Когда я сдавал экзамены в универе, я всегда садился готовиться на ближайшую к преподу парту и никогда не шел первым, а пропускал вперед 8-10 человек. Тем самым я успевал «подслушать» дополнительные вопросы и, частично, ответы на них.
И тут у меня возникла идея, как сделать подсказки по олимпиаде для тех старшеклассников, которые читают Хабр (что говорит о том, что у них действительно продвинутые ). Я нашел тех ребят, которые показали отличные результаты на предыдущих олимпиадах НТИ и поспрашивал их, какие дополнительные материалы могут помочь разобраться в теме лучше и дадут дополнительные преимущества на завершающем практическом этапе.
Прием заявок на олимпиаду идет до 22 октября, а там есть еще время подготовиться.
Коротко про олимпиаду НТИ
Группа студентов посмотрели на то, что у нас твориться с образованием и решили приложить усилия, чтобы это исправить. Что творится? А то, что родители многих школьников не разрешают в гараже строить беспилотник или ходить на курсы по построению спутников, «потому что надо сдавать ЕГЭ». Так вот, наши инициативные товарищи решили создать движуху, что талантливые школьники смогут получать баллы за ЕГЭ и поступать в вузы не при помощи тестов, а поработав руками и головой. И теперь у школьников есть отмазка, зачем он кошке всверлил в электроды — «к олимпиаде готовлюсь».
Я считаю, что это важно и достойно. Да и к олимпиадам отношусь с уважением.
Мои отчеты, как проходила олимпиада в 2016 году
- Всероссийская инженерная олимпиада для старшеклассников: Космические системы
- Всероссийская инженерная олимпиада для старшеклассников: BigData и Интеллектуальные энергетические системы
Сами организаторы олимпиады вот что пишут про требования к знаниям и умениям участников:
- понимание основных концепций в области машинного обучения и нейросетей;
- программирование на языках, сочетающих скорость разработки с возможностью использовать современные инструменты для работы с данными (например Python);
- умение быстро находить решения, разбираться в них и адаптировать под свои потребности в интернете на специализированных ресурсах (stackexchange и пр.);
- умение эффективно работать с большими данными, писать алгоритмы эффективно; умение вести тестирование, отладку;
А вот рекомендуемые «официальные материалы для подготовки»:
- Задачи за 2015/16 учебный год (PDF)
- Задания всех этапов профиля «Большие данные и машинное обучение» 2017 (PDF)
- Онлайн-курс на Stepik: Подготовка к Олимпиаде НТИ (на основе задач 2015/16 года)
- Дистанционный курс на Stepik: Программирование на Python
- Онлайн-курс на Stepik: Алгоритмы: теория и практика. Методы
- Онлайн-курс на Stepik: Дискретные структуры
- Онлайн-курс на Stepik: Основы статистики
- Онлайн-курс МФТИ на Coursera: Теория вероятностей для начинающих
- Онлайн-курс Яндекса и МФТИ на Coursera: «Обучение на размеченных данных»
- Онлайн-курс ВШЭ и ШАД на Coursera: «Введение в машинное обучение»
- Онлайн-курс Яндес и МФТИ на Coursera:«Поиск структуры в данных»
Как происходит олимпиада по «Большим данным»:
Во время проведения заключительного этапа финалисты работают над выявлением заданной информации из массивы данных, для этого участникам необходимо написать свою программу, используя набор текстов для обучение. Рабочее место — стол, ноутбук, подключенный к интернету.
Команда работает в режиме “каждый за своим ноутбуком”, время от времени обсуждая что-то друг с другом. Для проверки заданий ведущий запускает программу команды-участницы с набором случайных текстов и оценивает результат анализа данных.
Советы «бывалых»
Анонимус1111 советует.
Чтобы затащить конкретно последний этап в «машинке», то что-то вот такое:
Но для того, чтобы понять, что мужик говорит:
- Нужно уметь в jupyter *это прямо вообще плюс*
- Очень нужно уметь в Linux, ребята страдали прямо. Вот тут за 13 минут можно хотя бы понять что да как.
- Ну и конечно, чтобы не затачиваться под конкретную задачу, ибо в след. раз точно не тоже самое будет. Нужно хорошо уметь в sklearn, numpy
Анонимус2222 советует.
Общие рекомендации:
- начинать не с нейронных сетей, а с более простых методов
- играть с реальными данными
- использовать Python в Jupyter Notebook
Конкретные ресурсы:
- Введение
- Стандартный курс
- Стандартная библиотека
- И книга по ней
- Вводная задача
- Как работает внутри
- Сборник ссылок
- Журнал
Анонимус3333 рекомендует.
- Hacker's guide to Neural Networks
- Understanding LSTM Networks
- Канал и конкретно видео:
О нейронках.
О tensorflow.
Простой математический курс о машинном обучении с векторами, тервером и базовым алгоритмам.
Совет от меня лично.
Надо всеми силами постараться дружить с проектом GoTo, потому что там есть и качественные курсы и преподаватели, которые готовы всегда отвечать на вопросы и тусить с учениками в Яндексе по выходным. Для самых хитрых есть гранты. На крайний случай, можно вступить в группу в ВК и у всех спрашивать советы.
Что бы вы посоветовали старшеклассникам, чтобы они повысили свой скилл в области Больших данных?
Автор: MagisterLudi
