Центр непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ

⚡️Процессор на костях: как изобретатели XIX века пытались превратить счеты в компьютер Делимся статьей на Хабре, в которой Антон Басов, автор Центра непрерывного образования и исследователь истории науки и техники, рассказал о попытках усовершенствовать счёты в XIX веке. ▫️Как и когда возникли русские счеты: почему прибор быстро обрел популярность ▫️В чем заключалась необходимость усовершенствования: о попытках увеличения оперативной памяти ▫️Почему идея передачи части работы счетов вспомогательному устройству не увенчалась успехом ▫️Какие иные архитектуры предлагались: о самосчетах Буняковского и изобретении Дьякова

Ежемесячная подборка актуальных IT-вакансий: июль Позиции стажера: ➖➖➖➖➖➖ ▫️Стажер-аналитик, ПАО «МТС», Стажировки ▫️Стажер-аналитик, Всероссийский студенческий проект Твой Ход ▫️Стажер-аналитик, Nestle ▫️Стажер-аналитик поддержки приложений, Лаборатория Касперского ▫️Стажер-аналитик в отдел контроля качества товаров, Х5 IMPORT ▫️Стажер (Бизнес-аналитик), Сбер для экспертов ▫️Стажер Data scientist (NLP), Сбер. Data Science BI: ➖ ▫️Бизнес-аналитик, ПАО Ростелеком ▫️Бизнес-аналитик, Лемана ПРО (Леруа Мерлен). Центральный офис ▫️Бизнес-аналитик, Ассоциация ФинТех ▫️Бизнес-аналитик, Росбанк: Аналитика ▫️Бизнес-аналитик, Делимобиль ▫️Бизнес-аналитик, билайн: ИТ, Data, Digital ▫️Бизнес-аналитик, Контур Аналитика: ➖➖➖➖ ▫️Аналитик, Ozon fresh ▫️Аналитик, МТС Банк. IT ▫️Аналитик данных, ТВОЕ ▫️Аналитик данных, ООО Инфоурок ▫️Аналитик данных, Компания «СПОРТМАСТЕР», Sportmaster Lab ▫️Аналитик данных, Ситидрайв ▫️Аналитик данных (SQL), Платформа ОФД Data Science и ML: ➖➖➖➖➖➖ ▫️Machine Learning Engineer, X5 Digital ▫️ML Engineer в Лавку, Яндекс ▫️Machine Learning Engineer, Островок ▫️Data scientist, Туту.ру ▫️Data Scientist, Lamoda Tech ▫️Data Scientist, ПАО МегаФон, IT ▫️Data Scientist, ПАО «МТС» КИОН

✨Пятничным вечером предлагаем вам немного отдохнуть Специально для вас мы подготовили филворд, связанный с программированием на Python: ▫️Всего необходимо найти 10 тематических терминов ▫️Мы учли ваши пожелания под прошлым постом такого формата и в этот раз не разместили на картинке список слов, которые необходимо найти ▫️Слова могут быть расположены как по вертикали, так и по горизонтали Решения обводите прямо на карточке и делитесь своими результатами в комментариях, скрыв картинку «под спойлер»➡️

⚡️Открыт прием заявок на летнюю школу «Кардиогенетика: от секвенирования к разработке кардиопанели» Одна из областей приложения биоинформатики и Data Science — персонализированная медицина. С помощью инструментов анализа данных можно искать ассоциированные с заболеваниями мутации в данных ДНК. Слушатели школы овладеют навыками использования инструментов анализа данных на примере кардиогенетики и смогут провести тестирование цифрового двойника пациента. Для кого: ➖➖➖ ▫️Студентов 4 курсов бакалавриата / cпециалитета и студентов магистратуры ▫️Аспирантов и научных сотрудников: биологов, биоинформатиков, аналитиков данных и программистов Что вас ждет: ➖➖➖➖ ▫️Теоретические и практические занятия по биоинформатическому анализу данных NGS, технологиям молекулярного секвенирования, кардиогенетике и разработке кардиогенетической панели ▫️Экскурсия «Как увидеть летящий нуклеотид?» в лабораторию оптических методов секвенирования молекул ДНК Института спектроскопии РАН ▫️Проведение кардиогенетического тестирования пациента ▫️Экскурсия в «Биотехнологический кампус» (проект «100 000 российских геномов») Важная информация: ➖➖➖➖➖➖➖ ▫️Школа пройдет с 19 по 29 августа в московском кампусе НИУ ВШЭ на Покровском бульваре, 11. ▫️Участие бесплатное по результатам конкурсного отбора на основе предоставленных резюме. ▫️Дедлайн подачи заявок: 1 августа. 🔖Подать заявку можно: по ссылке.

⚡️Как прошел выпускной Центра непрерывного образования ФКН В эту субботу Центр непрерывного образования факультета компьютерных наук отпраздновал выпускной. В Культурном центре собрались выпускники программ профессиональной переподготовки и курсов повышения квалификации, преподаватели и команда Центра непрерывного образования. 🔖Подробнее о мероприятии: рассказали в статье.

❕ Уже через 3 дня пройдет бесплатный вебинар «Влияние BIM и искусственного интеллекта на строительную сферу» Вы узнаете: ➖➖➖➖ ▫️Как нейросети, искусственный интеллект, робототехника находят применение в строительной области ▫️Каковы перспективы цифровизации в строительной отрасли России ▫️О применении BIM и ИИ в бизнес-процессах на разных этапах жизненного цикла проекта ▫️Какие существуют варианты развития цифровых компетенций в компании Вебинар будет интересен сотрудникам строительных компаний: ➖➖➖➖➖ ▫️Инженерам и архитекторам ▫️IT-специалистам ▫️BIM-специалистам ▫️HR-специалистам Спикеры: ➖➖➖ ▫️Мария Горденко — заместитель генерального директора по информационным технологиям завода промышленного машиностроения и академический руководитель магистерской программы «Анализ данных в девелопменте» ▫️Евгений Смыков — бизнес-аналитик проектов по цифровизации строительства в консалтинговой компании Айбим Дата: 27 июня, 18:30 Регистрация: по ссылке

💘Что почитать тем, кто заинтересован в освоении Data Science? Собрали для вас все публикации, в которых преподаватели и эксперты Центра непрерывного образования ФКН делились литературой, направленной на изучение различных разделов Data Science. Итак, чтобы почитать, чтобы освоить: ➖➖➖➖➖➖➖ ▫️Python: подборка русскоязычной литературы для любого уровня подготовки от Дарьи Касьяненко ▫️Машинное обучение: подборка книг для любого уровня подготовки от Максима Карпова ▫️Математику для машинного обучения: подборка как русскоязычной, так и англоязычной литературы, составил Леонид Иосипой ▫️Теорию вероятностей и математическую статистику: подборка от Артёма Максаева и Валентина Промыслова ▫️Линейную алгебру: подборка книг и задачников от Артёма Максаева и Валентина Промыслова ▫️Дискретную математику: подборка от Артёма Максаева и Валентина Промыслова ▫️Математический анализ: подборка литературы для любого уровня подготовки от Артёма Максаева и Валентина Промыслова ▫️Алгоритмы и структуры данных: подборка книг от Марии Горденко 🔖Дополнительно: подборка книг и ресурсов, которые помогут подготовиться к части собеседований, направленной на оценку критического мышления.

⚡️Анализ и прогнозирование временных рядов: подборка датасетов для практики Умение работать с временными рядами — один и важных навыков, которым необходимо обладать специалисту по Data Science. Собрали для вас 9 датасетов, с помощью которых можно потренироваться решать задачи, связанные с временными рядами, из различных областей: ▫️Inventory Optimization: Датасет, который служит основой для анализа методов прогнозирования спроса и оптимизации запасов. Содержит исторические данные, относящиеся к конкретному продукту за определенный период времени: информацию о дате, спросе на продукт и текущем уровне запасов. ▫️Website Performance: Набор данных о посещаемости веб-сайта, включающий множество переменных различных типов: дата и время сеанса, количество пользователей, среднее время пребывания на сайте, события за сессию, коэффициент вовлеченности, маркетинговые каналы и другие. ▫️Monthly producer price index for butter: В этом датасете отслеживается один из ключевых экономических показателей — индекс цен производителей на сливочное масло. Данные охватывают период с января 1975 года по декабрь 2016 года. Каждая запись включает дату и соответствующее значение ИЦП для сливочного масла. ▫️Daily marine data: Набор данных содержит различные метеорологические наблюдения, зарегистрированные в разное время и в разных местах. Данные включают координаты широты и долготы, время наблюдения и ряд таких параметров, как температура воздуха, температура поверхности моря, давление, направление и скорость ветра, облачность и характеристики волн. ▫️Accelerometer Data: Набор данных содержит показания акселерометра и включает в себя такие переменные, как дата, время и значения ускорения по осям x, y и z. Анализ этих данных представляет собой сложную задачу из-за их высокочастотного характера и необходимости точной фиксации сложных моделей и движений. ▫️EEG Eye State Dataset: Этот датасет содержит информацию о том, были ли открыты глаза человека в конкретный момент. Всего имеется 14 980 наблюдений и 15 переменных. Значение класса «1» означает закрытые глаза, а «0» — открытые. Данные упорядочены по времени, а наблюдения регистрировались в течение 117 секунд. Цель задачи — предсказать состояние глаз, основываясь только на предоставленных данных. ▫️Occupancy Detection Dataset: В этом наборе данных содержатся различные сведения о помещении в определенный временной период. Датасет предоставляет 20 560 одноминутных наблюдений, сделанных в течение нескольких недель. Помимо бинарной переменной, определяющей занятость помещения, предоставляется информация о различных световых и климатических характеристиках. ▫️Numenta Anomaly Benchmark: Датасет представляет собой коллекцию реальных и искусственных данных временных рядов и используется для оценки алгоритмов обнаружения аномалий. Он включает в себя разнообразные данные временных рядов, которые охватывают различные области. ▫️Stock Market Data of Multiple Companies: Набор данных включает в себя ежедневные цены акций нескольких компаний и содержит сведения о датах, ценах открытия, самых высоких и низких ценах, ценах закрытия и объемах торгов. С помощью датасета можно потренироваться решать сложные задачи анализа временных рядов и многомерного прогнозирования, в которой необходимо учитывать множество факторов, оказывающих влияние на цену акций в разных компаниях.

⚡️Уже 19 июня в 18:30 состоится вебинар «Как заменить Excel на SQL для эффективной работы с данными» С помощью практических заданий вы изучите: ➖➖➖➖ ▫️Простой синтаксис SQL для эффективной выгрузки нужных данных из базы ▫️Основы фильтрации данных с помощью команд SQL WHERE и LIKE ▫️Основы группировки данных без использования сводных таблиц в Excel 🔖Зарегистрироваться на вебинар Вебинар проведет Олеся Максакова — преподаватель онлайн-курса «SQL для начинающих» и старший контентный дата-аналитик в Иви: