Мы продолжаем публиковать список рекомендуемой литературы для студентов Технопарка. На этот раз вас ждет заключительная часть, рассчитанная на студентов 4 семестра. Предыдущие части: первая, вторая, третья.
Для тех, кто хочет погрызть гранит IT-науки, мы продолжаем публиковать список камней повкуснее и пополезнее. Предлагаем вашему вниманию следующую часть списка рекомендуемой литературы, рассчитанной для студентов 3 семестра Технопарка.
Недавно мы начали публиковать обзорный список литературы, рекомендуемой к прочтению студентам наших образовательных проектов: Технопарка, Техносферы и Технотрека. Но это не значит, что остальным эти книги будут не интересны. Так что если вы жаждете знаний по вынесенным в заголовок темам, то наверняка найдете что-нибудь интересное во второй части обзора.
Перед 1 сентября я решил рассказать о наших образовательных проектах — Технопарке и Техносфере — с новой точки зрения. О продукте проще и, наверное, правильнее всего судить по отзывам пользователей. Для этой статьи я собрал мнения наших выпускников — «пользователей» Техносферы и Технопарка — и предлагаю их вам «as is». Это ответы на 10 вопросов о наших проектах, которые, как мне кажется, лучше расскажут о них, чем я сам.
Ниже — истории о том, как студент пришел в университет поесть пельменей, а остался учиться в Технопарке; о том, что заставляет вставать рано утром в субботу, когда университетских занятий нет; о том, как в Технопарке и Техносфере начинается карьера и как в «большой айтишной каше» найти свою команду.
В процессе построения учебной программы наших образовательных проектов мы составили список специализированных книг, рекомендованных к изучению по каждой из дисциплин, — всего более 100 наименований на весь период обучения. Не станем таить и представим вам этот список, сопроводив краткими комментариями. Уместить такой объем информации в рамках одной статьи затруднительно, поэтому обзор рекомендованной Технопарком литературы разбит на четыре части — по числу семестров, с небольшой добавкой полезных книг, предложенных студентами. Ссылки в комментариях на дополнительное интересное чтиво только приветствуются.
Первый семестр призван «выровнять» знания студентов. Он содержит такие дисциплины, как алгоритмы и структуры данных, программирование на C++, а также обзорный курс по веб-технологиям. С книг по этим предметам и начнется обзор. Большая часть представленных книг относится к нестареющей «классике», являющейся собранием основополагающих концепций.
Лето только начинается, но это не повод прекращать учиться. Предлагаем вам ознакомиться с очередной порцией знаний в рамках проекта «Лекции Техносферы». Цель курса — ознакомить студентов с актуальными методологиями тестирования и обеспечения качества современных веб-приложений. Курс позволит слушателям получить достаточные знания для овладения и применения на практике эффективных приемов построения процесса тестирования и обеспечения качества.
Курс дает представление о процессах обеспечения качества, рассказывая о различных его этапах. Акцентируется внимание на контроле качества, оптимизации тестирования, как с помощью практик тест-дизайна, так и с помощью вспомогательных инструментов и автоматизации. Курс позволит понять не только важность и необходимость обеспечения качества в процессе разработки ПО, но и позволит ознакомиться с эффективными современными практиками этой процедуры.
В эфире очередной выпуск материалов рубрики «Лекции Технопарка». На этот раз вы можете изучить лекции курса, посвящённого углублённому программированию на Java. Цель курса — получение студентами практических навыков создания клиент-серверного приложения на примере разработки сервера простой многопользовательской online-игры в малых группах (4-6 человек).
Предлагаем вашему вниманию новый курс лекций Техносферы. Он представляет собой введение в Hadoop, фокусируясь на проектировании и реализации распределенных алгоритмов, которые могут применяться в различных сферах: обработка текстов, графов, связанных данных и т.п. Также рассматриваются различные компоненты платформы Hadoop и программные модели. Целью курса является знакомство студентов со стеком технологий Hadoop, применяемых для хранения, доступа и обработки больших объемов данных. Преподаватели курса: Алексей Романенко, Михаил Фирулик, Николай Анохин.
Лекция 1. Введение в Big Data и MapReduce
Что такое «большие данные». История возникновения этого явления. Необходимые знания и навыки для работы с большими данными. Что такое Hadoop, где он применяется. Что такое «облачные вычисления», история возникновения и развития технологии. Web 2.0. Вычисление как услуга (utility computing). Виртуализация. Инфраструктура как сервис (IaaS). Вопросы параллелизма. Управление множеством воркеров. Дата-центры и масштабируемость. Типичные задачи Big Data. MapReduce: что это такое, примеры. Распределённая файловая система. Google File System. HDFS как клон GFS, его архитектура.
Снова в эфире наша образовательная рубрика. На этот раз предлагаем ознакомиться с очередным курсом Техносферы, посвящённым информационному поиску. Цель курса — рассказать об основных методах, применяемых при создании поисковых систем. Некоторые из них представляют собой хороший пример смекалки, некоторые показывают, где и как может применяться современный математический аппарат. Преподаватели курса: Алексей Воропаев, Владимир Гулин, Дмитрий Соловьев, Игорь Андреев, Алексей Романенко, Ян Кисель.
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.
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 (@vgulin) 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.
Мы продолжаем наши еженедельные публикации учебных материалов Технопарка. Предыдущие лекции были посвящены web-технологиям в целом, а также алгоритмам и структурам данных. В третьем блоке лекций рассказывается о языках С и С++.
Лекция 1. Язык С. Основы организации и использования оперативной и сверхоперативной памяти
Лекция начинается с введения в язык С: рассказывается об истории его появления, особенностях, преимуществах и недостатках, о сферах применения. Описываются основы препроцессорной обработки, рассматриваются вопросы управления памятью (модели управления памятью, области видимости объектов хранения) и производительность программ на языке С. Обсуждается связывание объектов хранения и их инициализация. Затем рассказывается о классах памяти в языке С. Следующая часть лекции посвящена проблематике указателей, а также работе с одномерными массивами. В заключение рассматривается стандарт POSIX и вопросы переносимости.
Онлайн-обучение, как и любой другой вид получения знаний, имеет свои особенности. Многие из тех, кто впервые попробовал этот образовательный формат, оказались разочарованы, не получив ожидаемой отдачи. О том, как получить максимум от онлайн-обучения, рассказывает Владислав Бирюков, сотрудник инвестиционной компании «АйКомИнвест», занимающийся образовательными проектами.
Очередной пост в рамках нашего цикла лекций Технопарка. В этот раз мы предлагаем вашему вниманию курс, посвящённый алгоритмам и структурам данных. Автор курса — Степан Мацкевич, сотрудник компании ABBYY.
Лекция 1. Основы
Начало первой лекции посвящено обсуждению основных понятий, на которых строится вся дальнейшая программа курса: что такое алгоритм и структура данных. Описаны базовые виды алгоритмов, их характеристики и методы анализа. Далее рассматриваются примеры создания алгоритмов для вычисления чисел Фибоначчи, проверки числа на простоту, быстрого возведения числа в целую степень. В конце лекции рассказывается об особенностях использования алгоритмов для работы с массивами: создание однопроходных алгоритмов, поиск минимального элемента, бинарный поиск.
Если вы подумываете о своём стартапе, рекомендуем ознакомиться с мастер-классом Аркадия Морейниса, который он провел в Технопарке. Здесь он делится своим взглядом на стартапы как таковые, рассказывает о самых разных аспектах их создания и важных моментах, на которые нужно обратить внимание. Конспект лекции, как всегда, под катом.
Сегодня мы продолжаем цикл публикаций лекций Технопарка (кстати, недавно проекту исполнилось 3 года). В этой лекции Кирилл Маркин, студент МГТУ им. Баумана, поделится своим опытом по созданию небольшой компании «Диафентис», которая занимается внедрением различных программных комплексов. Конспект лекции смотрите под катом.
Подписывайтесь на наш youtube-канал, там будет еще много интересного!
Недавно Технопарк Mail.Ru праздновал своё трёхлетие. Все эти три года мы рассказывали о нем на Хабре: писали о том, как все начиналось, гордились итогами первых двух лет, наши преподаватели делились опытом, мы публиковали лекции. За это время преподаватели и студенты проделали огромную работу: наша программа стала обширнее, полезнее и круче, появились открытые подготовительные курсы, мы организовали летнюю школу. На нашем счету уже 6 семестров интенсивного обучения, к концу которого остаются только лучшие из лучших. А главное, мы выпустили два курса квалифицированных специалистов, многие из которых после выпуска получили работу в Mail.Ru Group и других крупных IT-компаниях.
Немного цифр за всё это время:
222 студента
37 преподавателей
22 дисциплины
89 стажеров за весь период существования Технопарка
35 студентов сейчас проходят стажировку в Mail.Ru Group
40 человек успешно прошли стажировку и уже перешли в штат
Все любят списки, поэтому вот еще один — доска наших достижений:
Запустили открытые курсы и провели 20 мастер-классов с ведущими специалистами IT-индустрии;
Провели чемпионат Техностарт, победители которого приняли участие в российско-китайском соревновании по веб-разработке;
Сегодня этим постом мы открываем цикл еженедельных публикаций учебных материалов Технопарка. Если кто-то ещё не знает, Технопарк — это совместный образовательный проект Mail.Ru Group и МГТУ им. Н. Э. Баумана. На данный момент здесь проходит обучение по 20 IT-дисциплинам 91 наиболее талантливый студент. Технопарк существует с 18 ноября 2011 года, а первые счастливчики приступили к занятиям в декабре 2011 года.
Обучение в Технопарке совершенно бесплатное, оно проходит после занятий в университете. Стать участниками проекта могут студенты 3-5 курсов. Хотя для 2 и 6 курсов можем сделать исключение. Обучение длится 2 года, оно разбито на 4 семестра, в каждом из которых проходят по 3-4 предмета. Первый блок первого семестра посвящён всему, что связано с web-технологиями, от истории возникновения до программирования и безопасности web-приложений.
Лекция 1. Введение
На вводном занятии вы познакомитесь с краткой историей развития интернета, основными трендами в развитии web-приложений, облачных сервисов и мобильных приложений. Также на лекции разобрано устройство и работа несложного web-приложения, обсуждены такие фундаментальные понятия, как система адресации в интернете, домены, HTML-страницы и протокол HTTP. Напоследок кратко рассказано о CGI-скриптах, их назначении и особенностях работы.
Сегодня началась регистрация на второй Russian Developers Cup, чемпионат разработчиков мобильных и веб-сервисов, а также игр. Записаться на участие можно будет до 22 июля.
В воскресенье, 1 июня, прошел четвертый, заключительный, квалификационный раунд Russian Code Cup 2014.
На участие в раунде зарегистрировалось 5428 человек. Как минимум одно решение прислали 730 участников. Всего за раунд было прислано 4793 решения, из них правильных — 1531.
Больше всего решений на GNU C++ — 1786.
Решений на Python — 307, из них правильных 86.
Решений на PHP — 93, из них правильных 15.
Решений на Perl — 6, из них правильных 2.
