Яндекс раскрыл планы своего участия в российском высшем, дополнительном и школьном образовании на ближайшие три года. По словам главы группы компаний Тиграна Худавердяна поисковик намерен «отдать долги» российским учителям. Как пообещала глава российского Яндекса (и одновременно профессор кафедры высшей алгебры механико-математического факультета МГУ) Елена Бунина, в ближайшие три года поисковик потратит на Читать полностью »
Метка «школа анализа данных»
Яндекс потратит ₽5 млрд за 3 года на образовательный проект для 1/3 всех учителей РФ и 5 млн детей
2019-09-11 в 23:22, admin, рубрики: Госвеб, дети, Елена Бунина, запуск, кадры, образование, Текучка, школа анализа данных, яндекс, метки: Госвеб, дети, Елена Бунина, запуск, кадры, образование, Текучка, школа анализа данных, яндексЯндекс.Музыка спелась с израильскими студентами
2018-10-08 в 11:40, admin, рубрики: запуск, Израиль, кадры, Медиа, Текучка, школа анализа данных, яндекс.музыка, метки: запуск, Израиль, кадры, медиа, Текучка, школа анализа данных, яндекс.музыкаЯндекс объявил, что студенты и выпускники вузов смогут познакомиться в Тель-Авивском университете с технологиями анализа данных, которые используются в Яндекс.Музыке — сегодня этот сервис Яндекса запущен в Израиле. Руководитель по международному развитию Яндекс.Музыки Амир Биктимиров заявил vc.ru: «в Израиле сейчас очень интересный период развития стриминга — в этом году был запущен Spotify, Читать полностью »
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 »
Алгоритмы и структуры данных поиска. Лекции и курсы от Яндекса
2014-01-11 в 12:10, admin, рубрики: Алгоритмы, алгоритмы поиска, Блог компании Яндекс, Учебный процесс в IT, школа анализа данных, яндекс, метки: алгоритмы поиска, школа анализа данных, яндексСегодня мы завершаем эту серию постов, посвященных лекциям Школы анализа данных. Последний по порядку, но никак не по важности курс — «Алгоритмы и структуры данных поиска».
В этом курсе рассматриваются базовые алгоритмы и структуры данных, включая хешировани, сложность и модели вычислений, деревья поиска, B-деревья, задачи геометрического поиска, динамическую связность в графах и другое.
Мы учли то, о чём нас просили в комментариях к прошлым курсам — теперь при желании можно не только смотреть/скачивать лекции по отдельности, но и загрузить всё разом в виде открытой папки на Яндекс.Диске. Кстати — в предыдущих постах тоже появились такие же апдейты (вот ссылки для удобства: «машинное обучение», «дискретный анализ и теория вероятностей», «параллельные и распределённые вычисления»).
Лекции читает Максим Александрович Бабенко, заместитель директора отделения computer science, ассистент кафедры математической логики и теории алгоритмов механико-математического факультета МГУ им. М. В. Ломоносова, кандидат физико-математических наук.
Читать полностью »
Лекции от Яндекса для тех, кто хочет провести каникулы с пользой. Дискретный анализ и теория вероятностей
2014-01-04 в 10:49, admin, рубрики: Блог компании Яндекс, математика, теория вероятностей, Учебный процесс в IT, школа анализа данных, Яндекс.Почта, метки: теория вероятностей, школа анализа данных, Яндекс.ПочтаДля тех, кому одного курса на праздники мало и кто хочет больше, продолжаем нашу серию курсов от Школы анализа данных Яндекса. Сегодня подошла очередь курса «Дискретный анализ и теория вероятностей» – даже более фундаментального, чем предыдущий. Но без него нельзя представить ещё большую часть современной обработки данных.
В рамках курса рассматриваются основные понятия и методы комбинаторного, дискретного и асимптотического анализа, теории вероятностей, статистики и на примере решения классических задач демонстрируется их применение.
Читает курс Андрей Райгородский. Доктор физико-математических наук. Профессор кафедры математической статистики и случайных процессов механико-математического факультета МГУ им. М. В. Ломоносова. Заведующий кафедрой Дискретной математики ФИВТ МФТИ. Профессор и научный руководитель бакалавриата кафедры «Анализ данных» факультета инноваций и высоких технологий МФТИ. Руководитель отдела теоретических и прикладных исследований компании «Яндекс». (Ещё больше можно узнать в статье о нём на Википедии).
Открылся новый набор в Школу анализа данных Яндекса
2013-04-30 в 9:17, admin, рубрики: computer science, анализ данных, Блог компании Яндекс, Учебный процесс в IT, ШАД, школа анализа данных, яндекс, метки: computer science, анализ данных, шад, школа анализа данных, яндексНа 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.
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 »