Праздничная неделя подходит к концу, но мы продолжаем публиковать лекции от Школы анализа данных Яндекса для тех, кто хочет провести время с пользой. Сегодня очередь курса, важность которого в наше время сложно переоценить – «Параллельные и распределенные вычисления».

Что внутри: знакомство с параллельными вычислениями и распределёнными системами обработки и хранения данных, а также выработка навыков практического использования соответствующих технологий. Курс состоит из четырех основных блоков: concurrence, параллельные вычисления, параллельная обработка больших массивов данных и распределенные вычисления.



Лекции читает Олег Викторович Сухорослов, старший научный сотрудник Центра грид-технологий и распределенных вычислений ИСА РАН. Доцент кафедры распределенных вычислений ФИВТ МФТИ. Кандидат технических наук.

Новогодние каникулы – хорошее время не только для отдыха, но и для самообразования. Можно отвлечься от повседневных задач и посвятить несколько дней тому, чтобы научиться чему-нибудь новому, что будет помогать вам весь год (а может и не один). Поэтому мы решили в эти выходные опубликовать серию постов с лекциями курсов первого семестра Школы анализа данных.

Сегодня — о самом важном. Современный анализ данных без него представить невозможно. В рамках курса рассматриваются основные задачи обучения по прецедентам: классификация, кластеризация, регрессия, понижение размерности. Изучаются методы их решения, как классические, так и новые, созданные за последние 10–15 лет. Упор делается на глубокое понимание математических основ, взаимосвязей, достоинств и ограничений рассматриваемых методов. Отдельные теоремы приводятся с доказательствами.



Читает курс лекций Константин Вячеславович Воронцов, старший научный сотрудник Вычислительного центра РАН. Заместитель директора по науке ЗАО «Форексис». Заместитель заведующего кафедрой «Интеллектуальные системы» ФУПМ МФТИ. Доцент кафедры «Математические методы прогнозирования» ВМиК МГУ. Эксперт компании «Яндекс». Доктор физико-математических наук.

Для 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).