Полезная подборка от Академии Яндекса

Начинаем делиться полезными материалами для поступающих в наши Летние школы 🙌

Сегодняшний список от преподавателей Школы бэкенд-разработки, он поможет разобрать или освежить темы, которые действительно пригодятся для решения тестового задания.

🔸Напоминаем, чтобы принять участие в отборе, нужно подать заявку на сайте: https://clck.ru/kNtNX

Вступительные испытания пройдут в три этапа:

- Тестовый — вам предстоит решить несколько задач на Python или Java/C# за ограниченное время.
- Проектный — написать и запустить небольшой проект на Python или Java с REST API. Дедлайн по этому заданию — 23 июня 2022 года 23:59 по московскому времени.
- Короткое техническое интервью.

Что изучить перед каждым из этапов?

🔸Контест

- Разбор задач Контеста прошлых лет
- Алгоритмы:
Тренировки по Алгоритмам: https://yandex.ru/yaintern/algorithm-training#schedule
Видеолекции курса «Алгоритмы и структуры данных» от ШАД
TopCoder — div2 a-b
HackerRank, LeetCode — уровень medium
Codeforces — div2

🔸Разработка веб-приложения

- Гайд по разработке бэкенд-сервисов на Python на примере прошлого вступительного задания: https://habr.com/ru/company/yandex/blog/499534/
- О Docker: https://clck.ru/T6WKn
- Полный пример того, как задеплоить ML-приложение: https://clck.ru/T6WLX
- Spring Framework https://spring.io/guides/tutorials/rest/, https://spring.io/guides, https://www.baeldung.com/rest-with-spring-series,

🔸Справочные материалы

- Видеокурс Школы бэкенд-разработки 2019 (https://clck.ru/S67rN), 2021 (https://clck.ru/kP2Li)
- Список эффективных ресурсов и материалов для изучения Python https://proglib.io/p/python-digest
- Документация Рython 3.10: https://docs.python.org/3.10/
- Java core https://metanit.com/java/tutorial/, https://javarush.ru/
- Книга Spring in Action, Craig Walls
- Книга Thinking in Java, Bruce Eckel
- Работа с командной строкой в Linux: https://habrahabr.ru/post/267825/
- Базы данных: https://sqlzoo.net/, https://www.sql-ex.ru/?Lang=0
- Git https://git-scm.com/book/en/v2, https://git-scm.com/book/en/v2

Обратная сторона блогерства🙈

Тема над которой каждый из нас задумывался хоть: а что будет, если я начну? а что подумают мои друзья/коллеги/родственники? а как мне снимать, если условия проживания не соответствуют каким-то там стандартам, которые засели у меня в голове? а что, а что, а что...?

Но давай посмотри на твоего любимого блогера как на проект?
Конечно, у него есть front-end и back-end👤

Всё как в IT: front-end - клиентская сторона пользовательского интерфейса. Это всё то, что блогер дает нам: контект/польза/взаимодейтсвие и даже комьюнити.

Но что же такое блогерский back-end❓

Блогерский back-end - та самая обратная сторона, которую мы не видим, но которая обеспечивает "существования" именно блогера (не человека).

Сюда можно отнести:
• преодоление психологических барьеров
• генерацию контента
• создание контент-плана
• создание продуктов/активностей
• постоянная генерация идей "как преподнести" пусть самые неинтересные или банальные события своей жизни
• взаимодействие с инфлюенсерами свое сферы
• отслеживание и поддержание трендов
• создание собственной уникальности и привлекательности

Когда мы смотрим на блогеров с миллионами подписчиков, мы видим только успешную часть: десятки и сотни тысяч лояльных подписчиков, хорошо выстроенные командные процессы, делегирование, создание продуктов и успешные запуски🏁

Но у каждого это пункта успеха есть своя обратная сторона, которая порой связана с бессонными ночами, кропотливой работой, сотней попыток поиска своего "я" и верного пути реализации, может самопожертвованием и выбором, однозначно с дисциплиной и упорством.


Блогерский back-end - это скелет и сердце проекта. Это именно то, что создает и взращивает✈️
#ТопБлог #FlameCode

Читали статью Сергея Бойко на DOU.UA?

В ней он рассказывает о популярности машинного обучения и ИИ. Статистические исследование показывают, что большинство стартапов старается использовать эти технологии. Употребление словосочетания «искусственный интеллект» в его презентации может значительно повысить шансы на привлечение инвестиций.

Неплохо, правда? Поскольку я сама начала углубляться тему ML, то теперь основной акцент будет как раз на него и наиболее подходящий для этих целей язык Python💻

Думаю, вам будете интересно узнать, как же погрузиться в этот загадочный мир машинного обучения✨


👩🏽‍💻

ML vs КЛАССИЧЕСКОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ⚡️

Прежде всего важно понимать, что машинное обучение не заменяет традиционное программирование.

А чтобы лучше понять, что такое ML и когда его применять рассмотрим одну одну из классических задач: прогнозирование курса обмена валют.

🔹Решение с помощью классического программирования
При таком подходе необходимо разработать алгоритм и написать код, задать входные параметры и получить результат. Для нашей задачи понадобятся следующие входные параметры:
• вчерашний курс
• вчерашние значения обменных курсов других валют
• экономические изменения в стране, которая выпускает данную валюту
• изменения в мировой экономике
Таким образом, мы создадим решение, которое может принять набор параметров и на их основании предсказать новый курс обмена валют.

Основная проблема: человеку крайне сложно работать с большим объемом параметров, а при использовании ограниченного набора можно построить максимально простую модель.

🔸Решение с помощью машинного обучения
Для решения поставленной задачи методами машинного обучения используется иной подход: необходимо собрать массив исторических данных, который будет использоваться для полуавтоматического построения модели. Собранные данные подуются на вход в различные алгоритмы машинного обучения, результатом последних является модель, которая может прогнозировать новый результат, получая на вход новые данные.

Для корректировки модели можно использовать различные «регуляторы».

Использование построенной модели подобно классическому программированию: модель получает входные данные и производит результат.

ИТОГИ:
• в машинном обучении задачу построения модели выполняют специальные алгоритмы машинного обучения
• модели, построенные с помощью алгоритмов ML могут использовать тысячи параметров (здесь ограничение накладывают только мощность процессора и количество оперативной памяти)


👩🏽‍💻

Про машинное обучение💻

В этой статье рассматривается три направления машинного обучения:
• с учителем
• без учителя
• с подкреплением

Обучение с учителем является наиболее развитой и применимой разновидностью машинного обучения. Сейчас существуют десятки готовых классических алгоритмов машинного, а также различные алгоритмы глубинного обучения (Deep Learning) для решения более сложных задач, таких как обработка изображения, текста и голоса.

Обучение без учителя гораздо менее применимо в действительности. Ассоциативные алгоритмы помогают в анализе данных для розничных и онлайн-магазинов, кластеризация и снижение размерности больше применяются как вспомогательный инструмент для алгоритмов машинного обучения с учителем.

Обучение с подкреплением — решает проблемы, с которыми может справиться только человек. Сейчас основные исследования сконцентрированы вокруг обучения искусственного интеллекта различным видам игр.


👩🏽‍💻

#ТопМолодежь проводит конкурс и предлагает рассказать о том, кто тебя восхищает🧠

Я решила рассказать об одной девушке, которая успешно ворвалась в IT индустрию России и мира🗣

Знакомьтесь - это Оля. Человек, который знает, как хакнут любой хакатон, как создать востребованный продукт, как обучать так, чтоб это было востребовано💯
А еще покажет, как это всё можно совместить с путешествиями и учебой♨️

Сейчас Оля, её блог и деятельность это мой жизненный пример и то, к чему стоит стремиться✨

В этом месяце ей предстоит защита кандидатской в Сколково, хакатон в Португалии и выступление на форуме в Туркции🔥

Буду рада, если кого-то из вас также вдохновит её жизнь и путь☄️




#РоссияСтранаВозможностей #ТопБЛОГ #flamecode

@stranavozmojnostey
@olga_kad_blog

Тот самый гайд
#ТопБлог
👩🏽‍💻