Об Академии Яндекса — Академия Яндекса
Академия Яндекса — это проект для тех, кто интересуется информационными технологиями и хочет развиваться в этой области. Мы знакомим с современными подходами к разработке, дизайну и менеджменту, рассказываем о создании интернет-продуктов и анализе данных. Здесь можно записаться на курсы и в школы, подать заявку на стажировку в Яндексе или на участие в состязании программистов. Вы найдёте также множество материалов на разные темы — от тайм-менеджмента до машинного обучения.
РАЗРАБОТКА
Школа разработки интерфейсов
Лекции, учебные проекты и хакатоны для разработчиков интерфейсов.
Школа мобильной разработки
Программа для мобильных разработчиков, желающих получить новые знания.
Bootcamp для аналитиков
Базовый обучающий курс для новых аналитиков Яндекса.
Школа информационной безопасности
Курс по инфраструктурной и продуктовой безопасности для начинающих специалистов.
АНАЛИЗ ДАННЫХ
Школа анализа данных
Двухгодичные курсы по машинному обучению и анализу данных для студентов и выпускников вузов.
Computer Science Center
Курсы по анализу данных, разработке ПО и информатике для студентов Санкт-Петербурга и Новосибирска.
День анализа данных
12-часовой марафон для программистов — специалистов по анализу данных и машинному обучению.
МЕНЕДЖМЕНТ
Школа продакт-менеджеров
Курс для тех, кто хочет создавать и продвигать IT-продукты.
Школа менеджеров Яндекса
Лекции, семинары и стажировка в Яндексе для менеджеров IT-проектов.
Академия Гипербатона
Интенсив для технических писателей и копирайтеров.
ДИЗАЙН
Дизайн-перемена
Серия однодневных воркшопов для начинающих дизайнеров.
ЯНДЕКС В ШКОЛАХ
Учебник
Сервис для учителя начальной школы с заданиями по математике и русскому языку.
Лицей
Двухгодичная программа для учеников 8–10 классов, которые хотят научиться программировать.
Школа программирования в Армении
Основы Python за один год: программа для учеников 8–10 классов.
Московская школа программистов
Онлайн-курсы и очные занятия для школьников разного возраста.
Яндекс.Репетитор
Тесты для подготовки к ЕГЭ и ОГЭ, ответы и разбор заданий.
Атлас вузов
Информация об экзаменах и проходных баллах в вузах за несколько лет.
ЯНДЕКС В ВУЗАХ
Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ
Подготовка разработчиков и исследователей, специалистов в области анализа данных и программной инженерии.
Базовые кафедры Яндекса
Кафедры Яндекса открыты на профильных факультетах НИУ ВШЭ и МФТИ.
Магистратура и бакалавриат
Яндекс участвует в магистерских программах МФТИ, МГУ, УрФУ, СПбГУ и НГУ, а также в программе бакалавриата СПбГУ.
Лекции
Специалисты Яндекса читают лекции в БГУ, ИТМО и Университете «Иннополис».
Стипендия и премия им. Ильи Сегаловича
Поддержка талантливых студентов и научного сообщества в России, Беларуси и Казахстане.
ЯНДЕКС ОНЛАЙН
Практикум
Онлайн-курсы для желающих освоить новую профессию. Подготовка разработчиков и других IT-специалистов с нуля.
Онлайн-курсы
Программирование и анализ данных, менеджмент, маркетинг и дизайн.
Обучение рекламным технологиям
Курсы, лекции и статьи по работе с Директом, Метрикой, ADFOX и другими сервисами для рекламодателей.
СОРЕВНОВАНИЯ
Чемпионат по программированию
Открытые онлайн-соревнования по фронтенд- и бэкенд-разработке, аналитике данных и машинному обучению.
Алгоритм
Международный чемпионат по спортивному программированию.
Блиц
Соревнования программистов и возможность попасть на радары рекрутёров Яндекса.
Контест
Облачная платформа для проведения состязаний программистов.
Тренировки по спортивному программированию
Регулярные тренировки, состязания и обсуждения заданий прошедших туров.
Тренировки по машинному обучению
Разбор заданий международных соревнований по программированию.
НАЧАЛО КАРЬЕРЫ
Стажировки
Работа в Яндексе для начинающих разработчиков, аналитиков и специалистов по машинному обучению.
Летняя стажировка
Программа для студентов, желающих получить полезный опыт без ущерба для учёбы.
Научная практика
Начало научной карьеры под руководством исследователей Яндекса.
academy.yandex.ru
Яндекс.Практикум — cервис онлайн-образования
Куда делся Стас?🙄
Всем привет, кто читает этот пост🤗. Здесь я расскажу о Яндексе и IT
КАК ОНИ СДЕЛАЮТ ТВОЮ ЖИЗНЬ КАЧЕСТВЕНЕЕ🧐
Хотел поделиться с вами впечатлением о том, как круто меняется жизнь, когда ты намерен ее поменять. Немного тофтология, но по-другому не могу сформулировать… Короче😆Год назад я решил для себя разобраться что такое сфера IT. Начало было положено, но не понятно: 1.С чего начинать? 2.Как пощупать? 3.Где попробовать? 4.Как научиться? Какую-то конкретную сферу я для себя не выбрать не мог, так как все мои знания начинались и заканчивались на слове ‘Программист’. Просидев на Ютубе и Гугле, какое-то время понял, что универсальной программы по вхождению в IT НЕТ!🤬 И решил для себя начать хотя бы с чего-то… Это «что-то было» C#, Да-да, это только сейчас я понимаю, как это смешно, но все же😁😁 Я решил, что буду делать игры на мобилки, тем более ГАЙДОВ на Ютубе прилично. Тут я познакомился с VS(увидел интерфейс программы для программистов😆), PS(научился делать простенькие анимашки, рисовать👻).
НО⚡ Пришел момент понимания, что без знания(точнее онимания) языков Бэкенда (Python, Ruby,PHP, JavaScript и т.д) ни чего не получится…🤬 Значит, нужно выучить такой язык!💡 И какой выбрать?? На тот момент, когда перед мной встал этот вопрос, я уже полгода по-чучуть узнавал о фреймворках, языках, компиляторах и т.д. на вопрос я отвечал с перспективы языка, и просмотре графики и тенденции выбрал JavaScript. На обучающей программе Stepik прошел на отлично несколько курсов — был доволен собой😅 (а сейчас мое любимое междометие ) НО⚡ На этом и закончился мой Script, так как, не представлял как его использовать в жизни, проекты на фрилансе выглядели как заказы Илона Маска …
Прошел год… Что я имел : 1. Самое базовое понимаю сферы, с куче пробелов, 2. Базовый синтаксис С#, JavaScript, (HTMl, CSS)- это отдельная история, знание пары фреймворков и фото/видео редакторов, 3. КАША в голове🥴
Но самое главное, я понял что мне это нравится, а именно, что-то тянуло…
Подведя итоги, я понял, что не справиться мне в одиночку. Нужно искать готовое обучение👨🏫 Их вы можете сами найти в интернете …
Тут главный вопрос стоял в деньгах и качестве, не где я не мог оценить качество, так как мне предлагали бесплатные вебинары, которые я посмотрел около 100 и рассрочку😁, а так же список того, чему ХОТЯТ научить. Почему-то не вызывало у меня это доверие, НО⚡
Одна площадка зацепила меня,👩🎓Яндекс.Практикум👨🏫
Выбрал я профессию Аналитика Данных, так как много слышал про Python и хотел приручить змею🐍
Здесь был БЕСПЛАТНЫЙ блок, который ты выполняешь, а в конце РЕАЛЬНЫЙ проект!!! Это пушка 🔫 друзья! Посмотрел описание полного курса, а там по итогу ты за полгода делаешь 14 проектов и изучаешь тонну ништяков! На такое я и не рассчитывал.
Сейчас уже 3 месяц учусь на Аналитика Данных на руках имею 6 готовых проекта на самые разные темы, изучаем Python и SQL и свой чат, где мы скидываем друг другу множество интересных ресурсов для обучения и развития.
praktikum.yandex.ru
Онлайн-курсы
Курс «Введение в машинное обучение» | |
Вуз-партнёр: НИУ ВШЭ Преподаватели: Константин Вячеславович Воронцов и Евгений Соколов | |
В рамках курса будут разобраны основные типы задач, решаемых с помощью машинного обучения. Главным образом, речь пойдёт о классификации, регрессии и кластеризации. Преподаватели расскажут об основных методах машинного обучения и их особенностях, научат оценивать качество моделей и видеть, подходит ли модель для решения конкретной задачи. У слушателей будет возможность познакомиться с современными библиотеками, в которых реализованы обсуждаемые модели и методы оценки их качества. В курсе будут использованы данные из реальных задач.
Специализация «Машинное обучение и анализ данных» | |
Вуз-партнёр: МФТИ Преподаватели: Константин Вячеславович Воронцов, Евгений Соколов, Антон Слесарев, Эмели Драль, Евгений Рябенко, Виктор Кантор | |
Специализация состоит из 6 курсов и заключительного проекта. Преподаватели покажут, как проходит полный цикл анализа — от сбора данных до выбора оптимального решения и оценки его качества, научат пользоваться современными аналитическими инструментами и адаптировать их под особенности конкретных задач. Каждый курс включает теорию и практические задания различного уровня сложности. В центре внимания — типовые задачи машинного обучения и анализа данных. В финале слушатели займутся разработкой собственных проектов для решения любой актуальной бизнес-задачи. Результатом для каждого станет наглядная работающая модель, которую можно будет применять в работе или демонстрировать на собеседованиях.
Первый выпускной прошел в офисе Яндекса в феврале 2017 года. На тот момент у специализации было 126 выпускников, из них 67 приехали на встречу
Специализация «Big Data for Data Engineers» | |
Преподаватели: Алексей Драль, Эмели Драль, Евгений Рябенко, Иван Пузыревский, Павел Клеменков, Павел Мезенцев, Илья Трофимов, Наталья Притыковская, Антон Горохов, Олег Сухорослов | |
Программа из четырёх курсов и проектов предназначена в первую очередь для людей, которые стремятся научиться работать с большими объёмами данных — хранить их и строить отказоустойчивые эффективные системы обработки. Однако специализация будет полезна и тем, кто занимается интеллектуальным анализом данных.
В процессе обучения вы приобретёте навыки использования современных платформ и инструментов — например, Hadoop, Spark, Hive. Вы выполните четыре проекта — каждый следующий сложнее предыдущего — и поймёте, как решать самые частые задачи, связанные с большими данными. Пройдя всю программу, научитесь обрабатывать данные разными способами, использовать на больших данных методы машинного обучения и внедрять эти методы в продукты.
Чтобы учиться, нужно иметь опыт программирования на Питоне и базовые знания об алгоритмах. Знать о машинном обучении необязательно, но это поможет проходить третий курс специализации.
Специализация «Advanced Machine Learning» | |
Вуз-партнёр: НИУ ВШЭ Преподаватели: Евгений Соколов, Андрей Зимовнов, Екатерина Лобачева, Александр Панин, Никита Казеев, Алексей Артемов, Павел Швечиков, Анна Козлова, Сергей Юдин, Антон Конушин, Михаил Гущин, Анна Потапенко, Дмитрий Ульянов, Мариос Михайлидис, Михаил Трофимов, Андрей Устюжанин, Алексей Зобнин, Александр Гущин, Дмитрий Алтюхов, Даниил Поляковский, Александр Новиков. | |
В рамках этой специализации преподаватели дают основы глубинного обучения, обучения с подкреплением, автоматической обработки текстов, компьютерного зрения и байесовских методов.
Также навыками решения практических задач со слушателями делятся победители соревнований по машинному обучению на платформе Kaggle и учёные, работающие с данными в ЦЕРН. После окончания семи курсов специализации вы сможете применять современные методы машинного обучения в ваших проектах и будете хорошо понимать, как стоит обращаться с реальными данными и как эффективнее использовать существующие инструменты.
yandexdataschool.ru
Онлайн-курсы для школьников — Блог Яндекса
29 сентября 2015, 12:53
Интернет даёт огромные возможности для обучения. Сейчас удалённо можно получить знания практически в любой области — было бы время и желание. Образовательные платформы (такие как Coursera или edX) собирают миллионные аудитории. А лучшие университеты размещают там свои учебные программы. Мы тоже решили пойти по этому пути и подготовили два онлайн-курса для школьников — «Безопасность в интернете» и «Введение в программирование (C++)». К первому можно уже приступать, второй начнётся 1 октября.Наталья Куканова, один из авторов курса, заместитель руководителя службы информационной безопасности Яндекса:
| Сейчас дети очень быстро осваивают интернет и проводят там много времени: играют, общаются, слушают музыку. У большинства подростков есть аккаунт в соцсети, компьютер или смартфон. Но, как и взрослые, они редко думают о безопасности в интернете, пока не столкнутся с мошенничеством. А защитить ребят от этого без их участия довольно сложно. Поэтому мы хотим рассказать школьникам какие-то базовые вещи: как вести себя в сети, как обезопасить свой компьютер и платежи. Запрос на такой контент есть и со стороны учителей, поэтому курс адресован и им тоже. А чтобы наши слушатели не скучали, мы постарались сделать уроки короткими и увлекательными. |
Второй курс — «Введение в программирование» — предназначен для более узкой аудитории. Это школьники и взрослые, которые интересуются программированием или хотят попробовать себя в этом деле. Для прохождения курса достаточно знать математику на уровне 9-го класса. Курс состоит из 12 уроков и включает более 100 задач. Каждый урок содержит видеоролик (10-15 минут), конспект лекции и задания. По окончании курса, конечно, не получится пойти работать программистом. А вот решать олимпиадные задачи или учиться в институте будет точно легче.
| Идея сделать онлайн-курс по основам программирования возникла в процессе работы со студентами факультета компьютерных наук в «Вышке». На первом курсе им нужно подняться на довольно высокую ступеньку. И лучше всего с этим справляются те, кто в школе решал много простых задач по программированию и сдавал их в тестирующую систему. Найти идеальный уже готовый онлайн-курс с такими задачами нам не удалось, и мы сделали свой — с учётом того, что даёт школа. Содержание курса было определено так: минимум сложной теории, много примеров и практических задач. Кроме того, мы включили в курс то, что не всегда рассказывают учителя: как работать со средой программирования, отлаживать программы, искать и исправлять ошибки. Мы уже протестировали этот курс на наших студентах в «Вышке», и, судя по всему, он получился. |
Для Яндекса онлайн-курсы — это новый опыт, потому что раньше мы всерьёз занимались только очным обучением. Конечно, мы выкладывали видеозаписи лекций и семинаров, но это не совсем то. Теперь мы будем обучать и удалённо тоже. В отличие от очных программ, онлайн-курсы доступны всем желающим: здесь нет вступительного тестирования и конкурсного отбора. Достаточно зарегистрироваться на курс, и можно приступать к занятиям. Регистрация открыта на academy.yandex.ru и на платформе Stepic, где мы разместили обе программы.
yandex.ru
Московская Школа программистов в Яндексе — Академия Яндекса
С 2014 года Московская Школа программистов (МШП) совместно с Яндексом занимается обучением информационным технологиям по специальной трёхлетней программе. За это время ученики 2-11 классов развивают алгоритмическое мышление, изучают языки программирования, усваивают их философию и логику построения, создают приложения и чат-ботов. Выпускники Московской Школы программистов учатся в НИУ ВШЭ, МФТИ, НИЯУ МИФИ, СПбГУ, ИТМО и МГУ им. М. В. Ломоносова, и уже работают в крупнейших компаниях, таких как ABBYY, Kaspersky lab, Microsoft, NVIDIA и Яндекс.
Для поступления в Московскую Школу программистов учащимся школ требуется сдать вступительный экзамен, при этом на экзамене не проверяется умение программировать — этому ребята научатся уже во время обучения, но оцениваются знания математики, логики и умение решать нестандартные задачи. Для участия необходимо предварительно зарегистрироваться. Для проживающих за пределами Москвы предусмотрена возможность сдавать экзамен и учиться онлайн. Онлайн-обучение доступно, в том числе, и для взрослых студентов.
Как устроена программа Школы?
Чтобы создавать качественные и масштабные проекты, нужна фундаментальная образовательная база. Именно такой подход используется в Московской Школе программистов.
Обучение строится из вводного блока в первом году — ученики решают задачи, развивают навыки алгоритмического мышления, изучают язык программирования С++, операционные системы и дискретную математику. На втором году обучения программа усложняется — углубленное изучение языка С++, алгоритмов и структур данных, компьютерных сетей. Цель обучения — заложить навыки промышленного программирования.
Почему именно промышленное программирование?
Решение алгоритмических задач, пусть даже сложных олимпиадных — это безусловно полезный навык, который помогает и в обучении, и в работе, а победа на различных конкурсах поможет поступить в ведущие вузы. Но умения решать задачи недостаточно для работы в крупных компаниях, так как создание больших проектов требует, во-первых, постоянного командного взаимодействия, а во-вторых, умения писать поддерживаемый код, то есть программировать таким образом, чтобы в будущем этот фрагмент кода с лёгкостью мог модифицировать даже новый сотрудник. Некоторые компании принципиально не работают с бывшими победителями олимпиад, потому что считают, что постоянная привычка решать задачу и навсегда про неё забывать, мешает развиться умению писать качественный поддерживаемый код. Чтобы стать востребованным специалистом, нужно хорошо владеть этими навыками, причем учиться можно ещё со школы.
Промышленное программирование в современном мире окружает повсюду: заказываете еду, бронируете отель, продаете вещи — для этого Вы используете мобильные приложения или сайты. За разработкой таких крупных платформ стоит команда программистов, способных в любой момент улучшить приложения и сделать жизнь людям проще.
Главное отличие промышленного программирования от олимпиадного — создание кода, который легко дорабатывать в будущем. Когда пишется большой промышленный проект, программист постоянно возвращается к задаче, обращается к коду, дополняет его и переписывает некоторые части. В олимпиадном же программировании важнее решить задачу оптимально быстрым путём.
Помимо того, что ученики курса промышленного программирования приобретают навыки командной работы и учатся писать поддерживаемый код, они получают и конкретные знания: в ускоренном режиме проходят язык программирования Python, изучают систему контроля версий Git, web-разработку, работу с базами данных, пишут бэкенд на Django, изучают JavaScript, паттерны проектирования, учатся документировать, тестировать и рефакторить программный код, а также учатся проводить автоматическое развёртывание приложений и знакомятся с концепцией CI/CD.
academy.yandex.ru
Как выбрать специалиста — Кому доверить запуск своей рекламы в интернете — Онлайн-курсы Яндекса — Онлайн-курсы Яндекса
Хороший специалист — тот, кто поможет вашему бизнесу получить максимальный эффект от вложений. Но сначала специалисту следует вникнуть в ваши задачи, а для этого нужно:
- Разобраться с постановкой целей, понять, что вы ожидаете от продвижения.
- Обсудить, как будет оцениваться результат достижения этих целей.
Итогом вашего сотрудничества со специалистом должна стать эффективная реклама.
Есть некая кривая эффективности, которую может дать тот или иной канал, и есть кривая затрат на этот канал. Эти кривые видоизменяются в зависимости от разных бюджетов, бизнесов и временных промежутков. Вам следует найти ту точку пересечения, которая даст наивысшую эффективность при наименьших затратах. Но универсального решения «тут дешевле, а тут дороже» — нет.
Критериев может быть больше или меньше, определить, что важно, можете только вы сами.
Вы определили список критериев — что дальше?
Всё просто: нужно проранжировать эти критерии по степени важности для конкретного проекта, задач, текущей ситуации и так далее.
Допустим, вы понимаете, что возможность получать регулярные расширенные отчёты по рекламной кампании для вас важнее, чем наличие у специалиста опыта работы с похожим бизнесом. Дальше вам остается оценить каждого специалиста по выбранным критериям и определить, кто же больше всего вам подходит.
Чтобы вам было проще оценить исполнителя, мы подготовили специальный чек-лист. Слева — критерии, которые мы рассмотрели выше; вы сможете отметить важность этого критерия для себя, а потом оценить, насколько этот критерий реализован у специалиста. В таблице только два специалиста, но, конечно, вы можете рассматривать и больше.
Скачать чек-лист (pdf, 22,3 КБ)
* Рекомендуем поставить максимальную важность в этих пунктах.
Посмотрите наше видео «Руководство по контекстной рекламе для заказчиков»
В следующем уроке поговорим про KPI: как их ставить и что на них влияет.
yandex.ru
Профессия аналитик данных. Обучение в сервисе Яндекс.Практикум
Всем привет. Я инженер-энергетик, работаю в инфраструктурной компании, рассчитываю электрические режимы. На курс пошёл для того, чтобы «диверсифицировать» свои скиллы, и если не удастся с наскока, то в перспективе поменять род деятельности.
На 4 курсе универа я подрабатывал на фрилансе, вёрстка и прочее)) Но с программированием ничего не получалось. Как бы я ни пытался, дальше типов переменных не шло. На работе видя, как мучаются коллеги, смог составить из кусков других макросов пару VBA-макросов — это весь мой опыт. Так что, если резюмировать в части программирования, я пришёл нулевой.
После прохождения вводной части о программировании я в принципе стал что-то понимать и не только в питоне. Проще стало и c VBA, и для дома на ардуино кое-что сделал на C++. Перед началом платного курса приобрёл книгу о pandas. Думал, пока не начался курс, буду проходить, чтобы было легче, когда начнутся курсы — открыл книгу и закрыл:) Ничего не понятно. Позавчера был месяц, как мы учимся, я снова открыл книгу и понял, что я 80% из книги уже знаю, а книга на 600 листах.
Курс проходится на одном дыхании, местами сложно, местами легко, заданный темп мне подходит, от графика не отклоняюсь. Иногда даже злюсь, почему так не учили в универе, потому что здесь учиться очень интересно.
Теперь о тёмной стороне. Курс требует много времени, Яндекс говорит о 10 часах — это минимум. После начала курса мой распорядок жизни резко изменился: с 8 до 17 — работа, в 17:00-18:30 — дорога + ужин, а дальше до 23:00, а то и больше — курс, и так каждый день! Но хочу оговориться, в проектах я всегда стараюсь сделать чуть больше, чем просит задача. Проекты в курсе для закрепления материала очень хорошо прокачивают базу; если в тренажёре, то всегда есть подсказка или ещё что-то, то проект — это полностью твоя авторская работа с твоими теориями и выводами. Кстати, информационные блоки, которые Яндекс называет спринтами, по мне это не спринты, это МАРАФОН!:) Последний свой марафон я закончил в это воскресенье и пошёл его заигрывать в КИ (грешен).
Кому стоит идти на дата-аналитика — человеку, который знает, зачем ему этот курс, какой-то возбудитель, который будет постоянно напоминать о себе (например, ненависть к рабочей бюрократии). Важно понимать, что аналитик — это не программист, и потому, если хочется писать программы, это, наверное, больше в backend. Вторая составляющая — это время, оно должно быть.️
praktikum.yandex.ru