Содержание
Школа анализа данных
Та самая программа
от ведущих экспертов IT-индустрии
Следующий набор начнётся в апреле 2023 года
Подробнее о поступлении
Наши направления:
Разработка машинного обученияData scienceИнфраструктура больших данныхАнализ данных в прикладных науках
Что такое ШАД
Двухгодичная программа Яндекса появилась в 2007 году и стала первым местом в России, где учат анализу данных. Курсы ШАДа легли в основу магистерских программ крупных университетов, таких как ВШЭ и МФТИ.
1
Гибкая программа для тех, кто хочет исследовать машинное обучение и работать в IT-индустрии
2
Авторские курсы от российских и зарубежных учёных и специалистов
3
Домашние задания, приближенные к реальным задачам в IT-практике
4
Диплом, который признают не только в России, но и в крупных зарубежных компаниях
Главное о ШАДе
Язык обучения:
Русский и английский
Сколько длится:
2 года
Подача заявок на поступление:
Апрель — Май, 2022
Когда начинается учёба:
Сентябрь, 2022
Нагрузка:
30 ч/нед
Когда:
Вечером, 3 раза/нед
Стоимость:
Бесплатно*
Для кого:
Для всех, кто пройдёт вступительные испытания
* — тем, кто немного не дотянул, мы предлагаем учиться на платной основе
Преподаватели
Лекции и семинары в ШАДе проводят сотрудники Яндекса, преподаватели ведущих университетов и исследователи, работающие в современных областях компьютерных наук.
Все преподаватели
География ШАДа
В каждом из филиалов часть курсов проходит очно; остальные курсы студенты слушают заочно.
Москва
Нижний Новгород
Новосибирск
Санкт-Петербург
Екатеринбург
Тель-Авив
Заочное отделение
Что делают студенты после ШАДа
Выпускники ШАДа работают в крупнейших мировых IT-компаниях. Среди них — Google, Apple, Яндекс и Facebook. А также становятся учёными в ведущих университетах России и за рубежом.
Подробнее о выпускниках
Расчётливый аналитик
Искусный разработчик ML
Неугомонный исследователь
Суровый бэкендер
Подробнее о ШАДе
Сотрудничество
ШАД сотрудничает с крупными образовательными и научными организациями:
МФТИ
Кафедра анализа данных готовит специалистов в области Data Science в рамках магистерской программы, а также в рамках специализации на 3-4 курсах бакалавриата.
ВШЭ
Факультет компьютерных наук создан при участии ШАДа и Яндекса и совершенствуется при их деятельной поддержке. На ФКН действует базовая кафедра Яндекса и совместная специализация “Анализ интернет-данных” в магистратуре.
БГУ
Филиал ШАДа работает в Белорусском государственном университете на факультете прикладной математики и информатики с сентября 2011 года, с 2014 года открыто обучение в магистратуре по специальности «Алгоритмы и системы обработки больших объемов информации».
МГУ
На мехмате МГУ действует совместная с ШАДом магистерская программа. Для обучения по ней требуется одновременно поступить в ШАД и в магистратуру по специальности «Компьютерная алгебра».
ЦЕРН
ШАД — участник совместных экспериментов LHCb и ЦЕРНа в рамках задач применения машинного обучения и анализа данных в физике высоких энергий.
УРФУ
В рамках направления «Компьютерные науки» работает совместная магистратура ШАДа и Уральского федерального университета в Институте естественных наук и математики по траектории «Анализ данных».
РЭШ
Программа “Экономика и анализ данных” создана с целью готовить людей, которые будут обладать одновременно навыками экономического моделирования и анализа данных. Они смогут не только строить модели машинного обучения и делать выводы из данных, но и учитывать экономические факторы, поведение людей, строение сложных экосистем.
ННГУ
Филиал Школы Анализа Данных в Нижнем Новгороде открылся в 2017 г. Занятия ведут преподаватели института информационных технологий, математики и механики ННГУ им. Н.И.Лобачевского и сотрудники Нижегородского офиса Яндекса.
НГУ
Computer Science Center был открыт в Новосибирске в 2017г., а с 2013 по 2016 гг. здесь действовал филиал Школы Анализа Данных. Все очные занятия и учебные мероприятия CS центра проходят на базе Новосибирского Государственного Университета (НГУ).
СПбГУ
Факультет математики и компьютерных наук создан при участии Яндекса и CS центра. Бакалаврская программа «Математика, алгоритмы и анализ данных» направлена на подготовку специалистов, глубоко понимающих математические идеи, лежащие в основе информатики, и владеющих принципами современных технологий обработки информации.
ИТМО
В Университете ИТМО совместно с Яндексом открылась магистерская программа «Аналитика данных». Здесь готовят специалистов, способных создавать, адаптировать и применять методы анализа данных к разным предметным областям, используя методы машинного обучения, анализ временных рядов, интеллектуальный анализ текстов на естественном языке, изображений, звуков, компьютерное зрение.
ЕУ СПб
ЕУ СПб и Яндекс запускают программу профессионального образования «Пандан» (Прикладной анализ данных). Программа объединяет экспертизу Европейского университета, ведущего российского вуза в социально-гуманитарных науках, и технические компетенции Яндекса, крупнейшей технологической компании страны.
Подписаться на новости
Рассылка Школы анализа данных. Подпишитесь, чтобы быть в курсе всех событий.
Подписаться на новости
Лицей Академии Яндекса
Научим писать и понимать код уже в школе. С вас — серьёзный настрой на двухгодичную учёбу с постоянными домашками, с нас — насыщенная программа, преподаватели-профи и компания таких же талантливых школьников, как и вы.
как поступить
Интереснее, чем школьная информатика
для школьников 8-10 классов
Наше обучение для тех, кто интересуется программированием и кому школьной программы — мало.
учим программировать на Python
С самых основ до разработки собственного приложения.
Что умеют делать выпускники
задаём много домашки
Нельзя научиться программировать без практики. После каждого урока даём задания, которые закрепляют теорию.
составитель программы — ШАД
Это первая топовая школа анализа данных в России. Там преподают учёные, а учатся — почти гении.
Подробнее про ШАД
даём знания, которые точно пригодятся
В любой технологичной среде: от интернета и дизайна, до медицины и космоса.
ведем рейтинг, который не даёт расслабиться
Никаких оценок — начисляем баллы за домашки и активности на уроках.
выдаём сертификат после каждого года обучения
Он может добавить баллы на ЕГЭ и сыграть роль при поступлении в вуз.
Идти учиться прямо сейчас
В знаниях — сила. Чем раньше вы начнёте черпать знания, тем скорее обретёте эту силу.
В нашем случае — силу разработчика на Python.
С ней гораздо проще поступить в университет, который хочется, выбрать компанию, в которой всегда мечтали стажироваться или даже работать.
Прочитайте 4 истории ребят, которые пошли учиться к нам и влюбились в программирование.
читать истории
Как проходит обучение
Всё по-взрослому: 4 семестра очного обучения с большим количеством практики.
17
человек в группе
Нам важно уделить внимание каждому школьнику: объяснить теорию и помочь разобраться с практическими упражнениями.
В небольшой группе это сделать гораздо проще.
2 раза в неделю
Все занятия нужно посещать лично. Они не пересекаются с уроками в школе, проходят в будни после 15:00 или в выходные.
После занятий преподаватели дают домашку. Обычно на неё нужно 2-3 часа.
на площадке в вашем городе
Обучение в Лицее Академии Яндекса доступно во многих городах России и Казахстане.
В небольших городах, например, как Северодвинск, работает только одна площадка, куда вы можете прийти учиться.
А вот в Питере площадок уже несколько. И вы можете выбрать любую.
Есть города, где Лицей Академии Яндекса пока не работает. Из года в год таких городов становится всё меньше, так как мы постоянно расширяем своё присутствие и открываем новые площадки.
Выбрать площадку для учёбы
бесплатно
Учёба в Лицее Академии Яндекса бесплатная, но нужно успешно пройти тестирование и собеседование, чтобы поступить.
Подробнее о поступлении
Кто учит
Знающих Python много, а тех, кто может нескучно и понятно о нём рассказать и научить на нём кодить — единицы. Их мы и отбираем в команду преподавателей Лицея Академии Яндекса.
Каждый преподаватель проходит тщательный отбор — мы смотрим на знания Python, навыки общения с детьми и мотивацию. Нам очень важно, чтобы команда разделяла наши ценности.
Наши преподаватели:
- талантливые разработчики
- преподаватели вузов
- школьные учителя
- и студенты старших курсов технических специальностей, которые всегда помогут разобраться в сложной теме, ответят на вопросы по учёбе и поддержат.
стать преподавателем
Учим программированию на Python
Программа рассчитана на 2 года, её разработали в Школе анализа данных.
Первый год
«Основы программирования на языке Python»
- 1-е полугодие
Знакомим с языком, учим основные понятия и конструкции: переменные, условия, циклы, операторы, списки, функции.
- 2-е полугодие
Изучаем словари. Работаем со стандартной библиотекой и с внешними библиотеками. Начинаем узнавать основы объектно-ориентированного программирования.
Второй год
«Основы промышленного программирования»
- 3-е полугодие
Продолжаем изучать объектно-ориентированное программирование в Python. Начинаем узнавать технологии разработки программ и графические интерфейсы.
- 4-е полугодие
Решаем прикладные задачи, создаем приложения с разными библиотеками. Обучаем Алису, пишем чат-боты для мессенджеров и с нуля разрабатываем программы с графическим интерфейсом.
первый годвторой год
Как поступить
Проверить свои силы
Рекомендуем пройти тест, который мы давали школьникам в прошлом году. Так вы сможете оценить свой уровень знаний по темам, которые нас интересуют.
Даже если что-то будет даваться непросто в пробном тесте, у вас будет время подтянуть эти знания и подготовиться хорошо.
Заполнить анкету
Регистрация с 30 августа по 11 сентября.
Укажите личные данные и площадку в вашем городе, где будете учиться.
Обратите внимание, что логин, под которым вы авторизуетесь при заполнения анкеты, мы используем на всех этапах отбора и во время обучения.
Пройти тестирование
Доступ будет открыт с 10:00 30 августа 2022 года до 23:30 11 сентября 2022 года по московскому времени.
После заполнения анкеты вы попадёте на платформу тестирования — там вас ждут несколько заданий. Будет одна попытка и 50 минут, чтобы его пройти.
Перед началом изучите инструкцию и пройдите демо-тест. Это поможет избежать случайных и обидных ошибок.
Узнать результаты теста
Пришлём результаты на почту, которую вы указали в анкете, не позднее 16 сентября.
Если вы прошли тестирование успешно, пригласим на следующий этап — собеседование.
Пройти собеседования
С 19 по 24 сентября.
Никаких сложных вопросов не будет, зато будут вопросы про мотивацию, ваши желания и ожидания.
Собеседование проведёт преподаватель проекта. Оно пройдет дистанционно через Яндекс Телемост. Всё, что нужно, — устройство с камерой и микрофоном и стабильный интернет.
Узнать финальные результаты
Не позднее 30 сентября пришлём итоговые результаты на почту.
Если вы успешно справились со всеми этапами отбора, в письме будет информация о начале обучения.
Также с вами свяжется координатор площадки, чтобы уточнить детали.
регистрация завершена
География проекта
162
города в России и Казахстане
380
площадок
перейти к списку городов
FAQ
Зачем идти учиться?
Это вопрос вашей личной мотивации. Если вы хотите получить знания в области промышленного программирования и навыки разработчика, Лицей Академии Яндекса вам в этом поможет.
В Лицее Академии Яндекса могут учиться только школьники 8-10 классов? А что если я младше/старше?
Да, мы берём учеников 8, 9 и 10 класса. Если вы из 5-7 классов, будет сложно, мы проверяли. Вы можете посмотреть, что было в прошлом году в тесте и начать готовиться уже сейчас.
11-классникам советуем пройти наши интенсивы.
Если вы давно уже не учитесь в школе, но хотите тоже научиться кодить, у нас много других проектов.
Учёба бесплатная?
Да, за обучение в Лицее Академии Яндекса не нужно платить, но нужно успешно сдать тест и пройти собеседование, чтобы туда попасть.
Можно учиться удалённо?
Нет, на занятиях нужно присутствовать офлайн.
В моём городе нет площадки, но очень хочется учиться, что делать?
У нас нельзя учиться онлайн, поэтому обучение в таких городах пока недоступно. Мы постоянно работаем над тем, чтобы в проекте появлялись новые города — ещё в 2016 их было только 4, а в 2022 уже 162.
Следите за обновлениями на сайте, возможно, и в вашем городе скоро откроется площадка Лицея Академии Яндекса.
Я получу диплом или сертификат после обучения?
Да, после каждого года обучения мы выдаем сертификаты. Если вы планируете участвовать в конкурсе «Талант 20. 35», то они добавят баллов при поступлении в вузы-партнеры конкурса.
Я могу поделиться с кем-то материалами курса?
Так как все учебные материалы принадлежат Школе анализа данных, без её письменного согласия распространять ничего нельзя. Это нарушает закон об авторском праве.
Школа анализа данных
Высокие технологии и современная наука
Академические программы:
Разработчик машинного обученияОбработка данныхИнфраструктура больших данныхАнализ данных в прикладных науках
Что такое Яндекс Школа анализа данных
Двухгодичная программа Яндекса создана в 2007 г. и стала ведущей программой анализа данных в России. Курсы Школы анализа данных Яндекса служат основой для магистерских программ в крупных университетах, таких как Высшая школа экономики и Московский физико-технический институт.
1
Гибкая программа для тех, кто хочет изучить машинное обучение и работать в ИТ-отрасли
2
Индивидуальные курсы от российских и зарубежных ученых и специалистов IT
4
Диплом, признаваемый в крупных международных компаниях
Факультет
Лекции и семинары проводят сотрудники Яндекса, профессора ведущих университетов и исследователи, работающие в новейших областях информатики.
Все преподаватели
Партнерства
Школа анализа данных Яндекса сотрудничает с крупными образовательными и научными организациями:
Московский физико-технический институт (МФТИ)
Кафедра анализа данных готовит специалистов в области данных Науки в рамках магистерской программы, а также в рамках специализаций на нескольких курсах бакалавриата.
Высшая школа экономики (НИУ ВШЭ)
Факультет компьютерных наук создан при участии Школы анализа данных и Яндекса и продолжает развиваться при их активной поддержке. На факультете действует объединенная кафедра с Яндексом и совместная специализация «Анализ интернет-данных» в магистерской программе «Наука о данных».
Белорусский государственный университет (БГУ)
Филиал Школы анализа данных Яндекса работает на факультете прикладной математики и компьютерных наук БГУ с сентября 2011 года. Магистерская программа «Алгоритмы и системы обработки больших данных» действует с 2014 года.
Московский государственный университет (МГУ)
Механико-математический факультет МГУ имеет совместную магистерскую программу со Школой анализа данных Яндекса. Чтобы присоединиться к ней, абитуриентам необходимо одновременно поступить в Школу анализа данных Яндекса и на магистерскую программу по компьютерной алгебре.
Европейская организация ядерных исследований (ЦЕРН)
Школа анализа данных Яндекса участвует в совместных экспериментах LHCb и ЦЕРН в рамках задач по применению машинного обучения и анализа данных в физике высоких энергий.
Уральский федеральный университет (УрФУ)
Школа анализа данных Яндекса и Уральский федеральный университет предлагают совместную магистерскую программу «Анализ данных» по программе «Компьютерные науки» в Институте естественных наук и математики
Российская экономическая школа (РЭШ)
Программа «Экономика и анализ данных» предназначена для обучения людей навыкам одновременной работы с экономическим моделированием и анализом данных. Выпускники смогут строить модели и делать выводы на основе данных с учетом экономических факторов, поведения человека и структуры сложных экосистем.
Центр компьютерных наук
Совместная образовательная инициатива Школы анализа данных Яндекса, JetBrains и Клуба компьютерных наук. CS преподает разработку программного обеспечения, современную информатику и анализ данных. Обучение в последнем приравнивается к обучению в филиале Школы анализа данных Яндекса.
Новосибирск
Санкт-Петербург
Y-Data
Ежегодная программа интенсивного анализа данных от создателей Школы анализа данных Яндекса с упором на проектную деятельность. Выпускники Y-Data получают сертификат Школы анализа данных Яндекса. Проводится на английском языке.
Тель-Авив
Яндекс Школа анализа данных Конференция Машинное обучение: перспективы и приложения
Сессия III
Председатель Андрей Устюжанин, РоссияЯндекс, Яндекс Школа анализа данных
Специальные проблемы | ||
9:00-9:20 | Нулевое обучение . Лондон | |
9:20 – 9:40 | Потенциальная поверхность Основное значение? Проф. Шандор Дараньи 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 Blavatnik, Школа Neuroscience | |
10:20 — 10:35 | Break | |
General | ||
General | ||
. | 10:35 – 10:55 | Рисунок фильтрации графа связей на примере извлечения иерархии сайта Boris Belyaev Россия, Yandex |
10:55 — 11:00 | Флэш -представление со слайдами для плаката: модифицированная наивная за бур с ураем в качестве количественного меры мутоалкой данных. 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 частицами Физика Андрей Устюжанин Яндекс, Школа анализа данных Яндекса | |
11:05 – 11:10 | Flash Презентация со слайдами для постера: Машинное обучение и оптимизация LHC Real-Time Event Stream Filter за открытие новой физики Татьяна Лихоманенко Россия, НИУ ВШЭ, Фабрика данных Яндекса Андрей Устюжанин Россия, Яндекс, Яндекс Школа анализа данных | |
Приложения | ||
11:10 — 11:15 | Флэш -презентация со слайдами для плаката: использование случайного леса для улучшения молекулярных инструментов для лекарственного средства Доктор Педро. Ballester 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 пакетов Доц. 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 | Flash-презентация со слайдами для постера : Торговля индексом FTSE100 – «Адаптивные» методы моделирования и оптимизации Д-р Андреас Каратанасопулос Доцент: Американский университет Бейрута | |
11:25 – 11:30 | 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 проф. |