Рубрика «ШАД» - 2

В 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 »

Область применения компьютерного зрения очень широка: от считывателей штрихкодов в супермаркетах до дополненной реальности. Из этой лекции вы узнаете, где используется и как работает компьютерное зрение, как выглядят изображения в цифрах, какие задачи в этой области решаются относительно легко, какие трудно, и почему.

Лекция рассчитана на старшеклассников – студентов Малого ШАДа, но и взрослые смогут почерпнуть из нее много полезного.

Возможность видеть и распознавать объекты – естественная и привычная возможность для человека. Однако для компьютера пока что – это чрезвычайно сложная задача. Сейчас предпринимаются попытки научить компьютер хотя бы толике того, что человек использует каждый день, даже не замечая того.

Наверное, чаще всего обычный человек встречается с компьютерным зрением на кассе в супермаркете. Конечно, речь идет о считывании штрихкодов. Они были разработаны специально именно таким образом, чтобы максимально упростить компьютеру процесс считывания. Но есть и более сложные задачи: считывание номеров автомобилей, анализ медицинских снимков, дефектоскопия на производстве, распознавание лиц и т.д. Активно развивается применение компьютерного зрения для создания систем дополненной реальности.

Читать полностью »

Открылся новый набор в Школу анализа данных ЯндексаНа днях мы открыли новый набор в Школу анализа данных. Чтобы стать её студентом, нужно ответить на вопросы в тесте, сдать экзамены и пройти собеседование. Занятия, как всегда, будут проходить в офисе Яндекса в Москве, а также в Екатеринбурге, Киеве и Минске. В Питере у ШАД есть отделение в Computer Science Center. Если вы живёте в других городах, то можете учиться у нас заочно: общаться с преподавателями по электронной почте и смотреть видеолекции. Обучение в Школе бесплатное.

Аудитории Школы анализа данных Яндекса

В ШАД преподают ведущие российские ученые — и те, кто живет в России, и те, кто работает за рубежом. Например, теорию машинного обучения ведёт Алексей Червоненкис, профессор Лондонского университета и один из создателей отечественной школы анализа данных. Автор курса по анализу данных и научный руководитель ШАД — профессор Rutgers University Илья Мучник, который когда-то был научным руководителем Аркадия Воложа.
Читать полностью »

Ровно пять лет назад Яндекс объявил об открытии Школы анализа данных (ШАД). Для нас это был серьезный, хотя и рискованный шаг. Сегодня можно смело сказать, что всё получилось. Нам удалось создать сильную магистерскую программу, которая ценится в профессиональном сообществе. Сейчас конкурс в ШАД составляет пять-шесть человек на место, как в престижном вузе. В день рождения Школы мы хотим вспомнить о том, как все начиналось.

В середине 2000-х стало понятно, что на рынке почти нет специалистов, которые нам нужны. Многие представители советской школы анализа данных, которая была сильна в 60-70 годы, уехали из страны. Даже ВМиК или мехмат МГУ не давали достаточных знаний для решения задач, связанных с обработкой данных (текстов, изображений, музыки, голоса). Необходимо было возрождать научную среду и выращивать новое поколение программистов. А талантливые ребята в России были всегда, сколько бы отсюда ни уезжали.

Поначалу мы верили, что рядом с нами кипит жизнь, что где-то есть студенты и аспиранты, которые занимаются анализом данных — их нужно только поискать. Мы провели несколько конкурсов по анализу интернет-данных, но среди их участников студентов и аспирантов почти не было. Тогда мы попробовали договориться с вузами о создании курсов, которые готовили бы специалистов для Яндекса. Однако вузы предлагали свои программы и не были готовы разрабатывать новые. Так постепенно мы пришли к мысли, что нужно создавать свою школу. Огромную роль в ее создании сыграли Илья Мучник, Григорий Кондаков, Елена Бунина, Максим Бабенко.

Читать полностью »

Сегодня, 10 апреля, стартовал очередной, уже шестой, набор в Школу анализа данных Яндекса. В этом году и сроки, и правила поступления в Школу немного поменялись, и обо всех изменениях мы хотим рассказать подробнее.

Стартует новый набор в Школу анализа данных Яндекса

1. Отделения «Анализ данных» и «Computer science» в Москве
В предыдущие годы поступление на эти отделения было двухэтапным: заочное онлайн-тестирование и очное собеседование с преподавателями Школы.

Изначально заочный тест был несложным – так, в прошлом году тест не прошло всего 15% кандидатов и к собеседованию было допущено более 600 человек! Понятно, что администрации Школы все тяжелее уделить каждому кандидату несколько часов.

В этом году для допуска к собеседованию необходимо хорошо решить задачи очного письменного экзамена. И тестирование, и экзамен, и собеседование проводятся в рамках нашей программы по математике и программированию.

Заполнить анкету и пройти онлайн-тест все желающие могут уже сейчас у нас на сайте, заочный этап будет проходить до 20 мая включительно.

Читать полностью »

Доброго времени суток, уважаемые читатели.
Сегодня вам предоставляется возможность прочитать впечатления студента Computer Science Center-а по итогам первого года обучения.

Bio: маленькое отступление

Я студент 3-его курса СПбГУ НИУ ИТМО, учусь на кафедре «Высшей математики». Туда я поступал, так как мне была интересна математика, информатика и все, что с ними связано. Но, как это часто бывает в системе образования в России, я был несколько разочарован в своих ожиданиях: я думал, что поступлю туда, где мне расскажут много теории и научат применять ее на практике для решения конкретных задач. Теорию преподают очень хорошо: преподаватели действительно специалисты в своих областях и отлично владеют не только материалом, но и техникой его преподавания; но есть ряд предметов, которые, как мне кажется, должны были быть «по выбору», но явились обязательным, что несколько снижало общий настрой к обучению. А вот с применением на практике оказался облом: практически никаких интересных проектов, которые бы включали в себе актуальные на практике вопросы, обнаружено не было. И, если честно, до недавнего времени, я не совсем понимал что же я буду делать по выходу из института: быть «чистым» программистом не хотелось, а заниматься математикой я вообще не понимал как.

Поступление

Первый и самый главный вопрос на который нужно ответить, перед тем как начать обучение чему-либо где-либо, это вопрос: «Для чего мне это нужно?».

Читать полностью »

Computer Science Center. Год номер два
Почти год назад мы объявили об открытии Computer Science Center. Сегодня мы начинаем новый набор, и это хороший повод проанализировать наш старт.

Читать полностью »

Недавно стартовал весенний семестр обучения в Школе анализа данных. Наши студенты начали осваивать новые предметы, делать домашние задания, посещать лекции и семинары.

В этом семестре мы решили опубликовать видеозаписи лекций некоторых курсов, и теперь все желающие могут посмотреть их здесь. Все лекции будут появляться на сайте через несколько дней после того, как их прочитали на занятиях в ШАД.

Конечно, полноценного обучения видеолекции не заменят. Во-первых, выкладываться будут лекции не всех курсов, во-вторых, материалы семинаров и домашние задания по-прежнему будут доступны только студентамЧитать полностью »


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