы работы нескольких популярных методов машинного обучения будут рассмотрены на реальных примерах.
Лекция предназначена для старшеклассников — студентов Малого ШАДа, но и взрослые с ее помощью смогут составить представление об основах машинного обучения.
Основная идея машинного обучения заключается в том, что имея обучающуюся программу и примеры данных с закономерностями, мы можем построить некоторую модель закономерности и находить закономерности в новых данных.
Читать полностью »
Архитектура Поиска Яндекса. Лекция для Малого ШАДа
2013-11-30 в 19:32, admin, рубрики: Блог компании Яндекс, лекции, Малый ШАД, поиск, Поисковые машины и технологии, ШАД, яндекс, метки: лекции, Малый ШАД, поиск, шадВ этой лекции на примере Яндекса будут рассмотрены базовые компоненты, необходимые для организации интернет-поисковика. Мы поговорим о том, как эти компоненты взаимодействуют и какими особенностями обладают. Вы узнаете также, что такое ранжирование документов и как измеряется качество поиска.
Лекция рассчитана на старшеклассников – студентов Малого ШАДа, но и взрослые могут узнать из нее много нового об устройстве поисковых машин.
Первый компонент нашей поисковой машины – это Паук. Он ходит по интернету и пытается выкачать как можно больше информации. Робот обрабатывает документы таким образом, чтобы по ним было проще искать. По простым html-файлам искать не очень удобно. Они очень большие, там много лишнего. Робот отсекает все лишнее и делает так, чтобы по документам было удобно искать. Ну и непосредственно поиск, который получает запросы и выдает ответы.
Читать полностью »