Шад яндекс что это
Шад яндекс что это
это не только учеба по 30 часов в неделю, бесконечные дедлайны и домашние задания, это еще и сообщество единомышленников, которое мы изо всех сил стараемся поддерживать
В ШАДе хорошо. Тут преподают лучшие специалисты в области CS в Москве, которые к тому же любят свои предметы. И это передается, конечно. Хочется ботать, задачки решать. Я думаю, сильные преподаватели приходят сюда из-за того, что студенты хорошие, а студенты из-за того, что преподаватели сильные.
В общем, очень удачно круг замкнулся. Если хочется заняться наукой, в ШАДе можно найти научного руководителя. Специально для таких случаев, здесь с недавних пор проводят спецсеминары на разные темы. После учебы в ШАДе можно легко найти интересную работу. Во-первых, ты уже примерно понимаешь, чем тебе интересно заниматься, во-вторых, тебя скорее всего в десять мест позовут и везде захотят взять.
Я могу точно сказать, что поступление в ШАД — это одно из главных событий в моей жизни.
ШАД для меня стал местом, где изучают «науку с человеческим лицом», действительно интересные и злободневные вещи, которых обычно так не хватает в традиционных университетах. Хватало и сложной математики, и экспериментов вроде «а давайте прикрутим ещё вот такую эвристику и посмотрим, что получится». Многие домашние задания превращались в настоящие исследовательские проекты — наверное, таким я и вижу современное образование.
Школу можно охарактеризовать одним словом: феномен. Можно одним предложением: продвинутые курсы, организованные ведущей отечественной IT-компанией для увлеченной талантливой молодежи, любящей математику и программирование. А лучше просто сразу добавить себе в календарь напоминание о ближайшем наборе в ШАД.
Учась в обычном вузе, рано или поздно все задумываются — а зачем мне всё это надо? В какой жизни пригодится матан, алгебра? И доучиваешься потому, что вроде как неприлично быть без диплома.
ШАД способен превратить такое образование в нечто полезное, что можно применять в жизни прямо с первой же лекции. Эта надстройка над знаниями сразу повысит вашу ценность в профессии, выбранной пять или шесть лет назад.
История ШАДа
Первый набор ШАДа, 80 студентов учились на единственном отделении — «Анализ данных».
Открылось второе отделение — «Компьютерные науки».
У студентов появилась возможность проходить практику в Яндексе.
За три года количество курсов выросло с 13 до 29.
Филиал ШАДа открылся в Минске, при поддержке Школы заработал Computer Science центр в Санкт-Петербурге.
У ШАДа появился ещё один филиал — в Екатеринбурге.
Открылся филиал в Новосибирске, впоследствии он стал частью CS-центра. В Москве прошла первая международная конференция, организованная ШАДом.
Открылось третье отделение — «Большие данные».
Прошла еще одна международная конференция по машинному обучению, на этот раз в Берлине.
Школа организовала первый онлайн-курс по машинному обучению.
Открылся нижегородский филиал ШАДа.
Открылся новый ШАД в Израиле — Y-DATA. В Школе прошла реформа отделений. Теперь обучение проходит по четырем профессиональным направлениям: data science, разработка машинного обучения, инфраструктура больших данных и анализ данных в прикладных науках.
Запустилась совместная программа ШАД и РЭШ «Экономика и анализ данных», цель которой — готовить людей, которые будут одновременно обладать навыками экономического моделирования и анализа данных
Открылся новый трек поступления, предназначенный для тех, у кого уже есть опыт промышленной разработки или научных исследований в области Data Science
Приём в 2021
В этом году мы решили помочь тем, кто готовится к поступлению, и поделиться решениями нескольких заданий из вариантов письменного экзамена, демонстрирующими полезные факты и приёмы.
3 апреля состоялся день открытых дверей ШАД. Вы можете узнать все подробности о поступлении и обучении в ШАДе, о различиях между направлениями и карьерных перспективах после выпуска, а также о совместных магистерских программах с вузами.
Набор 2021 закрыт. Новый набор стартует ориентировочно в апреле 2022. Вы можете подписаться на новости и получить письмо о начале набора.
ШАД подходит тем, кто:
При поступлении в ШАД проверяются знания в рамках общей программы, включающей базовые разделы высшей алгебры, математического анализа, комбинаторики, теории вероятностей, а также основы программирования и анализа данных.
В 2020 году мы открыли ещё один, новый трек поступления. Он предназначен в первую очередь для тех, у кого уже есть опыт промышленной разработки или научных исследований в области Data Science. На втором этапе отбора и на собеседовании вам не придётся решать трудных задач по высшей математике, но зато нужно будет показать хорошее умение программировать. Кроме того, при отборе мы будем учитывать участие в проектах, наличие статей и в целом индустриальный опыт.
Набор проходит в три этапа
После заполнения анкеты поступающего вы получите письмо со ссылкой. На решение заданий теста отводится пять часов.
Для поступающих в московское отделение ШАД второй этап состоит из двух частей: первая — математика и алгоритмы, вторая — программирование и основы анализа данных. Для проступающих в филиалы ШАД или на заочное отделение второй этап отбора — онлайн-экзамен.
Собеседования пройдут очно в конце июня — начале июля в филиалах ШАД. На собеседовании нужно будет решать задачи по математике, алгоритмам и программированию.
Платное обучение
Поступающие, хорошо показавшие себя на собеседовании, но не прошедшие по общему конкурсу, смогут начать учиться на платной основе. Платное обучение возможно только в Москве.
Обучение на платной основе ничем не отличается от бесплатного — нужно выполнять всё те же непростые задания, укладываясь в жёсткие сроки.
Обучение стоит 150 000 рублей за семестр. Стоимость обучения будет снижена до 75 000, если студент заканчивает семестр на «хорошо» и «отлично». Сдавший на «хорошо» и «отлично» две сессии подряд дальше учится бесплатно.
Примеры заданий
Если вы хотите получше подготовиться и знать, что вас ждёт, порешайте варианты прошлых лет.
Часто задаваемые вопросы
Поступление
Чтобы поступить на заочное отделение, нужно пройти онлайн-тестирование, онлайн-экзамен и собеседование.
Альтернативный трек подходит тем, у кого есть опыт промышленной разработки или научных исследований в области Data Science. Во время экзамена и на собеседовании не нужно решать задачи по высшей математике, но важно показать умение программировать. Мы также учитываем участие в проектах, наличие статей и опыт.
Да, никаких ограничений нет. Если вы поступаете по классическому треку, главное иметь необходимые знания по высшей алгебре, математическому анализу, комбинаторике, теории вероятностей и основам программирования. Если вы поступаете по альтернативному треку, важно иметь опыт в IT, базовую математическую культуру и хорошие навыки программирования.Темы для поступления и список рекомендованной литературы найдете в Программе поступления
Нет. Во всех отделениях Школы обучение бесплатное. Учиться платно можно только в Москве, если вы хорошо показали себя на собеседовании, но не прошли по конкурсу.
Всё зависит от конкурса. Фиксированного количества мест нет.
Да. В ШАД проходят научные семинары и исследовательские проекты. У нас можно пообщаться с ведущими исследователями Data Science и сделать первые шаги в научной карьере.
Обучение
Занятия проходят с 18:00 до 21:00 по московскому времени. Записи всех актуальных лекций и семинаров есть в личном кабинете, там же можно сдавать домашние задания.
Занятия проходят вечером. Вместе с домашними заданиями обучение занимает около 30 часов в неделю. Если вы сможете работать и учиться при таких условиях, с нашей стороны ограничений нет.
Нет, ШАД — это дополнительное профессиональное образование. В конце обучения вы получаете диплом о профессиональной переподготовке.
Некоторые формы отчётности на очном и заочном обучении устроены по-разному. Других отличий нет: студенты очного отделения могут заниматься в онлайне, им не обязательно посещать занятия. Дипломы одинаковые и там, и там.
Да, вы получите диплом о профессиональной переподготовке.
👨🎓️ Школа анализа данных – плюсы и минусы
Как поступить?
Как и в университете, здесь есть возможность платного поступления, но для этого нужно хорошо показать себя на собеседовании. Стоит учёба 150 000 рублей в семестр. Если закончить семестр на хорошо и отлично, цена уменьшится наполовину. А если два раза подряд закончить хорошистом или отличником, обучение станет бесплатным.
Онлайн-тестирование – обычное заполнение анкеты с тестовыми вариантами задач. После него есть два варианта: для москвичей следует прибыть в отделение ШАД и сдать экзамен по математике, алгоритмам, а затем по программированию и основам анализа данных. Заочники или учащиеся в региональных отделениях сдают онлайн-экзамен.
В конце пройдёт собеседование – очный экзамен по тому же программированию, математике и алгоритмам.
В 2020 году появился вариант поступления для тех, кто уже давно в программировании. В этом случае потребуется вместо математики продемонстрировать умение программировать, а также участие в проектах, различных статьях и прочем.
Кому это нужно?
Во-первых, выпускники получают диплом о профессиональной переподготовке. Во-вторых, любовь к Data Science и желание глубоко-глубоко нырнуть в эту отрасль. При этом, если вас интересует чистая научная теория, то место найдётся – регулярные семинары и различные исследовательские проекты.
ШАД: Плюсы обучения
ШАД: Минусы обучения
Зачем стремиться в ШАД? Первое – возможность целиком погрузиться в пучину данных, математических идей и алгоритмов целиком. Второе – полноценная программа обучения в сфере Data Science, диплом и рекомендации, которые помогут получить желанную работу (или сразу отправиться в Яндекс). Третье – высокий уровень самоорганизованности (в основном, для молодых людей), который обязательно разовьётся в ШАДе и при любом исходе будет очень ценным навыком во всей жизни.
«Библиотека программиста» желает вам удачного поступления! Для подготовки к экзаменам записывайтесь на наши курсы по математике в Data Science.
Четыре пути из Школы анализа данных Яндекса
Яндекс готовит специалистов в области data science с 2007 года. Студенты ценят Школу анализа данных за актуальность учебных программ и курсов, но они не всегда понимают, что их ждет по ее окончании. Работа с данными в Яндексе или в другой крупной компании? Но какая?
Изначально в Школе было два отделения: компьютерные науки и анализ данных. В 2014 году, когда в моду вошли big data, появилась третья специализация — большие данные. В этом году для того, чтобы студентам сразу стали понятнее их перспективы, мы провели реформу отделений: теперь обучение будет проходить в рамках четырёх профессиональных треков. Наша первоочередная задача — рассказать студенту о возможных путях развития и помочь понять, какие курсы помогут в достижении цели.
Профессиональные треки выделены не случайно — это четыре пути, на которые чаще всего вступают выпускники после окончания ШАДа (а некоторые уже во время учёбы). Для каждого из этих четырех путей мы нашли по одному выпускнику, который его выбрал, и поговорили с ними, чтобы понять, какие курсы оказались самыми полезными для будущей работы и как они выбрали своё профессиональное призвание.
Data scientist (Никита Попов, выпускник 2016 года):
«Data scientist — так сейчас называют аналитиков всех мастей. Мы в Яндексе привыкли считать, что data scientist — это человек, который отлично владеет машинным обучением и статистикой и, главное, на практике может извлечь полезную информацию из огромного объема данных.
Сейчас я работаю в команде метрик Поиска. Мы работаем над тем, чтобы оценивать качество нашего поиска, выбирать, в какую сторону двигаться и какой из множества проводимых экспериментов действительно увеличит “счастье пользователя”. В команду я попал через стажировку сразу после окончания ШАДа. Школа анализа данных дала мне отличную базу: курсы по машинному обучению и вероятностным моделям — это как раз то, что я использую каждый рабочий день.
Придя в ШАД, я ещё не понимал, чем хочу заниматься, да и поступил за компанию со своими одногруппниками, но уже с первых семинаров стало понятно, что ШАД — это безумно интересно. Именно там я понял, чем хочу заниматься. Думаю, что каждый data scientist должен хорошо разбираться в различных методах машинного обучения, знать их плюсы, минусы и область применения, уметь находить в данных зависимости и делать правильные выводы на их основе. Несмотря на то, что работаю я аналитиком, очень часто приходится заниматься и разработкой. Недавно я допилил сервис, для которого разрабатывал и фронтенд, и бекенд, и сами алгоритмы — data scientist должен уметь всё».
Разработчик машинного обучения (Женя Захаров, выпускник 2018 года):
«Еще в универе мне больше всего нравились задачи, где существенную роль играет математика, но результат можно «потрогать руками». Моя текущая работа довольно хорошо соответствует этим двум условиям: мы имплементируем различные алгоритмы, попутно дорабатывая, чтобы они работали быстрее, выше, сильнее с нашими данными. Один из ключевых показателей для нас — это производительность. Данных много, и алгоритм должен уметь быстро предсказывать и обучаться за разумное время.
Программирования у меня было достаточно много в университете, но ШАДовские курсы отличаются алгоритмически более сложными задачами, большим акцентом на производительность и чистоту кода.
ШАД дал мне хороший набор базовых навыков, которые я использую каждый день: машинное обучение в различных его ипостасях, прикладная статистика, алгоритмы и представление о том, как должен выглядеть промышленный код. Очень релевантным оказался проект курса больших данных, где мы с ребятами в команде писали градиентный бустинг, пытаясь догнать по скорости LigthGBM, который мы не догнали, но таки смогли добиться сравнимого времени».
Специалист по инфраструктуре больших данных (Влад Бидзиля, выпускник 2017 года):
«Со старших классов мне хотелось профессионально заниматься программированием. В ШАД я поступил, когда был на третьем курсе университета. Он открыл передо мной дивный новый мир машинного обучения и интеллектуального анализа данных, высокоэффективных систем с кучей алгоритмов на стыке прикладной математики и программирования.
В течение нескольких лет я работал в Яндексе в команде качества ранжирования видеопоиска. Курсы ШАДа по продвинутому С++ и Python помогли мне в короткие сроки втянуться в рабочий процесс — перейти от написания академических программ в университете до серьезного продакшн-кода в компании.
С недавнего времени я работаю в службе технологий распределенных вычислений. Мы занимаемся разработкой MapReduce-системы YT: habr.com/company/yandex/blog/311104. Здесь знания и навыки, приобретенные в ШАДе, тоже оказались чрезвычайно полезными: курс по классическим алгоритмам и структурам данных привил алгоритмическую культуру, выработал умение быстро писать эффективный и чистый код с минимальным количеством багов и понятной структурой, разбираться в сложных алгоритмических решениях; курс по алгоритмам работы с большими объемами данных продемонстрировал сложности, возникающие при обработке массива данных, не помещающегося в память компьютера, и методы борьбы с этими сложностями, позволил получить понимание основных паттернов построения алгоритмов во внешней памяти и потоковых (streaming) алгоритмов, выработал базовые практические навыки их написания; курс по параллельным и распределенным вычислениям познакомил с основными конструкциями многопоточного и распределенного программирования, применяемыми везде и всюду в разрабатываемой системе.
Кроме того, стоит отметить, что благодаря ШАДу мне удалось глубоко познакомиться с прикладными математическими курсами, которые часто остаются за бортом классической университетской программы: теория информации и вычислительной сложности, продвинутая дискретная математика, статистический анализ, комбинаторная и выпуклая оптимизация. Эти знания соединяют теоретическую математику и IT-индустрию высоких технологий».
Специалист по анализу данных в прикладных науках (Никита Казеев, выпускник 2015 года):
«Я работаю над применением методов машинного обучения для задач фундаментальной физики в ЦЕРНе в статусе аспиранта ФКН ВШЭ и Sapienza University of Rome.
Физикой увлекался со школы, был призёром Всероссийской олимпиады, пошел на ФОПФ МФТИ. Во многом из-за идеалистических соображений — если заниматься не наукой, то чем? Но к компьютерам тянуло всегда. Бакалаврская работа была посвящена компьютерному моделированию неидеальной плазмы, и в ней было много алгоритмов и C++.
На четвертом курсе я поступил в ШАД, через год меня пригласили в формирующуюся группу международных учебно-научных проектов в Яндексе. Сейчас она трансформировалась в совместную лабораторию Яндекса и ВШЭ — LAMBDA. Мы не только делаем что-то руками, но и учим физиков машинному обучению, так что я в некотором роде преподавал в Оксфорде. На нашей летней школе, но всё же 😉
Что из ШАДа пригодилось? Много чего.
ШАД: не только для крутых математиков
Ваге Егиазарян о том, как Школа анализа данных вновь открыла для него высшую математику и путь в науку
Порог входа в Школу анализа данных всегда был высоким. От кандидатов требовались не только хорошие навыки программирования, но и владение высшей математикой. Это нужно для того, чтобы в будущем студенты смогли, например, разобраться с байесовскими методами, корректно оценить асимптотику сложности быстрой сортировки или написать хитрый метод многомерной оптимизации. Но нередко талантливые разработчики, аналитики и исследователи не помнят математику начальных курсов настолько хорошо, чтобы преодолеть вступительные экзамены. Поэтому в 2020 году в ШАДе был открыт специальный трек поступления, включающий адаптационный курс для тех, кто подзабыл или недостаточно знает высшую математику. О том, как Школа анализа данных помогает в изучении высшей математики, мы поговорили с Ваге Егиазаряном, который, закончив ШАД, пошёл в науку, работает в Сколтехе и публикует статьи на топовых конференциях уровня А*.
Усталость от математики
Последние четыре года в школе я занимался физикой, математикой и олимпиадным программированием и со временем от всего этого немного подустал. И когда я поступал в Вышку через олимпиаду, я выбрал бизнес-информатику: мне показалось, что это неплохая возможность сменить направление и при этом продолжать заниматься программированием.
Но на бизнес-информатике упор больше делался на базы данных, аналитику и экономику — дисциплины, которые не слишком сильно меня занимали. Через четыре года я решил вернуться к истокам и попробовать поступить в совместную магистратуру факультета компьютерных наук и Школы анализа данных Яндекса.
Как наверстать упущенное
У меня была очень сильная школьная программа, в 11-м классе мы уже проходили элементы высшей математики. Но на факультете бизнес-информатики математический анализ и линейную алгебру мы закончили изучать уже в середине второго курса. Я основательно подзабыл материал и растерял навыки, в том числе и программирование: мы изучали только язык C#. Главная проблема заключалась в том, что мне очень не хватало навыков решения задач.
Так что для того, чтобы поступить на ФКН и в ШАД, мне пришлось самому на протяжении всего четвёртого курса вспоминать математику и заниматься ею в свободное от университета время. Помогла практика решения задач в онлайн-контестах, это подтянуло навыки C++. Но больше всего мне помогло то, что моя сильная сторона — это комбинаторика. Для неё не нужно много знаний, главное — развитая логика.
Математика в анализе данных
В Школе анализа данных я выбрал направление, где упор делался на программирование и статистику. В ШАДе очень хороший курс по статистике, который помог мне легко её понять. А на курсе по дискретной математике нам рассказывали теорию графов, комбинаторику, линейную алгебру и практическую линейную алгебру. Во время обучения в Школе я начал осознавать взаимосвязь между математикой и решением каких-то практических задач по анализу данных.
Чем очень хорош ШАД — здесь ты сразу замечаешь взаимосвязи, видишь, зачем нужна конкретная теорема, зачем нужна линейная алгебра и зачем нужна статистика, где всё это используется в текущий момент и так далее. Всё начинает иметь смысл.
В ШАДе ты ясно видишь, как линейная алгебра используется фактически во всём машинном обучении, и если её не знать, гораздо сложнее понять разные математические модели
Практически всё машинное обучение и нейронные сети — это смесь теории вероятностей, математического анализа и линейной алгебры. Конечно, что-то можно делать, не углубляясь в математику, но для научных исследований очень важно знать, как всё происходит внутри нейронок, понимать, что это вовсе не магия из чёрного ящика.
Обучение в ШАДе
Самыми трудными для меня были, наверное, первые четыре месяца. Мне не хватало базовых математических знаний. То, что многим студентам давалось легко, мне приходилось изучать отдельно, прикладывая большое количество усилий. Спасло то, что, несмотря на продвинутый уровень знаний студентов, в ШАДе любую тему начинают с базы.
Выпускной Школы анализа данных — 2019
Примером тому является курс по дискретной математике Андрея Михайловича Райгородского. Он всегда начинает с азов, которые может понять любой, и быстро разгоняется до очень сложных вещей. И если человек будет следить за всем этим, записывать, то он поймёт, что происходит. Это мне очень помогло.
С точки зрения общения с людьми, Школа — это волшебное место. В ШАДе можно спокойно подойти к любому человеку и начать обсуждать любую задачу, и всем будет очень интересно.
В ШАДе мы занимались с утра до ночи, приходили и в субботу, и воскресенье. Мы были рады общаться друг с другом и каждый день узнавать что-то новое
Без ШАДа я бы точно не получил те знания, которые у меня есть сейчас, во всяком случае, в области высшей математики и программирования. Именно последние полгода в ШАДе и направили меня в сторону науки. В частности, восхитительный курс по глубинному обучению и по reinforcement learning. Меня зацепило глубинное обучение, и я решил заниматься именно этим. У меня широкие научные интересы, но они так или иначе касаются компьютерного зрения. Сейчас я сотрудник лаборатории ADASE в Сколтехе. Я опубликовал две статьи на конференциях уровня А* и одну — на конференции уровня B. Собираюсь дописать диссертацию и продолжать заниматься наукой.