Разное

Википедия фундаменты: HTTP 429 — too many requests, слишком много запросов

admin

Школа анализа данных

Двухгодичная программа, на которой вы научитесь разрабатывать сервисы на базе ML, анализировать данные, создавать системы хранения и обработки больших данных и многое другое 

открыт набор на новый поток

ШАД — больше, чем дополнительное образование

1258

выпускников за 15 лет

В 2007 году мы первыми в России начали учить анализу данных.

50+

курсов

  • Одни учат, другие расширяют кругозор. Мы внимательно следим за их актуальностью и обновляем, если что-то устарело.
  • А ещё постоянно добавляем новые курсы в программу.

  • уникальные программы

    Их разработали ведущие учёные и IT‑специалисты. Таких глубоких знаний в области Data Science в России никто больше не даёт.

  • очень много практики

    Главное в ШАДе — домашки. Преподаватели дают задачи, максимально приближенные к рабочим.

  • фундамент для магистратур

    Курсы ШАДа легли в основу совместных программ Яндекса с ВШЭ, МФТИ, ННГУ, УрФУ и не только.

    О программах в университетах

  • выдаём диплом

    Его признают в России и за рубежом. Наши выпускники работают аналитиками, исследователями, разработчиками в топовых компаниях и занимаются наукой в мировых университетах.

    О карьере тех, кто получил диплом Школы

  • ШАД — это навсегда

    Выпускники Школы могут учиться на новых курсах и актуализировать свои знания. А ещё у нас есть комьюнити!

Чему мы обучаем

Решаем задачи по сбору и анализу данных в современных сервисах: от Алисы до Яндекс Погоды.

Создаём высокотехнологичные сервисы и приложения на основе ML.

Разрабатываем системы хранения и обработки больших данных.

Учимся применять Data Science в областях, напрямую не связанных с IT: от физики высоких энергий до промышленного дизайна лекарств.

Программа для тех, у кого есть опыт промышленной разработки и Data Science. Семестр изучаем высшую математику и алгоритмы, а дальше выбираем специализацию.

варианты поступления

Как проходит обучение

4 семестра углублённого изучения выбранного направления, спецкурсы и постоянная обратная связь от преподавателей.

30

часов в неделю

Будьте готовы к плотному графику учёбы. Занятия проходят 3 раза в неделю и чаще с 18:00 до 21:00 по Москве. Остальное время нужно на выполнение домашних заданий. 

  • бесплатно

    В Школу действует отбор: зачисляются студенты, набравшие проходной балл на вступительных испытаниях.

  • 2 трека поступления

    Классический — для студентов и выпускников с сильной математической базой, альтернативный — для опытных разработчиков и ML-исследователей.

    Подробнее о поступлении в ШАД

  • вживую и дистанционно

    У ШАДа есть пять филиалов в России и один в Беларуси, а также заочное отделение. Вы можете приезжать на занятия в школу или учиться полностью удалённо.

    О форматах обучения в разных городах

  • на русском

    Все программы идут на русском языке.

Кто учит

Лекции и семинары в ШАДе проводят сотрудники Яндекса, преподаватели ведущих университетов и исследователи, работающие в современных областях компьютерных наук.

  • Максим Бабенко

    • К.ф.-м.н.
    • Руководитель магистерской программы «Инфраструктура больших данных»
    • Заведующий базовой кафедрой Яндекса на ФКН НИУ ВШЭ

  • Дмитрий Ветров

    • К.ф.-м.н.
    • Профессор-исследователь департамента больших данных и информационного поиска ФКН НИУ ВШЭ
    • Заведующий лабораторией Samsung НИУ ВШЭ

  • Елена Войта

    • Аспирантка Эдинбургского и Амстердамского университетов
    • Facebook PhD Fellow в области Natural Language Processing (NLP)

  • Евгений Бурнаев

    • К. ф.-м.н.
    • Доцент Сколтеха
    • Доцент и заведующий лабораторией Интеллектуального анализа данных и предсказательного моделирования ИППИ РАН

  • Виктор Лемпицкий

    • К.ф.-м.н.
    • Доцент и руководитель группы компьютерного зрения Сколтеха

смотреть всех

Где учим

У ШАДа есть 5 филиалов в крупных городах России и 1 в Беларуси, а также заочное отделение. Студенты сами выбирают удобный формат — учиться очно в Школе или онлайн.

очно/онлайн

Все курсы проходят очно. Студенты могут приезжать на лекции или учиться онлайн.

 

  • data science
  • разработка машинного обучения
  • инфраструктура больших данных
  • анализ данных в прикладных науках

 

 

 

ул. Тимура Фрунзе, 11, корп. 2

   (БЦ Мамонтов)

очно/онлайн

Часть курсов студенты посещают лично, остальные предметы смотрят в записи.

 

  • data science
  • разработка машинного обучения
  • инфраструктура больших данных

 

 

 

 

Пискарёвский просп., 2, корп. 2

   (БЦ Бенуа) 

очно/онлайн

Часть курсов студенты посещают лично, остальные предметы смотрят в записи.

 

  • data science
  • разработка машинного обучения
  • инфраструктура больших данных

 

 

 

 

ул. Хохрякова, 10

   (БЦ Палладиум)

очно/онлайн

Часть курсов студенты посещают лично, остальные предметы смотрят в записи.

 

  • data science
  • разработка машинного обучения
  • инфраструктура больших данных

 

 

 

 

просп. Дзержинского, 5

   (БЦ Rubin Plaza)

очно/онлайн

Часть курсов студенты посещают лично, остальные предметы смотрят в записи.

 

  • data science
  • разработка машинного обучения
  • инфраструктура больших данных

 

 

 

 

ул. Алексеевская, 10/16

   (БЦ Лобачевский Plaza)

очно/онлайн

Часть курсов студенты посещают лично, остальные предметы смотрят в записи.

 

  • data science
  • разработка машинного обучения
  • инфраструктура больших данных

 

 

 

 

ул. Николаева, 11/2

   (Академпарк)

Что о Школе думают выпускники

У одних мы ассоциируемся с ночами без сна, у других — с бесконечными домашками и сложными заданиями, у третьих — с сильными преподавателями. Но то, с чем соглашаются все, — в ШАДе сложно, полезно и очень интересно.

Как развивалась Школа

  • Открываем филиалы ШАДа в Санкт‑Петербурге и Новосибирске.

  • Создаём онлайн-учебник по машинному обучению. Теория и практика, которые помогут углубиться в ML — с самых основ до тем из свежих научных статей.

  • Запускаем программу для тех, кто умеет кодить. Открываем новый трек обучения для тех, у кого есть опыт промышленной разработки или научных исследований в области Data science.

  • Становимся партнёрами РЭШ. Запускаем совместную программу ШАД и РЭШ «Экономика и анализ данных». Её цель — готовить людей с навыками экономического моделирования и анализа данных.

  • Продолжаем расширяться и обновляем программы. В Нижнем Новгороде открываем новый филиал ШАДа.

  • Выходим в онлайн. Создаём свой первый онлайн-курс по машинному обучению.

  • Развиваем программу и продолжаем делиться опытом. Открываем третье направление — «Большие данные» и организовываем международную конференцию по машинному обучению в Берлине.

  • Делимся экспертизой. Проводим первую международную конференцию по анализу данных в Москве. Открываем филиал в Новосибирске, который позднее становится частью CS-центра.

  • Открываем филиалы. ШАД начинает работать в Минске и Екатеринбурге. А в Санкт-Петербурге совместно с JetBrains запускается Computer Science (CS) центр.

  • Открываем студентам новые возможности. Расширяем программы: курсов становится 29. Лучшие студенты могут проходить практику в Яндексе.

  • Делаем первые шаги. Запускаем первый поток ШАДа по направлению «Анализ данных» из 80 студентов и собираем первые отзывы. А после создаём второе направление — «Компьютерные науки».

Воронежский институт высоких технологий | Главная страница





Воронежский институт высоких технологий | Главная страница

Работая с нашим сайтом, вы даете свое согласие на использование файлов cookie. Это необходимо для нормального функционирования сайта, показа целевой рекламы и анализа трафика. Статистика использования сайта отправляется в «Яндекс» и «Google»

Понятно



Подробнее

Подробнее

Подробнее

  • Институт
  • Колледж
  • Бакалавриат
  • Магистратура
  • Аспирантура

Бакалавриат

Программа высшего образования, соответствующая мировым стандартам качества,
открывает широкие возможности для трудоустройства, формируя умения и навыки,
отвечающие быстроменяющимся требованиям рынка труда.

В период обучения студенты овладевают фундаментальными и практическими знаниями,
личностными компетенциями, способствующими социальной и профессиональной
адаптации в обществе.

Выпускникам бакалавриата предоставляется возможность продолжить получение высшего
образования, поступив в магистратуру.

Полезные ссылки

Направления