Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура

30 Oct 2023 14:39

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 6000р за курс, при покупке на одного человека. При покупке с другом, или если покупали курсы ранее 5000р

Начало курса 05.11 занятия будут проходить по выходным

Для записи и вопросам: @menshe_treh

Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура

23 Oct 2023 11:45

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.

Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура

17 Oct 2023 14:03

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

Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура

12 Oct 2023 16:01

СКИДКИ, СКИДКИ, СКИДКИ!!

В честь начала учебного года Поступашки объявляют акцию до 20 октября. Любые три курса для карьеры из шести: машинное обучение. бэкенд разработка. дата инженер. алгоритмы. математика. мат статистика и AB тесты. можно приобрести оптом всего за 10 275 рублей!

Мечтаешь стать крутым специалистом, но не хватает фундамента? Хочешь овладеть знаниями и навыками для работы в крупной компании? Тогда тебе к нам!

На курсах вся теория разобрана на конкретных задачах и реальных кейсах, с которыми сталкиваются на работе и на собесах. А после прохождения курса тебя ждёт пробный собес или пет проект!

На курсах тебя ждёт более 40 часов материала в записи и ДЗ с проверкой куратора. ДЗ и материал состоит из актуальных задач и реальных кейсов, с которыми постоянно сталкиваются на собеседованиях и в работе. По непонятным моментам всегда можно задать вопросы куратору лично.
Программа и подробности в комментариях под постом.

Для записи и остальным вопросам: @menshe_treh

Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура

06 Oct 2023 10:52

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.

Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура

03 Oct 2023 14:24

Поступашки продолжают набор на курс по инструментам биг дата для дата и мл инженеров, разработчиков и аналитиков!

Мечтаешь стать data scientistом, но не хватает фундамента? Хочешь овладеть знаниями и навыками для работы в крупной компании? Тогда тебе к нам!

На курсе тебя научат пользоваться всеми актуальными инструментами биг дата, будут разобраны основные методы решения реальных кейсов, а в конце ты построишь свой пайплан, используя все эти методы и инструменты!

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

На курсе тебя ждёт боле 16 часов занятий с последующим доступом к записям и ДЗ с проверкой (по непонятным моментам всегда можно задать лично вопросы куратору).
Программа и подробности в комментариях под постом.

Цена 5000р за курс, при покупке на одного человека. При покупке с другом, или если покупали курсы ранее 4000р

Начало занятий 07.10 уроки будут проходить по субботам и воскресеньям в 9 по МСК

Для записи: @menshe_treh

Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура

27 Sep 2023 11:33

Поступашки продолжают набор на курс по бэкенд разработке от ведущих специалистов!

Мечтаешь стать разработчиком, но не хватает фундамента? Хочешь овладеть знаниями и навыками для работы в крупной компании? Тогда тебе к нам!

На курсе будут разобрана специфика задач, разобраны основные методы и алгоритмы решения реальных кейсов. А после прохождения курса тебя ждёт пробный собес!

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

На курсе тебя ждёт боле 12 часов занятий с последующим доступом к записям и ДЗ с проверкой, код ревью (по непонятным моментам всегда можно задать лично вопросы куратору).
Программа и подробности в комментариях под постом.

Цена 5000р за курс, при покупке на одного человека. При покупке с другом, или если покупали курсы ранее 4000р

Начало курса 30.09 уроки будут проходить по субботам и воскресеньям в 16 по МСК

Для записи: @menshe_treh

Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура

25 Sep 2023 16:24

Чем занимается дата инженер

Кроме аналитиков и сантистов в биг дата просто необходимы дата инженеры. Именно они занимаются оптимизацией этих огромных массивов данных. Профессия подойдет тем, кто больше предпочитает прогать и разбираться в новых технологиях, чем заниматься математикой. При том инженеры получают столько же, сколько и сайнтисты и больше чем аналитики на начальном этапе. Хотя вакансий на инженера больше, особенно на старшие грейды.
Наш преподаватель подготовил скромный рассказ о том, с какими задачами ему приходиться сталкиваться как практикующему специалисту. А если вы хотите стать настоящим ml / дата инженером или разработчиком, то обязательно записываемся на наш курс дата инженер.

В первую очередь задачи дата инженера, конечно, это поддержка уже существующего функционала в проде, т.е. устранение ошибок, как правило, для этого используются логи в Airflow и Spark в YARN. Или же исправления ошибок в сборке уже существующих витрин, которые были выявлены аналитиками или заказчиками. Для того, чтобы с данными можно было удобно работать тем же аналитикам и дата саентистам, а также представлять их заказчику, необходимо обеспечить несколько вещей: непосредственно сбор, чтобы они все находились в одном месте, их обработка, и регулярное обновление.
Рассмотрим подробнее как это происходит: к вам приходит заказчик, и хочет собрать несколько витрин данных для своих нужд (обучение моделей, предоставление отчетов в Power BI и подобное).
Далее аналитик делает свою работу и предоставляет вам список источников, откуда необходимо забрать данные для их построения. Это, возможно, будут уже загруженные в ваше хранилище источники, и тогда вся работа сводится к написанию скрипта на Python или Scala с использованием Spark, и постановки на регламент с помощью Airflow.
То есть работа распадается на этапы: сбор данных(extract), очистка и структурирование данных(transform), и загрузка(load). Все это называется ETL-процесс.
А далее начинается самое интересное: после написания Spark-приложения необходимо еще и обеспечить оптимальное выполнение по ресурсам, в основном памяти, но и, конечно, времени. Нужно, например, минимизировать количество спиллов (случаев, когда вычисления происходят не в ОЗУ, а на жестком диске каждой из нод). Кроме использования непосредственно логов тот же Yarn позволяет явно видеть, в виде графов и графиков, где и в каком месте выполнения приложение потребляет большего всего ресурсов.
Например, самое очевидное решение, при написании самого запроса на scala сначала используются фильтры к таблицам, а только после этого «дорогостоящие» операции, такие как джоины, группировки и т.д.
Также для этой задачи используются различные подходы к распределению данных, такие как репартицирование, то есть изменение количества кусков таблиц (увеличение или уменьшение), лежащих на нодах, или же вообще изменение поля, по которому оно происходит.
Также включается подкапотная настройка джоинов таблиц, например, можно переместить маленькую таблицу к партициям большой, и там уже произвести джоин, тут можно выиграть и во времени (не будет попыток пропихнуть партиции большой таблицы к маленькой).
Я уже не говорю про такие способы оптимизации как salting, для решения перекосов(когда данные неравномерно лежат по машинам): добавления дополнительных полей, значения которой, например, вычисляются с помощью хеш-функции ну т.д
И конечно в задачи дата инженера автоматизация всего этого функционала, кроме постановки на регламент это настройка пайплайнов для развертывания функционала на все среды, такой, немного devops. Нужно хорошо себе представлять CI/CD процесс, уметь использовать Git, Jenkins, Nexus и, желательно, уметь его настраивать. Для более подробного погружения в профессию советуем нашу статью How to стать дата инженером.

В общем, работа дата инженера включает в себя много разных аспектов работы с данными, так что заскучать не получается. Нужно уметь довольно много всего, знать работу многих технологий, поэтому как и везде необходимо постоянно развиваться и осваивать новые технологии: не забываем про наши курсы!

Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура

18 Sep 2023 12:02

Поступашки продолжают набор на курс по машинному обучению от ведущих ml инженеров!

Мечтаешь стать data scientistом, ml инженером/разработчиком, но не хватает фундамента? Хочешь овладеть знаниями и навыками для работы в крупной компании? Тогда тебе к нам!

На курсе будут разобрана специфика задач, разобраны основные методы и алгоритмы решения реальных кейсов. А после прохождения курса тебя ждёт пробный собес!

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

На курсе тебя ждёт боле 16 часов занятий с последующим доступом к записям и ДЗ с проверкой (по непонятным моментам всегда можно задать лично вопросы куратору).
Программа и подробности в комментариях под постом.

Цена 5000р за курс, при покупке на одного человека. При покупке с другом, или если покупали курсы ранее 4000р

Начало занятий 23.09 уроки будут проходить по субботам и воскресеньям в 9 по МСК

Для записи: @menshe_treh

Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура

09 Sep 2023 12:44

Учебный год уже в самом разгаре — самое время наметить цели и планы, чтобы он не прошел впустую! Специально для вас, мои любимые подписчики, подготовили обзор на все самые топовые активности и события, которые ожидают нас в новом учебном году.

Смотрим и обязательно делимся с друзьями! https://www.youtube.com/watch?v=3LhWTh2sLf4&t=3s

Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура

04 Sep 2023 15:08

Наборы на стажировки уже начились, товарищи! Советую задуматься о проф ориентации: чем бы вы хотели заниматься. Специально для вас подготовили соответствующую серию статей, продолжим с области, которую часто обходили мимо: менеджмент. Какие они бывают и какие есть релевантные материалы для погружения расскажет наша подписчица, успевшая поработать так или иначе во всех областях менджмента.

Проджект менеджер
Проджекту важно знать как происходит цикл разработки, желательно уже иметь опыт работы в ИТ (чаще всего это аналитика), а для многих вакансий еще и уметь писать хороший промышленный код. Профессия подразумевает умение из хотелки заказчика сделать хорошо функционирующий продукт. Здесь нужно уметь всего понемногу: собирать требования, ставить ТЗ, рассчитывать сроки и бюджет, планировать и координировать процесс разработки и презентовать в итоге получившееся решение. Для введение в профессию подойдет роадмап. Также учимся отличать Scrum от Agile, от Kanban и от других зумерских слов по книгам и статьям. Помимо этого узнаем как грамотно визуализировать данные здесь. В отдельном изучении сервисов для планировании вроде Jira, Trello, Atlassian и многих других нет смысла — в каждой компании процесс разработки свой, поэтому придется подстраиваться в моменте. Конечно, это лишь часть навыков с которыми придется иметь дело, для того чтобы вас взяли на вакансию мечты, надо открывать вакансию мечты и смотреть требования. Однако у проджект менеджеров есть уникальный свод знаний "A Guide to the Project Management Body of Knowledge", который может покрыть все возможные требования.

Продакт менеджер
Продакт занимается оценкой потребностей клиентов и особенностей конкурентов в выбранной нише, созданием и выводом на рынок продукта, в рамках которго уже может реализовываться несколько проектов. Помимо вышеперечисленных навыков, применимых и у продакта, можно выделить умение создавать роадмап, разбираться в ux, тестировать mvp: сбор пользовательских историй, А/В тесты или любой удобный. Часто в вакансиях требуют знание связки Python и SQL или знания в маркетинге. В качестве книги, с которой рекомендуют ознакомиться продактам, стоит выделить "INSPIRED: How to Create Tech Products Customers Love".

Как универсальный ресурс можно выделитьuser-ef8fy2sm4u"> канал с лекциями для продуктов и проджектов, они подойдут и для аналитиков. Многие из них рассчитаны на обе специальности, но пренебрегать изучением материалов за рамками выбранного трека не стоит. Хотя бы потому, что некоторые небольшие компании пытаются втиснуть в одну вакансию задачи и компетенции обоих менеджеров, в том числе может происходить кастомизация вакансии: включаться задачи smm менеджера или аналитика данных.

Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура

28 Aug 2023 18:10

#How_to_стать ML-инженером

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

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

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

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

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

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

Каждый раздел бездонная бочка, поэтому советую осваивать материалы параллельно. Они дадут вам фундамент, с которым смело можно ходить по собесам. Также смотрим всякие конференции по ML, читаем популярные статьи, узнаем популярные вопросы на собесах. Обычно спрашивают баяны из общего информационного поля, потому держим ухо востро! А если хотите стать настоящим ML-инженером, то советую наш курс.

Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура

22 Aug 2023 18:30

Товарищи, в Яндекс всегда открыты вакансии! Да и новый сезон на стажировку уже в самом разгаре, потому сегодня взяли случайного подписчика и провели знаменитое алгоритмическое собеседование в Яндекс с подробным фидбэком, разбором ошибок и советами от Тимура, который сам провел десяток таких собеседований. Смотрим!

https://www.youtube.com/watch?v=RBPSMZHjdFQ

Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура

18 Aug 2023 14:47

Статистические тесты вызывают много вопросов у новичков: не совсем понятно, когда какой тест применим. Поэтому подготовил своим любимым подписчикам подробное описание и сравнение трех наиболее популярных методов проверки гипотез: t-тест, критерий Манна — Уитни и бутсрэп. В прикрепленном notebook сравнил время работы, ошибки 1го и 2го рода, чувствительность к выбросам и тд. Надеюсь, все это поможет разобраться с границей применимости каждого метода раз и навсегда!

Кстати, именно такие notebookи и куча других материалов будут на нашем курсе по математической статистике и AB-тестат (первое занятие уже завтра и ещё можно записаться), они расширяют и дополняют материал основных занятий. Ведь Поступашки реально хотят научить ребят, дать им качественное образование, а не просто взять деньги и послать куда подальше!!

Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура

10 Aug 2023 19:06

Поступашки продолжают набор на курс по математической статистике и АB-тестам.

Хочешь с легкостью тащить собесы? Мечтаешь стать аналитиком, data scientistом, но не хватает фундамента? Тогда тебе к нам!

На курсе будут разобрана специфика задач, разобраны основные методы проверки и выдвижения продуктовых гипотез. А также в конце курса ты сможешь провести собственный AB тест для портфолио!

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

На курсе тебя ждёт боле 12 часов занятий с последующим доступом к записям и ДЗ с проверкой (по непонятным моментам всегда можно задать лично вопросы куратору).
Программа и подробности в комментариях под постом.

Цена 4750р за курс, при покупке на одного человека. При покупке с другом, или если покупали курсы ранее 3750р
При покупке до 10 августа скидка - 20% на ВСЕ курсы серии (скидки не суммируются).

Начало занятий 19.08 уроки будут проходить по субботам и воскресеньям в 9 по МСК

Для записи: @menshe_treh

Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура

25 Oct 2023 14:12

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.

Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура

19 Oct 2023 15:15

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 6000р за один курс, при покупке на одного человека. При покупке с другом, или если покупали курсы ранее 5000р
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

Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура

14 Oct 2023 15:49

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.

Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура

09 Oct 2023 16:09

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

Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура

04 Oct 2023 13:47

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.

Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура

29 Sep 2023 14:44

#How_to_заботать машинное обучение

Сейчас машинное обучение входит в описании почти любой вакансии биг дата, все чаще мл стал встречаться и у аналитиков, а на Ai Masters это отдельный трек поступления. Поэтому наш преподаватель поделиться своим видением бота машинного обучения для ШАДов и карьеры, а если хотите пройти этот путь быстро и без боли, то советую наш курс по машинному обучению.

На большей части курсов рассказывают про питон и библиотеке на уровне, необходимом для работы, так что не будем на этом останавливаться. Если не уверены в своих навыках программирования и математики, то разбираемся с курсом "Введение в МЛ" от Соколова: записи и нотбуки с ДЗ, где вещи объясняются буквально пальцах. Более продвинутым советую 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.

Но это были практические курсы, а на собеседовании даже инженеров спрашивают больше мат часть алгоритмов. Для этого разбираемся с лекциями и семинарами Воронцова и параллельно можно разбираться с очень разностороннем курсом Соколова. На каждом курсе практических заданий немного, поэтому их по силам проходить параллельно, да еще и смотреть задания отсюда. Для закрепления нужно читать учебник ШАДа с хэнбуком. Хотя очень многие моменты будут понятны лишь знакомым с матричными вычислениями и основными понятиями математики, ликбез по которым я собираюсь записать на нашем курсе по мл, ибо все это мастхэв для ресерчеров.

После этого точно нужно переходить к практике, которая играет решающую роль. Можно попробовать участвовать в соревнованиях: можно познакомиться с новыми технологиями, отточить навыки, завести друзей и прочий ценный опыт. Однако совсем без практики туда лучше не идти, есть шанс словить дизмораль. Лучше начать с тренажёра от CodeRun, где куча задач разного уровня и на разные темы. Как только начнете уверенно решать coderun, можно переходить к соревнованиям. Есть kaggle.com, но у многих проблемы с регистрацией, как альтернатива есть VK Cup. На платформе cups.online в разделе песочница находятся задачи с прошедших соревнований. В отличие от пет-проектов, в вашем распоряжении лидерборд, показывающий, насколько хорошо относительно других участников вы умеете решать подобного рода задачи. Когда удалось попасть хотя бы в топ-15% лидерборда, можно начинать использовать материалы других участников: многие выкладывают свои ноутбуки после соревнования в публичный доступ. Так можно почерпнуть много новых идей, научиться выстраивать грамотную схему валидации и познакомиться с приёмами, используемыми для получения максимального качества. Объединяя свое решение с чужими, вы потренируетесь в ансамблировании разных моделей, а именно эта техника зачастую позволяет получить наилучшее решение. Новые идеи лучше записывать, чтобы можно было к ним обращаться. После нескольких таких соревнований у вас появится много опыта, который точно впечатлит HR и поможет выбить максимальное качество в контестах и экзаменах.
Также никогда не пренебрегайте разведывательным анализом данных— использование интересной закономерности в данных может дать намного больший прирост в точности, чем очередной стэкинг бустингов.

Что-то забыли? Обязательно пишите в комментариях! Ждем 1000 шэров и выкатываем How to заботать Deep Learning.

Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура

26 Sep 2023 18:35

Камрады с премиумом, прошу проголосовать за любимый канал, чтобы Поступашки смогли радовать вас своими сторисами с основными событиями и инсайдами по стажировкам и ШАДу😎😎😎

/channel/postypashki_old?boost

Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура

20 Sep 2023 16:05

Самые интересные события в ближайшее время.
Все подобное вы можете обсудить в комментариях под этим постом или в нашем чате.

1. Стажировка в Сбере
Открыто куча направлений, в том числе менеджмент и инфобез. Для участия нужно заполнить анкету, через какое-то время свяжется HR и задаст стандартные вопросы по мотивации и технической части: в духе, сколько в гигабайте килобайт.
Как пройти на стажировку обязательно смотрим здесь.

2. SafeBoard от Касперовский
Отличный вариант для разработчиков: открыто около 75 вакансий в сумме на кучу направлений, но при этом достойных заявок не так много, поэтому все, кто разбирается проходит. Всего три этапа отбора: простой тест на время (все проходят за половину времени), специализированное задание, собес. Платят за фултайм около 75к. Регистрация откроется 21 сентября.
Все инсайды, как получить оффер будут здесь.

3. Ускоренный трек на стажировку в Яндексе
Всего за 7 дней разработчики (Backend, Frontend, Mobile) можно пройти 2 алго секции и интервью с командой. Для участия нужно заполнить анкету и выполнить тестовое задание с 18 по 24 сентября. В случае успешного прохождения контеста, сами собеседования будут 2-6 октября.
Свежие задачи с алго собесов здесь.

4. Стажировка Deep Dive в Яндекс Маркете
Еще один интересный вариант для разработчиков (Backend, Frontend, Mobile): можно пройти стажировку в двух командах сразу и расшить стек своих технологий в двое! Для участия нужно подать заявку и выполнить контест до 8 октября. Сам же буткемп начнется 8го ноября.
Все инсайды, как получить оффер будут здесь.

5. Стажировка в Тинькофф (2)
Обычно осенью объвляют донабор, поэтому всем неуспешным советую готовиться заранее, так как сами контесты будут доступны всего неделю. Все же участвовавшие в первом наборе тоже смогут подать заявку на донабор и ее рассмотрят, даже если вы провалите собеседование с командой в основной набор. Также как вариант можно завести второй номер телефона и пройти контест еще раз (обычно он совпадает с контестом основного набора).
Как пройти на стажировку обязательно смотрим здесь.

6. Все другие стажировки
Почти у каждой компании есть стажировки. Подготовиться к ним не так сложно как кажется, если не знаете с чего начать, то специально для вас Поступашки объявляют набор на три курса для построения карьеры: машинное обучение. бэкенд разработка. дата инженер. Если вы полностью пройдете курсы, но не получите оффер на стажировку, мы вернем вам деньги!

7. Школа программистов от HH
Для всех начинающих backenderов и frontenderов. Обучение длится пол года, начиная с ноября. Для участия нужно заполнить анкету и решить тестовое задание по алгоритмам до 26 сентября. После теста ожидает собеседование.
Все инсайды будут здесь.

8. Школа от Альфа Банка
Открыто несколько направлений: в том числе аналитика и тестирование. Обучение длится обычно пол года, начиная с ноября. Для участия нудно податься заявку до 29 сентября. Затем ожидает практическое задание и собеседование.

О чем-то забыли? Обязательно пишите в комментариях! И помним, что почти в любой компании или в любом вузе есть образовательные и карьерные программы. Кстати многие события предыдущего поста еще актуальны.

Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура

14 Sep 2023 17:46

Один день из жизни ML-инженера

Сегодня многие мечтают стать специалистами по машинному обучению. Поступашки решили узнать у нашего преподавателя, как проходит его рабочий день.

Начинается день с разбора почты, на которую, как правило, приходят уведомления, в случае возникновения ошибок моделей, который крутятся в продуктовой среде. ML-инженер видит, на каком именно этапе работы модели произошел сбой. После того, как ошибка была замечена, проводится работа по ее устранению.

Далее командная встреча, где обсуждаются текущие задачи разработчика и их приоритеты. Допустим, стоит задача разработать рекомендательную систему для книг электронной библиотеки.
Первое, что должен сделать специалист - это изучить данные, с которыми ему предстоит работать: выбрать витрины, где находится полезная информация для обучения модели, познакомиться со спецификой данных, предобработать и очистить данные, если это требуется, провести разведочный анализ. Здесь помогают python и библиотеки для анализа данные, такие как pandas, matplotlib, seaborn и тп. Если компания работает с BigData, то ML-инженер будет использовать PySpark. Также полезно будет посмотреть на текущую активность пользователей сервиса: понять сколько так называемых «горячих пользователей», которые активно взаимодействуют с контентом, а сколько «холодных пользователей», которые сделали мало взаимодействий или не сделали их вообще. Так разработчик сможет понять на какой группе пользователей стоит сфокусировать внимание в первую очередь при разработке.

Далее ml-инженер должен понять, какое mvp можно предоставить для первого запуска рекомендательной системы в продуктовой среде. Возможно, здесь стоит провести несколько экспериментов, попробовать использовать «коробочные модели», уже существующие внутри python-библиотек, например tf-idf или als. На этом этапе разработчик также определяет, как будет происходить тестирование рекомендательной модели: понять на какие офлайн метрики нужно обратить внимание, выделить группу пользователей для визуального анализа.

После утверждения и запуска mvp ml-инженер переходит к построению более сложной и качественной рекомендательной системы. Здесь возможно потребуется перенять опыт других экосистемных продуктов компании: изучить существующий код в репозиториях в GitLab, и адаптировать его под свой продукт. Возможно, подходящего решения внутри компании не найдется и придется создавать что-то новое с нуля, читая статьи по схожей тематике, а также консультируясь с коллегами. Здесь придется провести не мало экспериментов. Также написать код запуска стратегии рекомендательной системы, используя любой удобный инструмент разработки (pycharm или vscode). Пройти командное код-ревью. Получить одобрение от заказчиков и внедрить улучшенное решение в продуктовую среду.Также ml-инженер должен запустить АБ-тестирование, которое подтвердит или опровергнет положительный эффект от новой рекомендательной системы. А после окончания эксперимента, подвести итоги теста.

Параллельно ml-инженер должен вести описание подходов и результатов экспериментов, которые были проведены при выделении лучшей модели рекомендательной системы (документацию можно вести в confluence). А также описание результатов АБ-тестирования (здесь можно строить дашборды в Apache Superset).

Также ml-инженеру необходимо посещать встречи с заказчиком проекта, над которым он трудится. Как правило заказчики - это люди из бизнеса, чаще всего далекие от машинного обучения. И здесь важно уметь объяснить решение проблемы простым и понятным языком. Поэтому каждому дата саентисту важно развивать в себе коммуникативные навыки. Разработчик должен понимать, чего хочет заказчик, предлагать различные подходы.

В конце рабочего дня, если остается время, можно прочитать новую статью или записаться на наши курсы, где из вас сделают настоящего мл инженера😎

На самом деле у ml-инженеров не существует «типичных рабочих дней». Каждый день - это новые задачи и новые вызовы, преодолев которые можно испытать огромное удовольствие. Наверное, поэтому многие так рвутся в эту сферу?)

Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура

04 Sep 2023 18:12

Поступашки открывают набор на три курса: машинное обучение. бэкенд разработка. инженер данных. от ведущих специалистов.

Мечтаешь стать крутым специалистом, но не хватает фундамента? Хочешь овладеть знаниями и навыками для работы в крупной компании? Тогда тебе к нам!

На курсах вся теория будет разобраны на конкретных задачах и кейсах, с которыми сталкиваются на работе и на собесах. А после прохождения курса тебя ждёт пробный собес или пет проект!

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

На каждом курсе тебя ждёт более 20 часов материала и ДЗ с проверкой. По непонятным моментам всегда можно задать вопросы куратору лично.
Программа и подробности в комментариях под постом.

Цена 5000р за один курс, при покупке на одного человека. При покупке с другом, или если покупали курсы ранее 4000р

Начало курса по машинному обучение 23.09. Занятия будут проходить по выходным в 9 утра по МСК

Для записи: @menshe_treh

Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура

01 Sep 2023 10:45

СКИДКИ, СКИДКИ, СКИДКИ!!

В честь начала учебного года Поступашки объявляют акцию. Все три курса для карьеры: алгоритмы. математика. мат статистика и AB тесты. можно приобрести оптом всего за 9 тыс!

Хочешь затащить собес? Или мечтаешь стать крутым специалистом, но не хватает фундамента? Тогда тебе к нам: после прохождения курсов ты получишь топовый оффер уже осенью!

На курсах разобраны специфика задач и кейсов, основные идеи и подходы, которые хочет услышать интервьюер. А также после прохождения курса тебя ждет пробный собес или пет проект, который пойдет в портфолио!

На курсах тебя ждёт более 40 часов материала в записи и ДЗ с проверкой куратора. ДЗ и материал состоит из актуальных задач и реальных кейсов, с которыми постоянно сталкиваются на собеседованиях и в работе. По непонятным моментам всегда можно задать вопросы куратору лично.
Программа и подробности в комментариях под постом.

Для записи: @menshe_treh

Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура

24 Aug 2023 19:02

Самые интересные события в ближайшее время.
Все подобное вы можете обсудить в комментариях под этим постом или в нашем чате.

1. Стажировка в Яндекс
Открыто куча направлений, в том числе менеджмент и инфобез. Для участия нужно заполнить анкету и в течение недели решить контест (задания в комментариях).
Как пройти на стажировку обязательно смотрим здесь.

2. Стажировка в Тинькофф
Для участия нужно заполнить анкету и решить соответствующие контесты на ограниченное время. Контесты будут доступны 1-5 сентября, но лучше начать подготовку заранее.
Как пройти на стажировку обязательно смотрим здесь.

3. Все другие стажировки
Совсем скоро набор на стажировку откроет сбер, озон и так далее. Подготовиться к ним не так сложно как кажется, если не знаете с чего начать, то специально для вас Поступашки объявляют акцию: все три курса для построения карьеры: алгоритмы. математика. математическая статистика и АB-тесты. можно приобрести оптом всего за 9 тыс рублей!

4. Финтех Тинькофф
Помимо стажировок компании проводят бесплатные образовательные курсы. Не всегда они хорошего качество, но для первого погружения сойдут, а самых активных участников приглашают сразу на собеседования с командами без всяких контестов (чаще всего на позиции стажеров). Сейчас открыты наборы на Java разработку, для участия нужно решить контест с ограничением по времени до 11го сентября.

5. VK Education
Открыты наборы на углубленный питон, разработку Golang, Анализ данных. Для участия нужно подать заявку и пройти тестирования. Также у VK есть образовательный центр в MГТУ, где есть эксклюзивные курсы. Многие компании заводят себе курсы/кафедры в стенах крупных ВУЗов. Активные участники курсов занимают открытые вакансии этих компаний "вне основного конкурса". Может быть, и у вас на курсе есть что-то подобное?

6.Ozon Route
Интересные курсы по разработке, обещают оффер для выпускников. Есть курсы уровня "junior" и "middle". Для участия нужно попасть в рейтинг контеста на codeforces. Первые старты уже 27го августа! А если хотите быть в курсе важных новостей мира разработки, то обязательно подписывайтесь на этот канал.

7. Школа 21
Открыта регистрация на ближайшие отборочные интенсивы. Годовая программа, где из вас сделают тру программиста. По выпуску обещают оффер в Сбер.
Как поступить обязательно смотрим здесь.

О чем-то забыли? Обязательно пишите в комментариях!

Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура

20 Aug 2023 15:21

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

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

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

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

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

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

Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура

13 Aug 2023 17:49

ТОП 6 платформ, где должен зарегистрироваться каждый!

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

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

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

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

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

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

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

Поступашки - ШАД, Стажировки и Магистратура

09 Aug 2023 13:34

Товарищи, в Яндекс всегда открыты вакансии! Да и новый сезон на стажировку уже в августе, потому сегодня взял случайного подписчика и провел реальное собеседование на аналитика в Яндекс с подробным фидбэком и разбором ошибок. Смотрим!

https://www.youtube.com/watch?v=4OV4nZrK7Bc