Forwarded from Young&&Yandex
Тренировки по алгоритмам — это отличная возможность научиться решать алгоритмические задачи. Этот навык пригодится, чтобы пройти технические секции на стажировку или позицию специалиста в Яндексе.
Всего на Тренировки по алгоритмам в рамках Лектория зарегистрировалось больше 800 человек. Участники разобрали 25 задач, а помогал им несменный лектор проекта Михаил Густокашин — преподаватель алгоритмов и структур данных факультета компьютерных наук ВШЭ и автор курсов по программированию.
Темы задач, которые мы разобрали на Открытом лектории:
Если вы не успели подключиться ко всем нашим трансляциям, ничего страшного — все задачи остаются в открытом доступе навсегда вместе с задачами прошлых сезонов Тренировок. Вы можете прорешать задания и посмотреть разборы в любой момент
#лекторий
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
На очереди снова #интервью выпускника нашего факультета. Сегодня узнаем о том, как Дмитрий Симонян — выпускник этого года программы «Финансовые технологии и анализ данных» — сочетал учебу в ВШЭ с работой в крупном банке, участвовал в конференциях и посещал выставки Москвы 👇
«Студенческие годы оказались крайне загруженными — расписание и эффективная организация учебного процесса позволяли сочетать учебу с работой. В течение недели каждый мой день был запланирован с девяти до девяти.
Приятным удивлением стало разнообразие опыта моих одногруппников — разные курсы, профессии, возраст, хобби и успехи. С этими людьми я провел много часов, нашел единомышленников и друзей. Может показаться, что нечто схожее можно найти и в бакалавриате, но в магистратуре люди, как правило, сами выбирают то, что им интересно и полезно, в то время, как бывшие школьники обычно не столь самостоятельны в своих суждениях».
➖ Полное интервью здесь 👈
«Студенческие годы оказались крайне загруженными — расписание и эффективная организация учебного процесса позволяли сочетать учебу с работой. В течение недели каждый мой день был запланирован с девяти до девяти.
Приятным удивлением стало разнообразие опыта моих одногруппников — разные курсы, профессии, возраст, хобби и успехи. С этими людьми я провел много часов, нашел единомышленников и друзей. Может показаться, что нечто схожее можно найти и в бакалавриате, но в магистратуре люди, как правило, сами выбирают то, что им интересно и полезно, в то время, как бывшие школьники обычно не столь самостоятельны в своих суждениях».
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Сотрудники ФКН рассказали о применении ИИ для анализа данных в физике
〰️ 〰️ 〰️ 〰️ 〰️ 〰️ 〰️
Научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных ФКН ВШЭ провела в Сарове II Всероссийскую школу-семинар по физике высоких энергий и ускорительной технике.
Фёдор Ратников и группа исследователей под его руководством провели мини-курс по методам машинного обучения и их применению в физике частиц. Практические занятия подготовили Владимир Бочарников, Екатерина Трофимова и Тигран Рамазян.
Так как желающих посетить семинар было много (в школе приняли участие почти 100 студентов и аспирантов) важно было организовать удобный и комфортный процесс обучения. На помощь пришли коллеги из «Яндекса» и предоставили сервисы облачной платформы Yandex Cloud.
По словам участников школы, курс был интенсивным, плотным, но очень продуктивным, а самое главное — вдохновляющим. «Спасибо всей команде за мощный старт! Теперь буду продолжать изучение машинного обучения», — говорит Евгения Рулева, инженер РФЯЦ-ВНИИЭФ.
➖ Подробнее, как все прошло и что думают участники школы, читайте по ссылке 👈
Научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных ФКН ВШЭ провела в Сарове II Всероссийскую школу-семинар по физике высоких энергий и ускорительной технике.
Фёдор Ратников и группа исследователей под его руководством провели мини-курс по методам машинного обучения и их применению в физике частиц. Практические занятия подготовили Владимир Бочарников, Екатерина Трофимова и Тигран Рамазян.
Так как желающих посетить семинар было много (в школе приняли участие почти 100 студентов и аспирантов) важно было организовать удобный и комфортный процесс обучения. На помощь пришли коллеги из «Яндекса» и предоставили сервисы облачной платформы Yandex Cloud.
По словам участников школы, курс был интенсивным, плотным, но очень продуктивным, а самое главное — вдохновляющим. «Спасибо всей команде за мощный старт! Теперь буду продолжать изучение машинного обучения», — говорит Евгения Рулева, инженер РФЯЦ-ВНИИЭФ.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Курсовой проект МТС для студентов ФКН
〰️ 〰️ 〰️ 〰️ 〰️ 〰️ 〰️
Весной этого года студенты бакалаврских программ ФКН приняли участие в курсовом проекте «DevOps и Infrastructure as Code для классической трехзвенной архитектуры» от МТС.
В проекте студенты работали с:
🟡 группой репозиториев в GitLab с исходным кодом микросервисов
🟡 манифестами для развертывания микросервисов в Kubernetes
🟡 доской с виджетами в Grafana
🟡 и архитектурными диаграммами
«Облачные хранилища являются необходимым условием существования практически любой современной цифровой информационной системы. Студентам необходимо понимать, как устроен данный сервер, как на нем развёртывать виртуальные машины, как на него переносить данные проекта, который они сделали», — прокомментировал Илья Самоненко, замдекана ФКН.
О проекте, работе с вычислительными мощностями облака CloudMTS и сотрудничестве с менторами от МТС рассказали студенты ФКН Александр Драганов и Дмитрий Рамусь в специальном ролике🫷
Весной этого года студенты бакалаврских программ ФКН приняли участие в курсовом проекте «DevOps и Infrastructure as Code для классической трехзвенной архитектуры» от МТС.
В проекте студенты работали с:
«Облачные хранилища являются необходимым условием существования практически любой современной цифровой информационной системы. Студентам необходимо понимать, как устроен данный сервер, как на нем развёртывать виртуальные машины, как на него переносить данные проекта, который они сделали», — прокомментировал Илья Самоненко, замдекана ФКН.
О проекте, работе с вычислительными мощностями облака CloudMTS и сотрудничестве с менторами от МТС рассказали студенты ФКН Александр Драганов и Дмитрий Рамусь в специальном ролике
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
Кейс: курсовой проект МТС х НИУ ВШЭ
Курсовой проект от МТС для студентов факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ: «DevOps и Infrastructure as Code для классической трехзвенной архитектуры».
Для практических занятий мы предоставили вычислительные мощности в облаке CloudMTS. Студенты использовали…
Для практических занятий мы предоставили вычислительные мощности в облаке CloudMTS. Студенты использовали…
Forwarded from Вышка для своих
Опубликованы результаты выборов лучших преподавателей университета в 2023 году
Традиционно учитывались результаты голосования студентов Вышки, мнения выпускников, а также результаты конкурса НИРС. Особенностью выборов этого года стал переход от голосования за двух семинаристов и двух лекторов к новой схеме, предусматривающей выбор четырех преподавателей вне зависимости от типов учебной нагрузки, которыми они занимались. Подробности — в нашем материале.
Традиционно учитывались результаты голосования студентов Вышки, мнения выпускников, а также результаты конкурса НИРС. Особенностью выборов этого года стал переход от голосования за двух семинаристов и двух лекторов к новой схеме, предусматривающей выбор четырех преподавателей вне зависимости от типов учебной нагрузки, которыми они занимались. Подробности — в нашем материале.
www.hse.ru
Опубликованы итоги выборов лучших преподавателей — 2023
Победителями в московском кампусе стали более 650 человек
Семинар НУЛ компании Яндекс
〰️ 〰️ 〰️ 〰️ 〰️ 〰️ 〰️
📣 Тема: TabR: Unlocking the Power of Retrieval-Augmented Tabular Deep Learning
👨💻 Спикер: Иван Рубачёв, младший научный сотрудник лаборатории
На семинаре поговорили о задачах машинного обучения на табличных данных и о том, как с этим работают в Yandex Research.
Вы узнаете:
🔘 насколько оправданы retrieval-augmented модели на табличных данных
🔘 важные модификации механизма внимания в контексте retrieval-augmented моделей для табличных данных ведущие к новой модели — TabR
🔘 как развивается тренд для глубинного обучения на табличных данных
🔘 интересные результаты на бенчмарке из недавней статьи "Why do tree-based models still outperform deep learning on tabular data?"
На семинаре поговорили о задачах машинного обучения на табличных данных и о том, как с этим работают в Yandex Research.
Вы узнаете:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
TabR: Unlocking the Power of Retrieval-Augmented Tabular Deep Learning (Иван Рубачёв)
Семинар научно-учебной лаборатории компании Яндекс
Задачи машинного обучения на табличных данных широко распространены и важны. Мы в Yandex Research активно работаем над применением методов глубинного обучения к задачам с табличными данными.
На семинаре…
Задачи машинного обучения на табличных данных широко распространены и важны. Мы в Yandex Research активно работаем над применением методов глубинного обучения к задачам с табличными данными.
На семинаре…