Рубрика «Техносфера» - 2

Лекции Техносферы. Подготовительный курс «Алгоритмы и структуры данных» (весна 2016) - 1

Цель этого курса — познакомить слушателей с основными алгоритмами, применяемыми для разработки программного обеспечения. Вы научитесь выбирать подходящие структуры данных и алгоритмы для реализации возникающих задач, и узнаете, как использовать языки С/С++ для реализации алгоритмов.

Курс ведет Сергей Бабичев, доцент кафедр информатики и вычислительной математики, а также теоретической и прикладной информатики в МФТИ. Под катом вас ждет восемь лекций:

  • Лекция 1. «Введение. Исполнители. Абстракции интерфейсов. Рекурсия»
  • Лекция 2. «Жадные алгоритмы»
  • Лекция 3. «Сортировки»
  • Лекция 4. «Поиск. Списки»
  • Лекция 5. «Деревья»
  • Лекция 6. «Хеш-таблицы»
  • Лекция 7. «Динамическое программирование»
  • Лекция 8. «Алгоритмы на графах»

Читать полностью »

Современная поисковая система, качество работы которой воспринимается как данность, является сложнейшим программно-аппаратным комплексом, создателям которого пришлось решить огромное количество практических проблем, начиная от большого объема обрабатываемых данных и заканчивая нюансами восприятия человеком поисковой выдачи. На курсе второго семестра Техносферы «Современные методы и средства построения систем информационного поиска» мы рассказываем об основных методах, применяемых при создании поисковых систем. Некоторые из них — хороший пример смекалки, некоторые показывают, где и как может применяться современный математический аппарат.

Авторы курса — создатели поисковой системы на портале Mail.Ru — делятся собственным опытом разработки систем искусственного интеллекта. В курсе рассказывается, насколько интересно и увлекательно делать поисковую систему, решать задачи обработки текстов на естественном языке, а также какие используются методы и средства решения таких задач.

Лекция 1. «Введение в информационный поиск»

Алексей Воропаев, руководитель группы рекомендаций Поиска Mail.Ru, дает определение понятия информационного поиска и делает обзор существующих поисковых систем, рассказывает об индексации и поисковых кластерах.
Читать полностью »

1 сентября — снова на курсы - 1

Первый день осени на всю жизнь ассоциируется с началом учёбы. Лето заканчивается, пора браться за ум дело. А чтобы вы не блуждали по сети в поисках учебных материалов, мы подготовили для вас небольшой обзор наших новых курсов лекций, мастер-классов и полезных трансляций. Добро пожаловать за виртуальную парту!

Пойдём от старого к новому. Для начала напомним о нашей последней мегаподборке, здесь учебных материалов хватит на несколько высших образований: «Время учиться: дайджест бесплатных образовательных материалов от Mail.Ru Group». А далее поговорим о новых материалах, туда не вошедших.
Читать полностью »

Лекции Техносферы. Программирование на Perl (осень 2015) - 1

Сегодня мы предлагаем вам ознакомиться с одним из курсов Техносферы, который посвящён программированию на Perl. Этот курс открытый — на него может записаться любой студент или аспирант МГУ имени М.В. Ломоносова. Также в Техносфере есть еще несколько открытых курсов, 1 сентября на них открывается запись. В этом семестре вас ждет приятное дополнение: они будут подкреплены методическим материалом, который будет содержать достаточно информации, чтобы по нему можно было вспомнить материал любой лекции и при необходимости более глубоко её изучить.

Цель курса «Программирование на Perl» — узнать возможности языка (его сильные и слабые стороны), научиться писать программные продукты на этом языке, научится быстро ориентироваться в чужом коде. Под катом находятся все лекции в формате видео и краткое описание к ним.
Читать полностью »

С 2014 года в МГУ им. М. В. Ломоносова действует образовательная программа в области Data Mining и информационного поиска от Mail.Ru Group. Ее студенты изучают различные дисциплины в данной сфере и стажируются в соответствующих подразделениях компании, а также в лаборатории при МГУ, которую мы открыли осенью 2014 года. Мы уже писали про Техносферу тут и тут, а в этой статье хотим поподробнее рассказать о программе обучения, ее результатах, о деятельности лаборатории в стенах университета, а также взять небольшое интервью у стажеров программы.

Техносфера Mail.Ru: проекты студентов, лаборатория и чемпионаты по Data Science - 1
Читать полностью »

Время учиться: дайджест бесплатных образовательных материалов от Mail.Ru Group - 1
Кадр из к/ф «Операция Ы и другие приключения Шурика»

Как говорят, «кризис — пора возможностей». И поэтому сейчас самое время начать вкладывать в саморазвитие, осваивать новую профессию или повышать свою квалификацию. Займитесь изучением языков программирования, обретением навыков разработки, тестирования и вообще всячески прокачивайте свой IT-скилл. Ведь чем больше вы знаете, тем прочнее будете стоять на ногах. А чтобы вам было легче сориентироваться и выбрать направление, мы сделали подборку наших бесплатных образовательных материалов, курсов и инициатив за 2015–2016 годы.
Читать полностью »

Техносфере Mail.Ru — 2 года - 1

Привет! В феврале исполняется два года проекту Техносфера. За прошедший год произошло три больших изменения, повлиявших на процесс обучения. Первое из них касалось отбора студентов — технических собеседований. Раньше студент шел на техническое собеседование, не зная, какие задачи ему предложат решить. Теперь же мы отправляем студентам кейс, некую техническую задачу, решить которую нужно заранее и на месте объяснить преподавателям ее решение. После добавления кейса успеваемость резко улучшилась. Перевод на второй семестр в Техносфере составил 27 студентов из 40, то есть 67% вместо обычных 40–50%.

Во-вторых, при Техносфере создана лаборатория, в которой студенты занимаются решением практических задач Mail.Ru Group, а также внешних заказчиков. Например, они исследуют алгоритмы таргетинга для рекламных кампаний, а также пытаются создать эвристики, которые позволяют улучшить качество рекламной выдачи. По сути, лаборатория — это альтернатива стажировке в компании. В ней можно работать над решением различных практических задач с рынка, но при этом не тратить время на дорогу в офис, делая все прямо на своем факультете.

Третьим важным шагом стало решение перейти на двухгодичное обучение. В этом году мы выпустили последнюю группу ребят, которые учились по годовой программе. Предметы, которые они осваивали в течение года, были: алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных, многопоточное программирование на С/С++, СУБД, Hadoop, методы обработки больших объемов данных и информационный поиск.

Сейчас мы хотели бы поставить точку в годовой программе обучения, показав вам один из выпускных проектов по предмету «Информационный поиск». В течение семестра ребятам давались домашние задания, которые в итоге вылились в большой итоговый проект. Правила были таковы:

  • Ребята разбивались на команды по 2–3 человека.
  • Задача: сделать полноценный поиск по одному из предложенных сайтов. По задумке ваш поиск должен состоять из объединенных домашек + фронтенд + какая-нибудь плюшка, например spellchecker.

Читать полностью »

Сегодня мы предлагаем вашему вниманию очередную публикацию в рамках постоянной рубрики «Лекции Техносферы». В этот раз вы можете изучить материалы по курсу «Методы использования СУБД в интернет-приложениях». Цель курса — изучение топологии, многообразия и основных принципов функционирования систем хранения данных, а также алгоритмов, заложенных в основу как централизованных, так и распределённых систем, демонстрация фундаментальных компромиссов присущих тем или иным решениям. Преподаватели курса: Константин Осипов kostja, Евгений Блих bigbes, Роман Цисык.
Читать полностью »

Продолжаем публиковать материалы наших образовательных проектов. В этот раз предлагаем ознакомиться с лекциями Техносферы по курсу «Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных». Цель курса — изучение студентами как классических, так и современных подходов к решению задач Data Mining, основанных на алгоритмах машинного обучения. Преподаватели курса: Николай Анохин (anokhinn), Владимир Гулин и Павел Нестеров (mephistopheies).

Объемы данных, ежедневно генерируемые сервисами крупной интернет-компании, поистине огромны. Цель динамично развивающейся в последние годы дисциплины Data Mining состоит в разработке подходов, позволяющих эффективно обрабатывать такие данные для извлечения полезной для бизнеса информации. Эта информация может быть использована при создании рекомендательных и поисковых систем, оптимизации рекламных сервисов или при принятии ключевых бизнес-решений.
Читать полностью »

Техносфере — 1 год - 1

Многие из вас, возможно, уже слышали или читали в нашем блоге о Технопарке, совместном образовательном проекте Mail.Ru Group и МГТУ им. Н. Э. Баумана. Однако постойте, есть еще и Техносфера. Что это, кто это и почему эти два проекта так похожи, и чем они различаются, я расскажу в этом посте.

В феврале исполнился ровно год с момента запуска Техносферы. Это совместный образовательный проект Mail.Ru Group и факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М. В. Ломоносова. Обучением студентов занимаются исключительно сотрудники Mail.Ru Group. Их цель — подготовить квалифицированных специалистов в области анализа больших данных (Big Data). Первые десять выпускников совсем недавно получили дипломы из рук Дмитрия Гришина, CEO Mail.Ru Group, и уже приступили к работе.
Читать полностью »


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