Forwarded from Lyudmila
IUM_probability_2025.pdf
342.5 KB
у меня есть примерно 4-5 затеханных лекций этого года, мб кому надо. но тут не везде картинки дотеханы. быть может ко второй попытке экзамена полностью курс дотехаю
Forwarded from Alexander
seti_final_output_web.pdf
654.7 KB
Делюсь своим файлом вопросов к кр2 по сетям.
Оч прошу скиньте что-то похожее, если у кого-то есть для первой кр. Вообще нет сил самсотоятельно составлять сейчас
Оч прошу скиньте что-то похожее, если у кого-то есть для первой кр. Вообще нет сил самсотоятельно составлять сейчас
Forwarded from Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура
HandbookShad.pdf
244.1 KB
Хэнбук по алгоритмам ШАД
Собрали и разобрали все задачи с собеседований в ШАД. Привели необходимую теорию и задачи для закрепления. Вам же осталось только сесть, разобраться и прорешать - и алгособес в кармане!
Еще больше подобных материалов на наших курсах в ШАД, залетаем в ШАД уже этим летом.
@postypashki_old
Собрали и разобрали все задачи с собеседований в ШАД. Привели необходимую теорию и задачи для закрепления. Вам же осталось только сесть, разобраться и прорешать - и алгособес в кармане!
Еще больше подобных материалов на наших курсах в ШАД, залетаем в ШАД уже этим летом.
@postypashki_old
Forwarded from Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура
Мотивация.pdf
97.1 KB
Собеседование в ШАД 2026
Самый непростой и финальный этап при отборе в ШАД. Сейчас поделимся всеми фишками, которые помогут затащить собес.
Отбор состоит из трех секций: алгосы, математика, мотивация.
В прикрепленных файликах материалы для проверяющих. Еще больше подобного эксклюзива мы даем на наших интенсивах ШАД, где мы разбираем первый этап и готовимся к собесам.
1. Алгоритмы
Одна задача с литкода уровня медиум на пол часа. Для успешного прохождения нужно устно рассказать решение, написать код и оценить сложность алгоритма.
Тем ребятам, в чьем уровне были не уверенны, давали пересдать секцию: так же давали одну задачу, но иногда уровня hard.
Для подготовки советую наш хендбук, где собраны все задачи с собесов прошлых лет с решениями, приведена теория и задачи для закрепления.
2. Математика
Первые 15 минут простые задачи, каждая на минуту и последние 15 минут 3 задачи посложнее, тут каждая на 5 минут. О том как проходит секция смотрим здесь и здесь.
Для "зачета" нужно решить 10 простых задач и хотя бы одну сложную.
Задачи с собеседований прошлых лет можно найти на нашем сайте. В разделе ШАД➡️ Собеседование.
3. Мотивация
Эта секция длится 30 минут. Она нужна, чтобы понять вашу заинтересованность, сможете ли вы реально вкладывать время, силы и нервы в ШАД, а не отчислитесь после первого семестра. Все вопросы и red flags, на которые обращают внимание интервьюеры, лежат в прикрепленном файле.
Стоит отметить, что если вы завалили одну из секций, но у вас отличный бал за мотивацию, то вас возьмут. Поэтому к этому этапу стоит отнестись серьёзно.
📌 На интенсивах ШАД даем еще больше инсайдов и материалов для поступления:
➡️ Для вопросов и записи на интенсивы напишите менеджеру
@postypashki_old
Самый непростой и финальный этап при отборе в ШАД. Сейчас поделимся всеми фишками, которые помогут затащить собес.
Отбор состоит из трех секций: алгосы, математика, мотивация.
В прикрепленных файликах материалы для проверяющих. Еще больше подобного эксклюзива мы даем на наших интенсивах ШАД, где мы разбираем первый этап и готовимся к собесам.
1. Алгоритмы
Одна задача с литкода уровня медиум на пол часа. Для успешного прохождения нужно устно рассказать решение, написать код и оценить сложность алгоритма.
Тем ребятам, в чьем уровне были не уверенны, давали пересдать секцию: так же давали одну задачу, но иногда уровня hard.
Для подготовки советую наш хендбук, где собраны все задачи с собесов прошлых лет с решениями, приведена теория и задачи для закрепления.
2. Математика
Первые 15 минут простые задачи, каждая на минуту и последние 15 минут 3 задачи посложнее, тут каждая на 5 минут. О том как проходит секция смотрим здесь и здесь.
Для "зачета" нужно решить 10 простых задач и хотя бы одну сложную.
Задачи с собеседований прошлых лет можно найти на нашем сайте. В разделе ШАД
3. Мотивация
Эта секция длится 30 минут. Она нужна, чтобы понять вашу заинтересованность, сможете ли вы реально вкладывать время, силы и нервы в ШАД, а не отчислитесь после первого семестра. Все вопросы и red flags, на которые обращают внимание интервьюеры, лежат в прикрепленном файле.
Стоит отметить, что если вы завалили одну из секций, но у вас отличный бал за мотивацию, то вас возьмут. Поэтому к этому этапу стоит отнестись серьёзно.
🔵 разбор первого этапа отбора🔵 банк заданий и вопросов с собеседований🔵 показываем, как правильно объяснять решения🔵 отдельно прорабатываем мотивацию с каждым студентом
@postypashki_old
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура
ШАД 2025 сложные.pdf
143.6 KB
Собеседование по математике в ШАД 2025
Делимся задачами с собеседования по математике 2025 года. Формат немного изменился. Сначала 5 минут зачитывают правила, на техническую часть дается 25 минут: 10-15 минут на простые задачи и остаток времени будет на сложные. Простые задачи можно пропускать и некоторые интервьюеры разрешали вернуться к задачам. Какие-то интервьюеры требовали досчитать, а каким-то хватало просто идеи решения.
Задачи с каждым годом становится все сложнее и сложнее. Те задачи, которые предлагались раньше как сложные, перешли в категорию простых. Особенно смешно становится, когда собеседующий просил досчитать до ответа такую "простую задачу" задачу, хотя считается она не за минуту, а за 5 минут. Добавилось много задач на предельные теоремы и сходимости случайных величин. Еще больше эксклюзивных задач и информации на наших курсах.
@postypashki_old
Делимся задачами с собеседования по математике 2025 года. Формат немного изменился. Сначала 5 минут зачитывают правила, на техническую часть дается 25 минут: 10-15 минут на простые задачи и остаток времени будет на сложные. Простые задачи можно пропускать и некоторые интервьюеры разрешали вернуться к задачам. Какие-то интервьюеры требовали досчитать, а каким-то хватало просто идеи решения.
Задачи с каждым годом становится все сложнее и сложнее. Те задачи, которые предлагались раньше как сложные, перешли в категорию простых. Особенно смешно становится, когда собеседующий просил досчитать до ответа такую "простую задачу" задачу, хотя считается она не за минуту, а за 5 минут. Добавилось много задач на предельные теоремы и сходимости случайных величин. Еще больше эксклюзивных задач и информации на наших курсах.
@postypashki_old
Forwarded from Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура
Собеседование в ШАД 2024 сложные.pdf
432.2 KB
Собеседование в ШАД по математике наверное самый непростой этап. Трудность составляют не сколько задачи, сколько сам формат. Вначале 15 минут "простые" задачи, каждую ориентировочно нужно решить за минуту. Потом 3 задачи по матану, теор веру, линалу на 15 минут, каждую ориентировочно нужно решить за 5 минут. Для зачета нужно решить половину из первой части и хотя бы одну задачу из второй части. Задачи в прикрепленном файле, их разбор кстати будет на наших курсах, где вас ждет еще больше материала из закрытой базы заданий ШАДа.
Задачи несложные, но чтобы успеть их решить и рассказать интервьюеру за пару минут, нужно знать идеи решения заранее, потому начинаем готовиться прямо сейчас 😎
Давайте 500 огоньков и 500 поделиться с другом и выкладываем закрытый курс ШАДа по математике.
Задачи несложные, но чтобы успеть их решить и рассказать интервьюеру за пару минут, нужно знать идеи решения заранее, потому начинаем готовиться прямо сейчас 😎
Давайте 500 огоньков и 500 поделиться с другом и выкладываем закрытый курс ШАДа по математике.
Forwarded from Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Вот и разбор математики экзамена ШАД 2025 года! Разбор алгоритмов уже здесь. Задачи по математике оказались самыми трудными за последние лет 5 экзамена точно, алгосы как всегда относительно халява. И как всегда студенты наших курсов справились с вариантом на отлично! По моим чувствам проходной на собесы будет баллов 18, традиционно так примерно и было. В прошлом году проходной был 28 баллов, но там первый задачи были совсем простые.
Забавно, что задачи олимпиады были намного проще основного экзамена. Многим ребятам занулили работу по антиплагиату за излишнее использование чата гпт.
@postypashki_old
Забавно, что задачи олимпиады были намного проще основного экзамена. Многим ребятам занулили работу по антиплагиату за излишнее использование чата гпт.
@postypashki_old
❤1
Forwarded from Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура
HandbookShad.pdf
244.1 KB
Хэнбук по алгоритмам ШАД
Собрали и разобрали все задачи с собеседований в ШАД. Привели необходимую теорию и задачи для закрепления. Вам же осталось только сесть, разобраться и прорешать - и алгособес в кармане!
Еще больше подобных материалов на наших курсах в ШАД, залетаем в ШАД уже этим летом.
@postypashki_old
Собрали и разобрали все задачи с собеседований в ШАД. Привели необходимую теорию и задачи для закрепления. Вам же осталось только сесть, разобраться и прорешать - и алгособес в кармане!
Еще больше подобных материалов на наших курсах в ШАД, залетаем в ШАД уже этим летом.
@postypashki_old
Forwarded from Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура
#How_to_заботать
How to заботать Machine Learning?
Уже делали подобную подборку, но там как-то вышло совсем кратко. Да и участников становится все больше, да и у нас появился преподаватель по ML/DL, который хочет поделиться своим видением бота Machine Learning для ШАДа, магистратур и стажировок.
Перед тем, как разбираться в работе нейронных сетей, стоит изучить алгоритмы классического машинного обучения. На стаэеров в Data Science/ШАД etc. требуют в основном их знание и умение применять. На большей части курсов рассказывают про Numpy, pandas и визуализацию на уровне, необходимом для работы, так что не будем на этом останавливаться.
Материалы можно разделить на два типа: больше практические и больше теоретические.
Из хороших практических курсов можно отметить следующие:
1) Mlcourse.ai
англоязычная версия Открытого курса по машинному обучению от ODS. Он достаточно полно рассказывает об основных моделях машинного обучения и как их применять на практике, и, в отличие от множества других курсов, уделяет отдельное внимание разведывательному анализу данных и feature engineering, что мало где освещается и помогает получать хорошие результаты в контестах и отборочных по АД.
2) Введение в Data Science и машинное обучение
Очень много практических примеров и заданий, основное внимание уделяется линейным моделям и деревьям - основным моделям, используемым в табличном машинном обучении. Отточенный навык их применения также сильно улучшит ваши результаты в контестах и задачах классического ML.
3) Машинное обучение и анализ данных
Cпециализация от МФТИ и Яшки, 6тилетней давности. Очень много практики и различных приемов, показанных на разных задачах, в том числе на нетабличных данных вроде временных рядов.
Большая часть практических курсов повторяют друг-друга, и редко приносят что-то новое. Если изучить 2 их 3 представленных выше курсов, то вы сможете показать хорошие результаты в любом отборочном контексте по машинному обучению и анализу данных, что позволит пройти без труда пройти в ШАД или на стажировку, магистратуру.
Однако, порой на собеседованиях начинают больше спрашивать про теорию машинного обучения, которую на практических курсах объясняют на пальцах. Чтобы больше в неё погрузиться, можно воспользоваться следующими материалами:
1) Курс Воронцова на физтехе
Лекции, есть и семинары. Но основная его ценность заключается в полноте представленной информации и глубокому теоретическому обоснованию всего происходящего. Для тех, кто любит математику.
2) Учебник Яндекса
Очень глубоко рассказывает как про математические основы алгоритмов ML, так и про то, как их эффективно написать. Никаких практических примеров нет, но по нему легко самостоятельно написать эти алгоритмы, что даст вам хороший прирост в понимании и позволит впечатлить HR.
3) Курс ФКН по Машинному обучению
Есть как теория, так и много практических заданий. Наиболее разносторонний курс из представленных. Очень советуем ознакомиться при наличии времени и желания.
How to заботать Machine Learning?
Уже делали подобную подборку, но там как-то вышло совсем кратко. Да и участников становится все больше, да и у нас появился преподаватель по ML/DL, который хочет поделиться своим видением бота Machine Learning для ШАДа, магистратур и стажировок.
Перед тем, как разбираться в работе нейронных сетей, стоит изучить алгоритмы классического машинного обучения. На стаэеров в Data Science/ШАД etc. требуют в основном их знание и умение применять. На большей части курсов рассказывают про Numpy, pandas и визуализацию на уровне, необходимом для работы, так что не будем на этом останавливаться.
Материалы можно разделить на два типа: больше практические и больше теоретические.
Из хороших практических курсов можно отметить следующие:
1) Mlcourse.ai
англоязычная версия Открытого курса по машинному обучению от ODS. Он достаточно полно рассказывает об основных моделях машинного обучения и как их применять на практике, и, в отличие от множества других курсов, уделяет отдельное внимание разведывательному анализу данных и feature engineering, что мало где освещается и помогает получать хорошие результаты в контестах и отборочных по АД.
2) Введение в Data Science и машинное обучение
Очень много практических примеров и заданий, основное внимание уделяется линейным моделям и деревьям - основным моделям, используемым в табличном машинном обучении. Отточенный навык их применения также сильно улучшит ваши результаты в контестах и задачах классического ML.
3) Машинное обучение и анализ данных
Cпециализация от МФТИ и Яшки, 6тилетней давности. Очень много практики и различных приемов, показанных на разных задачах, в том числе на нетабличных данных вроде временных рядов.
Большая часть практических курсов повторяют друг-друга, и редко приносят что-то новое. Если изучить 2 их 3 представленных выше курсов, то вы сможете показать хорошие результаты в любом отборочном контексте по машинному обучению и анализу данных, что позволит пройти без труда пройти в ШАД или на стажировку, магистратуру.
Однако, порой на собеседованиях начинают больше спрашивать про теорию машинного обучения, которую на практических курсах объясняют на пальцах. Чтобы больше в неё погрузиться, можно воспользоваться следующими материалами:
1) Курс Воронцова на физтехе
Лекции, есть и семинары. Но основная его ценность заключается в полноте представленной информации и глубокому теоретическому обоснованию всего происходящего. Для тех, кто любит математику.
2) Учебник Яндекса
Очень глубоко рассказывает как про математические основы алгоритмов ML, так и про то, как их эффективно написать. Никаких практических примеров нет, но по нему легко самостоятельно написать эти алгоритмы, что даст вам хороший прирост в понимании и позволит впечатлить HR.
3) Курс ФКН по Машинному обучению
Есть как теория, так и много практических заданий. Наиболее разносторонний курс из представленных. Очень советуем ознакомиться при наличии времени и желания.