Олимпиадное программирование в первую очередь тренирует умение решать нестандартные задачи, а главное писать оптимальный код за короткое время.

Наука доказала, что ребята, успешно выступающие на олимпиадах в конце концов оказываются в топ компаниях или делают успешные стартапы. В бигтехи без рекомендации попасть сложно уже на этапе рассмотрении резюме. Но большинство ребят попадали в google как раз через рефку знакомого из спорт проги. Да и обычно сами компании следят за ходов соревнований или спонсируют. Так на финале ICPC предлагают пройти собес в manga, а на полуфинале сразу предлагают вкусный оффер в Яндекс/ Хуавей в команды, где ваши навыки оценят.

Даже просто попробовать себя в олимпиадном программировании будет полезно. Это укрепит ваше резюме начинающего специалиста и поможет без труда пройти любой алгособес. Да и само собой вы получите не оценимые знания. Так например команда MLщиков google билась на одной задачей и мой ученик просто свел ее к преобразованию Фурье, добившись большой эффективности кода и премии. Или тот же Хуавей часто сталкивается с NP задачами. Некоторые задачи от туда ставят даже на codeforces, чтобы узнать как решили бы другие.

Олимпиад море, самые популярные для школьников будут ВКОШП, Технокубок, IOI; для студентов же ICPC, Всесибирская, Бгуир. А для всех VK-CUP, Hacker Cup, Яндекс Алгоритм. Все это и даже больше можно найти на Codeforces. Еще на atcoder проводят по эвристический конкурс часто от японских компаний, где задачи не имеют точного решения и нужно писать эвристики. Для выступления нужно хотя бы освоить программу, оставленную здесь. Почти всю теорию по спорт проги можно смотреть на E-maxx. А порешать можно тренировки от СПБГУ и задачи от Пашки. От него же пойдет курс по алгосам.

После освоения основных тем путь только один: тренироваться на огромном количестве задач, но уверен вы сами будет получать от них удовольствие. Если вы хотите подкачать геометрию и строки, то лучше всего подойдет acm timus (есть и много других задач)
На codeforces и atcoder каждый раз проводятся раунды в которых может участвовать любой желающий. Раунд длится примерно 2 часа. После раунда есть возможность почитать разбор от авторов и смотреть чужой код, расширить кругозор.
На codeforces в разделе тренировок можно найти архив прошедших олимпиад. Например ВКОШП, личные олимпиады, ICPC и многое другое.
А еще полно схожих с ICPC и ВКОШП олимпиад.
Есть возможность виртуально участвовать на выбранной тренировке и понять, как бы вы выступили на прошедшей олимпиаде.
Пишите тренировки примерно два раза в неделю и обязательно пытайтесь дорешать то, что не смогли решить. Обычно можно найти разборы задач к ВКОШП, ICPC. Если вы уже уровня выше 2000 codeforces то у вас есть право после виртуального участия посмотреть код любого участника. Так же не забываем про соревнования в codeforces и atcoder, которые часто проводятся где дают интересные задачи и есть возможность посмотреть разбор. После 30+ тренировок советую присмотреться к сборам по спорт проге. Например к Moscow Workshops, Петрозаводские сборы и Rucode Festival. На них вас ждет примерно 10 дней контестов с решениями и крутое комьюнити.

Обязательно делимся таким полезным постом с друзьями, ведь наша сила в комьюнити. Также не забываем, что у нас есть занятия/менторство по спортивному программированию и алгособесам.

Мир, труд, #ШАД! Вот и новое видео на канале. Сегодня начался первый отборочный этап в школу анализа данных, а за ним начнутся отборы и в другие школы, товарищи! И это отличный повод обсудить, а какие есть альтернативы у ШАД, чем они лучше. Также обсудим реальный боевой опыт моих учеников и ответим на вопросы в духе, а зачем это все нужно. Смотрим!

https://youtu.be/NxpScIP0AvQ

Поступашки открывают набор на курс по дискретной математике и алгоритмам!

Готовишься к ШАДу, или магистратуре? Или хочешь затащить собес и получить работу мечты? Тогда тебе к нам!

На курсе будут разобраны все основные задачи курса дискретной математики и ключевые алгоритмы, особый акцент сделан на те идеи и подходы, которые составители регулярно включают в экзамены и собесы.

Более того, ты сможешь получить ВСЕ ДЕНЬГИ потраченные на курс обратно, если первым решишь все домашние задания 😎😎

Тебя ждёт более (24 часов занятий) по непонятным моментам всегда можно задать лично вопросы куратору). Более подробная информация в комментариях.

Цена 5000р за курс, при покупке на одного человека. При покупке с другом, или если покупали курсы ранее 4500р. Только сегодня (04.05) на этот курс действует скидка -10%
Кстати теперь, можно приобрести теорию вероятностей за 5000р.

Начало курса 13 мая занятия будут проходить по субботам и воскресеньям в 09:00 по мск.

Для записи писать сюда: @menshe_treh

Товарищи, регистрация в #ШАД 2023 закрывается уже сегодня! Поэтому ловим разбор контеста, варианты отличаются числами и вопросами, поэтому будьте внимательны. Варианты в комментариях. Дедлайн на контест 7мая 7 p.m, но советую приступить как можно скорее. Также не забываем про наши курсы.

Товарищи, рад за всех тех, кто прошел на второй этап ШАД. Проходной на этот раз был от 5/12 до 6/12. Но составители как всегда порадовали нас непонятными формулировками и ошибками в системе (обратите внимание на задачу С), поэтому если не хватило баллов, но уверены в правильности ответов, то смело дудосим организаторов.
Второй этап будет 20го мая. Для тех, кто осилил варианты прошлых лет предлагаю пробный вариант классического трека! Хороший результат: решить хотя бы одну задачу по анализу, теор веру, алгебре, алгосам, поковырять дискретку (обычно этого достаточно для прохода на собес). Также не забываем про наш курс по дискретной математике и алгосам, занятия уже завтра (и еще можно записаться)!

Самые хайповые #события в ближайшее время😎😎
Весь подобное вы можете обсудить в комментариях под этим постом или в нашем чате.

1. Набор AI Masters
На главной странице появилась красная кнопка "Поступить". После регистрации в течении пары дней вышлют ссылку на тестовое задание по математике с ограничением по времени в 2 часа, дедлайн для прохождения теста: 15 июля. Задания теста в комментариях (не меняли с прошлого года, только вырезали диффуры). Ждем 500 шэров и делаем разбор. Более подробно рассказывал о программе в ролике. Для зачисление достаточно выйти в топ по одному из экзаменов и держаться достойно на собеседовании.
Контест DS — 3 - 16 июля
Контест BI — 22 - 23 июля
Экзамен по матеше (онлайн) — 1 июля, 5 августа
Собеседования: с 22 июля

2. Набор Академии Аналитиков Авито
Подать заявку можно до 13 июня, первый же этап намечен на 17 июня. Более подробно рассказывал о программе в ролике.

3. Второй этап ШАД (20 мая)
Во всю советую решать варианты прошлых лет (особенно 2020-2022). Конечно, там немало очевидных опечаток, но это даже полезней! Обычно для прохода на собес достаточно решить хотя бы одну задачу на анализ, теор вер, алгебру и алгосы. Главное помним, что все задачи, кроме последней, со стандартными идеями. Если вы добросовестно делали дз на наших курсах, то трудностей точно не возникнет.

4. Набор Y-data
Израильский ШАД. Годовая программа стоимостью 29,000NYS. Обучение очно, но всегда можно договориться на дистанционное посещения. Экзамены начнутся в июле-августе: контест на знание теор вера, мат статоса и алгосов, собес.

5. Стажировка в Тинькофф(2)
Если проходили первый набор и подались на второй, то возможно вас пригласят на еще один собес, поэтому проверяем почту. Подробней о программе рассказывал в ролике.

Обязательно делимся такой полезной подборкой с друзьями, ведь чем больше любимых подписчиков, тем больше у меня мотивации делать такие полезные подборочки. 🥰🥰

System design используются для больших проектов с нагруженными системами. Это помогает оптимизировать работу команды на этапах исследования, дизайна и разработки.
System design интервью можно встретить как этап отбора в любую большую компанию на позиции, начиная с мидла. Это интервью нельзя недооценивать так же как и интервью по алгоритмам.

Один из самых крутых курсов на русском языке это курс, который читает Липовский: лекции и семинары. На этом курсе все хорошо структурировано и рассказано понятным языком (но он скорее по распределенным системам). По мл больше подойдет это или курс стенфорда и еще есть курс Бабушкина.
Также хорошая идея читать параллельно книгу Designing Data-Intensive Applications, в которой собрано большая часть теории с объяснениями на пальцах. Но в ней недостаточно упражнений и в качестве практики стоит решать задачи с System Design Exercises, здесь очень хороший разбор задач. Еще как справочник советую "Компьютерные сети" Таненбаума (все книжки в комментариях).

Также полезно будет изучить архитектуру популярных сервисов так как на собесе часто просят именно их спроектировать. Например ленту инстграм, твитер и тд. Можно выделить топ вопросов на архитектуру, которые стоит изучить до собеса. Видео разборы можно найти по ссылке или почитать статью здесь (на ютубе полно других примеров).
Полезно будет взять на вооружения шаблон, например здесь. Шаблон нужен для того, чтобы оценить тайминг (уложиться по времени) и не забыть что-то важное. В будущем можно составить и свой шаблон.
На собесах вам придется работать с доской, поэтому тренируемся писать на Google Drawings.
Полезно будет если найдете человека, который будет вас собеседовать, например друга, так же есть платные сервисы, в которых интервью по System Design с фидбэком проводят сотрудники больших компаний. Можно найти их например в TechMockInterview.
Если вы готовитесь к собесу непосредственно в какую то компанию, то в литкоде есть список вопросах которые задавались и разбор от участников.

На последок стоит упомянуть, что перед освоением систем дизайн, необходимо представление об операционных системах, о сетях и алгоритмах, процессе разработки и инфраструктуры вашей области. Все это поможет вам не запутаться в построении дизайна. Поэтому ставим огонек и делимся с другом, и подборки материалов не заставят себя долго ждать!

Ну что, товарищи, разбор #ШАД 2023! Второй этап классического трека прогремел, а это значит, что пришло время разбора. Задания в комментариях, задачи на этот раз не сложнее прошлого года, но попались правда неожиданные темы.

Кстати, если хотите затащить Ai masters или ШАД следующего года, то готовиться нужно уже сейчас, поэтому не забываем про наши курсы!

Подборка #магистратур по Data Science

Как говорится, родиться аналитиком не стыдно, стыдно умереть аналитиком. То есть аналитика- это отличный вариант, чтобы начать карьеру, но если аналитик (как собирательный образ) не безразличен к своему будущему, то он хотя бы раз задумывался о ресерче, так называему Data Science. И вот по опыту моих учеников, могу сказать, что уже здесь не подойдут курсы с онлайн ПТУ- нужно фундаментальное образование, чтобы можно было расти и осваивать новые инструменты в этой области. Один из самых простых вариантов: пойти в магистратуру, о них сегодня и расскажу.
Кстати, в комментариях лежат варианты вступительных прошлых лет.

1. Современные компьютерные науки ВШЭ
Новая совместная магистратура ФКН и Яндекса (в том году был первый набор). Отбор проводился в 4 этапа: конкурс портфолио и мотивационных писем, первое онлайн-тестирование, второе онлайн-тестирование, собеседование. Первый онлайн-этап проводился без какого-либо контроля, второй уже с прокторингом в зуме (без демонстрации экрана), но разрешалось пользоваться интернетом. Раньше ШАДовцам оба этапа тестирования засчитывались с максимальным баллом (что уже +50 баллов из 100!), но от этой практики отказались.
Вот тут разбалловки каждого этапа.

2. Науки о данных ВШЭ
Вступительные испытания состоят из теста по английскому (зачет/незачет) и письменного экзамена по математике. Раньше набор был в 65 человек, но в этом году эти 65 мест поделили между СКН и Науками о данных, из-за чего конкуренция на бюджет была ~7 человек на место (почему-то на Яндексовскую магу подались в 2 раза меньше). Еще в программе поступления вы найдете кучу тем, которые навряд ли встретятся (например оптимальное управление).

На самом деле у ВШЭ полно магистратур по DS, но большинство из них платные (Master of data science, Машинное обучение). ВШЭ в сравнении с другими обычно славится хорошей организацией учебного процесса, да и на платных магах никто явно не будет сувать плохой курс с плохим преподавателем (что нередко случается даже в ШАДе). Еще на платных магах обычно обещают полностью дистанционное обучение, хотя неофициальный дистант сейчас наверное и так во всех магах. И конечно в ВШЭ отлично развит индивидуальный план. Также на бюджетных местах везде котируется я-профессионал и высшая лига.

3. Skoltech
Была одной из самых хайповых программ в РФ из-за развитого сотрудничества с зарубежом. Для подачи нужно прислать резюме, мотивационное письмо, рекомендательные письма и пройти тест по математике и английскому. Затем ждет письменный экзамен и собеседование. Есть разные волны поступления и на них выделено разное количество мест, в первую волну нередко конкуренция намного ниже. Из олимпиад котируется совместная олимпиада сколтеха и вышки.

4. ИТМО
ВУЗ находится в СПБ, но на некотрых направлениях можно учиться онлайн (и это не платка). Куча кафедр и партнерских программ, а также достойно организован учебный процесс. Из вступительных есть тестирование и устный экзамен. Также можно получить БВИ, написав внутреннею МЕГАОЛИМПИАДУ или высшую лигу.

5. ВМК МГУ
Отбор по единственному тестированию в гугл классруме (в этом году будет очно).
Нужно пройти порог, чтобы участвовать в конкурсе. В том году порог что-то равное или чуть большее 1-ого задания. Проходной обычно равен порогу. Стоит учитывать, что МГУ очень архаичный ВУЗ и образовательные процессы выстроены не так хорошо, как хотелось бы. Лучше всего заранее связаться с ответственным за интересующее вас направление маги. Также не котирует никакую олимпиаду, кроме внутренней.

6. МФТИ
Полно всяких программ и кафедр: есть и от Тинькоффа, и от VK, и даже от Яндекса (кстати по байкам ШАД именно с нее и вырос). Из вступительных просто устный экзамен. Поступление по госам отменили и теперь все сдают два профильных экзамена. Аналогично МГУ лучше заранее связаться с ответственным за магу. Также котируется я-профессионал.

Экзамены на все эти магистратуры в конце июля-начале августа, поэтому не забываем про наши курсы. А также делимся такой полезной подборкой со всеми знакомыми, которым небезразлично их будущее.

Ну что, товарищи, разбор #ШАД 2023! Второй этап альтернативного трека прогремел, а это значит пришло время разбора. Знаю, этот пост не наберет много огоньков и шэров (поделиться с другом), ибо не так много подписчиков его пишут, но Поступашки не могут бросить своих ребят! Задания в комментариях, задачи на этот раз намного сложнее прошлого года, но моим усердно занимавшимся ученикам они оказались не страшны. Поэтому если хотите затащить Ai masters/ ШАД/ VK MADE/ AAA, то готовиться нужно уже сейчас, не забываем про наши курсы!

Совсем недавно страна писала ЕГЭ по матеше.
Самое время обсудить базовые принципы, куда поступать. Обычно у всяких блогеров главный критерий: "уровень образования". И это полный бред. За свое образование ответственны только вы сами и никто другой. Чтобы с легкостью осваивать интересующую вас сферу достаточно сильной базы в математике (линал, матан, теор вер) и алгоритмах. А это есть в том или ином виде на любом факультете направления ПМИ. Да и даже это нередко будут преподавать посредственно.

На что же тогда обращать внимание? По моим наблюдением, вышка просто помогает ребятам выиграть время, чтобы разобраться в себе и окружающем. Поэтому советую обратить на следующее:
Бакалавр или специалитет
Если не устроило выбранное место, то со специалитета трудно куда-то перевестись, ибо с сохранением отсрочки от армии можно перевестись только на специалитет, а их уже очень мало и нередко приходиться закрывать большую академическую разницу. С бакалавриатом таких проблем нет, почти все ПМИ- это бакалавриат, поэтому академ разница небольшая. Также бакалавр дает возможность "сменить специальность", выбрав магистратуру другого направления.

Общага и расположение корпуса
а) Вы счастливчик из Москвы/ Ленинграда. Тогда вам нужно просто выбрать ВУЗ, до которого проще добираться. В первые курсы точно нужно походить на пары, чтобы почувствовать всю гниль института образования, а добираться каждый день по часу...— думаю, вас хватит в лучшем случае на месяц. Иногда встречаются и такие уникумы, которые из СПб/МСК поступают на физтех. Меняют столицу на Долгопрудный, а потом сходят с ума, ибо заняться в городе особо нечем. Переезжать из одной столицы в другую— неудачная авантюра, если вы не из очень обеспеченной семьи. Лучше отложить ее до магистратуры, до зрелого возраста, когда встанете на ноги и сможете себя обеспечивать.
б) Вы из региона.
Стандартный план успеха таких ребят: пожить год-два в общаге, накопить деньжат: искать стажировки/работу, и снимать квартиру. Потому если у ваших родителей есть возможность снимать жилье в СПб/ МСК, то вам крупно повезло, ибо общежитие— не место для личного пространства, которое так необходимо в вашем развитии. Если такой возможности нет, то первым делом стоит обратить внимание на общежития вашего факультета: расположение и сам тип.
Если общага далеко от корпуса, то вас надолго не хватит. Типы же бывают разные: санузел на весь этаж, санузел на две комнаты, санузел на одну комнату. О недостатках первых двух вы понимаете и без меня, а последний: ещё так называемый студийный тип, я встречал только в ДСЛ МГУ. На последок скажу, что территориальное расположение корпуса— очень важно, ибо к этому месту вы будете привязаны несколько лет. Например, это сразу ограничивает выбор районов для съёма квартиры.

Мое мнение по популярным вариантам
ВШЭ. Интересная тема мэйджоры и майноры: основные курсы и курсы по выбору. То есть можно получить вторую специальность, так ребята с бизнес инфы спокойно ходят на пары к ФКН. На ПМИ ФКН сильная программа и бывает учиться там непросто, но ребята после второго курса где-то работают и как-то справляются. С преподавателями обычно проблем нет, экзамены формализованы и произвола нет, понятная бальная система. Среди студентов атмосфера гнилая из-за рейтинга, например, незнакомый одногруппник скинет вам конспект только за деньги.
Физтех. Самое дегуманное место, которое я видел. Почти каждый препод классический программист анальник. Студенты обычно только ботают и иногда бухают. Есть много кафедр от Яндекса, VK, но конкурс там бешенный. В учебном плане полно физики, которую все скатывают.
МГУ. Очень архаичное место по всем параметрам. Корпуса древние, повсюду торчат гвозди, территория неухоженная. На преподавателей очень низкий конкурс, в советское время их бы спокойно выгнали. Программы, экзамены курсов в отличии от ВШЭ и физтеха не формализованы, поэтому каждый препод ведет курс как хочет и принимает экзамен как хочет. Зато обычно нетрудно закрываться на тройки и халявить, академ дают всем желающим.

Обязательно скидываем пост знакомой абитуре!

Часто замечаю вопросы в чате касаемо алгоритмического собеседования в Яндекс: а как проходит? а какие задачи? а сколько нужно решить, чтобы позвали дальше? Поэтому сегодня записали видос, где ответили на все эти вопросы, а заодно проверили на свежих задачах: сможет ли YandexGPT пройти собеседование в Яндекс?😎😎 Смотрим и делимся с друзьями!

https://youtu.be/TptkUaBlz30

#How_to_заботать математическую статистику и AB тесты?

Обычно все советы по боту статистики включают лишь "Статистику и котики" да курс Карпова на степике, но эти материалы очень неподробные и их даже не хватит менджеру, чтобы докапываться на созвонах. Если же ваша цель затащить собес на аналитика, DSера или же поступить в ШАД, Ai Masters и тд, то здесь нужны материалы посерьезней.

По началу советую научиться решать стандартные задачи на определения по теории вероятностей, а лучше еще по анализу и линейной алгебре (см. #How_to_заботать). Этим можно заниматься параллельно с изучением статистики, но тогда будьте готовы, что некоторые вещи будут понятны далеко не сразу. Для начала советую освоить книжечку для экономистов, раздел статистики, чтобы скромно познакомиться с математическим аппаратом: помимо теории, есть примеры решения задач, а также упражнения, которые легко гуглятся. После советую обязательно решать задачник Черновой и параллельно смотреть лекции CSC (можно не вникать в доказательства). В Чернове нет некотрых тем, например логистической регрессии, их решаем в Ивченко. В дополнение есть семинары Рядновой, но новичкам будет сложно и бесполезно.

После освоения фундаментальных понятий, необходимо то же самое научиться решать и визуализировать в python. Для этого подойдет курс по прикладной статистике с notebookами на GitHub, который автор очень не аккуратно ведет! В комментариях для упражнений оставлю листочки с заданиями практикума Шкляева. В дополнение есть более подробный курс Муромской.

Овладев статистикой, пора научиться что-то анализировать и проводить те самые AB тесты. Здесь ничего содержательного в открытом доступе нет. Единственное остается советовать смотреть статьи в духе статей по AB тестам с Авито, рыскать пет проекты на GitHub, и упражняться на Data setах с Kaggle или вообще найти работу. Главное понимать, что анализ данных процесс творческий. Здесь нет готовых рецептов— как правило приходиться пробовать кучу разных оценок/тестов и смотреть что лучше. В дополнение к статистике полезно изучать Machine Learning, ибо очень многие темы даже классических кусов совпадают, да и по ML куда больше интересных материалов. Но о них поговорим в следующий раз, если этот пост соберет много огоньков и шэров (поделиться с другом), поэтому смело отправляем такую полезную подборку всем друзьям и врагам!
Также не забываем про наш курс по математической статистике и AB тестам.

Как стать успешным студенту, если не нравится программирование?

На канале полно подборок #How_to_заботать матешу, алгосы, ML&DL, а в этом посте хочется обсудить общий roadmap успеха, особенно актуальный ребятам, только написавшим ЕГЭ.

Первый курс
Здесь очень важно обратить внимание на учебу, ибо с каждым курсом у вас будет все меньше и меньше мотивации на учебу. Особенно нужно обратить внимание на линейную алгебру и аналитическую геометрию, мат анализ. Это просто язык любой науки, без них можете смело забыть про какой-то серьезный Data Science. Про него можно забыть и не овладев теория вероятностей и математической статистикой. Последнее к несчастью почти везде преподается слабо: как несвязный набор теорем и рецептов, поэтому отнеситесь внимательно к выбору материалов для самостоятельного обучения. Правда, остается изучать самостоятельно, так как все это рассказывают поздно. Еще в DS нередко встречаются элементы оптимального управления и численных методов, но с хорошей базой вопросов по ним не возникнет. Также не маловажно уделить время кодингу и алгоритмам: все таки писать что-то хотя бы на питоне придется. Да и алгоритмы спрашивают почти везде на позицию DS, в Яндексе их спрашивают даже аналитиков, а в зарубежные компании даже уборщицу не возьмут без знания алгоритмов.

Второй курс
Здесь уже нужно примеряться, а что нравится конкретно вам. Осваивать специализированные материалы, например, по ML, DL, благодаря хорошей базы с первого курса дело должно пойти на ура. Но какие-то вещи станут осязаемы только после боевого опыта, необходима практика: можно попробовать поучаствовать в соревнованиях на Kaggle, а еще лучше найти работу, которая будет вас развивать. Например, можно попробовать залететь на одну из программ Яндекса, Тинькофф, Озон, о которых рассказывал тут. Особенно хорошая идея на лето залететь каким-нибудь аналитиком, для прохода точно хватит хорошей базы, приобретенной вами на первом курсе. Но учтите, что на лето традиционно конкурс выше.
Еще на втором курсе обычно происходит распределение по кафедрам. На хорошие кафедры высокий конкурс, да и нередко там могут грузить вещями, которые вам не очень интересны, что даже и не останется времени на что-то действительно важное. Поэтому обстоятельно выясните все эти вопросы, возможно более привлекательным вариантом будет поступить на около экономическую кафедру и спокойно заниматься своими делами, к тому же, крепкой базы с первого курса должно хватить, чтобы почти не готовиться к экзаменам. Ведь в любом случае за свое образование будете ответственны только вы сами и никто другой.

Третий курс
Здесь не советую после стажировки переходить сразу в штат, если только не уверены, что работа будет вас развивать. Есть шанс до конца жизни остаться аналитиком. Можно присмотреться к стажировке в какой-нибудь местной лаборатории или даже к местам по типу ШАД. Последние дадут вам отличное понимание специальности, а также познакомят с настоящими специалистами, через которых можно выйти на очень интересные проекты от Yandex Research, AIRI и тд. Если с ШАДом пока не срослось, то неплохой вариант залететь в хорошую магистратуру/аспирантуру, где курсы списаны с ШАД и нередко те же самые преподаватели. На этом этапе надеюсь вы меня пошлете и будете лучше знать что и как вам делать! Удачи!

Ждем много огоньков и шэров (поделиться с другом) и начинаем писать как стать успешным, если нравится программирование.

Что спрашивают на собеседовании продакт аналитика в штат Тинькофф?

Уже подробно рассказывал про начало карьеры в Тинькофф здесь, но камрады постоянно просят расшарить вопросы второго технического собеседования. Не могу отказать своим любимым подписчикам, которые постоянно делятся моими постами и пиарят мои каналы друзьям. Все ради вас!

1. Есть база данных с одной таблицей из 9 строк (5 строк связанна с авторами, 4 с постами). Надо ее оптимизировать (разделить на 2 для оптимизации скорости и памяти, так как авторов намного меньше чем постов, поэтому будет выигрыш).
Это простая задач на декомпозицию. Декомпозиция может быть на уровне таблиц, а может быть на уровне баз данных, а также на уровне кластеров баз данных.
Основная цель декомпозиции сделать из сложного что-то мелкое и простое. Нашу задачу можно решить несколькими способами, например:
а) создать дополнительную таблицу и в неё переместить посты, удалить посты в исходной таблице
б) Можно создать две таблицы: посты и авторы. Переместить в них дату и дропнуть исходную (мало живой сценарий, но видел что так делают)

2. Разговор про графики и визуализацию.
Графики можно разделить на нормированный и масштабируемый. Формально не всегда так, но когда объясняем вопрос бизнесу нужно идти наиболее простыми путями. Если график нормированный (условно от нуля до единицы, или в миллионах), то важно чтобы бизнес понимал происходящее: почему так, зачем так, чтобы что так и другие подобные вопросы. Этот вопрос обычно решается двумя путями. Либо у бизнеса и так есть минимальная теор подготовка, либо нужно сделать преамбулу с объяснением. Не нормированный график, когда например значение у нас может лежать на всей числовой прямой. Тут важно больше помахать руками. В основном графики строятся от двух переменных: признака и целевой переменной (таргет). На практике же нужен всего один признак, ну максимум два, НО тут проблема с менеджментом: в этом случае им придётся думать, разбираться, а обычно они это не любят и опираются на эмоции, поэтому используем только одну, чтобы не нагружать трёхмерными картинками. Также можно рисовать картинки с тем как таргет метрика меняется с течением времени.

3. Разговор про метрики.
Метрики могут быть вообще разными: поюзерные (их можно считать многими способами: отношение, линейная комбинация и т.д.), метрика по всей выборке, метрика относительно какого-то события от пользователя и т.д. Все бизнес, и не только, метрики, типа CTR или конверсии, лучше всего найти в инете и заучить. Еще нужно быть готовым к тому, что интервьюер или просто джун менеджер любую изменчивую величину назовем метрикой, что очень часто не так.

4. Разговор про a/b тесты, как готовить выборки людей через критерии гомогенности и как потом проверять результат на стат значимость.
В классическом дизайне нужно выдвинуть гипотезу (некоторое бизнес утверждение/инициативу). Чтобы не растрачивать деньги зря, необходимо проверить на небольшой аудитории (выборке), которая будет очень похожей/схожей относительно всей генеральной совокупности (выборка должна быть репрезентативной). Тут можно использовать стратификацию, критерии согласия, визуальную схожесть, хэширование (солить, что-то питерское) и т.п. После формирования выборки разбиваем на две группы и проверяем на однородность (гомогенность, есть специальные тесты на равенство дисперсий). Запускаем тест. Останавливать тест можно по-разному: через MDE, если у нас нормальное распределение, через выверенное бизнес время. Затем проверяем гипотезу о том что значение метрики на тесте и контроле равны с нужным уровнем значимости. Если знаем распределение то используем параметрический тест, если не знаем то тут непараметрический тест.

Также не забываем про наши курсы, дающие настоящую базу, которая позволит щелкать такие вопросы как орешки!

Как провести лето?

Абитуриентам
После поступления начнется самый непростой этап вашей жизни и к нему необходимо подготовиться. Если вы из простой школы и нет навыков программирования, знаний алгоритмов, то это просто необходимо подтянуть, иначе на учебе придется несладко. Особенно если поступили на топовый факультет, где преподаватели будут ориентироваться именно на сильных ребят. Да и анализ, линейная алгебра, программирование просто фундамент и везде нужны, поэтому начинаем разбираться, как можно раньше (см #How_to_заботать). Лучше всего идти по конкретному курсу и много решать задач, но будет полезно даже просто постараться вникнуть в материал.
Если будете учиться в другом городе, то первым делом необходимо научиться готовить (хотя бы чистить картошку, варить и жарить мясо), стирать и гладить вещи, а также мыть, подметать полы, убирать за собой крошки, иначе в вашей общажной жизни появятся тараканы/муравьи. Также как правило у ВУЗа много общежитий и комнат разного типа, на разное количество человек, если подсуетится, то можно выбить лучший вариант. Можно подсуетиться и с выбором соседей: поспрашивать в чатах абитуриентов, кураторов, ибо у некоторых ребят проблемы с гигиеной и головой. Последний вопрос можно косвенно выяснить, например, по годности к военной службе, нет ли белого билета. О конкретных особенностях вашего будущего места прибывания можно выяснить у студентов (лучше разных курсов).

Студентам
Самая глупая здесь затея ботать программу будущего семестра. О глобальном развитии уже писал здесь, но если конкретно говорить про лето, то интересный вариант походить по собеседованиям на вакансию стажера/джуна по всяким сомнительным конторам на HH. Будьте только готовы, что опыт может быть неудачным, но это вполне нормально просто получить фитбэк, ведь ваша задача хотя бы погрузиться в специальность и понять чего пока не хватает. В лучшем случае получите первый опыт работы. Только проводите поиск с умом: выясните, что "врать" в резюме, что говорить на собеседовании и тд. Лучше всего докопаться до пары бывалых товарищей, ибо, судя по тому, что я видел в интернете, работодатели, блогеры просто выставляют все с наилучшей стороны и никогда не скажут правду. Еще интересный вариант провести каникулы: всякие летние школы от Сириуса, AIRI, других институтов. Конечно ничему вас там особо не научат, но зато получите новые впечатления, найдете интересного собеседника.

Работягам
Уверен такие старожилы Поступашек уже во всю проходят отборочные в ШАД или его аналоги, готовятся к магистратуре. Но на остаток лета советую подумать про повышение зарплаты на текущем месте работы, а также просто походить по собеседованиям, чтобы быть в курсе о положении рынка труда вашей специальности/ новых тенденциях и технологиях.
Для профилактики ментального здоровья советую почаще бывать на открытом воздухе, сменить обстановку, уйти в отпуск: море/ бабушкина деревня. Для профилактики еще советую пройти полное обследование, если ни разу не проходили, обычно первые болячки проклевываются к 30 и чем раньше заметить, тем лучше. Более молодым ребятам полное обследование поможет решить вопрос с военкой— точно что-то найдут. По поводу военки неплохим вариантом будет подумать про DS аспирантуру в каком-нибудь Сколтехе.

Много отборов на летнюю движуху начинаются весной: ШАД, стажировки (Тинек, Озон, VK), летние школы от Яндекса, потому в будущем не щелкаем носом.
Также не забываем про прокачку личности: читаем умные книжки, смотрим интересные фильмы, занимаемся спортом и любим маму. Книжки выбираем по вкусу, не нужно заставлять себя читать Томаса Манна, если вам пофигу на Томаса Манна, ведь из книжек мы не узнаем больше, чем знаем сами. Задача автора лишь кристаллизовать ваши мысли и ощущения. По кину можно просто начать с фильмов из топов. По спорту хотя бы идем в тренажорку/бегам, а еще лучше походить в секцию. Интересно, что все это поможет вам и в карьере, прокачает обаяние, так называемые сфот скиллс, ведь на собеседовании нужно не только убедить в своей технической компетенции, но и просто понравиться интервьюеру.

Товарищи, сейчас во всю проходят собесы донабора на стажировку в Тинькофф! Да и новый сезон уже в августе, потому сегодня взял случайного подписчика и провел реальное собеседование на стажера в Тинькофф с подробным фидбэком и разбором ошибок. Смотрим! А после на нашем ютубе смотрим другие ролики про стажировки и карьеру.

https://youtu.be/ntbMyRRHrjU

Поступашки открывают набор на три курса к собеседованиям и карьере: алгоритмы. математика к собеседованиям. мат статистика и AB тесты.

Хочешь затащить собес? Или мечтаешь стать крутым специалистом, но не хватает фундамента? Тогда тебе к нам!

На курсе будут разобраны специфика задач, основные идеи и подходы, которые хочет услышать интервьюер. А также в конце курса тебя ждет пробный собес!

Более того, ты сможешь получить ВСЕ ДЕНЬГИ потраченные на курс обратно, если первым решишь все домашние задания 😎😎

На каждом курсе тебя ждёт более 24 часов занятий с последующим доступом к записям и ДЗ с проверкой (по непонятным моментам всегда можно задать лично вопросы куратору).
Программа и подробности в комментариях под постом.

Цена 7000р за один курс, при покупке на одного человека. При покупке с другом, или если покупали курсы ранее 6000р

Для записи: @menshe_treh