Поступление в вуз без экзаменов, друзья-единомышленники и важные навыки для будущей карьеры — всё это дают школьникам олимпиады. Вместе с Татьяной Колинковой, руководителем по работе с олимпиадным сообществом в Яндексе, разобрались, какие ещё бонусы получают олимпиадники, как выбрать соревнования по информатике и подготовиться к ним
В математике много интересных разделов, которые могут помочь не только разобраться с кодом, но и понять, как предупредить глобальные катастрофы, как доставить товар покупателю самым быстрым путём или как зашифровать послание другу. В этом материале собрали необычные области математики и обсудили их с экспертами Яндекс Образования
Вместе с Валентиной Русаковой, магистранткой СПбГУ (когнитивная психология) и исследовательницей бюро pdupd.co, разобрались, как работает наш мозг, когда мы обучаемся, почему мы забываем заученное и как стресс, друзья и авторитеты могут помочь нам учиться эффективнее
Это разработчик, который создаёт одно мобильное приложение сразу для нескольких платформ. Что важно знать, чтобы начать работать c фреймворком, — разбираемся с Сергеем Кольцовым, руководителем core-команды Flutter-разработки в Яндекс Про
Кажется, что наводнение, выигрыш в лотерею или падение метеорита именно с нами никогда не случится. Но это просто маловероятные, а не совсем невозможные ситуации. Оказывается, математики, статистики, социологи и другие специалисты, работающие с данными, знают о таких событиях немало: они находят их в тяжёлых хвостах распределений.
Бывают книжки, на которые смотришь с мыслью: «Как тебя вообще прочитать?» А вчитавшись, думаешь: «Как тебя вообще можно было написать?» Тысячестраничная книга Дугласа Хофштадтера о повторяемости, симметрии, разуме, противоречивости математики, полная сложных концепций, странных шуток и повествовательных систем, — как раз такая
Тренд на изучение алгоритмов и языков программирования сформировался не случайно: с этими знаниями можно эффективнее решать задачи многих специалистов. Почему изучение анализа данных так важно даже для людей нетехнических профессий — обсудили с Евгением Соколовым, научным руководителем Центра непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ
Женя Карташев — ML-инженер в службе компьютерного зрения Яндекса. Поговорили с ним о сложностях распознавания текстов нейросетями и о последних трендах в области компьютерного зрения
В Школе анализа данных студенты изучают машинное обучение, работу с большими данными, нейросети и программирование. Базы, которую даёт Школа, достаточно, чтобы стать крутым специалистом в индустрии или заниматься научными исследованиями. Поговорили с Валентиной Бронер, руководителем ML-направления ШАДа, о том, почему стоит поступать в Школу
