О школе
Школа по анализу данных проводится на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ впервые. Ее задача - познакомить школьников с увлекательной и обширной областью анализа данных, показать на примерах из разных отраслей, почему данные называют нефтью 21 века, какую пользу можно из них извлечь. Желающие смогут попробовать обучение на английском языке. Каждый участник выполнит аналитический проект и посоревнуется за оплачиваемую летнюю стажировку в Сбере.
Отбор на школу будет осуществляться на основании мотивационных писем.
Регистрация на участие в школе будет открыта до 12 июня (включительно).
Список участников появится на сайте школы не позднее 19 июня.
Программа
В школе предусмотрены поточные лекции для всех участников, семинарские занятия в группах по трекам. Занятия будут проходит ежедневно с 26 по 30 июня согласно расписанию.
Обучение будет проходить в кампусе НИУ ВШЭ на Покровском бульваре, 11.
Расписание
* Лекции на английском языке
-
26 июня
09:30 – 10:00
Экскурсия по АУК "Покровский бульвар"
ауд. М303
10:00 - 11:00
"Данные на службе общества"
ауд. М303"
11:00 – 11:30
Кофе-брейк
ауд. М303
11:30 - 12:30
"What does Probability Theory do in Finance and Economics?"*
ауд. М303
12:30 – 13:00
"Отделяем мух от котлет"
ауд. М303
13:00 - 14:00
Обед
(столовая)
14:00 - 15:30
Командообразование
ауд. М303
15:30 - 16:00
Кофе-брейк
ауд. М303
16:00 - 17:30
"Разведочный анализ данных на Python"
ауд. М303
17:30 - 18:00
Представление задачи
ауд. М303
-
27 июня
10:00 - 11:00
"Знакомство с машинным обучением: этапы работы над задачей"
ауд. R504
11:00 - 11:30
Кофе-брейк
ауд. R504
11:30 - 13:00
"🔩Nuts and Bolts of Logistic Regression with Classification Examples"*
ауд. R504
13:00 - 14:00
Обед
(столовая)
14:00 - 15:30
Работа в командах
ауд.: R608 / R609 / R614
15:30 - 16:00
Кофе - брейк
ауд. 504
16:00 - 17:30
"SKLearn - машинное обучение на Питоне"
ауд. R504
-
28 июня
10:00 - 11:00
"Информатика в физике и наука о данных"
ауд. R504
11:00 - 11:30
Кофе - брейк
ауд. R504
11:30 - 13:00
"🕵️Nitty-gritty of Ensembles"
ауд. R504
13:00 - 14:00
Обед
(столовая)
14:00 - 15:30
Работа в командах
ауд.: R608 / R609 / R614
15:30 - 16:00
Кофе-брейк
ауд. R504
16:00 - 17:30
Работа в командах
ауд.: R608 / R609 / R614
-
29 июня
10:00 - 11:00
"GPT and AI"*
ауд. R504
11:00 - 11:30
Кофе-брейк
ауд. R504
11:30 - 13:00
"🥩🥔Meat and Potatoes of Neural Networks"
ауд. R504
13:00 - 14:00
Обед
(столовая)
14:00 - 15:30
Работа в командах
ауд.: R608 / R609 / R614
15:30 - 16:00
Кофе-брейк
ауд. R504
16:00 - 17:30
Работа в командах
ауд.: R608 / R609 / R614
-
30 июня
09:30 - 12:00
Экскурсия в офис "СБЕР"
Адрес: Кутузовский просп., 32, корп. 1 (станция метро / МЦК "Кутузовская")
12:00 - 13:00
Трансфер на ФКН
13:00 - 14:00
Обед
(столовая)
14:00 - 16:00
Работа в командах
ауд.: R608 / R609 / R614
16:00
Stop coding
16:00 - 17:00
"Самобалансирующиеся структуры данных или что можно найти в деревьях?"
ауд. R504
17:00 - 17:30
Кофе-брейк
ауд. R504
17:30 - 18:00
Подведение итогов.
Награждение.
Закрытие школы.ауд. R504
Список приглашенных
Для участия в летней школе по анализу данных из 150 поданных заявок были отобраны 46 школьников. Не позднее 23 июня (пятницы) прошедшие отбор получат на почту инструкцию участника школы.
Если кто-то из участников в силу каких-либо причин не сможет принять участие в работе школы, напишите об этом, пожалуйста, в Оргкомитет.
Если вдруг вы не нашли себя в списке, не расстраивайтесь, мы ждем вас на других мероприятиях факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, в том числе и на летней школе по анализу данных 2024!
Преподаватели
Департамент больших данных и информационного поиска: Доцент
Департамент больших данных и информационного поиска: Приглашенный преподаватель
Департамент больших данных и информационного поиска: Старший преподаватель
Научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных: Ведущий научный сотрудник
Департамент больших данных и информационного поиска: Доцент
Департамент больших данных и информационного поиска: Руководитель департамента
Senior Data Scientist в команде клиентского опыта Тинькофф

преподаватель
Контакты
Доцент департамента больших данных и информационного поиска, академический руководитель школы
Начальник отдела по работе с абитуриентами
Тел. +7(495)772-95-90, *28389
Менеджер отдела по работе с абитуриентами