Товарищи, по многочисленным заявкам открываем еще 2 курса подготовки к ВУЗу!

Во-первых, новый математический курс. Да, мы понимаем, что большинство школ не дают уровень достаточный для качественного усвоения основных дисциплин в ВУЗе, поэтому поступашки, оптимизировав и доработав прошлый курс готовы предложить вам еще более интересный вариант: всего 3000р за 24 часа учебного контента и вы будете полностью готовы к первому семестру. Преподаватель разбирает задачу вместе с вами: с каждым беседует по очереди. Ежедневная связь и домашнее задание. Записи всех занятий и лекций доступны. Если вы покупаете курс вдвоём с товарищем, то цена 2500 с каждого.

Во-вторых, курс по программированию для ВУЗа! Хотите разобраться во всех основных темах и алгоритмах? Не уверены в своих технических навыках и хотите подтянуться для успешного обучения в ВУЗе и разобраться в реально непростых вопросах? Тогда этот курс просто создан для вас: 4500р за 24 часа учебного контента (при покупке с другом скидка 10%) А если вы покупаете курс и по математике, и по проге, то общая сумма для покупки всего 6500 😎😎😎

На курсах вам дадут отличную БАЗУ, и кучу материалов, которые позволят вам полностью разобраться со всеми темами первого семестра и успешно закрыть зимнюю сессию. Начало курса запланировано на 19 августа. По факту весь первый семестр большинства математических/экономических/айти направлений (первый семестр у всех очень похожий).

Для записи и всем вопросам обращаться сюда: @menshe_treh
Программы курсов можно найти в комментариях.

Товарищи, а вот и новое интервью! Сегодня поговорим про МатФак ВШЭ с моим учеником Алексеем: все ли преподаватели уехали? Сложно ли учиться? МехМат или МатФак? Кем работать после МатФака? На эти и другие вопросы ответ в новом подкасте МА 😎😎😎

ТОП 6 платформ, где должен зарегистрироваться каждый!

В начале своего карьерного и образовательного пути очень важно не оставаться в вакууме: заводить новые знакомства и общаться с единомышленниками. Как их найти сегодня и обсудим.

Kaggle
Для тех, кто интересуется Data Science.
Здесь постоянно проводятся соревнования разного уровня, по прикладным задачам. За хорошее участие дают медальки. Ваш профиль может сказать куда больше тимлиду, чем cv. Да и вообще это отличная платформа для нетворка, пользователи оставляют контакты: почту / LinkedIn.
Платформа прекрасно подходит для обучения, просто находите соответствующие соревнования и разбираете решения участников. На ваше счастье хорошие специалисты подробно и четко описывают свое решение. Также на каггле полно датасетов для тренеровок.

Atcoder
Проводит конкурсы по эвристическим задачам, как правило они прикладные и NP полные, которые решаются приближенными алгоритмами. Здесь также есть архив соревнований с чужими решениями. Практически все задачи сделаны под заказ больших компаний, соответственно соревнования хорошо спонсируются.

Codeforces
Самая популярная платформа для спортивных программистов и любителей контестов. Здесь собраны все олимпиады. Также постоянно проводятся двух часовые контесты, которые дают возможность узнать новые идеи и соревноваться с топ спортсменами мира. Для старта можно пройти знаменитый курс итмо, а для спортсменов советую архив спбгу.

Leetcode
Здесь собраны все темы по алгоритмам, которые могут попасться на собеседовании. Для начала переходим в раздел problems и выбираем интересующие вас темы, после прорешаем задачи. Достаточно решать задачи уровня medium, чтобы быть уверенным в своих силах на собеседовании. Если задача не получается, то переходим в обсуждения и смотрим решения других участников. Как почувствуете, что готовы к собеседованиям, переходим в раздел Top Interview Questions и тестируем себя на задачах уровня medium. А если ботаете алгосы прямо сейчас, то подписывайтесь на канал, где выкладываются самые свежие задачи с собеседований и олимпиад.

Github
Позволяет работать совместно с другими людьми по всему миру, планировать проекты и отслеживать работу. Именно здесь хранят свои и воруют чужие пет проекты, ссылка на Github скажет в резюме больше, чем тысяча слов — его обязательно посмотрят на собеседовании с командой.
Бесплатная книга Pro Git на официальном сайте Git.
Бесплатный онлайн-курс на русском языке
Интерактивный-визуальный онлайн-тренажёр по Git.

LinkedIn
Это соцсеть для делового общения, поиск сотрудников и открытых вакансий по всему земному шару. HR-ы активно используют его, чтобы быстрее находить нужных кандидатов, связываться с ними напрямую и поддерживать контакты с теми специалистами, которые пока не ищут работу, но потенциально интересны компании. То, как прокачать свой аккаунт в Linkedln и найти через него работу написано куча статей, можете прочитать любую (лучше зарубежную). Но главное не стесняйтесь выкладывать свои достижения, например рейтинг на Leetcode, Kaggle, Codeforces, или то, какую нейросеть вы придумали и тд. Это намного полезней для вашей карьеры, чем становиться телеграм блогером, который пишет сотый пост про выгорание)

Прошлая задача зашла на ура, поэтому сегодня мы разбираемся с такой базовой вещью, как математическая индукция и пытаемся найти ошибку в этом доказательстве 😎😎😎

P.S. Для желающих подробнее разобраться с мат индукцией рекомендую мой семинар

Товарищи, а вот и новый ролик на канале! Сегодня обсуждаем фильм "Светлый путь", разбираемся какие задачи решали в школах ликвидации безграмотности в СССР и разбираемся со свойствами выпуклых функций. Смотрим 😎😎😎

https://youtu.be/TOSyCrM6a-g

Вот что с людьми делает настоящее советское образование! Товарищи, а вот и новый выпуск образовательного подкаста "Поступашки". Сегодняшний гость - Петр Ким

В 5 лет пытался доказать великую теорему Ферма
В 1 ом классе изучил всю школьную программу по геометрии
В 5 классе прошел на закл всеросса за 9 класс
В 7 классе стал победителем всероса за 10 класс

Обсудили как готовиться к математическим олимпиадам, постарались разобраться следует ли заниматься математикой в раннем возрасте и выделить определяющие качества, наличие которых необходимо для успешного занятия математикой 😎😎😎

Смотрим: https://vk.com/video-76552532_456240050

Наборы на стажировки вот-вот начнутся, товарищи! Советую задуматься о проф ориентации: чем бы вы хотели заниматься. Специально для вас подготовили соответствующую серию статей, начнем с самой популярной области для начала карьеры в Big Data: с аналитики. Какие они бывают и какие есть релевантные материалы для погружения расскажет наша подписчица, успевшая поработать так или иначе во всех областях аналитики.

Аналитик данных
На позиции требуют собирать и чистить данные, искать в них закономерности, прогнозировать метрики, разрабатывать и тестировать гипотезы и строить аналитическую отчетность. От вакансии к вакансии требования и будущие задачи могут кардинально меняться: где-то может быть уклон в продуктовую аналитику, где-то важно хорошо строить дашборды, а где-то задачи будут пересекаться с Data Science; многое зависит от HR и того, какой запрос у команды. Однако сфокусироваться в изучении стоит обязательно на SQL, Python (или в крайнем случае R), статистике и АВ тестах и хотя бы одном инструменте визуализации, тот же Power Bi. Также надо дружить с MS Excel,ибо для многих компаний это все еще актуальный инструмент. Для первого погружения в профессию можно начать с курса от гугла. Он разделен на 8 частей и поверхностно охватывает почти все аспекты сферы. Но из минусов можно выделить язык R и явный излишек воды. Среди аналогичного еще есть казуальный хендбук от Яндекса.

Продуктовый аналитик
Работает в рамках определенного продукта и формирует продуктовые гипотезы. Помимо вышеперечисленных навыков, здесь особо важно хорошо знать свой продукт и его процесс разработки, уметь в визуализацию и в сервисы аналитики, например Google Analytics; а также погрузиться в контекст продуктовых метрик. Для первого погружения есть подборка статей. А из более системного советую материалы нашего поста, после которого вы сможете ходить по собесам меньше чем через месяц.

Бизнес аналитик
Здесь будет уместно знание BPMN и UML, а фокус сдвигается в сторону бизнеса: надо понимать, как собирать требования, писать техническую документацию и ТЗ, как прогнозировать финансовые показатели. Помимо этого важно знать, как устроен конкретный бизнес и его рынок, какие бизнес метрики будут использоваться, что надо сделать, чтобы из состояния “плохо” бизнес или процесс перешел в состояние “хорошо”. Вдобавок ко всему особенно нужны хорошие софты для коммуникации со стейкхолдерами. Инструментарий и задачи, опять же, варьируются в зависимости от компании или команды, однако в бизнес-анализе всегда беспроигрышным будет изучение Business Analysis Body of Knowledge(некоторые разделы в свободном доступе есть здесь и книги “Разработка требований к программному обеспечению” Карла Вигерса и Джоя Битти.

Системный аналитик
Почти всегда его спектр задач пересекается с задачами бизнес аналитика, иногда это вообще один и тот же человек. Ключевым отличием является то, что бизнес аналитик ищет способы закрыть потребности бизнеса и оптимизировать бизнес процессы, а системный аналитик решает, как эти решения будут реализованы разработчиками.

Помимо вышеперечисленных специальностей почти в каждой сфере существуют свои аналитики, особенности работы которых определяется конкретно их узкой направленностью и особенностями вакансии. При этом стоит понимать, что каждая компания выдвигает свои требования на позицию, зачастую не сильно коррелирующие с общепринятым представлением о профессии. Поэтому не стоит иногда пренебрегать просмотром вакансий в смежных областях или банально со словом “аналитик” в названии.

Товарищи, сегодня у нас интервью со студентами ФКН ВШЭ!

Обсудили чем отличается ПМИ и ПИ, постарались выделить все минусы и плюсы каждой образовательной программы, рассказали про стажировки и перспективы 😎😎😎

😎 Больше олимпиадных кружков богу олимпиадных кружков!

C этим как раз решил помочь Яндекс. Появился бесплатный курс для школьников 6-11 классов, который поможет подготовиться к олимпиадам по программированию.
Среди преподавателей — топовые спецы и призёры. Есть группы разной степени сложности: от знаний основ кодинга до продвинутого уровня в С++. Подать заявку и пройти тестовое можно здесь .

Товарищи, а вот и новый ролик на канале! Сегодня разбираемся что случилось с самолетом Пригожина и вспоминаем про ряд Тейлора для косинуса. Смотрим 😎😎😎

https://youtu.be/S9jDQL_qtMQ

Товарищи, а вот и новый выпуск нашего образовательного подкаста. Сегодня говорим про МГТУ имени Баумана! Стоит ли идти? Почему такие низкие проходные? Кем работают выпускники? На эти и многие другие вопросы мы ответим в сегодняшнем выпуске 😎😎😎

А вот и новая задачка на нашем канале, товарищи! Сегодня вы узнаете как поступали в гимназии до революции, какие задачи решали и почему нынешние школьники не могут сравниться с безграмотными детьми 1900-го года. Смотрим 😎😎😎

https://youtu.be/q9YRqUeESec

Товарищи, а вот и небольшой подарок на первое сентября. Официальный поступашкинский стикерпак. Пользуемся, товарищи 😎😎😎

https://t.me/addstickers/Postupashki

#How_to_стать ML-инженером

Похоже сегодня почти каждый мечтает стать Data Scientistом. Порог входа высокий, но при грамотной подготовке и при хорошем фундаменте дорасти до уровня стажера / джуна не так сложно. В data science полно инструментов, но обсудим лишь ключевые, освоив которые вы смело сможете ходить по собесам буквально через пару месяцев.

Математика
Просто необходима для понимания алгоритмов машинного обучения. Начать стоит с повторения школьной программы здесь, изучения элементов линейной алгебры и мат анализа здесь. Для более глубокого погружения смотрим наши подборки #How_to_заботать.
На самом же собеседование любят спросить логические задачи и задачи по теор веру, как к такому готовиться писали здесь. На позицию выше стажера часто спрашивают AB тесты, как их освоить смотрим здесь.

Machine learning
Начать можно с курса по введению в машинное обучение от ВШЭ, где базовые вещи объясняются просто. Там же есть и записи семинарских занятий, а ноутбуки с практикой и домашками находятся здесь.
Однако на собеседованиях ML-алгоритмы спрашивают более подробно, поэтому обязательно углубляем полученные знания здесь. Еще полезно иногда заглядывать сюда, если вам не хватило вышеперечисленных лекций. Для практики подойдет этот курс.
В дополнении можно обратиться к более хардовой версии курса с ВШЭ здесь, там можно также найти лекции и много ноутбуков с семинарами и домашками. Еще можно посмотреть гитхаб ШАДа.

Python
Новичкам советую этот туториал. После обязательно проходим этот курс. Он поможет вам понять фундаментальные принципы языка, что часто спрашивают на собесе, а также курс подготовит к написанию промышленного кода на самой работе. Параллельно не перестаем практиковаться на leetcode: решаем несложные алгоритмические задачи на python, а так же можно попрактиковаться с библиотекой для обработки данных pandas.

Git, Linux
Являются важными инструментами ML-разработчика, поэтому изучаем вот эти материалы, а параллельно проходим любой курс в духе этого или этого. Также важно уметь обращаться с терминалом на базовом уровне, для этого смотрим данный курс. В последний курс можно сильно не углубляться, главное уделить время разделу bash.

SQL
На собеседовании пару задач точно спросят. Если времени в обрез, то для начала знакомимся с возможностями языка здесь, потом разбираемся с тренажером и решаем задачи на leetcode или sql.ex.
Если время есть, то можно начать с общего курса по устройству базы данных от PostgeSQL, смотрим курсы из раздела «Курсы для разработчиков приложений» и читаем документацию. Ведь на работе точно придется пользоваться разными базами данных.

Каждый раздел бездонная бочка, поэтому советую осваивать материалы параллельно. Они дадут вам фундамент, с которым смело можно ходить по собесам. Также смотрим всякие конференции по ML, читаем популярные статьи, узнаем популярные вопросы на собесах. Обычно спрашивают баяны из общего информационного поля, потому держим ухо востро! А если хотите пройти этот пусть относительно быстро и без боли, то советую наши занятия.

Сегодня осознал, что первое сентября было вчера, но лучше поздно, чем никогда, поэтому я хочу от всей души хочу поздравить вас с началом нового учебного года, камрады: желаю всем школьникам, чтобы в конце года вы оказались заваленными дипломами олимпиад, а всем студентам закрыть сессию на одни пятерки (как Володя Оксфорд).

Отдельное напутствие для всех первокуров. Нет никакой разницы затащили вы олимпиады и поступили на условный ФизТех, или пролетели по всем фронтам и сейчас депрессуете в МАДИ. Все может измениться в один момент: из ФизТеха вас могут и выгнать, а из МАДИ можно перевестись в тот же самый ФизТех. Началась новая глава вашей жизни, в которой все ваши предыдущие заслуги обнулились, но не печальтесь: уверен, что вы справитесь со всеми невзгодами. Главное не опускать руки, когда что-то не получается, пореже откладывать дела, почаще ботать/преумножать свой человеческий капитал и продолжать идти к своим целям 😎😎😎

Успехов! Искренне ваш, МА

И для школьников, и для студентов начинается новый учебный год. Теперь ваша задача состоит не только в том, чтобы учиться на одни пятерки, заводить интересные и полезные знакомства, делать первые шаги в профессиональной деятельности, но и в том, чтобы максимально сберечь своё здоровье (а его у вас не так много, как вам сейчас кажется, поверьте). Поэтому ловим подгон от МА (постоянного клиента бандитов в белых халатах) по питанию для студентов и школьников 😎😎😎 Конечно, оптимальная диета - это штука индивидуальная и каждый адаптирует что-то под себя, но я надеюсь, что у меня получится задать общие контуры.

Как мне кажется, самый главный совет про питание, который можно дать студенту - это стараться максимально избегать алкоголя. Всегда стоит помнить, что безопасной дозы алкоголя не существует (по крайней мере такой, чтобы от неё вы какое-то веселье почувствовали), алкоголь - это токсин, который разрушает ваш организм: заставляет ваш мозг деградировать, клетки стареть, печень разрушаться, по желудку тоже бьет очень сильно (особенно пиво, пиво - это самое злое зло в этом плане). То же самое касается и курения. Если курите, то попробуйте воздержаться от курения хотя бы месяц - вы сами не заметите, как вас начнёт воротить от запаха табака/парилок/кальянов. Это я молчу о том, что курящие люди сейчас выглядят просто убого: вонючие, сутулые нарики. Фу!

Итак, непосредственно про еду. Старайтесь в каждый приём пищи добавлять хоть немного, а желательно много овощей (некрахмалистых). Проще всего ориентироваться по цвету: зелёное - это хорошо с вероятностью 95%. Если есть возможность съесть салат - не упускайте ее. Очень удобно готовить: просто помыли и порезали, сейчас в супермаркетах много уже мытого салата, поэтому это своего рода такой полезный фастфуд.

В идеале совсем отказаться от сладкого. Понятное дело, что в текущих капиталистических реалиях (где повсюду суют ублюдские кофейни/булочные, а сахар кладут везде и всегда) это мало осуществимо, но ничто не мешает вам по возможности заменять сладкое на более полезные альтернативы (фрукты в том числе, но с ними нужно тоже быть осторожными, лучше всего какие-нибудь несладкие ягоды) или, хотя бы просто есть меньше сладостей. Не стоит верить заблуждению, что сладкое - это глюкоза, которая так необходима мозгу, организм умеет синтезировать глюкозу практически из всего. Ну если вы совсем не можете отказаться от сладкого, то тогда хотя бы сахар перестаньте в чай/кофе класть и начните есть торты с жирным кремом только по праздникам. Это реально очень вредно: даже не думайте, что если после сладкой булочки вы попьете воду и позанимаетесь спортом, то никакого эффекта от нее не будет. Все будет!

Также стоит есть меньше мучного. Выпечка - это такая еда, которая не насыщает, содержит минимум полезных веществ и засоряет вам кишечник. Булки являются источником быстрых углеводов (и быстрой глюкозы), которые очень быстро насыщают, но насколько быстро пришло насыщение, настолько же быстро к вам вернётся голод (из-за того, что у вас произошёл очень резкий выброс инсулина, который быстро утилизировал глюкозу, и энергии опять стало не хватать). Да, это быстро и дёшево, но за это приходится расплачиваться: ухудшение пищеварения, формирование деструктивного пищевого поведения, инсулинорезистентность, сальные бока в 30 лет (появляются даже если вы тощий), постоянная усталость - это только вершина айсберга.

Стоит есть меньше продуктов высокой степени переработки. К ним относятся всевозможные колбасы, сосиски, полуфабрикаты. В идеале есть максимально необработанные продукты, не жарить, а тушить (мультиварка в комнате - идеально). Как раз для студентов это самое подходящее, так как чаще всего нет времени и ресурсов что-то придумывать и готовить, а сварить/потушить мясо - сопоставимо по сложности с тем, чтобы сварить сосиски / разогреть полуфабрикат. Если совсем ленивые, то покупайте какую-нибудь замороженную жирную рыбу, кидайте ее в мультиварке и заливайте водой.

Продолжение в комментариях 👇🏻👇🏻👇🏻