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

Разработка, Яндекс в вузах, Анализ данных

Как посмотреть мир, справиться со стрессом и научиться проходить собеседования

Рассказывают участники олимпиады «Я — профессионал»

Менеджмент, Разработка, Анализ данных

Как взять максимум от стажировки

Опыт стажёра и советы сотрудников Яндекса

Анализ данных

Что было, что будет. Как предсказывать погоду и поведение человека

Ира Руденко о магистратуре в МФТИ, Яндекс.Погоде и автономных автомобилях

Анализ данных, Яндекс в вузах

Проекты на удалёнке: как прошла студенческая смена в «Сириусе»

«Нетипичные» аптеки, определение правдивых ответов и рецепты по фотографии

Анализ данных

ML-разработчик о том, зачем он пошел учиться краудсорсингу

«Для новых, прорывных задач данных нет вообще!»

Анализ данных, Яндекс в вузах

Каково получать магистерское образование онлайн?

Борьба с прокрастинацией, дружба через Slack и поиск мотивации

Анализ данных

Чем занимаются стажёры-аналитики в Яндексе

«Могу попасть в любую команду, и у каждой — свои задачи»