10 самых популярных видеокурсов от Computer Science Center

Посмотрите лекции по дискретной математике, программированию, анализу данных и на многие другие темы

10 самых популярных видеокурсов от Computer Science Center

Анализ данных

Уже девять лет студенты Computer Science Center изучают математику, анализ данных и программирование. Прием заявок на обучение в Новосибирске и Петербурге открыт до 11 апреля, а видеолекции Центра доступны для всех уже сейчас. Академия Яндекса собрала самые популярные и интересные из них: от теории вероятностей и языка C++ до создания баз данных и компьютерной графики.

Computer Science Center — совместная инициатива Computer Science клуба при ПОМИ РАН, компании JetBrains и Школы анализа данных Яндекса. Центр работает, чтобы дать возможность талантливым студентам и выпускникам развиваться в интересных им направлениях: Computer Science, Data Science или Software Engineering. 

Популярные базовые курсы

Асимптотический анализ и теория вероятностей 

Темы, которые покрывает курс: теория множеств, асимптотики, производящие функции, дискретная и условная вероятность, случайные величины, предельные теоремы. Лектор — Александр Игоревич Храбров, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры информатики Санкт-Петербургской школы физико-математических и компьютерных наук ВШЭ, доцент факультета математики и компьютерных наук СПбГУ.

Основы дискретной математики

Курс знакомит слушателей с основными понятиями и методами дискретной математики. Среди тем: элементарная комбинаторика, группа перестановок, рекуррентные соотношения, основы теории графов, паросочетания и покрытия. 

Лектор — Алексей Владимирович Пастор, кандидат физико-математических наук, научный сотрудник лаборатории математической логики ПОМИ РАН, доцент кафедры прикладной математики СПбГПУ.

Программирование на C++, часть 1 и часть 2 

Курс вам подойдёт, если у вас есть хотя бы небольшой опыт процедурного программирования на языке со строгой типизацией, например, на Java, Scala или C#. Первая часть курса помогает получить базовое знание языка. Вторая часть позволяет освоить большинство возможностей современного С++: навыка должно хватить для эффективного использования C++ в большинстве проектов, если язык там применим.

Программирование на Java 

Изучение языка программирования Java с самых азов, но на достаточно глубоком уровне. Курс охватывает синтаксис и семантику языка, структуру Java-проектов, компиляцию и запуск, систему типов, многопоточность, модель памяти, сборку мусора и многое другое. Затрагиваются фрагменты стандартной библиотеки, включая коллекции, Stream API, ввод-вывод и средства для параллельного программирования.

Программирование на Python

Курс ориентирован на тех, кто уже знаком с другим языком программирования, например, с Java или C++. Цель курса — помочь слушателям узнать идиомы и возможности языка Python и научиться их применять. 

Популярные спецкурсы

Анализ данных в примерах и задачах, часть 1 и часть 2 

Вы узнаете о работе с данными с использованием языка Python. В первой части затрагиваются описательные статистики и визуализация данных, кластерный анализ, линейный регрессионный анализ, обобщения линейной регрессии, распознавание образов. Во второй части — нейронные сети, регуляризация, работа с разреженными данными и SVD-разложение, XGBoost, калибровка моделей, факторный анализ.

Базы данных 

Слушатели курса разбираются с этапами создания приложения, включая схемы баз данных, написание SQL-запросов и организацию эффективного взаимодействия между бизнес-логикой и базой данных. Программа предназначена для тех, у кого нет большого практического опыта. Студенты, успешно прошедшие курс, смогут с нуля разработать несложную информационную систему.

Параллельное программирование

Курс рассматривает принципы и возможности многопоточного программирования, теорию параллельного программирования и другие методы повышения производительности систем.

Трёхмерная компьютерная графика 

Курс посвящён программированию интерактивной трёхмерной графики. Программа затрагивает теоретические основы построения изображений объёмных сцен без привязки к аппаратному или программному обеспечению и практические аспекты их реализации на современных GPU. Полученные знания можно применить в компьютерных играх, интерактивных геоинформационных системах или системах трёхмерного моделирования.

Функциональное программирование

Курс знакомит слушателей с лямбда-исчислением как теоретической основой функционального программирования и с системами типов функциональных языков. Слушатели учатся программировать на Haskell, используя стандартные методы и осваивая функциональный подход на практике. 

Больше по теме

Анализ данных

Истории студентов, поступивших в ШАД по альтернативному треку

Как подготовиться к отбору в Школу и успешно пройти его, если вы практик

Анализ данных, Разработка

Чем занимаются лауреаты стипендии имени Ильи Сегаловича

Углублённое изучение математики, научные исследования и работа в собственном стартапе

Анализ данных

Не только для выпускников мехмата: как ШАД учит разработчиков математике

Рассказывает преподаватель курса «Математика для Data Science»

Анализ данных

Теория и практика: как в «Сириусе» прошла смена по алгоритмам и анализу данных

Подготовка к олимпиадам, профориентация и командная работа над проектами

Анализ данных

«Строить картину мира и преодолевать невидимые стены»

Как череда случайностей помогла Андрею Бородину стать преподавателем в УрФУ и ШАДе и заниматься любимым делом в Яндексе

Анализ данных

«Сделать невозможно, а я всё равно сделаю»

Антон Осокин о конференциях, работе учёного и о том, что двигает науку вперёд

Разработка, Анализ данных

Опыт участников олимпиады «Я — профессионал»

Посмотреть мир, справиться со стрессом и научиться проходить собеседования