company_banner

Берём не только крутых математиков. Новый способ поступить в ШАД с опытом в IT

    До 2020 года в Школу анализа данных могли попасть только те, кто очень глубоко и творчески владеет высшей математикой. Но этим качеством обладают не все способные люди, интересующиеся data science и инфраструктурой больших данных. Нередко разработчики, аналитики и молодые исследователи не помнят математику 1-2 курса вуза настолько хорошо, чтобы преодолеть наши вступительные экзамены. В этом году мы хотим дать таким людям возможность всё-таки попасть в ШАД. Мы организовали для них специальный трек поступления, о котором я расскажу ниже.

    Но мало в ШАД попасть. Матанализ, линейная алгебра и теория вероятностей будут нужны дальше: без них не удастся разобраться с байесовскими методами, корректно оценить асимптотику сложности быстрой сортировки, написать хитрый метод многомерной оптимизации. Поэтому мы создаём принципиально новый адаптационный курс по математике. Все, кто поступят в ШАД по новым правилам, должны будут пройти этот курс.



    Кого мы ждём


    Новый трек поступления и адаптационный курс предназначены для тех, кто:
    — когда-то учил математику, но забыл или недостаточно глубоко понял её,
    — при этом хорошо программирует и, возможно, понимает основы анализа данных.

    Ну а классический трек по-прежнему подойдёт тем, кто:
    — учится в математическом, техническом или инженерном вузе либо недавно окончил его,
    — при этом неплохо понимает математику, немного умеет программировать и интересуется анализом данных.

    Через новый трек мы планируем взять примерно 30 студентов — в этом году поступить таким способом можно будет только на очное отделение и только в Москве. Всего на потоке будет примерно 200 человек — как и в прошлые годы.

    Как поступить


    Новый набор в ШАД откроется 1 апреля. Подключайтесь к дню открытых дверей ШАДа — он пройдёт в онлайне 29 марта.

    В анкете поступающего вы сможете указать интересующий вас трек — классический или новый (после этого перевестись между ними не получится). Там же можно будет дать ссылки на свои репозитории, опубликованные статьи и написать небольшой рассказ о своих проектах.

    Первый этап (онлайн-тестирование) общий для всех. Если выбрать в анкете новый трек, второй этап будет состоять из письменного экзамена по математике и алгоритмам. Мы готовим более простые задачи по математике, чем в классическом треке: часть из них — это просто логические задачи. Также на втором этапе потребуется решить контест по программированию, алгоритмам и анализу данных.

    От того, как вы справитесь с этими испытаниями и как заполните анкету поступающего, будет зависеть, получите ли вы приглашение на третий этап — собеседование. На собеседовании мы не станем давать хитрые задач по высшей математике. Зато будут логические задачи, много кода, алгоритмов и разговор о жизни и мотивации.
    Яндекс
    Как мы делаем Яндекс

    Комментарии 13

      0
      А можно пожалуйста какой-то пример, который бы показывал необходимость или преимущество сложной математики с доказательствами и всё такое?

      К примеру есть программист занимающийся машинным обучением, который представляет как именно внутри работают алгоритмы которыми он пользуется. Чем ему поможет умение решать хитрые задачи по высшей математике?

      Вроде как отрасль исторически развивалась без математиков в авангарде (к примеру Румельхарт был доктором философии), так сказать на здравом смысле :). В чём сейчас математика даст преимущество в машинном обучении?

      Ни в коем случае не подумайте что я отрицаю важность математики, мне действительно это очень интересно. Но к сожалению не учился в серьёзном ВУЗе :(
        0
        Ответил в комментарии ниже. Почему-то не туда запостилось, извиняюсь.
          0
          к примеру Румельхарт был доктором философии

          Румельхарт — психолог и математик. Доктор философии (по-английски PhD) — это просто традиционное название учёной степени на Западе и к философии имеет мало отношения.

            0
            Тем не менее, это далеко от «серьёзной» математики и строгости. Много ли доказательств в ML?

            Просто математикам, а уж тем более в Яндексе хочется думать что вот никак без этого. И вот ниже пишут, якобы тяжко понять метод обратного распространения ошибки без матриц :). А вся история отрасли опровергает этот миф. Всё таки это область программирования.

            Математика важна как один из способов понять что происходит внутри. А программист может знать тоже самое другим путём.
          +2
          Если приводить конкретный пример, то, скажем, один из популярных классов генеративных моделей – VAE (вариационные автокодировщики) – вряд ли можно было бы придумать (и даже, наверное, использовать нелегко) без хорошего владения теорией вероятностей и матанализом. Пример ещё проще: метод обратного распространения ошибки легко сформулировать и понять на матричном языке, но довольно тяжко без него.

          В целом, по мере развития инструментов машинного обучения использовать его становится всё проще и без математического аппарата, но чтобы создавать новые методы или даже глубоко разбираться в существующих она всё-таки нужна; без этого машинное обучение может превращаться в набор эвристик, которые чудесным образом иногда работают, а иногда нет.
            +1
            А в Питере не планируется появление? Или удалённый вариант?
              0
              В этом году набирать по новому треку планируем только в Москве.
              0
              Будут ли отличия в программе обучения для поступивших по новому треку?
                0
                Да, как минимум в первом семестре будет адаптационный курс по математике, который мы собираем специально для этого трека.
                0

                Есть ли возрастной ценз ?

                  +1
                  Формальных ограничений по возрасту у нас нет.
                  +1
                  Добрый день!
                  Скажите, пожалуйста, будут/есть какой-то список конкретных тем, которыми необходимо владеть для успешного прохождения на новую программу?
                    +1
                    В целом, программа для поступающих остаётся актуальной: yandexdataschool.ru/admission/adm-program
                    Обо всём, что там упоминается, стоит иметь некоторое представление; при этом по алгоритмам для нового трека в программу добавлены дополнительные темы. Постараемся вскоре поделиться пробным вариантом письменного экзамена, чтобы вы смогли лучше понять, чего мы ожидаем от поступающих; на Дне открытых дверей тоже планируем рассказать об этом чуть более развёрнуто.

                  Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

                  Самое читаемое