Ia Setema 2019 na matou tatalaina ai ose polokalame a'oa'oga e leai se totogi mo i latou e fia a'oa'o pe fa'apefea ona galulue fa'atasi ma fa'amaumauga tetele. O le Aso Toʻonaʻi nei o le a tatou talanoa ai e uiga i le vasega faʻatasi ma ona faiaoga e nonofo i le aso tatala - i le taimi nei, o sina faʻamatalaga folasaga e uiga i le polokalame ma le ulufale.
E uiga i le polokalame
O le aʻoaʻoga a le Ozon Masters e lua tausaga, e faia vasega - pe sili atu, na faia aʻo leʻi taofia - i afiafi i le ofisa o Ozon i Moscow City, o lea o le tausaga talu ai naʻo tagata mai Moscow poʻo Moscow Region e mafai ona lesitala faatasi ma i matou, ae o lenei. tausaga na matou tatalaina le aʻoaʻoga mamao .
O semesa taʻitasi e 7 vasega, o vasega mo ia taʻitasi e faia faʻatasi i le vaiaso - e tusa ai, i se tulaga tutusa e iai pea le tele o mataupu e filifili (ma nisi faʻatulafonoina), ma e filifili e tamaiti aʻoga le mea e ave ai.
E lua itu o le polokalame: Saienisi Fa'amatalaga ma le Fa'amatalaga Pisinisi - e eseese i le seti o kosi mana'omia. Mo se faʻataʻitaʻiga, Pasha Klemenkov's Big Data course e faʻatulafonoina mo tamaiti aʻoga DS, ma e mafai e tamaiti aʻoga BI ona ave pe a latou manaʻo ai.
Ulufale
O le faʻatagaina e faia i ni vaega se tele:
- resitala i luga o le upega tafaʻilagi
- Su'ega i luga ole laiga (seia o'o ile faaiuga o Iuni)
- Su'ega tusitusi (Iuni-Iulai)
- Fa'atalanoaga
Mo i latou na faamanuiaina uma suega ma su’ega, ae le’i pasi i le tauvaga, o le tausaga nei ua maua ai le avanoa e a’oa’o ai i luga o le totogi.
Su'ega i luga ole laiga
O le su'ega i luga ole laiga e aofia ai fesili fa'afuase'i e 8: 2 ile algebra linear, 2 ile calculus, 2 ile a'oa'oga ma fuainumera, 1 ile 'ese'ese tutusa - tu'u le fesili mulimuli e fa'ateia.
Ina ia aga'i atu i le isi la'asaga e tatau ona e tali ia le itiiti ifo i le 5 sa'o.
Iloiloga
Ina ia pasi le suʻega, o le a e manaʻomia le malamalama i le calculus, differential equations, linear algebra ma linear geometry, faʻapea foʻi ma combinatorics, probability and algorithms - ma ou te manatu e leai se mea le talafeagai i lenei lisi pe afai e te manaʻo e faʻamaoni e uiga i suʻesuʻega faʻamaumauga poʻo neural networks).
O le su'ega tusitusia e taitutusa ma le su'ega o le Advanced Mathematics (e maua i luga o le upegatafa'ilagi a le polokalame) - e 4 itula ae leai ni mea e lagolago ai. Muamua e te manaʻomia le foia o faʻafitauli masani ile auʻiliʻiliga ma faʻatusatusaga faʻatusatusa, sosoo ai ma nai faʻafitauli sili atu ona faigata ile aʻoaʻoga faʻapitoa, combinatorics ma algorithms.
Lisi o tusi aogā mo sauniuniga , e mafai foi ona e mauaina faʻataʻitaʻiga o suʻega ulufale iina.
Fa'atalanoaga
O le faatalanoaga e lua vaega. O le vaega muamua e tutusa ma se su'ega tautala - o le a matou foia faafitauli. O le vaega lona lua o se talanoaga e uiga i le olaga (masani). O le a fesiligia oe e uiga i galuega / aʻoaʻoga / faʻaosofia, ma isi ... Matou te fiafia i mea ua uma ona e iloa, o le a le pisi o oe (poʻo le fuafua e pisi) ma le tele o lou manaʻo e ulufale i Ozon Masters.
E fia nofoaga o iai mo polokalame uma e lua? Ou te fefe i le tauvaga tele
Matou te fuafua e faʻafaigaluega mai le 60 i le 80 tagata. O le tausaga na tea nei e 18 le lesitala mo le tulaga e tasi.
O le a le faigata o le tuʻufaʻatasia o suʻesuʻega ma galuega?
E foliga mai o le a le mafai ona tuʻufaʻatasia le aʻoga i Ozon Masters ma se galuega tumau 5/2 - e toetoe lava a leai se taimi avanoa e totoe. Ae o loo i ai pea faataitaiga o toa na faamanuiaina.
E mafai ona tuʻufaʻatasia ma Skoltech, NES poʻo se isi polokalame aʻoaʻoga tutusa?
E foliga mai, o le a le mafai ona tuʻufaʻatasia suʻesuʻega i Ozon Masters ma se isi aʻoga tutusa - e sili atu le atamai le filifilia o se tasi o polokalame ma suʻesuʻe ma le filiga i ai.
Afai e iai pea au fesili...
Afai e te mautinoa o le a fia iloa foi e isi le tali i lau fesili, tusi i faʻamatalaga. Afai e iai pea sau fesili e uiga i le kosi, ae e te le manaʻo e tusi i se faʻamatalaga, tusi i [imeli puipuia].
Ma o le a matou talanoa ma tali fesili faʻatele i le Aso Toʻonaʻi, Aperila 25 - i le aso o faʻasalalauga tatala (poʻo zooms?):)
I le polokalame:
12:00 - Amata; Lauga a le au fa’atonu;
12:30 — Alexander Dyakonov — E uiga i le “Machine Learning” course;
13:00 - Dmitry Dagaev - E uiga i le vasega "Game Theory";
13:30 - Alexander Rubtsov - E uiga i le vasega "Algorithms";
14:00 - Ivan Oseledets - E uiga i le kosi "Computational Linear Algebra";
14:30 - Pavel Klemenkov - E uiga i le vasega "Big Data & Data Engineering";
15:00 — Fonotaga ma tamaiti o le polokalame; Tali i fesili.
Fesootai i totonu ma luga .
puna: www.habr.com