📌Это приложение способно убить букмекеров!

Как написать модель, оформить ее в приложение и создать продукт, который обыграет букмекеров?

И все это, в рамках учебного «Межгалактического хакатона»🛸

Узнайте в нашей статье 👉🏻https://habr.com/ru/company/skillfactory/blog/555772/

📌Добрый день!

Программа вступительных испытаний на 2021 год магистратуры «Науки о данных» 🎓

📌Добрый вечер!

Сегодня мы открыли подготовительный курс для наших абитуриентов, скорее переходите по ссылке и оставляйте заявку на курс 👉 https://data.misis.ru.

📌Добрый день!

Пора делать первые важные шаги. Публикуем программу вступительных испытаний.
❗️ Важное обновление: всвязи с текущей ситуацией все экзамены будут проходить онлайн.

📎Расписание консультаций, вступительных испытаний, даты резервных дней, даты объявления результатов и приема заявлений на апелляцию, расписание проведения аппеляций вы найдете в этом документе. (во вложении)

Есть два способа подать документы и заявление о приеме на обучение:

1️⃣По почте. О том, какой перечень документов нужен, куда его отправлять и в пределах какого срока — читайте здесь https://misis.ru/applicants/admission/baccalaureate-and-specialty/documents/submission/popochte/

2️⃣Через личный кабинет абитуриента — об этом смотрите видео-инструкцию https://misis.ru/applicants/admission/baccalaureate-and-specialty/documents/submission/online/

Ждем вас на вступительных испытаниях. Удачи! ❤️

📌Добрый день!

24 июня в 19:00 по Москве у нас состоится вебинар «Карьера в Data Science: AI Developer, Machine Learning Developer, Big Data Engineer».

Спикеры:
Эмиль Магеррамов, руководитель группы сервисов вычислительной химии, BIOCAD
Давид Григорян, Аналитик больших данных, МегаФон

На мероприятии, мы обсудим:
▪️Что такое Data Science и Machine Learning и как их применяют
▪️Какие навыки и инструменты используют Data Scientists
▪️Как построить карьеру в Big Data
▪️Можно ли заниматься всем сразу или нужно выбрать одну сферу
▪️Как ускорить процесс обучения

Ждем вас!
Регистрируйтесь на мероприятие по ссылке 👉🏻https://zavtra.online/misis-data-event

📌Добрый день!

Вы, наверное, и не заметили, но прошло уже 2,5 месяца с момента, когда мы рассказывали о том, какую практику запустили.
Напомним, что в течение 8 недель студенты нашей магистратуры решали практические кейсы от компаний-партнёров.

🔹Агентство инноваций города Москвы
Кейс — разработка автоматизированного метода оценки для системы по анализу технологических трендов

🔹First Line Software
Кейс — построение модели для анализа распространения COVID-19 на основании открытых данных поисковых систем. Задачка не имела единственно правильного решения, что с одной стороны давала простор для мысли, но с другой добавляла сложности, т.к. надо было проявить смекалку и не уйти в дебри креатива 🙂

🔹АО «НИИАС»
Кейс — прогнозирование зарождающегося вагонопотока

🔹Газпром Нефть
Кейс — Разработка системы аналитики вузов на основе различных источников данных

Итогом такой практической работы стали 12 уникальных решений, по 3 на каждый кейс.

продолжение в части 2 ⤵️

📌Часть 2:

Что предстояло сделать нашим студентам?
✔️проанализировать существующие решения и технологии
✔️выбрать источники данных, подходящих для решения поставленной задачи;
✔️собрать, сгруппировать, очистить и проанализировать данные
✔️сформулировать гипотезы
✔️подобрать и реализовать подходящие методы анализа данных и машинного обучения.
✔️провести эксперименты/протестировать модели, доработать их и проанализировать результаты
✔️описать возможные mvp инструмента
✔️представить результаты заказчику

Что получилось?

На второй неделе июня команды презентовали свои решения, а заказчики и гости делились комментариями о результатах.
Встречи были очень насыщенными. Наши магистранты презентовали (общий срез по всем результатам):

▪️систему аналитики на основе машинного обучения
▪️созданную базу данных с реализованным интерфейсом пользователя для ввода поисковых запросов
▪️результаты прогнозирования на моделях LSTM, H2O AutoML, Cat Boost, H2O XGBoost,
▪️анализ на основе прогнозирования временных рядов
▪️систему аналитики, работающую с прямой и обратной задачей на базе обученной модели fasttext
▪️результаты анализа поисковых запросов на ML моделях – Random Forest и MLP
▪️готовые алгоритмы выявления и анализа трендов

Работа проделана масштабная.
Мы рады, что удалось организовать такую полезную и плотную практику.

Представители компании First Line Software поделились комментарием:
“Очень порадовали решения как нашего кейса, так и других. Ребята показали себя с лучшей стороны, все команды очень сильные, решения нестандартные и дающие хорошие и интересные инсайты. Борьба на рынке за таких спецов предстоит нешуточная”.

Благодарим наших партнёров за предоставление крутых и многогранных задач, а наших магистрантов за ответственный и творческий подход к решениям, принесший ожидаемый и даже немного больший результат! 🤝

Дальше только интересней! 🚀

📌Добрый день!

Уже можно и нужно подавать документы 🎓
Сделайте это сейчас, чтобы потом сосредоточиться на вступительных испытаниях.

Для подачи документов не нужно приезжать в университет. Достаточно сделать 1 шаг:

🔻Зарегистрируйтесь в личном кабинете и заполните анкету абитуриента:
https://anketa.misis.ru/users/signin

Подробнее о каждом шаге заполнения читайте ниже📎

Как называется направление и профиль?
"Науки о данных", направление 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника"

Напоминаем, что экзамены начнутся уже с 12 июля.

Формат экзамена
Дистанционно с обязательным наличием камеры.

Темы экзамена:
Линейная алгебра. Теория вероятности и математическая статистика
Алгоритмизация

Минимальный проходной порог равен — 40 баллам.

Как подготовиться к экзамену?
Вы можете подготовиться к экзаменам с помощью нашего онлайн-курса — он бесплатный для наших абитуриентов.
Изучите самые важные темы и решите задания, аналогичные тем, что будут на экзамене.

Подготовительный курс поможем вам успешно сдать экзамены и поступить в магистратуру.

Чтобы получить к нему доступ, перейдите по ссылке и оставьте заявку: https://data.misis.ru