Топ 5 инструментов Data Science для работы с большими данными
Сейчас с большими данными приходиться работать и инженерам, и разработчикам и даже аналитикам! Потому наш преподаватель поделиться своим мнением, какие инструменты (кроме sql, python и тд), он считает наиболее важными как практикующий специалист. А если хотите стать настоящим дата инженером / мл разработчиком, то советую наш курс.
1 Hadoop
Основа основ, на котором базируется дата инженерия. Это технология, обеспечивающая распределенное хранение и обработку данных на кластере серверов. Архитектурно она состоит из мастер (управляющий сервер, который хранит всю информацию о том где и какой файл хранится) и датанод (сервера, где хранятся данные), между которыми «разрезаются» файлы, а эти части дублируются, благодаря чему обеспечивается легкая масштабируемость и отказоустойчивость. Для работы использует Hadoop Distributed File System (HDFS) – файловую систему, по взаимодействию похожую на Linux, для хранения данных в распределенной файловой системе. Также использует модель MapReduce для параллельной обработки данных, благодаря чему обеспечивалась довольно высокая скорость выполнения запросов, пока не появился наш следующий гость.
2 Spark
Быстрый и эффективный фреймворк для обработки данных. Он используется master-slave хадупа, но в отличие от него, Spark предоставляет куда более высокую производительность благодаря выполнению большей части операций в ОЗУ и распараллеливанию. Поэтому же пригоден в том числе для обработки потоковых данных, когда интервал между приходом данных минимален.
Он также обладает понятной документацией и дружелюбным интерфейсом, который можно использовать через такие языки как Scala и Python
Кроме Spark поддерживает разнообразные источники данных и обладает богатым набором модулей для работы с данными.
3 Hive
Инструмент, который позволяет делать обращения к данным, лежащим в Hadoop, с использованием SQL-подобного языка запросов, перестраивая их в выполнение MapReduce задач, так что гарантируется высокая отказоустойчивость, но и скорость, по сравнению с некоторыми другими движками не слишком высокая.
Однако благодаря этому всему Hive облегчает работу с большими объемами данных и обработку аналитических запросов(чему благодарны аналитики).
4 Airflow
Планировщик задач. Не вдаваясь в архитектуру, он позволяет создавать и планировать сложные рабочие процессы, в простонародье ДАГи, или ациклические направленные графы, состоящие из различных задач, и легко контролировать их выполнение. Он также может легко коннектиться к различным базам данных и другим источникам данных (к тому же Hive)
Можно создавать как задачи на python, spark, так и, например, что-то специфическое, вроде Bash скриптов, а также наблюдать за этим в приятном и понятном UI.
5 Kafka
Распределенная платформа потоковой обработки данных. Она предоставляет высокую пропускную способность и надежность для передачи, хранения и обработки данных в реальном времени. Не вдаваясь, опять же, в архитектуру, она позволяет настраивать подключения между различными источниками и приемниками информации, чтобы не прописывать на каждом источнике/приемники свои подключения и учетные записи. Также, благодаря распределенной структуре позволяет принимать и отправлять информацию почти в real-time, поэтому их комбинация со Spark просто классика.
Используя эти инструменты (Hadoop, Spark, Hive, Airflow, Kafka), Дата Инженеры могут эффективно управлять, обрабатывать и анализировать большие объемы данных. Они обеспечивают возможности для работы с данными в реальном времени, планирования и запуска задач, аналитики и обработки потоков данных.
Сейчас с большими данными приходиться работать и инженерам, и разработчикам и даже аналитикам! Потому наш преподаватель поделиться своим мнением, какие инструменты (кроме sql, python и тд), он считает наиболее важными как практикующий специалист. А если хотите стать настоящим дата инженером / мл разработчиком, то советую наш курс.
1 Hadoop
Основа основ, на котором базируется дата инженерия. Это технология, обеспечивающая распределенное хранение и обработку данных на кластере серверов. Архитектурно она состоит из мастер (управляющий сервер, который хранит всю информацию о том где и какой файл хранится) и датанод (сервера, где хранятся данные), между которыми «разрезаются» файлы, а эти части дублируются, благодаря чему обеспечивается легкая масштабируемость и отказоустойчивость. Для работы использует Hadoop Distributed File System (HDFS) – файловую систему, по взаимодействию похожую на Linux, для хранения данных в распределенной файловой системе. Также использует модель MapReduce для параллельной обработки данных, благодаря чему обеспечивалась довольно высокая скорость выполнения запросов, пока не появился наш следующий гость.
2 Spark
Быстрый и эффективный фреймворк для обработки данных. Он используется master-slave хадупа, но в отличие от него, Spark предоставляет куда более высокую производительность благодаря выполнению большей части операций в ОЗУ и распараллеливанию. Поэтому же пригоден в том числе для обработки потоковых данных, когда интервал между приходом данных минимален.
Он также обладает понятной документацией и дружелюбным интерфейсом, который можно использовать через такие языки как Scala и Python
Кроме Spark поддерживает разнообразные источники данных и обладает богатым набором модулей для работы с данными.
3 Hive
Инструмент, который позволяет делать обращения к данным, лежащим в Hadoop, с использованием SQL-подобного языка запросов, перестраивая их в выполнение MapReduce задач, так что гарантируется высокая отказоустойчивость, но и скорость, по сравнению с некоторыми другими движками не слишком высокая.
Однако благодаря этому всему Hive облегчает работу с большими объемами данных и обработку аналитических запросов(чему благодарны аналитики).
4 Airflow
Планировщик задач. Не вдаваясь в архитектуру, он позволяет создавать и планировать сложные рабочие процессы, в простонародье ДАГи, или ациклические направленные графы, состоящие из различных задач, и легко контролировать их выполнение. Он также может легко коннектиться к различным базам данных и другим источникам данных (к тому же Hive)
Можно создавать как задачи на python, spark, так и, например, что-то специфическое, вроде Bash скриптов, а также наблюдать за этим в приятном и понятном UI.
5 Kafka
Распределенная платформа потоковой обработки данных. Она предоставляет высокую пропускную способность и надежность для передачи, хранения и обработки данных в реальном времени. Не вдаваясь, опять же, в архитектуру, она позволяет настраивать подключения между различными источниками и приемниками информации, чтобы не прописывать на каждом источнике/приемники свои подключения и учетные записи. Также, благодаря распределенной структуре позволяет принимать и отправлять информацию почти в real-time, поэтому их комбинация со Spark просто классика.
Используя эти инструменты (Hadoop, Spark, Hive, Airflow, Kafka), Дата Инженеры могут эффективно управлять, обрабатывать и анализировать большие объемы данных. Они обеспечивают возможности для работы с данными в реальном времени, планирования и запуска задач, аналитики и обработки потоков данных.
Топ 5 ошибок при подготовке к ШАДам и магистратурам
До отборочных в ШАД еще целых пол года, но как раз главная здесь ошибка: начать готовиться слишком поздно, пытаться совершить какие-то трудовые подвиги и соответственно просто выгореть. Лучше начать готовиться как можно раньше. По опыту моих учеников при грамотной подготовке для успешного поступления достаточно готовиться 2 часа ежедневно в течение полу года. Что такое грамотная подготовка и какие ошибки допускают сейчас и обсудим
1. Долго сидеть над задачей
Совсем не знаю откуда пошла такая мода, но это просто контрпродуктивно: вы готовитесь к экзамену, а не решаете задачу тысячелетия. Такой ситуации вообще не должно возникнуть, если вы грамотно составили план освоения темы: от простых задач к сложным. Но так если по стандартной задаче нет никаких продвижений в течение минут 15, то нужно смело гуглить, искать решения похожих задач или спрашивать в чатах, на форумах и у знакомых.
2. Неконструктивный подход к задаче
Когда даю незнакомую задачу ученикам, они просто смотрят на нее и ожидают, что решение само спустится к ним в голову. Здесь нужно понимать, что любая задача сформулирована так, чтобы вы ее решили — это не открытая задача тысячелетия — от вас ожидают конкретные шаги. Чтобы до них догадаться, нужно внимательно посмотреть на условие и попробовать ответить себе на вопросы: На что эта задача? Что от меня хотят? Почему задача кажется мне трудной?
В противоположность такой медитации, ученики начинают перебирать все подряд и формулируют чуть ли не открытые проблемы. Такое на экзамене чревато потерей времени, физических и моральных сил. Поэтому перед активными действиями всегда нужно составить план решения задачи. Подробней о конструктивных методах решения в ролике.
3. Не доводить до ответа
Очень часто такое делают со счетными задачами, но в том же ШАДе задача без правильного ответа на любом этапе не засчитывается вовсе, а на собеседование еще это нужно сделать быстро. Поэтому если ответ не совпал, то перерешиваем, пока не совпадет, а после берем аналогичную задачу — повторяем, пока ответ не сойдется с первого раза. Да и при самостоятельной подготовке единственный "критерий" правильности вашего решения — правильный ответ.
4. Акцент на теории
Часто неподготовленные ребята начинают освоения темы именно с дотошного разбора теории: буквально разбирают доказательства в учебнике, с лекции. Академические курсы делают акцент на формализации теории. Хотя в экзаменах акцент идет именно на решения задач, нередко они чисто счетные. Потому освоение темы лучше начать со счетных задач, которые делаются по алгоритмам, именно они дадут вам так называемое интуитивное понимание предмета. Параллельно с этим, осваивайте теорию на уровне определений и формулировок теорем. Только после можно переходить к более идейным задачам и идейному разбору доказательств из лекций.
5. Отсутствие плана подготовки
Конечно в экзамене может быть все, что угодно, но не все темы появляются одинаково часто. Например, рекуррентные последовательности были лишь пару раз. Поэтому важно сделать приоритезацию тем, а не изучать их тупо подряд, как делается в ВУЗе. Для этого достаточно проанализировать те же варианты прошлых лет ШАДа, которые все есть на нашем канале. При этом выстроенная последовательность тем должна образовать какой-то нарратив. Например, нельзя какую-то содержательную задачу по теор веру решить без хотя бы скромных знаний анализа. При составлении плана хорошая мысль закладывать спираль: отрабатывать пройденные темы на новых сюжетах и конструкциях. Например, в задачах на вычисления предела от интеграла с переменными пределами используется та же формула Тейлора и правило Лопиталя. В общем грамотно составить план подготовки не так уж и просто и если чувствуете, что один вы не справитесь, то записывайтесь на наши занятия.
До отборочных в ШАД еще целых пол года, но как раз главная здесь ошибка: начать готовиться слишком поздно, пытаться совершить какие-то трудовые подвиги и соответственно просто выгореть. Лучше начать готовиться как можно раньше. По опыту моих учеников при грамотной подготовке для успешного поступления достаточно готовиться 2 часа ежедневно в течение полу года. Что такое грамотная подготовка и какие ошибки допускают сейчас и обсудим
1. Долго сидеть над задачей
Совсем не знаю откуда пошла такая мода, но это просто контрпродуктивно: вы готовитесь к экзамену, а не решаете задачу тысячелетия. Такой ситуации вообще не должно возникнуть, если вы грамотно составили план освоения темы: от простых задач к сложным. Но так если по стандартной задаче нет никаких продвижений в течение минут 15, то нужно смело гуглить, искать решения похожих задач или спрашивать в чатах, на форумах и у знакомых.
2. Неконструктивный подход к задаче
Когда даю незнакомую задачу ученикам, они просто смотрят на нее и ожидают, что решение само спустится к ним в голову. Здесь нужно понимать, что любая задача сформулирована так, чтобы вы ее решили — это не открытая задача тысячелетия — от вас ожидают конкретные шаги. Чтобы до них догадаться, нужно внимательно посмотреть на условие и попробовать ответить себе на вопросы: На что эта задача? Что от меня хотят? Почему задача кажется мне трудной?
В противоположность такой медитации, ученики начинают перебирать все подряд и формулируют чуть ли не открытые проблемы. Такое на экзамене чревато потерей времени, физических и моральных сил. Поэтому перед активными действиями всегда нужно составить план решения задачи. Подробней о конструктивных методах решения в ролике.
3. Не доводить до ответа
Очень часто такое делают со счетными задачами, но в том же ШАДе задача без правильного ответа на любом этапе не засчитывается вовсе, а на собеседование еще это нужно сделать быстро. Поэтому если ответ не совпал, то перерешиваем, пока не совпадет, а после берем аналогичную задачу — повторяем, пока ответ не сойдется с первого раза. Да и при самостоятельной подготовке единственный "критерий" правильности вашего решения — правильный ответ.
4. Акцент на теории
Часто неподготовленные ребята начинают освоения темы именно с дотошного разбора теории: буквально разбирают доказательства в учебнике, с лекции. Академические курсы делают акцент на формализации теории. Хотя в экзаменах акцент идет именно на решения задач, нередко они чисто счетные. Потому освоение темы лучше начать со счетных задач, которые делаются по алгоритмам, именно они дадут вам так называемое интуитивное понимание предмета. Параллельно с этим, осваивайте теорию на уровне определений и формулировок теорем. Только после можно переходить к более идейным задачам и идейному разбору доказательств из лекций.
5. Отсутствие плана подготовки
Конечно в экзамене может быть все, что угодно, но не все темы появляются одинаково часто. Например, рекуррентные последовательности были лишь пару раз. Поэтому важно сделать приоритезацию тем, а не изучать их тупо подряд, как делается в ВУЗе. Для этого достаточно проанализировать те же варианты прошлых лет ШАДа, которые все есть на нашем канале. При этом выстроенная последовательность тем должна образовать какой-то нарратив. Например, нельзя какую-то содержательную задачу по теор веру решить без хотя бы скромных знаний анализа. При составлении плана хорошая мысль закладывать спираль: отрабатывать пройденные темы на новых сюжетах и конструкциях. Например, в задачах на вычисления предела от интеграла с переменными пределами используется та же формула Тейлора и правило Лопиталя. В общем грамотно составить план подготовки не так уж и просто и если чувствуете, что один вы не справитесь, то записывайтесь на наши занятия.
До отборочных в ШАД еще полгода, но почему готовиться нужно уже сейчас расскажет выпускник наших курсов Егор, поступившей в этом году! Специально для вас, мои любимые подписчики, поговорили про подготовку, мотивацию и как проходили этапы отбора в 2023 году.
Смотрим и обязательно делимся с друзьями, ведь готовиться вместе проще!
https://youtu.be/SSt7H2SvGOA
Смотрим и обязательно делимся с друзьями, ведь готовиться вместе проще!
https://youtu.be/SSt7H2SvGOA
YouTube
Готовиться в школу анализа данных нужно уже сейчас! Всего 2 часа в день и вы не поверите результатам
Телеграм канал: https://t.me/postypashki_old/1002
Эти пет проекты должен сделать каждый аналитик
1. Работа с данными
В любом новом продукте придется выстраивать аналитические процессы. Но для начала нужно просто привести данные к удобному виду. Так данные могут храниться как минимум не оптимально: например, есть база данных VK с одной таблицей, где хранятся посты и авторы этих постов. Скорее всего, постов будет намного больше, чем авторов, поэтому разумно создать новую таблицу, переместить туда посты, а из исходной удалить. Помимо такого не оптимального хранения, данные могут быть банально грязные: аномалии, дубликаты и пропуски, неудобный тип переменных. Для "очистки" данные пригодятся статистические методы и визуализация. Также уже на этом этапе можно формулировать какие-то гипотезы. Для выполнения такого задания достаточно открыть jupyter notebook взять любой сырой датасет c того же kaggle, имитирующий "большие данные", там же по запросу в духе "Exploratory Data Analysis" можно посмотреть примеры других пользователей.
2. Дашборды
Результаты предыдущей работы с данными нужно предоставить в удобном виде. Согласитесь, что ко всем важным показателям нашего продукта должен быть простой и быстрый доступ. Странно было бы если всей команде каждый раз приходилось писать запрос, чтобы узнать сколько у продукта пользователей. Поэтому выстраивание аналитики начинается с выведения ключевых метрик как DAU, WAU, MAU. Целевая задача состоит в визуализации и презентации, также можно повыдумывать свои метрики и сформулировать какие-то гипотезы, глядя на графики. Например, видим пик активных пользователей (маркетологи закупили рекламу), а потом видим отток — давайте посмотрим на retention и оценим насколько реклама эффективна. Также придется найти данные и настроить рабочее окружение, наиболее удачным для новичков мне кажется: ClickHouse, Redash, Superset, GitLab. Они интерактивны, к каждому есть туториал. На работе могут быть другие инструменты, но их освоения тоже не составит проблем.
3. AB тест
Здесь и пригодятся все гипотезы, сформулированные в предыдущих проектах: теперь их можно проверить. Сначала планируем эксперимент: рассчитываем необходимое кол-во пользователей, подобираем методы проверки. Огромный простор для воображения: можно подобрать более чувствительные метрики, можно потестить систему сплитования, можно использовать методы понижения дисперсии. Но лучше начать с самого простого: хоть как-то выбрать пользователей, разделить на тест и контроль и использовать t-тест, Манна - Уитни, проинтерпретировать результат + прикрутить все рабочее окружение из второго проекта. Если получится что-то рабочее, то прикручиваем хэширование с солью, АА-тест, бутстреп, cuped, бакетное преобразование и тд. Примеры AB тестов всякого качества можно посмотреть на том же kaggle, github.
4. Пайплан
Обычно данные хранятся в разных системах и в разных формах, аналитику нередко приходится перетаскивать данные в хранилище и выдавать их в виде графиков и табличек. Для имитации чего-то подобного можно взять данные из одной базы данных, возможно, эти источником будет также являться Kafka, положить в Hadoop, и поместить данные в другую базу данных, используя преобразования Spark, и запустить это все дело через Airflow. Если же хотите разобраться с этими инструментами быстро и без боли, а также получить опыт решения реальных кейсов, то советую наш курс.
5. Система алертов
На работе придется писать отчеты, поэтому лучше автоматизировать этот процесс через тг бота. Создаем, пишем скрипт для сборки отчета по выбранной бд. Подумайте, какие метрики выбрать, за какой период и как лучше представить отчет. Автоматизируйте отправку отчета с помощью Airflow. В дополнение к отчетам можно реализовать поиск аномалий: детектировать необычное поведения метрик и отправлять в чат. Выбираем метрики, срезы, частоту для мониторинга, метод детектирования. Методы можно разделить на статистические (правило трех сигм) и на основе мл алгоритмов (DBSCAN, LOF). Как всегда для начала реализовываем самое простое.
1. Работа с данными
В любом новом продукте придется выстраивать аналитические процессы. Но для начала нужно просто привести данные к удобному виду. Так данные могут храниться как минимум не оптимально: например, есть база данных VK с одной таблицей, где хранятся посты и авторы этих постов. Скорее всего, постов будет намного больше, чем авторов, поэтому разумно создать новую таблицу, переместить туда посты, а из исходной удалить. Помимо такого не оптимального хранения, данные могут быть банально грязные: аномалии, дубликаты и пропуски, неудобный тип переменных. Для "очистки" данные пригодятся статистические методы и визуализация. Также уже на этом этапе можно формулировать какие-то гипотезы. Для выполнения такого задания достаточно открыть jupyter notebook взять любой сырой датасет c того же kaggle, имитирующий "большие данные", там же по запросу в духе "Exploratory Data Analysis" можно посмотреть примеры других пользователей.
2. Дашборды
Результаты предыдущей работы с данными нужно предоставить в удобном виде. Согласитесь, что ко всем важным показателям нашего продукта должен быть простой и быстрый доступ. Странно было бы если всей команде каждый раз приходилось писать запрос, чтобы узнать сколько у продукта пользователей. Поэтому выстраивание аналитики начинается с выведения ключевых метрик как DAU, WAU, MAU. Целевая задача состоит в визуализации и презентации, также можно повыдумывать свои метрики и сформулировать какие-то гипотезы, глядя на графики. Например, видим пик активных пользователей (маркетологи закупили рекламу), а потом видим отток — давайте посмотрим на retention и оценим насколько реклама эффективна. Также придется найти данные и настроить рабочее окружение, наиболее удачным для новичков мне кажется: ClickHouse, Redash, Superset, GitLab. Они интерактивны, к каждому есть туториал. На работе могут быть другие инструменты, но их освоения тоже не составит проблем.
3. AB тест
Здесь и пригодятся все гипотезы, сформулированные в предыдущих проектах: теперь их можно проверить. Сначала планируем эксперимент: рассчитываем необходимое кол-во пользователей, подобираем методы проверки. Огромный простор для воображения: можно подобрать более чувствительные метрики, можно потестить систему сплитования, можно использовать методы понижения дисперсии. Но лучше начать с самого простого: хоть как-то выбрать пользователей, разделить на тест и контроль и использовать t-тест, Манна - Уитни, проинтерпретировать результат + прикрутить все рабочее окружение из второго проекта. Если получится что-то рабочее, то прикручиваем хэширование с солью, АА-тест, бутстреп, cuped, бакетное преобразование и тд. Примеры AB тестов всякого качества можно посмотреть на том же kaggle, github.
4. Пайплан
Обычно данные хранятся в разных системах и в разных формах, аналитику нередко приходится перетаскивать данные в хранилище и выдавать их в виде графиков и табличек. Для имитации чего-то подобного можно взять данные из одной базы данных, возможно, эти источником будет также являться Kafka, положить в Hadoop, и поместить данные в другую базу данных, используя преобразования Spark, и запустить это все дело через Airflow. Если же хотите разобраться с этими инструментами быстро и без боли, а также получить опыт решения реальных кейсов, то советую наш курс.
5. Система алертов
На работе придется писать отчеты, поэтому лучше автоматизировать этот процесс через тг бота. Создаем, пишем скрипт для сборки отчета по выбранной бд. Подумайте, какие метрики выбрать, за какой период и как лучше представить отчет. Автоматизируйте отправку отчета с помощью Airflow. В дополнение к отчетам можно реализовать поиск аномалий: детектировать необычное поведения метрик и отправлять в чат. Выбираем метрики, срезы, частоту для мониторинга, метод детектирования. Методы можно разделить на статистические (правило трех сигм) и на основе мл алгоритмов (DBSCAN, LOF). Как всегда для начала реализовываем самое простое.
Аналитика прекрасный вариант, чтобы начать карьеру, особенно если видите свое будущее в Data Science или менеджменте. Точка входа находится сравнительно низко, при этом на рынке полно вакансий, ведь в каждом новом продукте нужно выстраивать аналитику. Специально для вас, товарищи, обсудим в новом ролике этапы собеседований, пет проекты и как заботать аналитику с нуля до тим лида.
HRы будут вас хотеть, товарищи. Смотрим!
https://www.youtube.com/watch?v=XGKWNhoKP2s
HRы будут вас хотеть, товарищи. Смотрим!
https://www.youtube.com/watch?v=XGKWNhoKP2s
YouTube
Как стать аналитиком данных? Что спрашивают на собеседовании аналитика? Какие делать пет проекты?
Курсы Поступашек для карьеры: https://t.me/postypashki_old/1198
Поступашки открывают набор на четыре курса: теор вер. линейная алгебра. мат анализ. алгоритмы!
Хочешь поступить в ШАД или магистратуру, затащить олимпиаду? Или просто мечтаешь стать крутым специалистом, но не хватает фундамента? Тогда тебе к нам!
На курсе будет разобрана специфика задач, ВСЕ идеи и подходы, используемые составителями. А также в конце курса тебя ждёт пробный экзамен!
Более того, ты сможешь получить ВСЕ ДЕНЬГИ потраченные на курс обратно, если первым решишь все домашние задания 😎😎
Каждый курс будет длится 6 недель, более 40 часов уроков 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
При покупке до 20 октября скидка - 1000 р на ВСЕ курсы
Начало курса по теории вероятностей 05.11 занятия будут проходить по выходным
Для записи и вопросам: @menshe_treh
Хочешь поступить в ШАД или магистратуру, затащить олимпиаду? Или просто мечтаешь стать крутым специалистом, но не хватает фундамента? Тогда тебе к нам!
На курсе будет разобрана специфика задач, ВСЕ идеи и подходы, используемые составителями. А также в конце курса тебя ждёт пробный экзамен!
Более того, ты сможешь получить ВСЕ ДЕНЬГИ потраченные на курс обратно, если первым решишь все домашние задания 😎😎
Каждый курс будет длится 6 недель, более 40 часов уроков 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
При покупке до 20 октября скидка - 1000 р на ВСЕ курсы
Начало курса по теории вероятностей 05.11 занятия будут проходить по выходным
Для записи и вопросам: @menshe_treh
Студенческие олимпиады — поступаем в магистратуру без вступительных испытаний уже весной!
Отличный вариант для планирующих поступать в магистратуру или аспирантуру: возможно получить без конкурсное зачисление или хотя бы доп баллы как индивидуальные достижения. Только внимательно проверяйте, что направление олимпиады совпадает с направлением магистратуры. Обычно вариант олимпиады не сильно сложнее варианта экзамена, а иногда даже проще. Программа везде одна и та же, что в экзамене магистратуры, что на олимпиаде, что в ШАДе, ai masters и тд. Так что советую поучаствовать и всем абитуриентам ШАДа! Еще из приятного призерство на таких олимпиадах очень привлекает рекрутеров при отборе на всякие образовательные программы в духе стажировок, школ.
Отборочные этапы проходят заочно обычно в ноябре-январе, а заключительные в феврале-апреле. Поэтому если хотите уже весной поступить в магистратуру мечты БЕЗ ВСТУПИТЕЛЬНЫХ ИСПЫТАНИЙ, то советую наши курсы.
1. Я - профессионал
Одна из самых известных олимпиад от Яндекса, много где котируется. Например, в ВШЭ, МФТИ, ИТМО, только в МГУ до сих пор не дали нормальных льгот.
2. Высшая лига
Подходит лишь для поступающих в ВШЭ, где как раз много хайповых магистратур по DS.
3. Универсиада
Подходит лишь для поступающих в МГУ. Чаще всего именно по ней и поступают, задания нередко проще вступительных.
4. Мега олимпиада
Подходит лишь для поступления в ИТМО.
5. Олимпиада СПБГУ
Аналогично котируется только в СПБГУ .
Как заметили почти у каждого ВУЗа есть своя олимпиада, которая чаще всего позиционируется как альтернатива экзаменам. Так есть олимпиада от маги Сколтеха, где призеров ждёт БВИ. Или аналогично тот же РЭШ проводит олимпиаду чуть ли не каждый сезон, состоит она из базового английского и математики. Нередко такую альтернативу экзамена, олимпиаду, проводит и лишь один факультет. В общем, внимательно читайте сайт приемной комиссии, а ещё лучше узнавайте у отечественных за магу/аспу о таких льготных возможностях.
Ещё олимпиады наверняка проводят кафедры вашего факультета. Они редко что-то дают кроме мерча/книжек, но из приятного совсем будет не трудно договориться на зачёт/экзамен автоматом. Призовые места ранжируются на каждом курсе отдельно, соответственно победителем можно стать и с одной решённой задачей из варианта. Кстати, вариантами олимпиад по математике нередко вдохновляются составители ШАДа. Яркий пример Колмогоровская олимпиада по теор веру.
По подготовке все стандартно. Разбираем определения, формулировки, учимся решать счётные задачи. Затем переходим к вариантам прошлых лет и смотрим наши подборки #How_to_заботать. Ещё наверняка в вашем ВУЗе есть олимпиадный кружок, но в основном он нацелен на международные олимпиады. Также в комментариях оставлю сборники олимпиадных задач. Подобные классные задачки можно поботать с единомышленниками в нашей БОТАЛКЕ.
Отличный вариант для планирующих поступать в магистратуру или аспирантуру: возможно получить без конкурсное зачисление или хотя бы доп баллы как индивидуальные достижения. Только внимательно проверяйте, что направление олимпиады совпадает с направлением магистратуры. Обычно вариант олимпиады не сильно сложнее варианта экзамена, а иногда даже проще. Программа везде одна и та же, что в экзамене магистратуры, что на олимпиаде, что в ШАДе, ai masters и тд. Так что советую поучаствовать и всем абитуриентам ШАДа! Еще из приятного призерство на таких олимпиадах очень привлекает рекрутеров при отборе на всякие образовательные программы в духе стажировок, школ.
Отборочные этапы проходят заочно обычно в ноябре-январе, а заключительные в феврале-апреле. Поэтому если хотите уже весной поступить в магистратуру мечты БЕЗ ВСТУПИТЕЛЬНЫХ ИСПЫТАНИЙ, то советую наши курсы.
1. Я - профессионал
Одна из самых известных олимпиад от Яндекса, много где котируется. Например, в ВШЭ, МФТИ, ИТМО, только в МГУ до сих пор не дали нормальных льгот.
2. Высшая лига
Подходит лишь для поступающих в ВШЭ, где как раз много хайповых магистратур по DS.
3. Универсиада
Подходит лишь для поступающих в МГУ. Чаще всего именно по ней и поступают, задания нередко проще вступительных.
4. Мега олимпиада
Подходит лишь для поступления в ИТМО.
5. Олимпиада СПБГУ
Аналогично котируется только в СПБГУ .
Как заметили почти у каждого ВУЗа есть своя олимпиада, которая чаще всего позиционируется как альтернатива экзаменам. Так есть олимпиада от маги Сколтеха, где призеров ждёт БВИ. Или аналогично тот же РЭШ проводит олимпиаду чуть ли не каждый сезон, состоит она из базового английского и математики. Нередко такую альтернативу экзамена, олимпиаду, проводит и лишь один факультет. В общем, внимательно читайте сайт приемной комиссии, а ещё лучше узнавайте у отечественных за магу/аспу о таких льготных возможностях.
Ещё олимпиады наверняка проводят кафедры вашего факультета. Они редко что-то дают кроме мерча/книжек, но из приятного совсем будет не трудно договориться на зачёт/экзамен автоматом. Призовые места ранжируются на каждом курсе отдельно, соответственно победителем можно стать и с одной решённой задачей из варианта. Кстати, вариантами олимпиад по математике нередко вдохновляются составители ШАДа. Яркий пример Колмогоровская олимпиада по теор веру.
По подготовке все стандартно. Разбираем определения, формулировки, учимся решать счётные задачи. Затем переходим к вариантам прошлых лет и смотрим наши подборки #How_to_заботать. Ещё наверняка в вашем ВУЗе есть олимпиадный кружок, но в основном он нацелен на международные олимпиады. Также в комментариях оставлю сборники олимпиадных задач. Подобные классные задачки можно поботать с единомышленниками в нашей БОТАЛКЕ.
Реальная история поступления в ШАД без мам, пап и ФКНов
Специально для вас, товарищи, попросили выпускника наших курсов поделиться своей реальной историей поступления в ШАД на заочное отделение, рассказать о своих первых впечатлениях от учебы. Уверены такой опыт будет полезен всем абитуриентам ШАДа. Далее представлен оригинальный текст.
Бэкграунд
Я закончил филиал МГУ в Ташкенте и учился на факультете прикладной математики и информатики. На протяжении всех университетских лет я занимался спортивным программированием. Хорошо выступал с командой на полуфиналах ICPC и даже почти получилось пробиться в финал.
За время учебы в универе я хорошо учился только по матану, а все остальные предметы я достаточно плохо знал.
Подготовка в ШАД
Подготовка началась в январе. Сначала я самостоятельно изучал матан, линал и теорвер, просматривая лекции, открытые курсы.
Таким образом, я занимался в течение трех месяцев, но, честно говоря, все еще плохо понимал линал и теорвер, поскольку за это время не смог хорошо прочувствовать эти предметы. Затем я записался на курсы Поступашек. Пройдя эти курсы, я значительно улучшил свои навыки решения различных задач, поскольку в процессе обучения мы рассмотрели множество примеров и, в том числе, задачи, которые встретились на отборочных в ШАД. Помимо курсов я занимался линалом с преподавателем.
На подготовку я тратил в среднем 3-4 часа в день.
Впечатления от экзаменов
На первых двух экзаменах давали по две задачи на алгоритмы, матан, теор вер и линал.
Алгоритмы мне давались легко и я решил все задачи.
По матану я справлялся очень даже хорошо и практически все задачи решил.
По линалу получалось решить всегда одну задачу из двух предложенных на втором этапе. Как по мне вторая задача по линалу действительно сложная.
По теор веру я справился плохо. Получалось решить только дискретные задачи.
Но этого более чем хватило для прохода на собес. Секцию алгоритмов мне зачли, так как успешно ее прошел на стажировку в Яндекс.
Секция математики была достаточно волнительной. На тестовой части на 15 минут я решил правильно большинство задач, но мне постоянно задавали каверзные вопросы на понимание. Дальше были три задачи на 5 минут каждая. Линал я решал без подсказок, так как уже решал такую задачу. Матан решил с подсказками. Теор вер не успел довести до ответа, но идейно как мне показалось решил правильно.
Впечатления от учебы
Я взял три обязательных предмета. ML, Python, Алгоритмы.
На обучение я затрачиваю не менее 45 часов в неделю, и это при том, что алгоритмы я осваиваю довольно быстро.
Мне кажется я трачу столько времени из-за того, что я стараюсь делать все на максимум и что я не изучал МЛ, а также не писал код на таком уровне, который дают на уроках.
Есть люди, которые параллельно работают, но им действительно сложно. Я лично не работаю.
Домашки интересные. Лично мне приходится дополнительно пересматривать лекцию или же дополнительно читать материалы.
В ШАДе жесткие дедлайны. Домашки в среднем дают на неделю.
Советы поступающим
Не бойтесь поступать, поступить очень даже возможно, главное правильно готовиться. Я лично готовился 3-4 часа в день с учетом моего бэкграунда.
Недооценивайте алгоритмы! Даже если очень хорошо сдали математику вас могут не взять из-за программирования. Сейчас похоже ШАДу важно, чтобы поступающие могли программировать.
По ощущениям человек, который плохо программирует не справится с домашками.
Если есть возможность изучить мат стат, то обязательно изучите, это вам сильно поможет на курсе МЛ.
На первом семестре три предмета обязательные и если вы планируете параллельно работать, то убедитесь, что знаете хотя бы один курс на неплохом уровне. Я считаю изучать все три предметы с нуля и при этом успевать работать нереально.
Хорошо подумайте зачем вам ШАД. Ответьте себе на вопросы какие курсы в ШАДе вы собираетесь взять и зачем, а также честно ответьте себе сколько часов в неделю можете отводить на учебу. Это у вас обязательно спросят на этапе мотивации, которая очень важна.
Готов ответить на ваши вопросы в комментариях.
Специально для вас, товарищи, попросили выпускника наших курсов поделиться своей реальной историей поступления в ШАД на заочное отделение, рассказать о своих первых впечатлениях от учебы. Уверены такой опыт будет полезен всем абитуриентам ШАДа. Далее представлен оригинальный текст.
Бэкграунд
Я закончил филиал МГУ в Ташкенте и учился на факультете прикладной математики и информатики. На протяжении всех университетских лет я занимался спортивным программированием. Хорошо выступал с командой на полуфиналах ICPC и даже почти получилось пробиться в финал.
За время учебы в универе я хорошо учился только по матану, а все остальные предметы я достаточно плохо знал.
Подготовка в ШАД
Подготовка началась в январе. Сначала я самостоятельно изучал матан, линал и теорвер, просматривая лекции, открытые курсы.
Таким образом, я занимался в течение трех месяцев, но, честно говоря, все еще плохо понимал линал и теорвер, поскольку за это время не смог хорошо прочувствовать эти предметы. Затем я записался на курсы Поступашек. Пройдя эти курсы, я значительно улучшил свои навыки решения различных задач, поскольку в процессе обучения мы рассмотрели множество примеров и, в том числе, задачи, которые встретились на отборочных в ШАД. Помимо курсов я занимался линалом с преподавателем.
На подготовку я тратил в среднем 3-4 часа в день.
Впечатления от экзаменов
На первых двух экзаменах давали по две задачи на алгоритмы, матан, теор вер и линал.
Алгоритмы мне давались легко и я решил все задачи.
По матану я справлялся очень даже хорошо и практически все задачи решил.
По линалу получалось решить всегда одну задачу из двух предложенных на втором этапе. Как по мне вторая задача по линалу действительно сложная.
По теор веру я справился плохо. Получалось решить только дискретные задачи.
Но этого более чем хватило для прохода на собес. Секцию алгоритмов мне зачли, так как успешно ее прошел на стажировку в Яндекс.
Секция математики была достаточно волнительной. На тестовой части на 15 минут я решил правильно большинство задач, но мне постоянно задавали каверзные вопросы на понимание. Дальше были три задачи на 5 минут каждая. Линал я решал без подсказок, так как уже решал такую задачу. Матан решил с подсказками. Теор вер не успел довести до ответа, но идейно как мне показалось решил правильно.
Впечатления от учебы
Я взял три обязательных предмета. ML, Python, Алгоритмы.
На обучение я затрачиваю не менее 45 часов в неделю, и это при том, что алгоритмы я осваиваю довольно быстро.
Мне кажется я трачу столько времени из-за того, что я стараюсь делать все на максимум и что я не изучал МЛ, а также не писал код на таком уровне, который дают на уроках.
Есть люди, которые параллельно работают, но им действительно сложно. Я лично не работаю.
Домашки интересные. Лично мне приходится дополнительно пересматривать лекцию или же дополнительно читать материалы.
В ШАДе жесткие дедлайны. Домашки в среднем дают на неделю.
Советы поступающим
Не бойтесь поступать, поступить очень даже возможно, главное правильно готовиться. Я лично готовился 3-4 часа в день с учетом моего бэкграунда.
Недооценивайте алгоритмы! Даже если очень хорошо сдали математику вас могут не взять из-за программирования. Сейчас похоже ШАДу важно, чтобы поступающие могли программировать.
По ощущениям человек, который плохо программирует не справится с домашками.
Если есть возможность изучить мат стат, то обязательно изучите, это вам сильно поможет на курсе МЛ.
На первом семестре три предмета обязательные и если вы планируете параллельно работать, то убедитесь, что знаете хотя бы один курс на неплохом уровне. Я считаю изучать все три предметы с нуля и при этом успевать работать нереально.
Хорошо подумайте зачем вам ШАД. Ответьте себе на вопросы какие курсы в ШАДе вы собираетесь взять и зачем, а также честно ответьте себе сколько часов в неделю можете отводить на учебу. Это у вас обязательно спросят на этапе мотивации, которая очень важна.
Готов ответить на ваши вопросы в комментариях.
Поступашки продолжают набор на курс по теории вероятностей и математической статистики!
Хочешь поступить в ШАД или магистратуру, затащить олимпиаду? Или просто мечтаешь стать крутым специалистом и тащить собесы, но не хватает фундамента? Тогда тебе к нам!
Курс заточен под практику, будут разобраны ВСЕ идеи и подходы, используемые составителями.
Курс длится 6 недель, каждую неделю по 2 урока, огромное количество дополнительного контент, более 40 часов уроков с последующим доступом к записям и ДЗ с проверкой. На семинарах с каждым учеником общаются по очереди, полноценное общение как здесь. Ежедневная связь, пробные экзамены, персональные рекомендации, инсайды и домашнее задание с проверкой и разбором! Все будет еще круче, чем на всех прошлый курсах (отзывы тут)
Программа и подробности здесь.
Цена 7000р за курс, при покупке на одного человека. При покупке с другом, или если покупали курсы ранее 6000р
Начало курса 05.11 занятия будут проходить по выходным
Для записи и вопросам: @menshe_treh
Хочешь поступить в ШАД или магистратуру, затащить олимпиаду? Или просто мечтаешь стать крутым специалистом и тащить собесы, но не хватает фундамента? Тогда тебе к нам!
Курс заточен под практику, будут разобраны ВСЕ идеи и подходы, используемые составителями.
Курс длится 6 недель, каждую неделю по 2 урока, огромное количество дополнительного контент, более 40 часов уроков с последующим доступом к записям и ДЗ с проверкой. На семинарах с каждым учеником общаются по очереди, полноценное общение как здесь. Ежедневная связь, пробные экзамены, персональные рекомендации, инсайды и домашнее задание с проверкой и разбором! Все будет еще круче, чем на всех прошлый курсах (отзывы тут)
Программа и подробности здесь.
Цена 7000р за курс, при покупке на одного человека. При покупке с другом, или если покупали курсы ранее 6000р
Начало курса 05.11 занятия будут проходить по выходным
Для записи и вопросам: @menshe_treh
Собеседование в ШАД — заключительный этап, по итогам которого принимается решение о зачислении абитуриента. Он же считается самым сложным: нужно не только быстро решать задачи, но и уметь быстро излагать решение интервьюеру. Специально для вас, товарищи, записали с моим учеником реальное собеседование в ШАД, именно такой формат и такие задачи были в 2023 году, а в конце дали важные советы по подготовке. Помните, что при грамотной подготовке даже обезьяна поступит в ШАД.
Смотрим! https://youtu.be/t8dEWC7yZs8
Смотрим! https://youtu.be/t8dEWC7yZs8
YouTube
Реальное собеседование в школу анализа данных Яндекса (ШАД)
подробней о курсах Поступашек: https://t.me/postypashki_old/1143
Самые интересные события в ближайшее время.
Все подобное вы можете обсудить в комментариях под этим постом или в нашем чате.
1. Ozon Camp
Стажировка на аналитику, менеджмент. Для участия нужно подать заявку до 28 ноября, выполнить простое тестовое за ограниченное время. Затем ждет очная бизнес игра: никакого соревнования нет, просто нужно показать умение работать в коллективе. После как всегда собеседование с командой. Жалоб по стажировке не слышал.
2. Олимпиада "Я - профессионал"
Одна из самых известных олимпиад от Яндекса, котируется почти во всех приличных вузах: дают бви или доп баллы при поступлении в магистратуру / аспирантуру. Для участия нужно заполнить анкету до 14 ноября, выполнить контест. Задания на отборочном и заключительном этапе на стандартные идеи, вузовский материал. Поэтому если хотите уже весной поступить в магистратуру мечты БЕЗ ВСТУПИТЕЛЬНЫХ ИСПЫТАНИЙ, то обязательно записывайтесь на наши курсы.
3. Высшая лига
Подходит лишь для поступающих в ВШЭ, где как раз много хайповых магистратур, по тому же DS. Регистрация начнется в конце ноября — начале декабря. Но готовимся заранее, ибо главная ошибка абитуриента: проворонить регистрацию на олимпиады. После регистрации нужно выполнить контест. По сложности все неоднозначно, очень зависит от направления и спектр тем довольно широкий. Подробней об олимпиадах здесь
4. Мегаолимпиада
Подходит лишь для поступления в ИТМО (СПБ), который сейчас активно развивается и наверное среди всех вузов самый передовой. Регистрация откроется 13 ноября. После регистрации нужно выполнить контест.
5. Олимпиада СПБГУ
Аналогично котируется только в СПБГУ. Регистрация открыта с 1 ноября. После регистрации нужно выполнить контест.
О чем-то забыли? Обязательно пишите в комментариях! Кстати, не забываем и про предыдущий пост событий, многие из них до сих пор актуальны.
Все подобное вы можете обсудить в комментариях под этим постом или в нашем чате.
1. Ozon Camp
Стажировка на аналитику, менеджмент. Для участия нужно подать заявку до 28 ноября, выполнить простое тестовое за ограниченное время. Затем ждет очная бизнес игра: никакого соревнования нет, просто нужно показать умение работать в коллективе. После как всегда собеседование с командой. Жалоб по стажировке не слышал.
2. Олимпиада "Я - профессионал"
Одна из самых известных олимпиад от Яндекса, котируется почти во всех приличных вузах: дают бви или доп баллы при поступлении в магистратуру / аспирантуру. Для участия нужно заполнить анкету до 14 ноября, выполнить контест. Задания на отборочном и заключительном этапе на стандартные идеи, вузовский материал. Поэтому если хотите уже весной поступить в магистратуру мечты БЕЗ ВСТУПИТЕЛЬНЫХ ИСПЫТАНИЙ, то обязательно записывайтесь на наши курсы.
3. Высшая лига
Подходит лишь для поступающих в ВШЭ, где как раз много хайповых магистратур, по тому же DS. Регистрация начнется в конце ноября — начале декабря. Но готовимся заранее, ибо главная ошибка абитуриента: проворонить регистрацию на олимпиады. После регистрации нужно выполнить контест. По сложности все неоднозначно, очень зависит от направления и спектр тем довольно широкий. Подробней об олимпиадах здесь
4. Мегаолимпиада
Подходит лишь для поступления в ИТМО (СПБ), который сейчас активно развивается и наверное среди всех вузов самый передовой. Регистрация откроется 13 ноября. После регистрации нужно выполнить контест.
5. Олимпиада СПБГУ
Аналогично котируется только в СПБГУ. Регистрация открыта с 1 ноября. После регистрации нужно выполнить контест.
О чем-то забыли? Обязательно пишите в комментариях! Кстати, не забываем и про предыдущий пост событий, многие из них до сих пор актуальны.
Поступашки продолжают набор на курс по алгоритмам!
Хочешь поступить в ШАД или магистратуру, затащить олимпиаду? Или просто мечтаешь стать крутым специалистом и тащить алгособесы, но не хватает фундамента и практики? Тогда тебе к нам!
Курс заточен под практику, будут подробно разобраны ВСЕ идеи и подходы, используемые составителями.
Курс длится 6 недель, каждую неделю по 2 урока, огромное количество дополнительного контент, более 40 часов уроков с последующим доступом к записям и ДЗ с проверкой. На семинарах с каждым учеником общаются по очереди, полноценное общение как здесь. Ежедневная связь, пробные собесы, экзамены, персональные рекомендации, инсайды и домашнее задание с проверкой, код ревью и с разбором! Все будет еще круче, чем на всех прошлый курсах (отзывы тут)
Программа и подробности здесь.
Цена 7000р за курс, при покупке на одного человека. При покупке с другом, или если покупали курсы ранее 6000р
Начало курса 12.11 занятия будут проходить по выходным
Для записи и вопросам: @menshe_treh
Хочешь поступить в ШАД или магистратуру, затащить олимпиаду? Или просто мечтаешь стать крутым специалистом и тащить алгособесы, но не хватает фундамента и практики? Тогда тебе к нам!
Курс заточен под практику, будут подробно разобраны ВСЕ идеи и подходы, используемые составителями.
Курс длится 6 недель, каждую неделю по 2 урока, огромное количество дополнительного контент, более 40 часов уроков с последующим доступом к записям и ДЗ с проверкой. На семинарах с каждым учеником общаются по очереди, полноценное общение как здесь. Ежедневная связь, пробные собесы, экзамены, персональные рекомендации, инсайды и домашнее задание с проверкой, код ревью и с разбором! Все будет еще круче, чем на всех прошлый курсах (отзывы тут)
Программа и подробности здесь.
Цена 7000р за курс, при покупке на одного человека. При покупке с другом, или если покупали курсы ранее 6000р
Начало курса 12.11 занятия будут проходить по выходным
Для записи и вопросам: @menshe_treh
Топ 6 стажировок
Почти у каждой компании есть стажировка, но на этот раз обсудим лишь самые популярные и развитые. На некоторые регистрация еще открыта.
1. Яндекс
Самая масштабная стажировка. Набор идет круглый год, но фриз пол года. Для участия обычно достаточно решить 1/3 заданий из контеста на алгоритмы - основы специальности и составить привлекательную анкету. Дальше ждет 2 алго собеса на 30 минут: один попроще и второй посложнее. Для прохода достаточно на кажом собесе уверенно решить 2 задачи, они уровня медиум литкод. Если же хотите гарантированно пропасть стажировку, советую наш курс по алгоритмам. Иногда, особенно если останется время, могут по приколу спросить что-то по специальности. И наконец 1-3 собеса с командами, где в основном смотрят на софт скилс, но также будут технические вопросы, кейсы. Как гарантировано пройти на стажировку смотрим здесь.
2. Тинькофф
Вакансий поменьше чем в Яндексе. Набор идет раз в сезон. Для участия нужно почти полностью решить контест — на разработку ждут алгоритмы, а на аналитику математика — и составить привлекательную анкету. Дальше всех ранжируют по баллам и команды выбирают кандидата на собес по анкете, а иногда ранжируют и просто по алфавиту. Анкета сильно решает. Собес сместился больше в сторону технической части, ибо рекрутеры стали понимать, что катать контест не будет только ленивый. Как гарантировано пройти на стажировку смотрим здесь.
3. Озон Camp и Озон Route
Первая программа для аналитиков, менеджеров и им подобным. Проводится почти каждый сезон. Для участия нужно заполнить анкету, решить простой тест по типу на знание экселя, питона и тд. Затем приглашают на бизнес игру в офис: просто рандомно делят на команды и дают реальный кейс. Нужно подготовить аналитику на реальных данных, сделать презентацию и защитить решение. Никакого соревнования нет, в основном смотрят на инициативность каждого участника, на умение работать в новом коллективе. Наконец собеседования с командами (руководителем), где вопросы больше в сторону, что вы из себя представляете. Как гарантировано пройти на стажировку смотрим здесь.
Вторая программа для разработчиков. Обычно все попадают через курсы 256, для участия нужно попасть в топ контеста. Уже во время прохождения курсов обещают звать на собесы. Ждет стандартный созвон с hr и технические вопросы как капча, стандартный лайвкодинг на знание стека с ликтода изи-медиум, собес с руководителем про богатый папа — бедный папа.
4. Sberseasons
Для участия нужно заполнить анкету. Через какое-то время свяжется hr и задаст простые технические вопросы в духе сколько килобайт в гигабайте. Дальше ваша анкета помещается в общий пул, из которого руководители выбирают самые кликабельные. Анкета решает сильнее чем в Тиньке, ибо никакой условной ранжировки нет. Могут пропасть на пол года. Единой культуры проведения собесов нет, каждый руководитель проводит как хочет. Повышается риск наткнутся на некомпетентного интервьера из бизнеса, например уверенного, что вероятность может быть больше единицы, или наоборот будет ламповая беседа про футбольчик. Как гарантировано пройти на стажировку смотрим здесь.
5. SafeBoard от Касперовский
Проходит почти каждый в сезон. В основном вакансии для разработчиков. Вакансий в сумме около 100, но при этом достойных заявок не так много, поэтому все, кто разбирается проходит. Сначала тест, пара задач на код, обычно все справляются за половину времени. По итогам теста лучшим кандидатам предлагают выполнить специализированное задание, либо видеоинтервью (либо оба этих задания). Наконец встреча с командами. Как гарантировано пройти на стажировку смотрим здесь.
6. ВК
В отличе от всех прочих стажировок здесь подаешься не на направление, а скорее на конкретную вакансию. Но кстати так же можно сделать и в почти любой компании выше. Для участия нужно выполнить тестовое задание, а далее все стандартно: лайвкодинг на знание стека с ликтода изи-медиум, собес с руководителем про богатый папа — бедный папа. Опять же большинство попадают через курсы. О том как работается в ВК смотрим здесь.
Почти у каждой компании есть стажировка, но на этот раз обсудим лишь самые популярные и развитые. На некоторые регистрация еще открыта.
1. Яндекс
Самая масштабная стажировка. Набор идет круглый год, но фриз пол года. Для участия обычно достаточно решить 1/3 заданий из контеста на алгоритмы - основы специальности и составить привлекательную анкету. Дальше ждет 2 алго собеса на 30 минут: один попроще и второй посложнее. Для прохода достаточно на кажом собесе уверенно решить 2 задачи, они уровня медиум литкод. Если же хотите гарантированно пропасть стажировку, советую наш курс по алгоритмам. Иногда, особенно если останется время, могут по приколу спросить что-то по специальности. И наконец 1-3 собеса с командами, где в основном смотрят на софт скилс, но также будут технические вопросы, кейсы. Как гарантировано пройти на стажировку смотрим здесь.
2. Тинькофф
Вакансий поменьше чем в Яндексе. Набор идет раз в сезон. Для участия нужно почти полностью решить контест — на разработку ждут алгоритмы, а на аналитику математика — и составить привлекательную анкету. Дальше всех ранжируют по баллам и команды выбирают кандидата на собес по анкете, а иногда ранжируют и просто по алфавиту. Анкета сильно решает. Собес сместился больше в сторону технической части, ибо рекрутеры стали понимать, что катать контест не будет только ленивый. Как гарантировано пройти на стажировку смотрим здесь.
3. Озон Camp и Озон Route
Первая программа для аналитиков, менеджеров и им подобным. Проводится почти каждый сезон. Для участия нужно заполнить анкету, решить простой тест по типу на знание экселя, питона и тд. Затем приглашают на бизнес игру в офис: просто рандомно делят на команды и дают реальный кейс. Нужно подготовить аналитику на реальных данных, сделать презентацию и защитить решение. Никакого соревнования нет, в основном смотрят на инициативность каждого участника, на умение работать в новом коллективе. Наконец собеседования с командами (руководителем), где вопросы больше в сторону, что вы из себя представляете. Как гарантировано пройти на стажировку смотрим здесь.
Вторая программа для разработчиков. Обычно все попадают через курсы 256, для участия нужно попасть в топ контеста. Уже во время прохождения курсов обещают звать на собесы. Ждет стандартный созвон с hr и технические вопросы как капча, стандартный лайвкодинг на знание стека с ликтода изи-медиум, собес с руководителем про богатый папа — бедный папа.
4. Sberseasons
Для участия нужно заполнить анкету. Через какое-то время свяжется hr и задаст простые технические вопросы в духе сколько килобайт в гигабайте. Дальше ваша анкета помещается в общий пул, из которого руководители выбирают самые кликабельные. Анкета решает сильнее чем в Тиньке, ибо никакой условной ранжировки нет. Могут пропасть на пол года. Единой культуры проведения собесов нет, каждый руководитель проводит как хочет. Повышается риск наткнутся на некомпетентного интервьера из бизнеса, например уверенного, что вероятность может быть больше единицы, или наоборот будет ламповая беседа про футбольчик. Как гарантировано пройти на стажировку смотрим здесь.
5. SafeBoard от Касперовский
Проходит почти каждый в сезон. В основном вакансии для разработчиков. Вакансий в сумме около 100, но при этом достойных заявок не так много, поэтому все, кто разбирается проходит. Сначала тест, пара задач на код, обычно все справляются за половину времени. По итогам теста лучшим кандидатам предлагают выполнить специализированное задание, либо видеоинтервью (либо оба этих задания). Наконец встреча с командами. Как гарантировано пройти на стажировку смотрим здесь.
6. ВК
В отличе от всех прочих стажировок здесь подаешься не на направление, а скорее на конкретную вакансию. Но кстати так же можно сделать и в почти любой компании выше. Для участия нужно выполнить тестовое задание, а далее все стандартно: лайвкодинг на знание стека с ликтода изи-медиум, собес с руководителем про богатый папа — бедный папа. Опять же большинство попадают через курсы. О том как работается в ВК смотрим здесь.
Этапы отбора в Ai Masters
На канале очень много рассказывали про ШАД, но у него есть и альтернатива: младший брат. По опыту моих учеников поступить туда намного проще, в этом же посте подробно обсудим этапы поступления.
1. Онлайн тестирование
Регистрация обычно начинается в середине мая, затем приходит ссылка на тест по математике на 2 часа, который можно решить в любое время до середины июля. Обычно проход с 5 из 7 задач. Задания непростые: где-то нужно посчитать проекцию в 4ех мерном пространстве, а где-то вспомнить криволинейный интеграл. Единственное банк заданий не такой большой, давно не обновлялся, поэтому можно просто зарегать левые аккаунты и потренировтаься в прохождении. Вариант первого этапа тут и тут, как видите большинство заданий пересекаются.
2. Экзамен
Всего есть три варианта: математика, контест по аналитике, контест по DS. Проходят в июле, начале августа. Для поступления достаточно успешно пройти любой. Считается, что только экзамен дает право выбора потока обучения: DS или аналитика. Сдав же успешно контест по аналитике, нельзя поступить на DS и наоборот. Но такие правила придумали на случай жесткого конкурса. По факту все решается в индивидуальном порядке и самые заинтересованные пишут и экзамен, и оба контеста. К тому же, потоки разливаются лишь набором пары обязательных курсов, два направления ходят на занятия в одно и то же время, никакого деления нет, кроме записи в ведомости.
Для экзамена по математике обычно выделяется две даты, можно выбрать любую, как удобней. Всего 6 необычных заданий на продвинутую математику и алгоритмы. Судя по прошлому году, задания сочиняют сами преподаватели курсов ai master. Автор заданий по линейной алгебре вдохновлялся элементами численных методов: нормы матриц, преобразование Хаусхолдера. По теор веру задачи похожи больше на математическую статистику: неравенства, пределы. Все варианты прошлых лет можно найти на сайте.
Контест по аналитике состоит из несложных задач на пару дней. Может быть аналитика с элементами теории игр, статистический анализ данных на питоне, простенькая модель по мл. Хватит смекалки, базовых знаний статистики и гугла.
Контеснт по дс довольно необычный, задания каждый год сильно меняются. Здесь оставлю вариант этого года. Для успешного прохождения достаточно попасть в топ лидерборда.
3. Собеседование
Часовой созвон, где нужно внятно рассказать о себе, зачем вам нужен ai masters и тд. После спросят пару несложных задач по математике и алгоритмам в духе оценить время сортировки, применить формулу байеса, найти ранг матрицы. Здесь оставлю пару задачек. Принимающие всегда могут помочь дельными подсказками. Этап скорее чтобы понять сможете ли вы учиться на программе, хватит ил у вас мотивации.
В заключение отмечу, что поступить при грамотной подготовке вполне реально, с чем вам помогут наши курсы.
На канале очень много рассказывали про ШАД, но у него есть и альтернатива: младший брат. По опыту моих учеников поступить туда намного проще, в этом же посте подробно обсудим этапы поступления.
1. Онлайн тестирование
Регистрация обычно начинается в середине мая, затем приходит ссылка на тест по математике на 2 часа, который можно решить в любое время до середины июля. Обычно проход с 5 из 7 задач. Задания непростые: где-то нужно посчитать проекцию в 4ех мерном пространстве, а где-то вспомнить криволинейный интеграл. Единственное банк заданий не такой большой, давно не обновлялся, поэтому можно просто зарегать левые аккаунты и потренировтаься в прохождении. Вариант первого этапа тут и тут, как видите большинство заданий пересекаются.
2. Экзамен
Всего есть три варианта: математика, контест по аналитике, контест по DS. Проходят в июле, начале августа. Для поступления достаточно успешно пройти любой. Считается, что только экзамен дает право выбора потока обучения: DS или аналитика. Сдав же успешно контест по аналитике, нельзя поступить на DS и наоборот. Но такие правила придумали на случай жесткого конкурса. По факту все решается в индивидуальном порядке и самые заинтересованные пишут и экзамен, и оба контеста. К тому же, потоки разливаются лишь набором пары обязательных курсов, два направления ходят на занятия в одно и то же время, никакого деления нет, кроме записи в ведомости.
Для экзамена по математике обычно выделяется две даты, можно выбрать любую, как удобней. Всего 6 необычных заданий на продвинутую математику и алгоритмы. Судя по прошлому году, задания сочиняют сами преподаватели курсов ai master. Автор заданий по линейной алгебре вдохновлялся элементами численных методов: нормы матриц, преобразование Хаусхолдера. По теор веру задачи похожи больше на математическую статистику: неравенства, пределы. Все варианты прошлых лет можно найти на сайте.
Контест по аналитике состоит из несложных задач на пару дней. Может быть аналитика с элементами теории игр, статистический анализ данных на питоне, простенькая модель по мл. Хватит смекалки, базовых знаний статистики и гугла.
Контеснт по дс довольно необычный, задания каждый год сильно меняются. Здесь оставлю вариант этого года. Для успешного прохождения достаточно попасть в топ лидерборда.
3. Собеседование
Часовой созвон, где нужно внятно рассказать о себе, зачем вам нужен ai masters и тд. После спросят пару несложных задач по математике и алгоритмам в духе оценить время сортировки, применить формулу байеса, найти ранг матрицы. Здесь оставлю пару задачек. Принимающие всегда могут помочь дельными подсказками. Этап скорее чтобы понять сможете ли вы учиться на программе, хватит ил у вас мотивации.
В заключение отмечу, что поступить при грамотной подготовке вполне реально, с чем вам помогут наши курсы.
Поступашки продолжают набор на курс по линейной алгебре!
Хочешь поступить в ШАД или магистратуру, затащить олимпиаду? Или просто мечтаешь стать крутым специалистом и тащить собесы, но не хватает фундамента? Тогда тебе к нам!
Курс заточен под практику, будут разобраны ВСЕ идеи и подходы, используемые составителями.
Курс длится 6 недель, каждую неделю по 2 урока, огромное количество дополнительного контент, более 40 часов уроков с последующим доступом к записям и ДЗ с проверкой. На семинарах с каждым учеником общаются по очереди, полноценное общение как здесь. Ежедневная связь, пробные экзамены, персональные рекомендации, инсайды и домашнее задание с проверкой и разбором! Все будет еще круче, чем на всех прошлый курсах (отзывы тут)
Программа и подробности здесь.
Цена 7000р за курс, при покупке на одного человека. При покупке с другом, или если покупали курсы ранее 6000р
Начало курса 19.11 занятия будут проходить по выходным
Для записи и вопросам: @menshe_treh
Курс по
- теор веру
- алгоритмам
- матану
Хочешь поступить в ШАД или магистратуру, затащить олимпиаду? Или просто мечтаешь стать крутым специалистом и тащить собесы, но не хватает фундамента? Тогда тебе к нам!
Курс заточен под практику, будут разобраны ВСЕ идеи и подходы, используемые составителями.
Курс длится 6 недель, каждую неделю по 2 урока, огромное количество дополнительного контент, более 40 часов уроков с последующим доступом к записям и ДЗ с проверкой. На семинарах с каждым учеником общаются по очереди, полноценное общение как здесь. Ежедневная связь, пробные экзамены, персональные рекомендации, инсайды и домашнее задание с проверкой и разбором! Все будет еще круче, чем на всех прошлый курсах (отзывы тут)
Программа и подробности здесь.
Цена 7000р за курс, при покупке на одного человека. При покупке с другом, или если покупали курсы ранее 6000р
Начало курса 19.11 занятия будут проходить по выходным
Для записи и вопросам: @menshe_treh
Курс по
- теор веру
- алгоритмам
- матану
Подборка магистратур по Data Science
Устал работать на дядю за копейки? Хочешь заниматься реально передовыми вещами в коллективе настоящих специалистов? Здесь уже не подойдут курсы с онлайн ПТУ- нужно фундаментальное образование, чтобы можно было расти и осваивать новые инструменты в выбранной области. Еще было бы неплохо познакомиться с нужными людьми, которые своевременно направят вас в хайповую команду. Один из самых простых вариантов: пойти в магистратуру, о них сегодня и расскажу. Здесь же оставлю варианты вступительных прошлых лет.
1. Современные компьютерные науки ВШЭ
Совместная магистратура ФКН и Яндекса. Сильный преподавательский состав, обещают тесное взаимодействие с Яндексом в видео возможности получить оффер в Yandex Research, Cloud. Отбор проводился в 3 этапа: конкурс портфолио и мотивационных писем, онлайн экзамен по математике и алгоритмам, собеседование. Задание по уровню между первым и вторым отборочным этапов в ШАД. Кстати раньше ШАДовцам оба этапа тестирования засчитывались с максимальным баллом.
2. Науки о данных ВШЭ
По сути все то же самое, как и выше. Вступительные испытания состоят из теста по английскому (зачет/незачет) и письменного экзамена по математике. Раньше задания были сопоставимы с ШАДовскими, были даже задания на оптимизацию, дискретные функции, но в 2023 году почему-то решили выкатить совсем простые задания, даже проще первого отборочного в ШАД.
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 ШАДах). 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 по математике и алгоритмам уровня магистратур 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.
5. ВМК МГУ
Для поступления нужно решить экзамен по математике и теории алгоритмов. Задания в целом несложные, иногда просто подставить в формулу, но специфичные: по математике урчпы, числаки и тд, а по алгоритмам всякие машины Тьюринга. Очень много поступают по внутренней олимпиаде (универсиада), задания уровня экзамена. Другие олимпиады, кроме внутренней, не котируются. 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.
6. МФТИ
Полно всяких программ и кафедр: есть и от Тинькоффа, и даже от Яндекса, кстати, по байкам ШАД именно с нее и вырос. Для начала нужно поступить на кафедру, каждая кафедра решает сама, как будет проводить отбор: собес или тестирование/контест, или просто по CV и тд. Дальше нужно формально поступить в МФТИ, для этого нужно писать вступительные, раньше выпускникам физтеха просто засчитывали Госы. Аналогично МГУ лучше написать ответственным за магистратуры/ поспрашивать в чатиках абитуры. Котируется олимпиада 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.
Устал работать на дядю за копейки? Хочешь заниматься реально передовыми вещами в коллективе настоящих специалистов? Здесь уже не подойдут курсы с онлайн ПТУ- нужно фундаментальное образование, чтобы можно было расти и осваивать новые инструменты в выбранной области. Еще было бы неплохо познакомиться с нужными людьми, которые своевременно направят вас в хайповую команду. Один из самых простых вариантов: пойти в магистратуру, о них сегодня и расскажу. Здесь же оставлю варианты вступительных прошлых лет.
1. Современные компьютерные науки ВШЭ
Совместная магистратура ФКН и Яндекса. Сильный преподавательский состав, обещают тесное взаимодействие с Яндексом в видео возможности получить оффер в Yandex Research, Cloud. Отбор проводился в 3 этапа: конкурс портфолио и мотивационных писем, онлайн экзамен по математике и алгоритмам, собеседование. Задание по уровню между первым и вторым отборочным этапов в ШАД. Кстати раньше ШАДовцам оба этапа тестирования засчитывались с максимальным баллом.
2. Науки о данных ВШЭ
По сути все то же самое, как и выше. Вступительные испытания состоят из теста по английскому (зачет/незачет) и письменного экзамена по математике. Раньше задания были сопоставимы с ШАДовскими, были даже задания на оптимизацию, дискретные функции, но в 2023 году почему-то решили выкатить совсем простые задания, даже проще первого отборочного в ШАД.
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 ШАДах). 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 по математике и алгоритмам уровня магистратур 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.
5. ВМК МГУ
Для поступления нужно решить экзамен по математике и теории алгоритмов. Задания в целом несложные, иногда просто подставить в формулу, но специфичные: по математике урчпы, числаки и тд, а по алгоритмам всякие машины Тьюринга. Очень много поступают по внутренней олимпиаде (универсиада), задания уровня экзамена. Другие олимпиады, кроме внутренней, не котируются. 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.
6. МФТИ
Полно всяких программ и кафедр: есть и от Тинькоффа, и даже от Яндекса, кстати, по байкам ШАД именно с нее и вырос. Для начала нужно поступить на кафедру, каждая кафедра решает сама, как будет проводить отбор: собес или тестирование/контест, или просто по CV и тд. Дальше нужно формально поступить в МФТИ, для этого нужно писать вступительные, раньше выпускникам физтеха просто засчитывали Госы. Аналогично МГУ лучше написать ответственным за магистратуры/ поспрашивать в чатиках абитуры. Котируется олимпиада 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.
Теория вероятностей считается важнейшей дисциплиной. Ее спрашивают на собесах в любую более менее серьезную компанию, спрашивают на вступительных экзаменах в магистратуру, ШАД, она даже есть в ЕГЭ! Но к сожалению ее обычно знают плохо, поэтому специально для вас, товарищи, как преподаватель с 40 летнем стажем делюсь всеми инсайдами и своими любимыми материалами для бота теор вера😎
Смотрим, смотрим, товарищи! https://www.youtube.com/watch?v=8yLJS86Xbv0
Смотрим, смотрим, товарищи! https://www.youtube.com/watch?v=8yLJS86Xbv0
YouTube
Как заботать теорию вероятностей? Для Data Science, собеседований, олимпиад, магистратур, ШАД.
курсы Поступашек: https://t.me/postypashki_old/1198
ЛМК, Виленкин: https://t.me/postypashki_old_chat/11139
Ролик МА про комплексные числа в суммах: https://www.youtube.com/watch?v=PdbBEAd75E8&t=533s
Ролик МА про комплексные числа в суммах: https://www.y…
ЛМК, Виленкин: https://t.me/postypashki_old_chat/11139
Ролик МА про комплексные числа в суммах: https://www.youtube.com/watch?v=PdbBEAd75E8&t=533s
Ролик МА про комплексные числа в суммах: https://www.y…
Поступашки продолжают набор на курс по мат анализу!
Хочешь поступить в ШАД или магистратуру, затащить олимпиаду? Или просто мечтаешь стать крутым специалистом и тащить собесы, но не хватает фундамента? Тогда тебе к нам!
Курс заточен под практику, будут разобраны ВСЕ идеи и подходы, используемые составителями.
Курс длится 6 недель, каждую неделю по 2 урока, огромное количество дополнительного контент, более 40 часов уроков с последующим доступом к записям и ДЗ с проверкой. На семинарах с каждым учеником общаются по очереди, полноценное общение как здесь. Ежедневная связь, пробные экзамены, персональные рекомендации, инсайды и домашнее задание с проверкой и разбором! Все будет еще круче, чем на всех прошлый курсах (отзывы тут)
Программа и подробности здесь.
Цена 7000р за курс, при покупке на одного человека. При покупке с другом, или если покупали курсы ранее 6000р
Начало курса 26.11 занятия будут проходить по выходным
Для записи и вопросам: @menshe_treh
Курс по
- теор веру
- алгоритмам
- линалу
Хочешь поступить в ШАД или магистратуру, затащить олимпиаду? Или просто мечтаешь стать крутым специалистом и тащить собесы, но не хватает фундамента? Тогда тебе к нам!
Курс заточен под практику, будут разобраны ВСЕ идеи и подходы, используемые составителями.
Курс длится 6 недель, каждую неделю по 2 урока, огромное количество дополнительного контент, более 40 часов уроков с последующим доступом к записям и ДЗ с проверкой. На семинарах с каждым учеником общаются по очереди, полноценное общение как здесь. Ежедневная связь, пробные экзамены, персональные рекомендации, инсайды и домашнее задание с проверкой и разбором! Все будет еще круче, чем на всех прошлый курсах (отзывы тут)
Программа и подробности здесь.
Цена 7000р за курс, при покупке на одного человека. При покупке с другом, или если покупали курсы ранее 6000р
Начало курса 26.11 занятия будут проходить по выходным
Для записи и вопросам: @menshe_treh
Курс по
- теор веру
- алгоритмам
- линалу
КАК СДАТЬ ЛЮБОЙ ЭКЗАМЕН НА ОТЛ?
Снег выпал, товарищи, пора приниматься за подготовку. Специально для вас подготовил конкретный план и советы, основываясь на своем опыте и опыте моих коллег в сдаче и принятии экзаменов.
Шаг 1. Начать стоит с определений и формулировок теорем, а также с воды от лектора, чтобы получить хотя бы первое представление о чем экзамен. Фрагментарно пролистайте конспект или посмотрите лекции (если хватает времени и концентрации).
Шаг 2. Внимательней разбираемся с определениями и формулировками: можно подучивать. Обычно допрос по формулировкам идёт сразу же после билета: незнание хоть одной— может закончится "ну если вы этого не знаете, то о чем с вами разговаривать".
Шаг 3. Примеры и контрпримеры. Выучить формулировки— ещё не удос, необходимо также и осознать каждое слово и условие, иначе экзамен закончится "вы ничего не понимаете". В этом хорошо помогают примеры и контрпримеры или простые задачки на понимание, которые разбирают на семинарах.
Можем смело рассчитывать на удос😎
Шаг 4. Дальше осваиваем док-во. Считается, что на хор нужно уметь доказывать все утверждения курса, хотя бы идейно. Поэтому предлагаю сначала разобраться с идеями доказательства: его планом, так называемая "схема доказательства".
Шаг 5. Разбираем доказательства: любую мелочь нужно осознать и уметь пояснить, ведь обязательно спросят "а зачем здесь это". Заучивать не стоит, обычно достаточно понять идею и повторить пару раз самостоятельно, поглядывая в конспект.
Будем считать, что хор уже есть😎
Шаг 6. Теоретические задачи. Скорее всего, на этот шаг времени уже не хватит— придется изобретать все на месте. Обычно, это либо что-то на комбинации теорем из курса, или это разбирали на семинарах, или баянистые гробы, которые легко гуглятся/ разобраны в тематических книжках.
Будем считать, что отл уже есть😎
Также стоит учесть, что некоторые экзаменаторы предпочитают не классическую систему (билет— формулировки— теоремы— задача), а с начала долбят задачами и ведут беседу по ним, чтобы проверить понимание. Или же могут "пожалеть" и дать задачку на удос. Также есть вариант, что в начале экза вас ожидает "тест" из задач на семинаре (так делают обычно, если по предмету зачета нет, а крови лектору хочется). Но нашу систему подготовки такие покемоны не ломают.
Как вести себя на экзамене
Вообще до самого экзамена узнайте, кто будет принимать и как они принимают; посмотреть их фото на сайте кафедры. С такими вопросами можно обратиться к какому-нибудь знакомому члену профкомов-студкомов (наверняка, он в курсе, ибо немало наслышен сторисов от старшаков) или просто к группе, у которой уже прошел этот экзамен. И также обязательно задать вопрос: по каким материалам они готовятся, ибо нередко скинут теор мин или написанные билеты, по которым удобно скатывать.
На самом экзамене нужно действовать чисто по ситуации, ибо поведение каждого принимающего зависит от многих факторов: погоды, фазы луны и тд. Поэтому немного понаблюдайте (просто не идите в числе первых класть свою зачетку на стол, ибо отдаете себя на волю случая). Также если экзаменатор лайтово принял у одного, это совсем не факт, что он лайтово примет и у вас (сам наблюдал милого деда, который за 10 минут отправил парня с хором, а моего товарища на пересдачу— дед просто сгорел с "неправильного" определения многообразия).
При сдаче, если начнут откровенно буллить в духе "вы ничего не учили", ни в коем случае этого не хавайте, давайте отпор по существу в духе "я все учил, на много вопросов ответил". Препод в итоге ставит оценку не по вашим знаниям, а по своему впечатлению от ваших знаний, то есть по тому, как вы себя преподносите. Если загнали в угол, просите время посидеть и подумать (НИКОГДА не говорим "не знаю"), возможно выиграете время, чтобы чекнуть вопрос в телефоне. Телефон спокойно можно прятать в кармашке кофты. Не забываем торговаться, ибо как правило у самих преподов нет четких критериев за что они ставят ту или иную оценку (ни раз сам повышал с удоса на хор). Также иногда выручает тупой газлайтинг.
Не забываем о наших курсах, после которых с легкостью сдадите экзы.
Снег выпал, товарищи, пора приниматься за подготовку. Специально для вас подготовил конкретный план и советы, основываясь на своем опыте и опыте моих коллег в сдаче и принятии экзаменов.
Шаг 1. Начать стоит с определений и формулировок теорем, а также с воды от лектора, чтобы получить хотя бы первое представление о чем экзамен. Фрагментарно пролистайте конспект или посмотрите лекции (если хватает времени и концентрации).
Шаг 2. Внимательней разбираемся с определениями и формулировками: можно подучивать. Обычно допрос по формулировкам идёт сразу же после билета: незнание хоть одной— может закончится "ну если вы этого не знаете, то о чем с вами разговаривать".
Шаг 3. Примеры и контрпримеры. Выучить формулировки— ещё не удос, необходимо также и осознать каждое слово и условие, иначе экзамен закончится "вы ничего не понимаете". В этом хорошо помогают примеры и контрпримеры или простые задачки на понимание, которые разбирают на семинарах.
Можем смело рассчитывать на удос😎
Шаг 4. Дальше осваиваем док-во. Считается, что на хор нужно уметь доказывать все утверждения курса, хотя бы идейно. Поэтому предлагаю сначала разобраться с идеями доказательства: его планом, так называемая "схема доказательства".
Шаг 5. Разбираем доказательства: любую мелочь нужно осознать и уметь пояснить, ведь обязательно спросят "а зачем здесь это". Заучивать не стоит, обычно достаточно понять идею и повторить пару раз самостоятельно, поглядывая в конспект.
Будем считать, что хор уже есть😎
Шаг 6. Теоретические задачи. Скорее всего, на этот шаг времени уже не хватит— придется изобретать все на месте. Обычно, это либо что-то на комбинации теорем из курса, или это разбирали на семинарах, или баянистые гробы, которые легко гуглятся/ разобраны в тематических книжках.
Будем считать, что отл уже есть😎
Также стоит учесть, что некоторые экзаменаторы предпочитают не классическую систему (билет— формулировки— теоремы— задача), а с начала долбят задачами и ведут беседу по ним, чтобы проверить понимание. Или же могут "пожалеть" и дать задачку на удос. Также есть вариант, что в начале экза вас ожидает "тест" из задач на семинаре (так делают обычно, если по предмету зачета нет, а крови лектору хочется). Но нашу систему подготовки такие покемоны не ломают.
Как вести себя на экзамене
Вообще до самого экзамена узнайте, кто будет принимать и как они принимают; посмотреть их фото на сайте кафедры. С такими вопросами можно обратиться к какому-нибудь знакомому члену профкомов-студкомов (наверняка, он в курсе, ибо немало наслышен сторисов от старшаков) или просто к группе, у которой уже прошел этот экзамен. И также обязательно задать вопрос: по каким материалам они готовятся, ибо нередко скинут теор мин или написанные билеты, по которым удобно скатывать.
На самом экзамене нужно действовать чисто по ситуации, ибо поведение каждого принимающего зависит от многих факторов: погоды, фазы луны и тд. Поэтому немного понаблюдайте (просто не идите в числе первых класть свою зачетку на стол, ибо отдаете себя на волю случая). Также если экзаменатор лайтово принял у одного, это совсем не факт, что он лайтово примет и у вас (сам наблюдал милого деда, который за 10 минут отправил парня с хором, а моего товарища на пересдачу— дед просто сгорел с "неправильного" определения многообразия).
При сдаче, если начнут откровенно буллить в духе "вы ничего не учили", ни в коем случае этого не хавайте, давайте отпор по существу в духе "я все учил, на много вопросов ответил". Препод в итоге ставит оценку не по вашим знаниям, а по своему впечатлению от ваших знаний, то есть по тому, как вы себя преподносите. Если загнали в угол, просите время посидеть и подумать (НИКОГДА не говорим "не знаю"), возможно выиграете время, чтобы чекнуть вопрос в телефоне. Телефон спокойно можно прятать в кармашке кофты. Не забываем торговаться, ибо как правило у самих преподов нет четких критериев за что они ставят ту или иную оценку (ни раз сам повышал с удоса на хор). Также иногда выручает тупой газлайтинг.
Не забываем о наших курсах, после которых с легкостью сдадите экзы.
Зарубежные стажировки
Один из самых эффективных способов начать карьеру и прокачаться в выбранной специальности — именно через стажировки. Но вряд ли кто-то сможет назвать хотя бы 5 стажировок в Москве с массовым набором. К счастью есть вариант подаваться за рубеж!
Мотивация
Конечно, в тот же Google конкуренция нехилая, но такие популярные компании пытаются сделать отбор "честным", например, выдвигая разные требования. Так в Google есть программа именно для студентов 1-2 курсов. Попасть в такие гиганты возможно даже сейчас, что доказывают реальные истории ребят из РФ. Касаемо ситуации, если пройдете отбор, то привезти вас хоть в Лондон не составит труда, студенческие и рабочие визы дают нормально. Да и 90% вообще не в курсе, что у нас здесь что-то происходит.
Как найти
Все как и у нас. Просто ищем в Linkendin, Indeed по словам "summer 20xx internships" или в том же поисковике, или на сайтах компаний. Еще есть всякие списки в духе таких. Заявок рассылать придется много: три десятка точно. Советую завести список стажировок с колонками: название, статус, ссылка. Также есть вариант просить в чатах рефералку, но не стоит на этом зацикливаться, ибо рефер часто ничего особо не гарантирует.
Какие этапы
Все как у нас. Для начала пишем резюме на английском, как это сделать отдельная тема, но лучше на старте составьте хоть что-то по советам из интернетов, обязательно напишите вуз как он переводится на английский официально. В топовых компаниях часто смотрят на место учебы и могут отбраковать по этому параметру уже на скрининге. После первой версии покидайте резюме знакомым, чьему мнению доверяете и попросите оценить: что добавить / убрать, либо можно покидать резюме с такой же просьбой в чаты. Далее редактим резюме в процессе подачи. Если реджектов очень много уже на скрининга, то может быть что-то не так с резюме.
Все как у нас. Подаете заявку, выполняете тестовое задание (те же алгосы). Только нужно внимательно мониторить начало отбора, ибо нередко заявки рассматривают просто в порядке очереди, а не ранжируют по тесту. Если пройдете скрининг резюме, то свяжется HR и начнется этап собеседований. В основном все ограничивается техническими собесами, где могут быть алгоритмы, математика, вопросы по специальности. Редко встречается Behavior Interview или как у нас принято называть "мотивационное собеседование", подробней здесь. Еще реже на позицию стажера будет System Design Interview, подробней здесь. На этапах собеседования уже нужно реальное владение языком на уровне B1+, что добавляет лишний стресс, а значит готовимся тщательней! Как прокачать язык смотрим тут.
Что потом
Здесь не стоит строить каких-то больших надежд, что вы успешно закончите стажировку и вас возьмут в штат. Мест в штате просто может и не быть, особенно учитывая последние массовые сокращения.
Но все равно опыт таких стажировок намного расширит ваши возможности, получите опыт, который невозможно добыть даже в самых топовых компаний СНГ. Поймите, куда расти. Узнайте, что есть интересные проекты и чтобы ими заниматься требуют PhD. К тому же, подзаработаете денег, мама будет вами гордиться, классно проведете время, а HR будут вас хотеть.
Один из самых эффективных способов начать карьеру и прокачаться в выбранной специальности — именно через стажировки. Но вряд ли кто-то сможет назвать хотя бы 5 стажировок в Москве с массовым набором. К счастью есть вариант подаваться за рубеж!
Мотивация
Конечно, в тот же Google конкуренция нехилая, но такие популярные компании пытаются сделать отбор "честным", например, выдвигая разные требования. Так в Google есть программа именно для студентов 1-2 курсов. Попасть в такие гиганты возможно даже сейчас, что доказывают реальные истории ребят из РФ. Касаемо ситуации, если пройдете отбор, то привезти вас хоть в Лондон не составит труда, студенческие и рабочие визы дают нормально. Да и 90% вообще не в курсе, что у нас здесь что-то происходит.
Как найти
Все как и у нас. Просто ищем в Linkendin, Indeed по словам "summer 20xx internships" или в том же поисковике, или на сайтах компаний. Еще есть всякие списки в духе таких. Заявок рассылать придется много: три десятка точно. Советую завести список стажировок с колонками: название, статус, ссылка. Также есть вариант просить в чатах рефералку, но не стоит на этом зацикливаться, ибо рефер часто ничего особо не гарантирует.
Какие этапы
Все как у нас. Для начала пишем резюме на английском, как это сделать отдельная тема, но лучше на старте составьте хоть что-то по советам из интернетов, обязательно напишите вуз как он переводится на английский официально. В топовых компаниях часто смотрят на место учебы и могут отбраковать по этому параметру уже на скрининге. После первой версии покидайте резюме знакомым, чьему мнению доверяете и попросите оценить: что добавить / убрать, либо можно покидать резюме с такой же просьбой в чаты. Далее редактим резюме в процессе подачи. Если реджектов очень много уже на скрининга, то может быть что-то не так с резюме.
Все как у нас. Подаете заявку, выполняете тестовое задание (те же алгосы). Только нужно внимательно мониторить начало отбора, ибо нередко заявки рассматривают просто в порядке очереди, а не ранжируют по тесту. Если пройдете скрининг резюме, то свяжется HR и начнется этап собеседований. В основном все ограничивается техническими собесами, где могут быть алгоритмы, математика, вопросы по специальности. Редко встречается Behavior Interview или как у нас принято называть "мотивационное собеседование", подробней здесь. Еще реже на позицию стажера будет System Design Interview, подробней здесь. На этапах собеседования уже нужно реальное владение языком на уровне B1+, что добавляет лишний стресс, а значит готовимся тщательней! Как прокачать язык смотрим тут.
Что потом
Здесь не стоит строить каких-то больших надежд, что вы успешно закончите стажировку и вас возьмут в штат. Мест в штате просто может и не быть, особенно учитывая последние массовые сокращения.
Но все равно опыт таких стажировок намного расширит ваши возможности, получите опыт, который невозможно добыть даже в самых топовых компаний СНГ. Поймите, куда расти. Узнайте, что есть интересные проекты и чтобы ими заниматься требуют PhD. К тому же, подзаработаете денег, мама будет вами гордиться, классно проведете время, а HR будут вас хотеть.