Pull to refresh

Все про Школу анализа данных от Яндекса

Level of difficultyEasy
Reading time5 min
Views15K

Привет, Хабр! Меня зовут Владислав и уже какой год готовлю студентов в ШАД и занимаюсь проектом Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура. В этой статье обсужу все ключевые вопросы, связанные с ШАД, о которых вам не расскажут на дне открытых дверей.

Зачем нужен ШАД?

На сегодняшний день Data Science одна из самых популярных областей, занимающая большую часть IT рынка. В частности просто потому, что включает в себя разные дисциплины и инструменты: статистика, ML, DL и тд. По словам моих учеников, чтобы расти и чувствовать себя уверено в этой области не хватает закончить пару онлайн ПТУ- необходимо фундаментальное образование. Но к несчастью есть малая горстка ВУЗов, где можно получить хотя бы представление об этой области, ибо область молодая и методология преподавания этих наук еще не сложилась. Для большинства единственный быстрый вариант: дополнительное образование или магистратура.

ШАД исторически стал сам первым местом в России и СНГ, где можно было узнать про DS. За десяток лет нехило вырос в плане комьюнити и программ. Обучение на каждую специальность в основном идет 2 года, в каждом семестре есть обязательные курсы и куча курсов по выбору. Курсы очень глубокие, ведут их настоящие специалисты. Оценка за курс выставляется по результатам домашек (никакой сессии с экзаменами нет). На все это добро нужно часов 15-25 в неделю, чтобы просто закрыться, а для основательного погружения: 30-40 часов. Желающих поступить много, поэтому столько же и отборочных этапов.

Какие есть варианты поступления в ШАД?

1. Альтернативный трек подходит тем, у кого был опыт промышленной разработки или исследований, но не хватает сильного математического фундамента. То есть при отборе у вас могут быть более сложные вопросы по программированию и по анализу данных на экзамене и собеседованиях (собеса обычно два), а по математике дадут простенькие задачки что-то среднее между школой и ВУЗом, справиться сможет даже школьник. На этом треке очень многое решает мотивационный собес, где нужно выкатить себя во всей красе: какой вы замотивированный, какие у вас крутые пет-проекты, где работали, о чем мечтаете и тд. Можете посмотреть истории абитуриентов альтернативного трека. Также более лояльно относятся к сотрудникам Яндекса, хотя у них и так есть доступ к курсам как у вольного слушателя. Единственное беда, что трек очный, то есть если сейчас не в России, то придется писать "заочный экзамен" со всеми.

2. "Заочный экзамен" требуют в филиалах или на заочное отделение. Все зависит от набора к набору, но нередко предлагаются задания сложнее, чем в столице, ибо нет очных этапов как в МСК. На заочном отделении все как в МСК, но онлайн. В филиалах лекции, домашки как в МСК, а вот семинары ведут сотрудники из отделений Яндекса, они же и проверяют дз. Сертификат филиала и МСК ничем не отличаются. На заочное отделение обычно конкурс выше, поэтому если в вашем городе нет филиала ШАД, то есть вариант договориться с руководителем ближайшего филиала, чтобы числиться и учиться у них. Этот вопрос решается в индивидуальном порядке и готовых алгоритмов здесь нет.

3. У ШАД немало совместных образовательных программ во всяких ВУЗах. Так в МФТИ и ВШЭ есть магистратура, сдав хорошо внутренние экзамены которых, в ШАД уже идете вне основного конкурса. Остается лишь технический собес и мотивационная часть, в ВШЭ есть еще онлайн тест. То есть внутренние экзамену в магистратуру, явно, попроще заданий основного трека: нет прям таких олимпиадных заданий. Собесы же проводит ответственный за эту магистратуру, с которым вы можете подружиться, будучи еще студентом ВШЭ/ физтеха. Например, написать ему курсовую или диплом. Правда, на каждый трек где-то 13 бюджетных мест, что подразумевает нехилый такой конкурс. Здесь же еще есть хороший вариант для настоящих ученых: продвинутый или научный трек в МФТИ/ВШЭ. На первый нужно пройти лишь отбор, включающий контест и собеседование по статистике, машинному обучению и основам оптимизации. Вообще научный трек живёт внутри продвинутого, но чтобы взяли достаточно пройти отбор на стажировку в лаборатории Яндекс Research, где вообще много блата и не сложно попасть по знакомству.

Для ребят из регионов тоже есть топ варианты. Вообще достаточное условие: поступить в магистратуру и в ШАД, но опять же есть лазейки. Например, в УрФУ те абитуриенты, которые не попали в ШАД, но показали высокие результаты на вступительных испытаниях в магистратуру, получают возможность учиться на траектории «Анализ данных» в течение первого семестра. По итогам семестра принимается решение о том, продолжит студент учиться на траектории, или нет. Если курсы ШАДа сданы на хорошо и отлично, студент считается зачисленным на программу. Если оценки ниже, придётся отчислиться или перевестись на другое направление. Вступительные же в магистратуру проще, чем на альтернативный трек, опять же справиться даже школьник. Или же возможно поступить в магистратуру ИТМО и спокойно сдавать курсы ШАДа, входящие в учебный план.
В РЭШ и Университете Лобачевского таких лазеек, как мне известно, нет и все равно придется поступать в ШАД очно или заочно, помимо сдачи внутренних экзаменов. Про совместные программы с Европейским и Белорусским университетом возможно кратко почитать здесь.

Какие этапы поступления в ШАД по классическому пути?

1. Онлайн-тестирование начинается в конце апреля-середине мая. Состоит из стандартных задач на 5 часов по математике, решаемые по алгоритмам: достаточно просто вооружиться конспектами семинаров, методичками, и по программированию, где тоже достаточно базовых навыков на одном из языков, (правда на том же python решение может не пройти по времени, да и на самом курсе алгоритмов в ШАД просят писать на C++) каких-то жестких алгосов и структур, скорее всего, не будет. Для прохода обычно хватает решить 2/3 заданий.

2. Основной экзамен начинается в конце мая и для МСК состоит из двух частей: математика + алгоритмы и программирование + анализ данных. На основной трек в последние года по математике спрашивают лишь анализ, алгебру, теорию вероятностей, дискретную математику (обычно оценка на графах), хотя ранее часто сували какую-нибудь идею или тему, знакомую лишь олимпиадникам. Сейчас таких нестандартных задач 1-2 в варианте, чтобы просто сразу отсеять крутых и не мучить их на собесе. "Не крутым", скорее всего, придется готовиться с нуля, ибо задачи теоретические, которые в ВУЗе обычно не разбирают. Но, к счастью, составители не слишком парятся и берут стандартные идеи с задачников (Виноградова, Кострикин, Севастьянов) иногда их соединяя, некоторые идеи встречались не один раз. Поэтому must have разобрать теоретические задачки в том же Кострикине, находящиеся в конце параграфа, или задачи из Зорича и тд. Иногда составители просто копипастят задачи с олимпиад (отечественных и зарубежных). Вторая часть экзамена еще проще, по программированию все на уровне алгосов первого семестра и еженедельных раундов на codeforces. По анализу данных все укладывается в начала любого ML курса, спрашивают самую базу. Стоит отметить, что на альтернативный трек матеша сильно проще: проверяют владения базовыми понятиями анализа, алгебры, теор вера и дискретки. Но при этом могут поместить что-то специфичное во вторую часть экзамена.

3. Собеседование начинается через пару недель после основного экзамена. Конечно, есть вопросы на мотивацию, чтобы сразу отсеять токсикок и тех, кому ШАД не очень-то и нужен. Нужно просто убедить принимающих в том, что вы цените возможность учиться в ШАД: у вас будет на него время, не бросите спустя семестр. Достаточно просто посмотреть дни открытых дверей, чтобы понять какой настрой ждут от абитуриентов. В остальном же это типичный ВУЗовский экзамен, где будут вопросы по теории в духе: "зачем нужны собственные числа, как их искать", "чем отличается формула Тейлора от ряда Тейлора" и тд. А также теоретические задачи уровня основного экзамена и ниже. Очень часто спрашивают баяны, которые на месте решить, скорее всего, не получится. Например, в 2022 году так отсеивали по теор веру. Еще жесткость собеса будет зависеть от конкурса (чем больше людей, тем жестче) и того, как решили основной экзамен.

Tags:
Hubs:
-5
Comments6

Articles