Предложение Яндекса для университетов

Яндекс развивает сотрудничество с университетами с 2007 года — тогда была открыта первая кафедра Яндекса в Московском физико-техническом институте. В 2014 году мы участвовали в создании факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, стремясь интегрировать лучшие практики Школы анализа данных

Количество совместных программ растёт. В течение года на них поступает более 1500 студентов, и на сегодняшний день участников уже более 6200. Бакалаврские, магистерские и дополнительные образовательные программы Яндекса открыты в восьми университетах: ЕУ, ИТМО, МГУ, МФТИ, НИУ ВШЭ, РЭШ, СПбГУ, УрФУ. И мы стремимся расширить этот список!

Мы верим, что партнёрство индустрии с университетами поднимает качество образования и открывает больше возможностей для студентов.

Наши принципы:

  • Мы хотим делиться образовательным опытом и технологиями
  • Создавая новое, мы бережно относимся к накопленным знаниям и опыту
  • Обучение — это процесс, в котором незаменима роль преподавателя и ментора

Варианты сотрудничества:

I. Использование технологий Яндекса для целей образования

II. Учебные материалы, разработанные Яндексом для студентов и преподавателей математических, технических и естественнонаучных специальностей

  • Внедрение в программу готовых курсов Яндекса

Яндекс предоставляет готовые материалы онлайн: теоретические и практические. Их можно встраивать в учебную программу вуза. Мы рекомендуем организовать в университете сопровождение курсов менторами, это поможет студентам получить более качественную обратную связь.

— Машинное обучение
В курсе рассматриваются основные темы, необходимые в работе с большим массивом данных: современные методы классификации и регрессии, поиск структуры в данных, проведение экспериментов, построение выводов, базовая фундаментальная математика, основы программирования на Python и другие.

— Язык программирования С++
В курсе преподаватели делятся своим многолетним опытом создания больших проектов на языке C++. Они не пересказывают учебник, а учат решать задачи, с которыми на практике сталкивается большинство разработчиков. Лекции подкрепляются большим количеством задач по программированию.

— Разработка интерфейсов 
Программа состоит из двух частей: вёрстка и JavaScript. Главная изюминка — сложные, но не оторванные от реальности практические задания. Их составили разработчики Яндекса, они старались, чтобы упражнения как можно больше походили на настоящие рабочие задачи.

— Разработка под iOS
Язык программирования Swift и всё, что необходимо для создания пользовательского интерфейса приложения под iOS, а также всё, что необходимо для работы с данными: несколько потоков, работа с сервером, база данных, оптимальная архитектура.

  • Использование готовых наборов задач в рамках существующих курсов

Задачи разработаны ведущими специалистами Яндекса и преподавателями IT-факультетов совместных программ Яндекса и находятся в системе Яндекс.Контест. Их можно полностью или частично встраивать в авторские курсы, а также можно создавать собственные задачи.

Подробнее о системе  Яндекс.Контест для преподавателей

— Алгоритмы и структуры данных
Готовые наборы задач, разработанные преподавателями партнёрских IT-факультетов. Охватывают основные темы: жадные алгоритмы, «разделяй и властвуй», динамическое программирование, базовые структуры данных, приоритетные очереди и системы непересекающихся множеств, хеш-таблицы и деревья поиска.

— Язык программирования Python
Набор задач, направленных на освоение языка программирования Python. Задачи помогают запомнить синтаксис языка и отточить навык написания простых программ. Самые базовые структуры данных: числа, строки и управляющие конструкции (условия и циклы).

— Язык программирования JavaScript
Задачи предложены разработчиками из Яндекса и похожи на настоящие рабочие задачи. Охватывают темы: типы данных, функции, прототипы, конструкторы, асинхронный код.

— Язык программирования С++ (в разработке)
Задачи, направленные на более глубокое изучение языка С++: ООП, перегрузка операторов, аллокатор памяти, STL-контейнер.

  

«Наши коллеги читают курс по разработке интерфейсов в Санкт-Петербурге. В этом году они авто-
матизировали проверку задач и поделились технологией с нами. Это помогло нам привлечь новых
преподавателей на соответствующий курс в УрФУ, теперь они могут уделить больше времени
общению со студентами, а не рутинной проверке домашних работ»
Маргарита Шадрина,
куратор академических проектов Яндекса, ведущий инженер Уральского регионального центра
образования и разработок УрФУ

  • Обучение преподавателей в Школе анализа данных Яндекса

Для обучения на курсах Школы анализа данных необходимы уверенное владение языком Python, хорошее понимание основ машинного обучения и опыт решения задач анализа данных.

— Глубинное обучение
В курсе рассматриваются основы, сверточные нейросети и их применение в области компьютерного зрения и синтеза изображений, подходы к моделированию последовательностей слов и букв, глубинное обучение с подкреплением.

— Обучение с подкреплением
Курс даёт слушателям понимание и практические навыки использования методов обучения с подкреплением. В программе: теоретическая база, практические задания, инженерные подходы и неординарные предметные области, например, машинный перевод.

  

«При составлении учебного плана для новой магистерской программы «Когнитивные системы» в
ННГУ им. Н.И. Лобачевского нам очень помогли готовые программы курсов Школы анализа
данных, филиал которой открыт в Нижнем Новгороде. В рамках курсов «Обучение с подкреплением» 
и «Обработка естественных языков» мы полностью следуем плану лекций и практических занятий ШАД»
Николай Золотых,
преподаватель Института информационных технологий, математики и механики ННГУ

  

  • Интеграция курсов от сервисов Яндекса в учебную программу

— Базовый курс по облачной платформе Yandex.Cloud (в разработке)
Сейчас сложно представить крупную компанию, которая не использовала бы облачные сервисы. Поэтому IT-специалисты обязаны знать базовые принципы и основные инструменты облачных сервисов. Программа рассчитана на три месяца по 10 часов обучения в неделю. Курс состоит из восьми глав, в каждой главе — практические занятия по ключевым сервисам Yandex.Cloud. Материалы можно полностью или частично встраивать в университетские курсы.

— Курс по краудсорсингу от платформы Яндекс.Толока
Практически любая содержательная задача по анализу данных или машинному обучению требует сбора размеченных данных, которые, как правило, добываются с привлечением ручного труда. Работа с «краудом» является одним из ключевых навыков, которыми необходимо обладать специалистам по анализу данных, если они хотят расти и решать всё более крупные и амбициозные задачи. Толока может использоваться не только как инструмент для решения прикладных задач, но и как площадка для научных исследований в разных предметных областях, поэтому команда сервиса выделяет гранты на проведение исследований.

Стать академическим
партнёром