📌Специально для вас хотим показать видео из университета МИСиС💥

Напоминаем, что студенты могут приезжать на кампус, но занятия будут проходить в онлайн-режиме🙌🏻

Посмотрите, как здесь красиво😍

🤖 Поздравляем вас с Днём программиста! 🤖

И сегодня мы расскажем вам, о первом групповом практикуме для наших студентов.🎓

Если кратко — студенты будут решать задачи в командах и представлять свои решения, а преподаватель даст каждой команде развернутый фидбек.

А теперь разложим по полочкам:

👉🏻Автор курса сформулировал для студентов задачи по Python. Мы их высылаем нашим студентам в пространстве Slack. Эти задачи решаются не индивидуально, а в командах.

👉🏻Студенты распределены по командам. Каждая команда - это малая группа по 5-6 человек.
Каждая группа закреплена за конкретным куратором.

👉🏻Куратор высылает каждой команде задачу. У команды есть неделя, чтобы ее решить.
Для совместной работы в командах используется Google Collaboratory.

👉🏻Участники каждой команды самостоятельно выбирают “тимлида” и сообщают его имя куратору.

👉🏻За два дня до проведения группового практикума каждая команда представляет свое решение задачи в Google Colaboratory и дает ссылку своему куратору.

👉🏻 За пару дней до вебинара мы пересылаем собранные решения преподавателю для того чтобы он мог с ними ознакомиться и на вебинаре дать каждой команде развернутый фидбек.

👉🏻В день проведения вебинара тимлиды от каждой команды в режиме демонстрации экрана представляют и защищают свой вариант решения задачи и выбранный подход.

👉🏻После защиты каждого решения преподаватель дает команде обратную связь: что сделано верно, как можно поправить код или упростить его.

Все команды последовательно представляют свои решения и получают ОС🗣

✅В завершение вебинара будет 10 минут на обсуждение и короткую Q&A сессию (по 1 вопросу от группы).

Групповой практикум проводится в трех потоках (продолжительность: 1 час с перерывом 30 минут).
В каждом потоке участвует 6-7 команд.

📌 Учебный год для наших студентов в самом разгаре, а пока предлагаем вам посетить бесплатный карьерный митап от нашего партнера SkillFactory, который пройдет сегодня в 20:00 по Москве 🕖

"С нуля до PRO в аналитике данных: чему и как учиться, чтобы быстрее расти в карьере"

Ссылка на мероприятие👇🏻
https://skillfactory.ru/analytics_grades ✅

📌Добрый день!

Недавно для студентов магистратуры прошёл семинар в формате Q&A, на котором Эмиль Магеррамов (руководитель отдела вычислительной химии в компании Biocad, сооснователь и старший дата-сайентист в компании EORA) ответил на вопросы студентов.  
Решили поделиться одними из самых интересных🙂
 
«Как выглядит день ds специалиста?»
 
 👉🏻С коллегами встречаемся днём на стендапе (встреча на 15 минут, где каждый по очереди рассказывает: что мы сделали вчера, что мы будем делать сегодня и какие у нас проблемы), предварительно изучаю актуальные новости по нашей теме (модели машинного обучения, новые алгоритмы и новые приёмы машинного обучения). Просматриваю и выбираю то, что мне кажется интересным и полезным для нашей работы и думаю о том, как это применить в моей текущей задаче.
  
«Какие разделы математики нужно знать дата сайентисту и как глубоко?»
 
👉🏻Всё зависит от того, в какую сторону вы хотите пойти в ds. Если вы хотите сами придумывать алгоритмы машинного обучения, то вам придётся изучить все разделы математики. Для тех, кто сильно хочет углубиться в математику, советую книгу👇🏻
https://mathematical-tours.github.io/book/ 

👉🏻Если вы хотите изучать модели и решать бизнес-задачи, то вам прежде всего нужно понимать теорию вероятности и математическую статистику, а также, что такое производная и градиент. 
👉🏻Еще нужно понимать разделы из линейной алгебры, чтобы понимать, что такое векторы, матрицы, разложения.
  
«Какая польза различных мероприятий, митапов для начинающего дата сайентиста?»
 
 👉🏻Я считаю, что польза огромная. В особенности советую хакатоны. Во-первых — это хороший способ узнать, что вообще сейчас в тренде и что происходит в индустрии. Во-вторых — отличный способ узнать новых интересных и полезных людей.
  
«Насколько сфера DS универсальна и международна? Образование в России позволит свободно работать в зарубежной компании или есть какие-то адаптации стилей?»
 
👉🏻Я работал в зарубежной компании, как дата сайентист и у меня не было абсолютно никаких проблем. По опыту моих знакомых точно так же. Data science — очень универсальная сфера.

📌Каждую неделю для студентов нашей магистратуры проходят вебинары в формате Q&A по пройденным модулям.
 
В эту субботу, мы решили добавить новый формат семинарских занятий — Сoding Stream🧑‍💻

Во время семинара Сoding Stream Эмиль Магеррамов в режиме screen sharing будет решать задачу по сбору и анализу данных, продемонстрирует и прокомментирует особенности использования отдельных модулей и библиотек языка программирования Python.
 
Работать будут студенты с данными по COVID-19🦠:
 
👉🏻Посчитают скользящее среднее (прямо на реальных данных)
👉🏻Поищут корреляции со средним возрастом и долей курящих людей
👉🏻Найдут выбросы (отрицательные приросты, отсутствующие значения)
👉🏻Подвергнут анализу данные по первым дням: от первого заражения до 1 тыс. случаев
👉🏻Отсортируют страны по времени достижения первых 1 тыс. случаев

📌Добрый день!

Хотим поделиться с вами интересным исследованием на тему: "Future of Jobs: спрос вакансий в области науки о данных "

В рамках исследования Future of Jobs от World Economic Forum были опрошены главные сотрудники отделов кадров и другие руководители бизнесов.

👉🏻Полученные результаты свидетельствуют об актуальности науки о данных.

👉🏻В приводимой таблице показан порядок ранжирования различных отраслей, в которых востребованы специалисты по ИИ и МЛ, дата аналитики и дата саентисты:

• Автомобильная промышленность
• Аэрокосмическая промышленность
• Управление цепями поставок и транспортная авиация
• Путешествия и туризм
• Химия
• Биотехнологии
• Энергетика и технологии
• Финансовые услуги и инвесторы
• Здравоохранение
• Инфраструктура информационно-коммуникационных технологий
• Добыча полезных ископаемых и металлов
• Нефть и газ
• Профессиональные услуги

P.S. Чем больше цифра в таблице, тем менее актуальны данные профессии в индустрии.

📌 Продолжаем рассказывать вам о событиях онлайн-магистратуры🙂
 
Уже на следующей неделе наши студенты поучаствуют в первом хакатоне (дататон) онлайн-магистратуры "Наука о данных".
 
❓ Почему "дататон"? Всё просто — студентам нужно выдвинуть проблему из любой интересующей их области и найти способ решения с помощью собранного data set.
 
Хакатон (дататон) — это уникальное мероприятие, в рамках которого можно реализовать идею из "ничего" за несколько дней и получить моментальный фидбэк о своей работе от эксперта в области (менторы), а также пополнить своё портфолио первым проектом.
 
Какие навыки прокачиваются во время хакатона?

🔹 Навык командной работы, в стрессовой ситуации
🔹 Тайм-менеджмент
🔹 Навыки презентации своей работы
🔹 Навыки product и project менеджмента в IT-проектах.
 
Теперь подробнее о структуре дататона🤖
 
6️⃣ дней упорной работы в команде с несколькими чек-поинтами:
 
Первый день — определение состава команды и идей, одна из которых будет реализована;
Второй и третий день — распределение задач и работа над прототипом проекта;
Четвертый и пятый день — подготовка MVP проекта и передача ссылки на GitHub;
Шестой день — защита собранных датасетов в рамках Demo day, выполненный проект оценивается менторами из индустрии и командами. Лучшие команды попадут в финал!
 
Прохождение каждого чек-поинта будет оцениваться баллами по сумме которых команды могут попасть в финал! 🏆

Желаем нашим студентам плодотворной работы! 🙂

📌Добрый день!
Рубрика «События онлайн-магистратуры» продолжается 🙂

В прошлую субботу завершился первый хакатон магистратуры «Наука о данных»🤖
(рассказывали подробно в предыдущем посте)

Напомним, что суть хакатона была в том, чтобы собрать data set на тему, которую выбрали сами студенты.

На линию старта вышли 18 команд, из которых все 18 команд дошли до полуфинала! 🤩
Команды делились на потоки, в каждом из которых два практикующих специалиста из области оценивали работы студентов. Менторы серьёзно подошли к оцениванию проектов и задавали много уточняющих вопросов. 

В финале встретились четыре команды! 🏁
После оценивания менторами работ финалистов мы узнали команду-победителя и услышали обратную связь от собравшихся экспертов отрасли.

Одно из ключевых отличий проекта-победителя, которое отметили менторы — это возможность реализации в бизнесе и получение прибыли👆🏻

О проекте-победителе мы расскажем вам в следующем посте 😉

📌Добрый день!

Рассказываем о проекте, который стал победителем хакатона🥁
 
Но, прежде чем рассказать о проекте-победителе выясним по каким критериям выставлялись оценки работам команд:
 
✔️ Актуальность собранного датасета
✔️ Размеры датасета
✔️ Точность
✔️ Полнота
✔️ Качество документации к датасету
✔️ Презентация датасета командой
 
По результатам оценок менторов победителем хакатона стала команда "Data SkyScrapers" со своим проектом — Торговые точки вблизи транспортно-посадочных узлов (ТПУ), г.Москва
 
👆🏻Проект способен привлечь внимание специалистов в области недвижимости, благодаря работе команды можно выявить наиболее выгодное положение торговых объектов относительно ТПУ, тем самым позволить грамотно выбрать месторасположение новой торговой точки с учётом таких факторов как: 

🔹 данные о стоимости коммерческой недвижимости в районе объекта
🔹 демографические и географические данные о районе объекта
🔹 данные о зоне охвата объекта
 
Академический директор программы Иван Ямщиков поздравил победителей и поговорил на различные темы в рамках неформальной встречи с командой-победителем🏅

📌Добрый день!
Завершающий пост про хакатон🤖

Рассказываем о менторах, которые приняли участие в хакатоне и делимся их впечатлениями.
 
🧑‍💻 Менторы — это специалисты из области применения DS.

У нас участвовали:

◾️ Виктория Богина, Data Scientist, компания Align Technology
◾️ Потапов Андрей, R&D engineer, Intellivision
◾️ Шмидт Кирилл, senior product analyst, Wrike
◾️ Николай Толстов, ДС тимлид, Мерлин АИ
◾️ Сиденко Андрей, Ведущий веб контент аналитик, Лаборатория Касперского
◾️ Владимир Суворов, Big Data and AI consultant, Auriga
◾️ Евгений Цымбалов, исследователь, Huawei
 
Все оценивающие отметили качество идей и реализацию проектов команд-финалистов.

👆🏻А также мы попросили менторов дать отзыв о самом мероприятии и вот некоторые из них: 

◽️ «Очень здорово, что у ребят возникло так много идей, и что они смогли эти идеи реализовать за достаточно короткий срок»

◽️ «Я как бывший выпускник магистратуры, но другой — тоже по анализу данных, хочу сказать, что у вас очень хорошая магистратура. В нашей магистратуре таких коллективных мероприятий не было, а идея действительно очень классная!»

◽️«Командная работа — это хорошо. Люди знакомятся, делятся опытом. Часто такие знакомства остаются на долгое время. Я бы сам в таком участвовал:)»