📌Вот и начался учебный год для первого потока студентов магистратуры💡

В этой группе мы будем выкладывать актуальные материалы о жизни наших студентов, об их совместных проектах и рассказывать о том, как продвигается обучение.

Также вы получите другую интересную информацию😉

Поэтому оставайтесь в группе, чтобы быть в курсе всех событий и подготовиться к поступлению в следующем году 👆🏻

📌Сегодня - День знаний🤓

Поэтому, хотим предложить вам "Курс-тренажер по SQL для анализа данных" от нашего партнера SkillFactory.
Курс дает возможность погрузиться в сферу data science уже сейчас и получить те навыки, которые пригодятся для обучения в магистратуре🎓

⚡️Специально для вас скидка в 50%, просто скажите, что вы из МИСиС😉

Подробнее о курсе 👇🏻
https://skillfactory.ru/sql

📌Продолжаем серию постов о курсах от нашего партнера SkillFactory, которые помогут подготовиться к поступлению в магистратуру в следующем году.

"Курс по аналитике данных"👇🏻
https://skillfactory.ru/analytics

Специально для абитуриентов МИСиС - скидка 50% по промокоду MISIS50DA🔥

📌 Еще один отличный курс от нашего партнера SkillFactory специально для тех, кто хочет прокачаться в математике.

Математика и Machine Learning для Data Science👇🏻
https://skillfactory.ru/math_and_ml

🚀Курс стартует 11 сентября!

К тому же, только для абитуриентов МИСиС - скидка 50% по промокоду MISIS50ML 🔥

📌Cовсем недавно мы провели Online Orientation Day для студентов нашей магистратуры🎓

Одним из мероприятий OOD была встреча в Zoom:

👉🏻Студенты познакомились с кураторами, узнали больше об учебном процессе и пространстве Slack.
👉🏻Поговорили о любимых книгах, рассказали о себе (многие наши студенты живут за границей), обсуждали дистанционный формат обучения и работы, его плюсы и минусы.
👉🏻Также знакомились в формате speed dating (рандомное распределение по комнатам на 3 минуты, с заранее предложенными вопросами для обсуждения).

💥Кроме этого, была виртуальная выставка AI Gallery на платформе Mozilla Hubs, где нашим студентам представилась возможность побродить по вымышленному миру: посмотреть на картины, спектакли и графику, созданную с помощью ИИ искусственного интеллекта, а также пообщаться с коллегами и кураторами в необычной обстановке.

Было очень увлекательно❤️

P.S. Впереди еще много встреч для наших студентов подобного формата😉

📌Как и обещали, для наших студентов мы еженедельно проводим различные неформальные мероприятия, чтобы немного разбавить учебный процесс и прокачать свои soft skills 💡
 
Вчера у нас состоялась ещё одна внеучебная встреча в формате увлекательной игры "Что? Где? Когда?"
 
Каждому участнику представилась возможность показать свою эрудицию и логический склад ума🧠

А также у нас были призы, которые получили не только участники, но и организаторы.
Главным призом стали — улыбки и настроение!🙂 

До первого хакатона ещё много времени, а мы уже вовсю отлаживаем командное взаимодействие👥
 
Следите за обновлениями, чтобы быть в курсе всех событий онлайн-магистратуры 🎯

📌Специально для вас хотим показать видео из университета МИСиС💥

Напоминаем, что студенты могут приезжать на кампус, но занятия будут проходить в онлайн-режиме🙌🏻

Посмотрите, как здесь красиво😍

🤖 Поздравляем вас с Днём программиста! 🤖

И сегодня мы расскажем вам, о первом групповом практикуме для наших студентов.🎓

Если кратко — студенты будут решать задачи в командах и представлять свои решения, а преподаватель даст каждой команде развернутый фидбек.

А теперь разложим по полочкам:

👉🏻Автор курса сформулировал для студентов задачи по Python. Мы их высылаем нашим студентам в пространстве Slack. Эти задачи решаются не индивидуально, а в командах.

👉🏻Студенты распределены по командам. Каждая команда - это малая группа по 5-6 человек.
Каждая группа закреплена за конкретным куратором.

👉🏻Куратор высылает каждой команде задачу. У команды есть неделя, чтобы ее решить.
Для совместной работы в командах используется Google Collaboratory.

👉🏻Участники каждой команды самостоятельно выбирают “тимлида” и сообщают его имя куратору.

👉🏻За два дня до проведения группового практикума каждая команда представляет свое решение задачи в Google Colaboratory и дает ссылку своему куратору.

👉🏻 За пару дней до вебинара мы пересылаем собранные решения преподавателю для того чтобы он мог с ними ознакомиться и на вебинаре дать каждой команде развернутый фидбек.

👉🏻В день проведения вебинара тимлиды от каждой команды в режиме демонстрации экрана представляют и защищают свой вариант решения задачи и выбранный подход.

👉🏻После защиты каждого решения преподаватель дает команде обратную связь: что сделано верно, как можно поправить код или упростить его.

Все команды последовательно представляют свои решения и получают ОС🗣

✅В завершение вебинара будет 10 минут на обсуждение и короткую Q&A сессию (по 1 вопросу от группы).

Групповой практикум проводится в трех потоках (продолжительность: 1 час с перерывом 30 минут).
В каждом потоке участвует 6-7 команд.

📌 Учебный год для наших студентов в самом разгаре, а пока предлагаем вам посетить бесплатный карьерный митап от нашего партнера SkillFactory, который пройдет сегодня в 20:00 по Москве 🕖

"С нуля до PRO в аналитике данных: чему и как учиться, чтобы быстрее расти в карьере"

Ссылка на мероприятие👇🏻
https://skillfactory.ru/analytics_grades ✅

📌Добрый день!

Недавно для студентов магистратуры прошёл семинар в формате Q&A, на котором Эмиль Магеррамов (руководитель отдела вычислительной химии в компании Biocad, сооснователь и старший дата-сайентист в компании EORA) ответил на вопросы студентов.  
Решили поделиться одними из самых интересных🙂
 
«Как выглядит день ds специалиста?»
 
 👉🏻С коллегами встречаемся днём на стендапе (встреча на 15 минут, где каждый по очереди рассказывает: что мы сделали вчера, что мы будем делать сегодня и какие у нас проблемы), предварительно изучаю актуальные новости по нашей теме (модели машинного обучения, новые алгоритмы и новые приёмы машинного обучения). Просматриваю и выбираю то, что мне кажется интересным и полезным для нашей работы и думаю о том, как это применить в моей текущей задаче.
  
«Какие разделы математики нужно знать дата сайентисту и как глубоко?»
 
👉🏻Всё зависит от того, в какую сторону вы хотите пойти в ds. Если вы хотите сами придумывать алгоритмы машинного обучения, то вам придётся изучить все разделы математики. Для тех, кто сильно хочет углубиться в математику, советую книгу👇🏻
https://mathematical-tours.github.io/book/ 

👉🏻Если вы хотите изучать модели и решать бизнес-задачи, то вам прежде всего нужно понимать теорию вероятности и математическую статистику, а также, что такое производная и градиент. 
👉🏻Еще нужно понимать разделы из линейной алгебры, чтобы понимать, что такое векторы, матрицы, разложения.
  
«Какая польза различных мероприятий, митапов для начинающего дата сайентиста?»
 
 👉🏻Я считаю, что польза огромная. В особенности советую хакатоны. Во-первых — это хороший способ узнать, что вообще сейчас в тренде и что происходит в индустрии. Во-вторых — отличный способ узнать новых интересных и полезных людей.
  
«Насколько сфера DS универсальна и международна? Образование в России позволит свободно работать в зарубежной компании или есть какие-то адаптации стилей?»
 
👉🏻Я работал в зарубежной компании, как дата сайентист и у меня не было абсолютно никаких проблем. По опыту моих знакомых точно так же. Data science — очень универсальная сфера.

📌Каждую неделю для студентов нашей магистратуры проходят вебинары в формате Q&A по пройденным модулям.
 
В эту субботу, мы решили добавить новый формат семинарских занятий — Сoding Stream🧑‍💻

Во время семинара Сoding Stream Эмиль Магеррамов в режиме screen sharing будет решать задачу по сбору и анализу данных, продемонстрирует и прокомментирует особенности использования отдельных модулей и библиотек языка программирования Python.
 
Работать будут студенты с данными по COVID-19🦠:
 
👉🏻Посчитают скользящее среднее (прямо на реальных данных)
👉🏻Поищут корреляции со средним возрастом и долей курящих людей
👉🏻Найдут выбросы (отрицательные приросты, отсутствующие значения)
👉🏻Подвергнут анализу данные по первым дням: от первого заражения до 1 тыс. случаев
👉🏻Отсортируют страны по времени достижения первых 1 тыс. случаев