Школы яндекса: Академия Яндекса

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.

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. 

 

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 — 31.05

    Объявление 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

набор 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

[email protected]

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

93

93

Рисунок на сайте Реформирование иерархии Пример

6 Приложение

6

00039 – 9:350

39

3 904039 11:55 – 12: 10

Частные проблемы

93

9:00 – 9:20

Zero-Shot Learning

Dr. Timothy Hospedales

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. Баллестер

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. Marius Kloft

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.

This entry was posted in Популярное