Два организатора, два трека, два тура и бесконечное пространство для развития…
Открываем регистрацию на «Градиент роста» — соревнование по машинному обучению от бакалавриата ФКН ВШЭ «Компьютерные науки и анализ данных» и компании X5 Tech
Для кого: школьники и студенты
Где: онлайн
Когда:
🟢 первый (отборочный) этап с 23 апреля по 13 мая
🟢 второй (финальный) этап с 20 мая по 30 мая
🟢 защита проектов (решений) 31 мая
В рамках соревнования эксперты в области машинного обучения проведут серию лекций, посвящённых работе с Google Colab, анализу временных рядов, а также задачам регрессии и классификации. Участники познакомятся с ключевыми подходами к построению ML-моделей, их применением в бизнесе и основными практическими аспектами работы с данными📢
Победителей ждет денежный приз и возможность пройти ускоренный отбор на стажировку в X5 Tech или получить приглашение на Летнюю школу по анализу данных ФКН НИУ ВШЭ
Регистрируйтесь до 13 мая⬅️
Открываем регистрацию на «Градиент роста» — соревнование по машинному обучению от бакалавриата ФКН ВШЭ «Компьютерные науки и анализ данных» и компании X5 Tech
Для кого: школьники и студенты
Где: онлайн
Когда:
В рамках соревнования эксперты в области машинного обучения проведут серию лекций, посвящённых работе с Google Colab, анализу временных рядов, а также задачам регрессии и классификации. Участники познакомятся с ключевыми подходами к построению ML-моделей, их применением в бизнесе и основными практическими аспектами работы с данными
Победителей ждет денежный приз и возможность пройти ускоренный отбор на стажировку в X5 Tech или получить приглашение на Летнюю школу по анализу данных ФКН НИУ ВШЭ
Регистрируйтесь до 13 мая
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍3💘3🤯1
«Компьютерные науки и анализ данных» — это полностью дистанционный бакалавриат ФКН НИУ ВШЭ, на котором готовят экспертов по работе с данными, аналитиков, инженеров-разработчиков и других специалистов в сфере Computer Science
На образовательной программе обучение ведется по двум направлениям:
⚪️ машинное обучение
⚪️ промышленное программирование
📁 На первом курсе студентов ждут курсы по алгоритмам и структурам данных, программированию на C++ и Python, линейной алгебре, математическому анализу, дискретной математике и другим предметам из области компьютерных наук
Преимущества обучения на КНАД:
⚪️ пары в режиме реального времени с учетом часовых поясов
⚪️ возможность заниматься в любой локации
⚪️ выбор траектории обучения
⚪️ сохранение студенческих привилегий
⚪️ диплом направления 01.03.02 «Прикладная математика и информатика»
КНАД выступает одним из организаторов соревнования «Градиента роста» и приглашает познакомиться с нюансами машинного обучения в рамках решения практической задачи
🎙️ Академический руководитель программы Валентин Промыслов:
На образовательной программе обучение ведется по двум направлениям:
Преимущества обучения на КНАД:
КНАД выступает одним из организаторов соревнования «Градиента роста» и приглашает познакомиться с нюансами машинного обучения в рамках решения практической задачи
«Градиент роста», ML-соревнование, организованное программой КНАД и компанией X5 Tech, — это прекрасная возможность для талантливых ребят попробовать свои силы в решении настоящей индустриальной задачи! На нашей программе мы готовим студентов именно к этому: уже со второго курса они погружаются в прикладные проекты от партнеров во время производственной практики и подготовки курсовых проектов. Хочется, чтобы у всех была возможность такое попробовать! Я благодарен X5 Tech за то, что этим ML-соревнованием мы даем шанс всем желающим, и особенно школьникам, поработать с интересными кейсами из реальной жизни. Это важнейшая инвестиция в развитие нужных компетенций с ранних лет. Уверен, что живые практические сюжеты заинтересуют еще больше талантливых ребят и дадут им попробовать себя в такой приоритетной сейчас сфере, как компьютерные науки
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍3💘3🖕1
Информация для входа на платформу проведения (Я.Контест) была направлена на почту, указанную при регистрации
Вопросы по задаче можно задавать в Я.Контесте, по организационным вопросам пишите на почту gradientrosta@hse.ru
Желаем удачи
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6🔥4👏3
Ищите первую лекцию об организации ноутбука и использовании Colab на сайте
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😇3👍1
X5 Tech — это технологическая компания, которая стоит за цифровыми решениями крупнейшего ритейлера страны 💚
Команда из более чем 6000 специалистов разрабатывает решения, которые помогают более 400 тыс. сотрудников группы работать с максимальным технологическим комфортом, а миллионам покупателей — быстро и удобно покупать свежие продукты
Для этого X5 Tech работает в разных направлениях:
🟢 машинное обучение и искусственный интеллект
🟢 большие данные и аналитика
🟢 промышленная разработка и высоконагруженные системы
🟢 автоматизация логистики и ритейла
X5 Tech выступает одним из организаторов соревнования и приглашает познакомиться с машинным обучением через практическую задачу из индустрии — предсказание выручки магазина
🏆 Напоминаем, что команды, попавшие в топ-3, получат приоритет при отборе на стажировку X5 Tech
Команда из более чем 6000 специалистов разрабатывает решения, которые помогают более 400 тыс. сотрудников группы работать с максимальным технологическим комфортом, а миллионам покупателей — быстро и удобно покупать свежие продукты
Для этого X5 Tech работает в разных направлениях:
X5 Tech выступает одним из организаторов соревнования и приглашает познакомиться с машинным обучением через практическую задачу из индустрии — предсказание выручки магазина
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8🤝5💘5😴1
В лекции от ведущего инженера по статистическому анализу X5 Tech Ильи Голубева вы узнаете, как машинное обучение встраивается в процесс решения реальных бизнес-задач и чем это отличается от формата соревнований
Лекция уже ждет вас на сайте
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8⚡3🔥3👏1😁1
Регистрация (до 13 мая)
Соревнование проходит в двух треках: школьный и студенческий. В случае совместного участия необходимо учитывать, что все члены команды должны находиться на одной стадии обучения (в случае победы понадобится предоставить подтверждающие документы)
Отборочный этап (до 13 мая)
Задание размещается в тестирующей системе на платформе Яндекс.Контекст. Каждая команда (или участник в случае индивидуального участия) может отправить на проверку не более 100 решений за все время проведения этапа
Подведение итогов отбора (15 мая)
Для школьного и студенческого трека предусмотрены разные ранжирующие списки с результатами
Финальный этап (с 20 по 30 мая)
Топ-10 по итогам контеста в каждом треке приглашаются на защиту своих решений перед экспертной комиссией
Защита проектов (31 мая)
Топ-3 в каждом треке становятся победителями
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6❤🔥5✍3🍓2🤝1
Завтра понедельник, а через 10 дней закончится регистрация и отборочный этап соревнования
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6😭4🤯3🔥2🥰1
Марк Блуменау, преподаватель ФКН ВШЭ, расскажет об основах работы с временными рядами: как правильно проводить на них валидацию, какие бейзлайны попробовать, какие использовать признаки и как измерить качество
Смотрите лекцию на сайте
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5🥰4🔥3😁2
В нем вы познакомитесь с различными подходами к решению задачи прогнозирования розничного товарооборота, включая наивные модели, линейную регрессию и случайные леса, а также узнаете, как сформировать решение и отправить его в тестирующую систему
Эта и предыдущие лекции доступны на сайте
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁3❤2👍2
Напоминаем, что вы можете отправить до 100 решений, зачтется последняя посылка
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍1🔥1
На сайте доступны материалы для подготовки от экспертов X5 Tech и ФКН НИУ ВШЭ. В лекциях разобраны основные подходы к решению задач и нюансы работы с Colab и тестирующей системой
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
☃1❤1🤯1💘1