Содержание
Академия Яндекса
Самое актуальное в анонсах
Двухгодичная программа, на которой вы научитесь разрабатывать сервисы на базе ML, анализировать данные, создавать системы хранения и обработки больших данных и многое другое.
Участвуйте в конкурсе для студентов и аспирантов IT‑направлений. Приём заявок до 15 мая.
Трёхмесячная программа с теорией, практикой и собственным проектом для разработчиков, менеджеров, маркетологов и аналитиков.
Академия Яндекса разработала бесплатные онлайн-учебники для студентов и преподавателей. Теоретические материалы дополняются практикой — в Яндекс Контесте можно решать задачи и следить за своим прогрессом.
Лекции от экспертов Яндекса по темам востребованных IT‑специальностей и разборы практических заданий для всех желающих.
Открыты вакансии по 9 направлениям: бэкенд, фронтенд, машинное обучение, мобильная разработка и другое.
Ждём заявки от студентов и джунов, которые разбираются в базовых алгоритмах и умеют писать код.В программе — сетевая безопасность, защита ОС и приложений, криптография, антифрод и особенности применения ML, а также state of the art подходы от экспертов отрасли.
Расскажем о возможностях современных инструментов разработки, асинхронном программировании в JavaScript, создании приложений на Node.js и React, работе в Git, типизации, локализации и многом другом.
Покажем тонкости построения архитектуры и инфраструктуры, различные подходы к тестированию, метрики и алгоритмы в бэкенд-разработке, а также основы асинхронного программирования.
Дадим представление о продакт- и проект-менеджменте, основах работы с данными, современной архитектуре сервисов, маркетинге и юнит-экономике.
Пройдёмся по всем важным аспектам разработки приложений (iOS, Android и Flutter): особенности языков и сборки, автотесты, подходы к построению архитектуры приложения и многое другое.
Ждём заявки от студентов и джунов, которые разбираются в базовых алгоритмах и умеют писать код.
В течение двух лет учим школьников 8-10 классов программировать на Python.
Прокачиваем школьников 10-11 классов в разных IT‑направлениях: от машинного обучения до веб‑разработки.
Бесплатные онлайн-учебники для тех, кто хочет освоить ключевые IT‑дисциплины.
Организовываем образовательные смены для талантливых школьников.
Программы в университетах
Москва
Онлайн
Москва
Москва
Нижний Новгород
Санкт-Петербург
Санкт-Петербург
Москва
Екатеринбург
Комьюнити Академии Яндекса
Здесь мы не только собрали образовательные проекты и интересные материалы от экспертов в области технологий, но и создали открытое сообщество единомышленников.
узнать больше
Яндекс участвует в развитии российского сообщества Международной студенческой олимпиады по программированию.
Станьте лучше всех в CodeRun: решайте задачи, развивайте навыки и участвуйте в соревнованиях.
Открытый онлайн-чемпионат Яндекса для разработчиков по шести направлениям.
Журнал
смотреть все
Школа менеджеров
- Управление проектами и продуктами
- Маркетинг
- Продуктовая аналитика
Чтобы поступить, нужно выполнить тестовые задания и пройти отбор
набор закрыт
Научим создавать и развивать IT-продукты
Как устроено обучение
Обучение в школе длится три месяца и состоит из двух этапов:
- Первый этап (8 недель) проходит онлайн и включает лекции и практическую работу над проектом с экспертами Яндекса.
- Второй этап (4 недели) — очный. Студенты соберутся в команды, чтобы реализовать настоящий проект от Яндекса.
Студенты соберутся в команды, чтобы реализовать настоящий проект от Яндекса.
Расписание составлено так, что занятия можно совмещать с работой или учёбой. В будни лекции начинаются в 19:00 по московскому времени, а по выходным — в первой половине дня или весь день.
Даты обучения — с 6 июня по 27 августа 2023 года.
Очный этап пройдёт в офисах Яндекса в Москве, Белграде и Алматы. Яндекс оплатит билеты и проживание участникам из других городов.
Студенты, которые находятся в России, соберутся в Москве, а участники из-за рубежа смогут присоединиться к командам в Казахстане или Сербии (каждый случай рассматривается индивидуально).
Этапы отбора и обучения
15.03 — 13.04
Приём заявок, выполнение вступительных испытаний и запись видеоинтервью
14.04 — 12.05
Проверка вступительных испытаний первого тура. Отбор кандидатов на второй тур
15.05 — 26.05
Zoom-собеседования с кандидатами, прошедшими во второй тур отбора
29.
05 — 31.05Объявление результатов отбора
06.06 — 30.07
Первый этап обучения (онлайн): лекции, практикумы и домашние задания
31.07 — 27.08
Второй этап обучения (офлайн): хакатоны, командная работа над проектами и их защита, выпускной
05 — 31.05набор закрыт
Команда школы
Что говорят
выпускники школы
FAQ
Сколько стоит обучение в школе?
Обучение бесплатное. Чтобы попасть в школу, нужно заполнить анкету и пройти конкурсный отбор.
Я пока ничего не умею, но хочу научиться, возьмёте меня?
Программа школы предполагает, что у вас уже есть хотя бы небольшой опыт работы или выполнения проектов по интересующему направлению.
Можно ли подать заявку на несколько направлений школы?
Можно подать заявку на несколько направлений и выполнить тестовые задания для каждого из них.
Но учиться можно только на одном направлении. Если вы пройдёте по баллам на несколько треков, вам нужно будет выбрать что-то одно.
Можно ли совмещать обучение в школе и работу?
Да, расписание занятий составлено так, что их можно совмещать с работой или учёбой.
Что меня ждёт после обучения в школе?
Студентам, которые хорошо себя зарекомендуют в школе, мы предложим присоединиться к команде Яндекса.
От 50% до 70% выпускников с каждого потока становятся нашими стажёрами и сотрудниками.
Что делать, если не пришло письмо после регистрации?
Проверьте все папки, включая спам, и убедитесь, что ожидаете ответ в том же аккаунте, с которого подавали заявку.
Почему так долго проверяют тестовые задания?
Мы получаем много заявок и каждое задание проверяем вручную. Отбор в школы проводят практикующие менеджеры и маркетологи, аналитики и разработчики Яндекса, которые параллельно развивают все наши продукты и сервисы.
Нам нужно время, чтобы внимательно проверить каждое задание и выбрать лучших студентов.
Остались вопросы?
Пишите нам на
и мы обязательно вам ответим
Онлайн-курсы
Курс «Введение в машинное обучение»
Эта программа охватывает полный цикл анализа данных, от сбора данных до выбора оптимального решения и оценки качества. Вы научитесь использовать современные инструменты аналитики и адаптировать их под конкретные задачи. Каждый курс включает в себя теорию и практические задания разного уровня сложности. На финальном этапе у вас будет возможность разработать собственные проекты для решения любой текущей бизнес-задачи. В результате получится рабочая модель, которую можно использовать на работе или на собеседованиях.
Специализация «Машинное обучение и анализ данных»
Данная программа охватывает полный цикл анализа данных, от сбора данных до выбора оптимального решения и оценки качества.
Вы научитесь использовать современные инструменты аналитики и адаптировать их под конкретные задачи. Каждый курс включает в себя теорию и практические задания разного уровня сложности. На финальном этапе у вас будет возможность разработать собственные проекты для решения любой текущей бизнес-задачи. В результате получится рабочая модель, которую можно использовать на работе или на собеседованиях.
Специализация «Большие данные для инженеров»
Эта программа предназначена в первую очередь для тех, кто хочет работать с большими объемами данных. Он охватывает хранение данных и создание отказоустойчивых и эффективных систем обработки. Эта специализация также полезна для интеллектуального анализа данных. Вы попрактикуетесь в использовании современных платформ и инструментов, выполните четыре проекта и поймете, как решать наиболее распространенные проблемы, связанные с большими данными. После прохождения программы вы будете знать, как обрабатывать данные разными способами, использовать методы машинного обучения для больших данных и внедрять эти методы в продукты.
Специализация Advanced Machine Learning
Программа посвящена глубокому обучению, обучению с подкреплением, автоматической обработке текста, компьютерному зрению и байесовским методам. Вы получите практические навыки решения проблем от победителей конкурса машинного обучения Kaggle и специалистов по данным, работающих в CERN. После прохождения семи курсов вы сможете применять современные методы машинного обучения в своих проектах, понимать, как обрабатывать реальные данные и более эффективно использовать существующие инструменты.
Искусство разработки в современном C++
Эта программа состоит из пяти курсов, каждый из которых длится пять недель. Преподаватели делятся своим многолетним коллективным опытом создания крупных проектов на C++. Они не просто охватывают то, что написано в учебнике, но и учат решать проблемы, с которыми большинство разработчиков сталкиваются на практике. Лекции читаются в легкой и доступной форме, подкреплены большим количеством задач по программированию.
После прохождения этой программы вы сможете сравнивать C++ с другими языками программирования, а также приобретете некоторые навыки программирования в реальной жизни.
Специализация «Структуры данных и алгоритмы»
Эта программа состоит из пяти курсов, каждый из которых длится пять недель. Преподаватели делятся своим многолетним коллективным опытом создания крупных проектов на C++. Они не просто охватывают то, что написано в учебнике, но и учат решать проблемы, с которыми большинство разработчиков сталкиваются на практике. Лекции читаются в легкой и доступной форме, подкреплены большим количеством задач по программированию. После прохождения этой программы вы сможете сравнивать C++ с другими языками программирования, а также приобретете некоторые навыки программирования в реальной жизни.
Яндекс Школа анализа данных Конференция Машинное обучение: перспективы и приложения
Сессия III
Председатель Андрей Устюжанин, РоссияЯндекс, Яндекс Школа анализа данных
Частные проблемы 93 | 9:00 – 9:20 | Zero-Shot Learning Dr. Великобритания, Школа электронной инженерии и компьютерных наук, Лондонский университет королевы Марии | |
| 9:20 – 9:40 | Потенциальная поверхность Основное значение? Prof. Sándor Darányi Швеция, Хёгсколан-и-Борос, Шведская школа библиотечных и информационных наук | ||
| 9:40 – 10:20 | Может ли машинное обучение заменить обработку сигналов? Проф. Натан Интратор Израиль, Школа компьютерных наук им. Блаватника, Школа неврологии Сагол | ||
| 10:20 – 10:35 | Перерыв | ||
Обобщения и физика | |||
| 10:35 – 10:55 | Выписка Борис Беляев Россия, Яндекс | ||
| 10:55 – 11:00 | Флэш-презентация со слайдами для постера: Модифицированный наивный байесовский показатель с показателем Херста как количественная мера взаимной зависимости данных Турканов Глеб Россия, Российская академия наук, Московский физико-технический институт | ||
| 11:00 – 11:05 | Flash-презентация со слайдами для постера: Яндекс + ЦЕРН: три года сотрудничества Науки о данных с физикой частиц Андрей Устюжанин Яндекс, Школа анализа данных Яндекса | ||
| 11:05 – 11:10 | Flash Презентация со слайдами для постера: Machine Learning and Optimization of LHC Фильтр потока событий в реальном времени для новых открытий в физике Лихоманенко Татьяна Россия, НИУ ВШЭ, Фабрика данных Яндекса Доктор Андрей Устюжанин Россия, Яндекс, Школа анализа данных Яндекса | ||
| 11 :10 – 11:15 | Флэш-презентация со слайдами для постера: Использование случайного леса для улучшения инструментов молекулярной стыковки для разработки лекарств Д-р Педро Дж. Франция, Онкологический исследовательский центр Марселя | ||
| 11:15 – 11:20 | Флэш-презентация со слайдами для плаката: Прогноз банкротства банка с использованием гибридных классификаторов ансамблей случайных подпространств и бэггинга 3 90 Assoc. Проф. Халил Ибрагим Эрдал, д-р Айкут Экинджи Турция, Турецкое агентство по сотрудничеству и координации, Ф. А. Хайек Приглашенный научный сотрудник, Университет Джорджа Мейсона | ||
| 11:20 – 11:25 | Флэш-презентация со слайдами для постера: Торговля индексом FTSE100 – «Адаптивные» методы моделирования и оптимизации Д-р Андреас Каратанасопулос Доцент: Американский университет Бейрута | ||
Флэш-презентация со слайдами для постера: машинное обучение на основе ядра из нескольких источников информации: теория обучения, алгоритмы и приложения в распознавании визуальных образов и вычислительной биологии Prof. Германия, Берлинский университет им. Гумбольдта Факультет компьютерных наук | |||
| 11:30 – 11:35 | Флэш-презентация со слайдами для постера: Bots Dr. 9002 Filtering in Crowd-Sourcing Андрей Мищенко Россия, Яндекс | ||
| 11:35 – 11:40 | Flash Презентация со слайдами для Афиши: Рекомендательная система Яндекса Доктор Михаил Ройзнер Россия, Яндекс | ||
| 11:40 – 11:45 | Flash Презентация со слайдами для постера: Тенденции поиска в Интернете Извлечение: Использование идей тематического моделирования для кластеризации пользовательских запросов Россия Денис Ельшин, Дарья Губарь 23 , Яндекс | ||
| 11:45 – 11:50 | Flash Презентация со слайдами для Афиши: Расширение категорий видео через ссылки и графики пользователей Борис Окунь Россия, Яндекс | ||
| 11:50 – 11:55 | Flash Презентация со слайдами к постеру: Глубокие нейронные сети для быстрого обнаружения объектов Антон Слесарев Россия, Яндекс | Перерыв | |
| 12:10 – 12:30 | Приложения MatrixNet на Яндексе Михаил Левин 2 Россия, Yandex Data Factory, Яндекс 90 30 403 Яндекс 903 903 0034 | Новый взгляд на фундаментальные проблемы. |
Timothy Hospedales
Баллестер
Marius Kloft