Forwarded from NU ACM-W Student Chapter
Good evening everyone! A new productive semester has come and ACM-W team would like to celebrate this occasion with a super-beneficial event - CV review 🤩🤩
This year your CV will be reviewed by interns and software engineers from the top international and Kazakhstan companies, like Google, Facebook, Yandex, Bloomberg, and many more 🔥🔥🔥 These guys know how to present themselves, and they will help you succeed in this too ✅
❗️Important detail: this event is intended only for the female audience
🖥 Register for the event by filling out the application form by the 30th of August, 23.59
💬 The feedback of the CV review will be available after the 6th of September
The whole procedure will be strictly confidential, so only you will be able to see the comments on your CV
Don’t forget to subscribe to us and turn on notifications so that you won’t miss any cool opportunities! 😜😜
This year your CV will be reviewed by interns and software engineers from the top international and Kazakhstan companies, like Google, Facebook, Yandex, Bloomberg, and many more 🔥🔥🔥 These guys know how to present themselves, and they will help you succeed in this too ✅
❗️Important detail: this event is intended only for the female audience
🖥 Register for the event by filling out the application form by the 30th of August, 23.59
💬 The feedback of the CV review will be available after the 6th of September
The whole procedure will be strictly confidential, so only you will be able to see the comments on your CV
Don’t forget to subscribe to us and turn on notifications so that you won’t miss any cool opportunities! 😜😜
Грант на курс по Go разработке от HalykAcademy & JymysBar
Когда: с 20 сентября, 12 недель
Дедлайн подачи: 3 сентября
Для кого: 3-4 курсов
Как пройти отбор?
Подай заявку до 3 сентября.
Пройти тестирование на знание логики и основ программирования.
Пройти видео-интервью.
После прохождения курса можно пройти на стажировку!
Чему будут учить?
Асинхронная работа
Работа с динамическими данными и производительность
Основы HTTP
Анатомия веб-сервиса
SQL и NoSQL
Микросервисы
Управление и мониторинг сервиса
Auth week
Архитектура приложения, паттерны
Чтобы подать заявку переходите по ссылке.
Когда: с 20 сентября, 12 недель
Дедлайн подачи: 3 сентября
Для кого: 3-4 курсов
Как пройти отбор?
Подай заявку до 3 сентября.
Пройти тестирование на знание логики и основ программирования.
Пройти видео-интервью.
После прохождения курса можно пройти на стажировку!
Чему будут учить?
Асинхронная работа
Работа с динамическими данными и производительность
Основы HTTP
Анатомия веб-сервиса
SQL и NoSQL
Микросервисы
Управление и мониторинг сервиса
Auth week
Архитектура приложения, паттерны
Чтобы подать заявку переходите по ссылке.
Forwarded from Яндекс Образование
Школа-бэкенд разработки расширяется — мы открываем новое направление для тех, кто хочет программировать на Java ⚡️
Java уверенно держится в топе востребованных языков программирования, на нём пишут бэкенд многих сервисов Яндекса и других IT-компаний. Если вы уже изучали Java самостоятельно или хотите освоить новый язык после С++, C# или Kotlin — оставляйте заявку на сайте: https://clck.ru/X5W4h
Напоминаем, что этой осенью пройдут две Школы Академии Яндекса — бэкенд-разработки (Python, Java) и разработки интерфейсов (JavaScript). Начиная с конца сентября студентов ждут онлайн-лекции и домашние задания, а после — хакатоны в московском офисе Яндекса с 12 по 21 ноября. Проезд и проживание мы оплатим.
Участие бесплатное, но нужно успешно справиться с тестовым заданием. Оно будет доступно с 30 августа до 12 сентября.
Java уверенно держится в топе востребованных языков программирования, на нём пишут бэкенд многих сервисов Яндекса и других IT-компаний. Если вы уже изучали Java самостоятельно или хотите освоить новый язык после С++, C# или Kotlin — оставляйте заявку на сайте: https://clck.ru/X5W4h
Напоминаем, что этой осенью пройдут две Школы Академии Яндекса — бэкенд-разработки (Python, Java) и разработки интерфейсов (JavaScript). Начиная с конца сентября студентов ждут онлайн-лекции и домашние задания, а после — хакатоны в московском офисе Яндекса с 12 по 21 ноября. Проезд и проживание мы оплатим.
Участие бесплатное, но нужно успешно справиться с тестовым заданием. Оно будет доступно с 30 августа до 12 сентября.
Менторская программа для девушек подающих на стажировки в FAANG
Для кого: студенток бакалавриата и магистратуры
Когда: с середины сентября, примерно 3 месяца
Дедлайн подачи: 6 сентября 23:59
Exponential - менторская программа для девушек-студенток, которые собираются подавать на стажировки в FAANG. Будут проходить еженедельные встречи с менторами. Ментора встречаются с участниками индивидуально и определяют статус подготовки и успеваемость участника. Составляют план работы на неделю вперёд.
Платить за программу нужно только в случае успешного прохождения в компанию вашего выбора. Цена будет равна 15-20% процентам от вашей зарплаты на стажировке.
Подайте заявку по ссылке.
Для кого: студенток бакалавриата и магистратуры
Когда: с середины сентября, примерно 3 месяца
Дедлайн подачи: 6 сентября 23:59
Exponential - менторская программа для девушек-студенток, которые собираются подавать на стажировки в FAANG. Будут проходить еженедельные встречи с менторами. Ментора встречаются с участниками индивидуально и определяют статус подготовки и успеваемость участника. Составляют план работы на неделю вперёд.
Платить за программу нужно только в случае успешного прохождения в компанию вашего выбора. Цена будет равна 15-20% процентам от вашей зарплаты на стажировке.
Подайте заявку по ссылке.
nFactorial School разыгрывает продукцию Apple + 3 гранта на онлайн-курсы «nFactorial Start - программирование на Java для начинающих» и «Алгоритмы: подготовка к техническим интервью за 8 недель»!
Вкратце о курсах: 8 интенсивных недель, нагрузка - 15 часов в неделю, можно совмещать с учебой и работой. Сильное сообщество разработчиков: выпускников и менторов. 100% онлайн, 40 интерактивных лекций и воркшопов, топовый в мировом масштабе учебный план - Вы будете проходить материал, который проходят студенты Принстонского Университета. Подробней: https://www.nfactorial.school/
Как выиграть грант и iPhone?
- Запишите минутное видео на тему «Как выглядит моя идеальная жизнь через 5 лет?»
- Опубликуйте у себя на странице в Instagram (IGTV + Stories), отметив @nfactorial.school
- Откройте профайл, чтобы команда nFactorial могла следить за количеством собранных лайков и комментариев
Победителей определят по популярности и креативности видео:
🥇 1 место: грант на обучение + iPhone 12
🥈 2 место: грант на обучение + Apple Watch
🥉3 место: грант на обучение + AirPods
Торопитесь! Конкурс продлится до 17 сентября. Чем раньше запостите видео, тем выше шанс выиграть грант!
Подробней по ссылке: https://www.nfactorial.school/grants
Вкратце о курсах: 8 интенсивных недель, нагрузка - 15 часов в неделю, можно совмещать с учебой и работой. Сильное сообщество разработчиков: выпускников и менторов. 100% онлайн, 40 интерактивных лекций и воркшопов, топовый в мировом масштабе учебный план - Вы будете проходить материал, который проходят студенты Принстонского Университета. Подробней: https://www.nfactorial.school/
Как выиграть грант и iPhone?
- Запишите минутное видео на тему «Как выглядит моя идеальная жизнь через 5 лет?»
- Опубликуйте у себя на странице в Instagram (IGTV + Stories), отметив @nfactorial.school
- Откройте профайл, чтобы команда nFactorial могла следить за количеством собранных лайков и комментариев
Победителей определят по популярности и креативности видео:
🥇 1 место: грант на обучение + iPhone 12
🥈 2 место: грант на обучение + Apple Watch
🥉3 место: грант на обучение + AirPods
Торопитесь! Конкурс продлится до 17 сентября. Чем раньше запостите видео, тем выше шанс выиграть грант!
Подробней по ссылке: https://www.nfactorial.school/grants
www.nfactorial.school
nFactorial School - курсы по программированию в Алматы, Казахстан с нуля онлайн
Forwarded from DLStories
А мы сегодня открываем набор на осенний семестр школы глубокого обучения Deep Learning School!
DLschool — это школа при ФПМИ МФТИ, где мы учим нейронным сетям с самых азов до продвинутого уровня. Начинаем с языка Python и необходимой математики для понимания нейросетей, заканчиваем переносом стиля изображений и ГАНами (теми самыми, с помощью которых делаются дипфейки)! И это только первый семестр 😏
Особенность нашей школы в том, что мы даем много практики. (но теория тоже есть, разумеется). По окончании обучения вы точно получите нужные практические навыки работы с нейросетями.
Преподаватели школы — ведущие специалисты российских и зарубежных IT-компаний и научные сотрудники исследовательских лабораторий МФТИ. Среди них — я (Таня), буду вести у вас несколько лекций про CV, сегментацию и архитектуры сетей =)
Школа бесплатная. Полностью онлайн: учиться можно из любой точки мира, где есть интернет. Занятия проходят раз в неделю — лекция, семинар и домашнее задание.
Начинаем 11 сентября. Регистрация сейчас идет в курсах на Stepik. Вам нужно выбрать свой поток "осень 21" — продвинутый или базовый — и зарегистрироваться в соответствующем курсе. Далее нужно присоединиться к чатам потока в телеграме (инструкция — на степике) и к каналу с новостями школы.
Как выбрать свой поток, читайте на сайте в разделе FAQ. Также у нас есть группа школы ВКонтакте — там очень удобно следить за новостями.
Ответы на самые часто задаваемые вопросы по курсу вы также можете найти на сайте в разделе FAQ. Если остались вопросы, спрашивайте в комментариях к этому посту ⬇️ Ответим на все-все-все =)
Ждем вас в чатиках наших курсов в новом семестре!😘
DLschool — это школа при ФПМИ МФТИ, где мы учим нейронным сетям с самых азов до продвинутого уровня. Начинаем с языка Python и необходимой математики для понимания нейросетей, заканчиваем переносом стиля изображений и ГАНами (теми самыми, с помощью которых делаются дипфейки)! И это только первый семестр 😏
Особенность нашей школы в том, что мы даем много практики. (но теория тоже есть, разумеется). По окончании обучения вы точно получите нужные практические навыки работы с нейросетями.
Преподаватели школы — ведущие специалисты российских и зарубежных IT-компаний и научные сотрудники исследовательских лабораторий МФТИ. Среди них — я (Таня), буду вести у вас несколько лекций про CV, сегментацию и архитектуры сетей =)
Школа бесплатная. Полностью онлайн: учиться можно из любой точки мира, где есть интернет. Занятия проходят раз в неделю — лекция, семинар и домашнее задание.
Начинаем 11 сентября. Регистрация сейчас идет в курсах на Stepik. Вам нужно выбрать свой поток "осень 21" — продвинутый или базовый — и зарегистрироваться в соответствующем курсе. Далее нужно присоединиться к чатам потока в телеграме (инструкция — на степике) и к каналу с новостями школы.
Как выбрать свой поток, читайте на сайте в разделе FAQ. Также у нас есть группа школы ВКонтакте — там очень удобно следить за новостями.
Ответы на самые часто задаваемые вопросы по курсу вы также можете найти на сайте в разделе FAQ. Если остались вопросы, спрашивайте в комментариях к этому посту ⬇️ Ответим на все-все-все =)
Ждем вас в чатиках наших курсов в новом семестре!😘
В образовательный центр MES (Каскелен) требуются преподаватели по физике и математике (отличная возможность подработки для студентов)
Требуемый опыт работы: не требуется.
Частичная занятость, гибкий график.
Находимся в городе Каскелен.
Требуются сотрудники в штат на позицию:
- преподаватель по математике и физике
Мы нацелены на увеличение интеллектуальной элиты нашей страны, а также развитие у детей интереса к точным наукам посредством проведения занятий в легкой и интересной форме¸ кардинально отличающихся от школьных уроков.
Мы ищем пунктуальных, ответственных, активных и креативных преподавателей, которые с удовольствием занимаются своим делом, любят детей и имеют опыт преподавания.
Умение преподавать углубленную математику, геометрию, олимпиадную математику, подготовка учеников к поступлению в НИШ, РФМШ, физмат школы.
На каких условиях мы будем взаимодействовать:
- среднемесячный доход преподавателя от 100 000 тенге, в зависимости от количества часов ;
- зарплата всегда вовремя;
- постоянное развитие и обучение;
- доступ к внутренней библиотеке компании;
- удобное, светлое рабочее пространство;
- премии за активную деятельность и вклад в развитие центра.
Контакты:
87085323409
87078544677
Требуемый опыт работы: не требуется.
Частичная занятость, гибкий график.
Находимся в городе Каскелен.
Требуются сотрудники в штат на позицию:
- преподаватель по математике и физике
Мы нацелены на увеличение интеллектуальной элиты нашей страны, а также развитие у детей интереса к точным наукам посредством проведения занятий в легкой и интересной форме¸ кардинально отличающихся от школьных уроков.
Мы ищем пунктуальных, ответственных, активных и креативных преподавателей, которые с удовольствием занимаются своим делом, любят детей и имеют опыт преподавания.
Умение преподавать углубленную математику, геометрию, олимпиадную математику, подготовка учеников к поступлению в НИШ, РФМШ, физмат школы.
На каких условиях мы будем взаимодействовать:
- среднемесячный доход преподавателя от 100 000 тенге, в зависимости от количества часов ;
- зарплата всегда вовремя;
- постоянное развитие и обучение;
- доступ к внутренней библиотеке компании;
- удобное, светлое рабочее пространство;
- премии за активную деятельность и вклад в развитие центра.
Контакты:
87085323409
87078544677
Как получить оффер в топ Tech-компанию? Об этом в это воскресенье расскажет Алия Мусина - разработчица из самого Apple Park, головного офиса корпорации в Купертино.
Алия поделится своими hacks подготовки к техническим собеседованиям. Мы также поговорим о важности поведенческих и system design-интервью в различных Big Tech-компаниях.
Вебинар пройдет в воскресенье, в 22:00 по времени Алматы.
Регистрация по ссылке.
До встречи, друзья!
Алия поделится своими hacks подготовки к техническим собеседованиям. Мы также поговорим о важности поведенческих и system design-интервью в различных Big Tech-компаниях.
Вебинар пройдет в воскресенье, в 22:00 по времени Алматы.
Регистрация по ссылке.
До встречи, друзья!
ML community of KZ
Как получить оффер в топ Tech-компанию? Об этом в это воскресенье расскажет Алия Мусина - разработчица из самого Apple Park, головного офиса корпорации в Купертино. Алия поделится своими hacks подготовки к техническим собеседованиям. Мы также поговорим о…
Напоминаем, что сегодня в 22:00 будет встреча с Алией на тему подготовки к интервью. Чтобы получить ссылку на зум, пройдите регистрацию, система автоматически пришлет вам ссылку на зум.
Zoom Video Communications
Welcome! You are invited to join a meeting: nFactorial Webinar with Aliya Mussina. After registering, you will receive a confirmation…
Всем салем, на связи админ.
Этим летом меня заинтересовала сфера Data Science, а конкретно Machine learning (далее МЛ). Это не простая профессия и у нее достаточно высокий порог входа, а требования к джунам с каждым годом растут. Для входа в МЛ необходимо иметь сильный бэкграунд в математике, а конкретно:
1.Calculus
2.Linear Algebra
3.Probability
4.Statistics
В этом посте я собрала все те ресурсы, которыми успела воспользоваться и дам им оценку.
Сразу предупрежу, что они все на английском, и не у всех из них есть перевод на русский.
1. Calculus
MIT OCW Singlevariable Calculus
MIT OCW Multivariable Calculus
Singlevariable и Multivariable Calculus от MIT являются курсами с видео лекциями, задачами и куизами, которые проходили первокурсники MIT в далеких 2006 и 2007 годах. Не смотря на время, лекции все еще актуальны. Подойдет для тех, кто начинает учить калкулус с нуля. Мне очень понравилось, что преподаватели именно стараются передать смысл калкулуса и где он применяется, а не занимаются перечислением формул у доски. Я не смотрела курсы полностью, т.к. база уже была, и смотрела только те темы, которые либо забыла, либо не проходила ранее.
2. Linear Algebra
Essense of Linear Algebra by 3blue1brown (YouTube playlist)
MIT OCW Introduction to Linear Algebra
К сожалению, программа моего 1 курса покрывала лишь то, что в MIT проходят за первые 4 недели, а для МЛ этого не достаточно.
Первый ресурс - ютуб плейлист, там с красивыми визуализациями наглядно показывают смысл линейной алгебры. Плейлист будет полезен даже тем, кто уже знаком с этими темами, ибо заставляет взглянуть (в буквальном смысле взглянуть, ибо вИзУаЛиЗаЦии же) с другой стороны. Есть перевод и субтитры на русском.
Второй ресурс опять от MIT, с видео лекциями, ассайнментами и куизами. Лектор - Гилберт Стрэнг, автор одноименного учебника. Очень классный лектор, советую сначала смотреть его видео, потом читать соответствующие главы в его учебнике и прорешивать задачи в конце глав.
3. Probability
Introduction to Probability (университетская версия | edX версия архивная и актуальная)
Это курс по Probability, который преподается в МИТ уже 50 лет. Первая версия - лекции и домашки в том виде, в каком его преподавал сам автор курса в MIT в 2010. Вторая версия - его формат в edX (аналог Курсеры), темы поделены на несколько маленьких видео, с разборами задач и домашками. У edX версии я оставила 2 ссылки - на архив, где можно сейчас бесплатно все пройти, и на актуальную страницу, где курс стартует в январе 2022 и будет вестись самими авторами курса.
Какую версию взять: классическую или edX? Контент - одинаковый, предлагаю попробовать оба варианта и выбрать тот формат, который вам более удобен и привычен.
4. MIT OCW Statistics (уже все поняли, что я фанат MIT, да?)
Честно скажу, что до него руки еще не дошли, но мне понравилась вступительная лекция и силлабус (регрессии, PCA, линейные модели - как раз то, что надо для МЛ)
Логичное продолжение курса по Probability.
Во всех ресурсах помимо видео также указаны названия учебников, по которым читаются лекции. Там же можно найти задачи на закрепление.
Надеюсь, это был полезный обзор. Если вам есть что добавить, пишите в комментариях, может быть получится собрать пост уже с вашими рекомендациями.
Этим летом меня заинтересовала сфера Data Science, а конкретно Machine learning (далее МЛ). Это не простая профессия и у нее достаточно высокий порог входа, а требования к джунам с каждым годом растут. Для входа в МЛ необходимо иметь сильный бэкграунд в математике, а конкретно:
1.Calculus
2.Linear Algebra
3.Probability
4.Statistics
В этом посте я собрала все те ресурсы, которыми успела воспользоваться и дам им оценку.
Сразу предупрежу, что они все на английском, и не у всех из них есть перевод на русский.
1. Calculus
MIT OCW Singlevariable Calculus
MIT OCW Multivariable Calculus
Singlevariable и Multivariable Calculus от MIT являются курсами с видео лекциями, задачами и куизами, которые проходили первокурсники MIT в далеких 2006 и 2007 годах. Не смотря на время, лекции все еще актуальны. Подойдет для тех, кто начинает учить калкулус с нуля. Мне очень понравилось, что преподаватели именно стараются передать смысл калкулуса и где он применяется, а не занимаются перечислением формул у доски. Я не смотрела курсы полностью, т.к. база уже была, и смотрела только те темы, которые либо забыла, либо не проходила ранее.
2. Linear Algebra
Essense of Linear Algebra by 3blue1brown (YouTube playlist)
MIT OCW Introduction to Linear Algebra
К сожалению, программа моего 1 курса покрывала лишь то, что в MIT проходят за первые 4 недели, а для МЛ этого не достаточно.
Первый ресурс - ютуб плейлист, там с красивыми визуализациями наглядно показывают смысл линейной алгебры. Плейлист будет полезен даже тем, кто уже знаком с этими темами, ибо заставляет взглянуть (в буквальном смысле взглянуть, ибо вИзУаЛиЗаЦии же) с другой стороны. Есть перевод и субтитры на русском.
Второй ресурс опять от MIT, с видео лекциями, ассайнментами и куизами. Лектор - Гилберт Стрэнг, автор одноименного учебника. Очень классный лектор, советую сначала смотреть его видео, потом читать соответствующие главы в его учебнике и прорешивать задачи в конце глав.
3. Probability
Introduction to Probability (университетская версия | edX версия архивная и актуальная)
Это курс по Probability, который преподается в МИТ уже 50 лет. Первая версия - лекции и домашки в том виде, в каком его преподавал сам автор курса в MIT в 2010. Вторая версия - его формат в edX (аналог Курсеры), темы поделены на несколько маленьких видео, с разборами задач и домашками. У edX версии я оставила 2 ссылки - на архив, где можно сейчас бесплатно все пройти, и на актуальную страницу, где курс стартует в январе 2022 и будет вестись самими авторами курса.
Какую версию взять: классическую или edX? Контент - одинаковый, предлагаю попробовать оба варианта и выбрать тот формат, который вам более удобен и привычен.
4. MIT OCW Statistics (уже все поняли, что я фанат MIT, да?)
Честно скажу, что до него руки еще не дошли, но мне понравилась вступительная лекция и силлабус (регрессии, PCA, линейные модели - как раз то, что надо для МЛ)
Логичное продолжение курса по Probability.
Во всех ресурсах помимо видео также указаны названия учебников, по которым читаются лекции. Там же можно найти задачи на закрепление.
Надеюсь, это был полезный обзор. Если вам есть что добавить, пишите в комментариях, может быть получится собрать пост уже с вашими рекомендациями.
MIT OpenCourseWare
Single Variable Calculus | Mathematics | MIT OpenCourseWare
This introductory calculus course covers differentiation and integration of functions of one variable, with applications.
🔥4
Объявляем начало стажировок OneLab
Для кого: студентов 3-4 курсов (заявки от 1-2 курсов не будут приниматься)
Дедлайн регистрации: 30 сентября
Набор по направлениям:
1. Scala
2. DevOps
3. Go
4. Java
5. PHP
6. Angular
7. React
После отбора, вам придёт ссылка на онлайн тестирование.
Регистрация по ссылке.
Для кого: студентов 3-4 курсов (заявки от 1-2 курсов не будут приниматься)
Дедлайн регистрации: 30 сентября
Набор по направлениям:
1. Scala
2. DevOps
3. Go
4. Java
5. PHP
6. Angular
7. React
После отбора, вам придёт ссылка на онлайн тестирование.
Регистрация по ссылке.
Где искусственный интеллект уже одолел человека?
1. Шашки, 1990 - Chinook vs. Чемпион мира Марион Тинсли
2. Шахматы, 1997 - IBM Deep Blue vs. Гарри Каспаров
3. Го, 2016 - AlphaGo (Google DeepMind) vs. Ли Седоль
4. Starcraft II, 2019 - AlphaStar (Google DeepMind) vs. Грегори Коминч
5. Dota 2, 2019 - Open AI Five vs. мировые чемпионы
6. Покер, 2019 - DeepStack vs. профессиональные покеристы
О применении ИИ в играх и реальной жизни, reinforcement learning, значимости знаний алгоритмов и казахстанском стартапе в области ИИ мы поговорим с выпускником nFactorial, экспертом в этой области и CEO Solai Inc. @sanjarbaai на онлайн-уроке уже 14 сентября.
🔗 Регистрация по ссылке.
1. Шашки, 1990 - Chinook vs. Чемпион мира Марион Тинсли
2. Шахматы, 1997 - IBM Deep Blue vs. Гарри Каспаров
3. Го, 2016 - AlphaGo (Google DeepMind) vs. Ли Седоль
4. Starcraft II, 2019 - AlphaStar (Google DeepMind) vs. Грегори Коминч
5. Dota 2, 2019 - Open AI Five vs. мировые чемпионы
6. Покер, 2019 - DeepStack vs. профессиональные покеристы
О применении ИИ в играх и реальной жизни, reinforcement learning, значимости знаний алгоритмов и казахстанском стартапе в области ИИ мы поговорим с выпускником nFactorial, экспертом в этой области и CEO Solai Inc. @sanjarbaai на онлайн-уроке уже 14 сентября.
🔗 Регистрация по ссылке.
Forwarded from Computer Science Abroad
Online Asian Machine Learning School
Данная школа пройдет в рамках научной конференции. Нет формального ограничения по уровню участников, но участники должны иметь базовые знания в следующих областях: programming, statistics и machine learning. Для студентов участие 20$, но есть небольшое количество стипендий для покрытия этой суммы.
📍Когда: 8 - 19 ноября 2021
📍Дедлайн: 15 сентября 2021
📍Где: Онлайн
Подробнее: http://www.acml-conf.org/2021/school/
Данная школа пройдет в рамках научной конференции. Нет формального ограничения по уровню участников, но участники должны иметь базовые знания в следующих областях: programming, statistics и machine learning. Для студентов участие 20$, но есть небольшое количество стипендий для покрытия этой суммы.
📍Когда: 8 - 19 ноября 2021
📍Дедлайн: 15 сентября 2021
📍Где: Онлайн
Подробнее: http://www.acml-conf.org/2021/school/
Forwarded from ОФ Beyond Curriculum
Мастер-класс по программированию
Приглашаем вас на мастер-класс от наших друзей из Caravan of Knowledge.
15 сентября вы сможете создать интерактивный проект вместе с Арманом Саином, казахстанским художником, выпускником Высшей Школы Экономики и магистрантом ИТМО по программе Art&Science.
Вы научитесь преобразовывать звук в визуальное проявление, познакомитесь с программой Pure data и узнаете об истории визуального программирования.
Знание программирования для воркшопа не требуется. Для участия необходимо зарегистрироваться и установить на компьютер программу Pure Data.
Мероприятия пройдет 15 сентября в 19:00 по времени г. Астана на платформе Zoom. Длительность — 1–1.5 часа.
Участие бесплатно для всех.
Регистрируйтесь на мастер-класс по ссылке.
Приглашаем вас на мастер-класс от наших друзей из Caravan of Knowledge.
15 сентября вы сможете создать интерактивный проект вместе с Арманом Саином, казахстанским художником, выпускником Высшей Школы Экономики и магистрантом ИТМО по программе Art&Science.
Вы научитесь преобразовывать звук в визуальное проявление, познакомитесь с программой Pure data и узнаете об истории визуального программирования.
Знание программирования для воркшопа не требуется. Для участия необходимо зарегистрироваться и установить на компьютер программу Pure Data.
Мероприятия пройдет 15 сентября в 19:00 по времени г. Астана на платформе Zoom. Длительность — 1–1.5 часа.
Участие бесплатно для всех.
Регистрируйтесь на мастер-класс по ссылке.
Бесплатный урок на тему: «Самые популярные алгоритмы на техническом собеседовании» от nFactorial School уже в этот четверг.
Ментор - Азрет Кенжалиев, разработчик Palantir (London), бронза международной олимпиады по информатике (IOI) и студент престижнейшего Корейского Института Науки и Технологий (KAIST).
Особенно будет полезно тем, кто собирается подавать на стажировки!
Регистрация по ссылке: https://bit.ly/nfactorial-algo-azret
Ментор - Азрет Кенжалиев, разработчик Palantir (London), бронза международной олимпиады по информатике (IOI) и студент престижнейшего Корейского Института Науки и Технологий (KAIST).
Особенно будет полезно тем, кто собирается подавать на стажировки!
Регистрация по ссылке: https://bit.ly/nfactorial-algo-azret
Forwarded from NU ACM-W Student Chapter
CV Tips from NU ACM-W!🤩🔥
EDUCATION:
1. Fully spell the university and your degree.
“Bachelor of Science in Computer Science, Nazarbayev University”
2. Start from the most recent education
3. Include graduation date
EXPERIENCE:
1. Fully spell names of the companies.“VMWare, Inc.” look better than “VMWare”
2. Start from the most recent
3. Include dates
4. Include the most relevant experience
5. Tell a short story in the format [Accomplishment, Impact, Challenge]. “Developed a server-side layout engine in iOS to automate 1000+ antiquated manual layouts. Working with a coworker, this began as an ambiguous project that I drove to completion and launched company-wide.”
6. Tell what languages, technologies you used.
“Used Java for the backend, used Waterfall Model for the design process”
Adding relevant experience on leader or manager positions would also be a benefit:
- Managed sorority budget (❌)
- Managed $31,000 Spring 2014 budget and invested idle funds in appropriate high-yielding capital notes (better)
- Managed $31,000 Spring 2014 budget and invested *$10,000 in* idle funds in appropriate high-yielding capital notes *returning 5% over the year ( ✅)
PROJECTS:
1. Include 1-2 of your best projects
2. Tell a short story in the following format: Accomplished [X] as measured by [Y] by doing [Z]
3. Tell what languages, technologies you have used
4. Provide fully-written links
SKILLS:
1. Classify your skills: “Programming Languages”, “Technologies”
2. Sort them by your level of knowledge
EXTRACURRICULAR ACTIVITIES:
Include only relevant activities to the applying position: awards, hackathons, contests.
DO'S:
1. Divide you resume into clear sections
2. Use bullet points and different font styles, when necessary
3. Use software-developer oriented keywords: “Developed”, “Built”, “Implemented”, etc
4. Limit yourself: 1 page max and a single column
5. Include your GPA, if it’s above 3.0 in the Education section
DONT'S:
1. Don’t put lower-priority information at the top
2. Don’t just list your projects; it doesn’t explain anything, explain what and how you did
3. Don’t tell what your team, company, or project did, tell what YOU did
4. Don’t include any irrelevant information: hobbies, natural languages, life motto.
5. Don’t include your or project objectives
6. Don’t include your age, nationality, or photo
EDUCATION:
1. Fully spell the university and your degree.
“Bachelor of Science in Computer Science, Nazarbayev University”
2. Start from the most recent education
3. Include graduation date
EXPERIENCE:
1. Fully spell names of the companies.“VMWare, Inc.” look better than “VMWare”
2. Start from the most recent
3. Include dates
4. Include the most relevant experience
5. Tell a short story in the format [Accomplishment, Impact, Challenge]. “Developed a server-side layout engine in iOS to automate 1000+ antiquated manual layouts. Working with a coworker, this began as an ambiguous project that I drove to completion and launched company-wide.”
6. Tell what languages, technologies you used.
“Used Java for the backend, used Waterfall Model for the design process”
Adding relevant experience on leader or manager positions would also be a benefit:
- Managed sorority budget (❌)
- Managed $31,000 Spring 2014 budget and invested idle funds in appropriate high-yielding capital notes (better)
- Managed $31,000 Spring 2014 budget and invested *$10,000 in* idle funds in appropriate high-yielding capital notes *returning 5% over the year ( ✅)
PROJECTS:
1. Include 1-2 of your best projects
2. Tell a short story in the following format: Accomplished [X] as measured by [Y] by doing [Z]
3. Tell what languages, technologies you have used
4. Provide fully-written links
SKILLS:
1. Classify your skills: “Programming Languages”, “Technologies”
2. Sort them by your level of knowledge
EXTRACURRICULAR ACTIVITIES:
Include only relevant activities to the applying position: awards, hackathons, contests.
DO'S:
1. Divide you resume into clear sections
2. Use bullet points and different font styles, when necessary
3. Use software-developer oriented keywords: “Developed”, “Built”, “Implemented”, etc
4. Limit yourself: 1 page max and a single column
5. Include your GPA, if it’s above 3.0 in the Education section
DONT'S:
1. Don’t put lower-priority information at the top
2. Don’t just list your projects; it doesn’t explain anything, explain what and how you did
3. Don’t tell what your team, company, or project did, tell what YOU did
4. Don’t include any irrelevant information: hobbies, natural languages, life motto.
5. Don’t include your or project objectives
6. Don’t include your age, nationality, or photo
КАК ВЫЖИТЬ ПЕРВАШУ-ИНЖЕНЕРУ В СДУ?
Перваши, вы уже прошли испытание регистрацией и адд дропом, теперь - время для настоящего студенчества! А как сделать так, чтобы это время прошло максимально безболезненно, расскажет Mark Evermind.
Марк Эвермайнд - админ всех чатов, монополист всех каналов, масон, иллюминат, работает в КНБ и скрывается от налогов. Именно он в этот вторник проведет для вас воркшоп по выживанию в универе.
Когда? 21 сентября в 19:00
Где? В Webex (ссылка придет на почту в день встречи)
Для участия регистрируйтесь по ссылке. (дважды проверьте почту, которую вы указали!)
До встречи!
Перваши, вы уже прошли испытание регистрацией и адд дропом, теперь - время для настоящего студенчества! А как сделать так, чтобы это время прошло максимально безболезненно, расскажет Mark Evermind.
Марк Эвермайнд - админ всех чатов, монополист всех каналов, масон, иллюминат, работает в КНБ и скрывается от налогов. Именно он в этот вторник проведет для вас воркшоп по выживанию в универе.
Когда? 21 сентября в 19:00
Где? В Webex (ссылка придет на почту в день встречи)
Для участия регистрируйтесь по ссылке. (дважды проверьте почту, которую вы указали!)
До встречи!
ML community of KZ
Напоминаем, что сегодня состоится онлайн-встреча с Mark Evermind "КАК ВЫЖИТЬ ПЕРВАШУ-ИНЖЕНЕРУ В СДУ". Подключайтесь в 19:00.
Cisco Webex Site
Meet virtually with Cisco Webex. Anytime, anywhere, on any device.
Simple, modern video meetings for everyone on the world's most popular and trusted collaboration platform.
Презентация со встречи с Mark Evermind.
Просмотреть и скачать можно по ссылке: https://docs.google.com/presentation/d/1PF-KvSCGw0g0hvKNrWXBb3uTqjeXFCeUb94YVy5sWtI/edit?usp=sharing
Просмотреть и скачать можно по ссылке: https://docs.google.com/presentation/d/1PF-KvSCGw0g0hvKNrWXBb3uTqjeXFCeUb94YVy5sWtI/edit?usp=sharing