Факультет компьютерных наук вшэ

Справочная информация по 1 тесту

Структура теста:

1. 15 вопросов с одним или несколькими вариантами ответа
2. 3 открытых вопроса (ответ в 3-4 предложения)
3. 2 вопроса по картинке и матрице ошибок классификации (ответ в 3-4 предложения)

Примеры вопросов 1 части:

1. Установите последовательность преобразования сигнала в знание (лекция 2)
2. Представлена генеральная совокупность автомобилей 3 цветов из 6 элементов (например,ЧЧККЖЖ, где Ч — черный, К — красный, Ж — желтый). Необходимо сделать такую выборку, которая репрезентативна по признаку цвета. Выберите репрезентативную выборку из вариантов — (ЧКК, ЧЖЖ, ЧКЖ)
3. Выберите, каким методом необходимо решать следующие задачи (дан набор задач, для каждой необходимо выбрать между классификацией, регрессией и кластеризацией)
4. Выберите качественные признаки из (и 4 варианта признаков)
5. Выберите количественные признаки из (и 4 варианта признаков)
6. Данные утверждения верны для матрицы объект-признак (даны утвержения, выберите верные)
7. Дано уравнение линейной регрессии цены квартиры в зависимости от площади: price=20*square+10 (где price — цена, square — площадь). Рассчитайте цену квартиры при площади 30.
8. Приведен пример дерева решений, дан вектор признаков на объекте. Укажите, каково будет предсказание дерева решений на данном объекте.

Примеры вопросов 2 части:

1. В чем смысл метода kNN (k ближайших соседей) в задаче классификации? Почему не стоит выбирать K четным? Объясните суть метода и ответьте на вопрос (3-4 предложения).
2. Можно ли оцифровать картинку? Если да, в какую математическую структуру ее можно преобразовать?

Примеры вопросов 3 части:

1. Дан график рассеяния точек зависимости роста от возраста, на нем проведены три линии. Выберите ту, которая в смысле метода наименьших квадратов является наиболее релевантной к приведенным данным. Объясните смысл метода наименьших квадратов.
2. Опишите, чем отличаются ошибки первого и второго рода. Рассчитайте accuracy по заданной матрице ошибок классификации

Контрольная

Контрольная пройдет с использованием асинхронного-прокторинга 11 ноября 2020 года в 09:45

Идентификатор конференции: 962 0959 3171

Код доступа: 082968

Zoom будет использован для финального инструктажа и как чат для общения с преподавателями во время контрольной в случае необходимости.

Каждому студенту необходимо записать процесс выполнения заданий контрольной с использованием OBS Studio, выложить результат в облачное хранилище сразу после контрольной и предоставить ссылку на запись.

Meeting ID: 920 1700 6062

Passcode: 450063

Потребуется компьютер с веб-камерой и микрофоном (в частности, все современные ноутбуки оборудованы ими) и выходом в интернет

Необходимо настроить три источника входных потоков: микрофон, веб-камера и захват экрана. Подробнее о настройке в видео:

Во время контрольной разрешается пользоваться :

• Сайтом тестирующей системы (в том числе своими решениями прошлых контестов курса (в самой системе))
• Средами разработки (не онлайн, а установленными на компьютере)
• Материалами, выложенными на данной странице

Во время контрольной не разрешается:

Общение с другими людьми, заранее предупредите об этом тех людей, которые находятся с вами в месте написания контрольной

Проведение контрольной

Затем, в 09:55, за 5 минут до начала контрольной начните запись. Опоздавшие студенты (начавшие запись не до начала контрольной) будут дисквалифицированы.
В 10:00 открывается контест, состоящий из 5 задач (по 2 балла за задачу). В 11:30 контест закрывается.

Ваши видео будут просмотрены только преподавателями и ассистентами. После окончания контрольной у вас будет полчаса на заливку записанного видео.

Пожалуйста, заранее проверьте, что вы научились записывать видео в требуемом формате — этот процесс иногда может вызывать проблемы. Все решения проблем, связанных с записью в OBS Studio описаны в интернете.

Действия, которые вы должны совершить до контрольной:

Заранее отключить все мессенджеры и закрыть лишние вкладки

Физически отключить и удалить любые электронные устройства и дополнительные мониторы с рабочего места

Подготовиться к тому, что вы не сможете покидать рабочее место в течение 1 часа 30 минут

Включить запись из трех источников: экран, веб-камера и микрофон в OBS Studio

Снять свое рабочее место со всех сторон и его окружение

Показать чистые листы, которые вы планируете использовать в качестве черновиков

Порядок действий во время контрольной:

Любые вопросы вы должны задавать через тестирующую систему либо через чат в zoom.

В случае, если вы работаете с черновиком, направьте веб-камеру так, чтобы были видны ваши руки. Не забудьте направить веб-камеру на лицо, когда вы возвращаетесь к работе за компьютером.

Вы можете получить важные объявления от преподавателей через тестирующую систему. Уведомления о них появляются в правом верхнем углу в интерфейсе тестирующей системы.

В случае, если вы хотите досрочно завершить выполнение контрольной — напишите об этом сообщение, используя интерфейс вопросов в тестирующей системе и выполните все действия, которые вы должны выполнить после окончания контрольной. В случае попыток решения задач после этого сообщения вы будете дисквалифицированы.

После окончания контрольной:

В течение 30 минут необходимо разместить видео, которое вы записывали в течение контрольной, в открытом доступе и сдать ссылку на него в специальную форму по адресу:

Рекомендуемая литература и полезные материалы

Архитектура компьютера

• John L. Hennessy, David A. Patterson. Computer Architecture: A Quantitative Approach. Morgan Kaufmann, 2011 (5th edition).

Многопоточное программирование и concurrency

• Anthony Williams. C++ Concurrency in Action: Practical Multithreading. Manning, 2012. (Перевод на русский: Энтони Уильямс. Параллельное программирование на C++ в действии: Практика разработки многопоточных программ. ДМК Пресс, 2012.)
• Paul Butcher. Seven Concurrency Models in Seven Weeks: When Threads Unravel. Pragmatic Bookshelf, 2014.
• Maurice Herlihy, Nir Shavit. The Art of Multiprocessor Programming. Morgan Kaufmann, 2012 (Revised Reprint).

Параллельные вычисления

• Peter Pacheco. An Introduction to Parallel Programming. Morgan Kaufmann, 2011.
• G. Barlas. Multicore and GPU Programming: An Integrated Approach. Morgan Kaufmann, 2014.
• David B. Kirk, Wen-mei W. Hwu. Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach. Morgan Kaufmann, 2016 (3rd edition).
• W. Gropp, E. Lusk, A. Skjellum. Using MPI: Portable Parallel Programming with the Message-Passing Interface. MIT Press, 2014 (3rd edition).

Распределенные системы

• Andrew S. Tanenbaum, Maarten van Steen. Distributed Systems: Principles and Paradigms. Pearson, 2007 (2nd edition). (Перевод на русский 1-го издания: Э. Таненбаум, М. ван Стеен. Распределенные системы. Принципы и парадигмы. — СПб.: Питер, 2003.)
• Martin Kleppmann. Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems. O’Reilly Media, 2017.

Лекции и семинары

№	Тема лекции	презентация	конспект семинара	домашнее задание	дедлайн
1	Данные в науке и в жизни	Задание 1	27.01.18 23:59
2	Цифровая среда	Больше презентаций		02.02.18 23:59
3	Открытые данные	в telegram-канале	23.02.18 23:59
4	Базы данных		25.02.18 23:59
5	Корпусные технологии
6	Работа с корпусами. Частотность			11.03.18 23:59
7	Параллельные корпуса		13.04.18 23:59
8	Машинный перевод
9	Визуализация данных
10	Сетевой анализ			29.04.18 23:59
11	Машинное обучение
12	Нейронные сети
13	Электронные словари
14	Оцифровка изображений и компьютерное зрение			01.06.18 23:59
15	«Футурология»

№	Тема лекции	презентация	конспект семинара	домашнее задание	дедлайн
1	Данные в науке и в жизни	Задание 1	27.01.18 23:59
2	Цифровая среда		02.02.18 23:59
3	Открытые данные	23.02.18 23:59
4	Базы данных	25.02.18 23:59
5	Корпусные технологии		11.03.18 23:59
6	Cultural Analytics		09.04.18 23:59
7	Визуализация данных
8	Сетевой анализ		29.04.18 23:59
9	Современные цифровые методы и технологии консервации
10	Машинное обучение	19.05.18 23:59
11	Оцифровка изображений и компьютерное зрение
12	Методы пространственного анализа
13	«Футурология»
14	Компьютерное моделирование
15	Работа с видеоматериалами

Система выставления оценок для 3 курса

Итоговая формула выставления оценки выглядит следующим образом:

О_результ = 0.4 * О_проверочные + 0.3 * О_доклады + 0.1 * О_рецензии + 0.1 * О_предзащиты + 0.1 * О_кросс

• О_проверочные — суммарная оценка за проверочные работы на семинарах,
• О_доклады — суммарная оценка по двум научным выступлениям,
• О_рецензии — суммарная оценка за написание рецензий на доклады,
• О_предзащиты — оценка за выступления на предзащитах,
• О_кросс — оценка за написание рецензий для кросс-рецензирования курсовых.

Все промежуточные оценки не округляются. Итоговая оценка округляется математически.

Экзамена по курсу не будет!

2-й модуль

Дата-время: 25 декабря, 10:00

Материалы для подготовки к экзамену:

II: список задач для подготовки к 1-й контрольной

III: приводимые ниже задачи (рассортированы по темам, номера с пометкой «П» даны по задачнику Проскурякова, номера с пометкой «К» — по задачнику Кострикина):

• Комплексные числа: К 20.1, 20.2, 20.4, 20.11, 21.1, 21.2, 21.9, 22.7
• Линейная зависимость в векторных пространствах: П 639–644, 646–650, 652–655, 1824–1828; К 34.2, 34.3
• Линейные комбинации, линейные оболочки: П 665–669, 679–681 (база = максимальная линейно независимая подсистема)
• Подпространства, базис, размерность: П 1297–1304, 1308, 1310–1313; К 34.14, 35.2, 35.3, 35.7(а,в,г), 35.8, 35.11, 35.16
• Фундаментальная система решений однородной системы линейных уравнений: П 724–732, К 8.4
• Ранг матрицы: П 612, 613, 619–622, 623–628; К 7.1–7.3, 7.5–7.7, 7.10, 7.12

Комментарий к I. Данный список продолжает список определений и формулировок для коллоквиума. В качестве одного из заданий экзаменационной работы может быть предложено дать какое-нибудь определение или сформулировать какую-нибудь теорему из списка, также могут быть задачи на применение теории (определений/формулировок) в конкретных примерах. Наконец, знание определений и формулировок может просто помочь при решении тех или иных задач экзаменационной работы.

Детальная инструкция по первому тесту

Инструкция по прохождению теста

При прохождении теста советуем использовать ноутбук с браузерами Google Chrome / Firefox / Safari. С мобильных платформ отображение теста может быть некорректным
Мы так же обратили внимание, что с внутренней сети ВШЭ иногда не работают картинки. Дабы не возникало проблем с их отображением, картинки отдельно выложены в wiki

Придумайте для себя кодовое слово (желательно — на русском языке, без дефисов и других символов).

Отправляем со своего email свое кодовое слово на указанный на первой странице теста email с указанной темой

Важно — это достаточно сделать один раз. Проходим тест

На прохождение выдается 120 минут, в это время для данной вкладки браузера нельзя нажимать кнопки назад или обновить страницу — результаты не будут засчитаны.

В финальном окне теста вводим в разделе «Введите свое имя» своей Email (тот же, что и в начале). Рядом появится галочка — нажмите ее.

Очень не советуем списывать друг у друга или из интернета текстовые ответы — как вы знаете, с помощью анализа данных можно легко рассчитать расстояния между строками и проверить схожесть двух ответов. Для тех, у кого текстовые ответы будут совпадать слишком сильно, баллы за тест обратятся в 0.

Вы можете проходить тест сколько угодно раз, но засчитывать для вашего Email мы будем только первые три результата по времени. Из них будет выбираться наилучший, и этот результат мы и будем считать финальной итоговой оценкой за данный тест.

Problem sheets

Module 4

The obligatory homework for group 191:

HW 28 (release: 17.05.2020; deadline: 22.05.2020)

HW 27 (release: 10.05.2020; deadline: 15.05.2020)

HW 26 (release: 26.04.2020; deadline: 01.05.2020)

HW 25 (release: 19.04.2020; deadline: 15.04.2020)

HW 24 (release: 11.04.2020; deadline: 17.04.2020)

The obligatory homework for groups 192 and 193:

HW N9 (in progress) (release: 26.05.2020+later; deadline: 05.05.2020, impossible to extend no matter what!)

HW N8 (release: 21.05.2020; deadline: 28.05.2020, extended to evening of 31.05.2020)

HW N7 (15 pts) (release: 19.04.2020+08.05.2020; deadline: 14.05.2020)

HW N6 (release: 19.04.2020; deadline: 25.04.2020)

Module 3

The obligatory homework for group 191:

HW 23 (release: 22.03.2020; deadline: 27.03.2020)

HW 22 (release: 08.03.2020; deadline: 13.03.2020)

HW 21 (release: 01.03.2020; deadline: 06.03.2020)

HW 20 (release: 23.02.2020; deadline: 28.02.2020)

HW 19 (release: 15.02.2020; deadline: 21.02.2020)

HW 18 (release: 08.02.2020; deadline: 14.02.2020)

HW 17 (release: 01.02.2020; deadline: 07.02.2020)

HW 16 (release: 25.01.2020; deadline: 31.01.2020)

HW 15 (release: 11.01.2020; deadline: 17.01.2020)

The obligatory homework for groups 192 and 193:

HW N5 (note: extra large HW, weighs 20 points) (release: 21.03.2020; deadline: 31.03.2020, extended to 01.04.2020)

HW N4 (release: 21.02.2020; deadline: 28.02.2020)

HW N3 (release: 09.02.2020; deadline: 19.02.2020)

HW N2 (release: 31.01.2020; deadline: 14.02.2020)

HW N1 (release: 31.01.2020; deadline: 07.02.2020)

Module 2

The obligatory homework for group 191:

HW 13 (release: 15.12.2019; deadline: 20.12.2019)

HW 12 (release: 01.12.2019; deadline: 06.12.2019)

HW 11 (release: 24.11.2019; deadline: 29.11.2019)

HW 10 (release: 17.11.2019; deadline: 22.11.2019)

HW 9 (release: 09.11.2019; deadline: 15.11.2019)

HW 8 (release: 02.11.2019; deadline: 08.11.2019)

The obligatory homework for groups 192 and 193:

HW 13 was skipped because of the oral test.

HW 12 (release: 02.12.2019; deadline: 09.12.2019)

HW 11 (release: 24.11.2019; deadline: 02.12.2019)

HW 10 (release: 17.11.2019; deadline: 22.11.2019)

HW 9 (release: 10.11.2019; deadline: 15.11.2019)

HW 8 (release: 03.11.2019; deadline: 08.11.2019)

Module 1

The obligatory homework for group 191:

HW 7 (release: 19.11.2019; deadline: 01.11.2019)

HW 6 (release: 11.11.2019; deadline: 18.10.2019)

HW 5 (release: 04.11.2019; deadline: 11.10.2019)

HW 4 (release: 27.09.2019; deadline: 04.10.2019)

HW 3 (release: 20.09.2019; deadline: 27.09.2019)

HW 2 (release: 13.09.2019; deadline: 20.09.2019)

HW 1 (release: 06.09.2019; deadline: 13.09.2019)

The obligatory homework for groups 192 and 193:

HW 7 was skipped.

HW 6 (release: 13.11.2019; deadline: 18.10.2019)

HW 5 (release: 04.11.2019; deadline: 11.10.2019)

HW 4 (release: 29.09.2019; deadline: 04.10.2019)

HW 3 (release: 20.09.2019; deadline: 27.09.2019)

HW 2 (release: 13.09.2019; deadline: 20.09.2019)

HW 1 (release: 06.09.2019; deadline: 13.09.2019)

Кампусы

Нижний Новгород

Первый региональный кампус был открыт в Нижнем Новгороде в 1996 году. По состоянию на 2018 год в кампусе проживало 2700 студентов и 320 преподавателей. По качеству бюджетного приема он занимает первое место среди вузов Нижнего Новгорода и занимает 19 позицию в рейтингах России по качеству образования.

Санкт-Петербург

Кампус в Санкт-Петербурге был основан в 1997 году. По состоянию на 2018 год Санкт-Петербургский университет занимал третье место среди социально-экономических вузов России и второе место в городе по рейтингу среднего балла поступающих на ЕГЭ абитуриентов. По состоянию на 2019 год в кампусе проживает 5500 студентов и 485 преподавателей.

Пермь

Третий региональный кампус в Перми также был открыт в 1997 году. По состоянию на 2018 год в университете было около 2000 студентов и 120 преподавателей, и он занял 29-е место в рейтинге России по качеству приема. В 2017 году бакалаврская программа «Бизнес-информатика» заняла четвертую позицию в этом же рейтинге). Кампус сотрудничает с Университетом Эссекса и Университетом Эври Валь д’Эссонн, чтобы предложить совместные двойные степени с этими учреждениями.

План курса

Еженедельные тесты

В начале каждого семинаре будет проходить короткий тест по теме лекции с предыдущей недели.
На первом семинаре (19.01.21) пройдет пробный тест, за который не будет выставляться баллов.
Подробнее о правилах проведения будет рассказано на первом семинаре.

Домашние задания

Выдаются каждые 2 или 3 недели.

Домашнее задание 1

Задание состоит из теоретических задач в .pdf-файле и практической задачи в Jupyter Notebook (не забудьте дополнительно скачать видеофайлы из папки).

Выдается: 18.01.21.

Дедлайн (строгий): 08.02.21 в 21:59.

Домашнее задание 2

Задание состоит из теоретических задач в .pdf-файле и практической задачи в Jupyter Notebook.

Выдается: 09.02.21.

Дедлайн (строгий): 24.02.21 в 23:59.

Домашнее задание 3

Задание состоит из теоретических задач в .pdf-файле и практической задачи в Jupyter Notebook (не забудьте дополнительно скачать папку data).

Дедлайн (строгий): 24.03.21 в 23:59.

Домашнее задание 4

Задание состоит из теоретических задач в .pdf-файле и практической задачи в Jupyter Notebook (не забудьте дополнительно скачать файл cameraman.tif).

Дедлайн (строгий): 29.04.21 в 23:59.

Домашнее задание 5

Задание состоит из теоретических задач в .pdf-файле и практической задачи в Jupyter Notebook. resistors.svg — справочный материал, скачивать не обязательно.

Дедлайн (строгий): 16 мая 2021 в 23:59.

Домашнее задание 6

Задание состоит из теоретических задач в .pdf-файле и практической задачи в Jupyter Notebook.

Дедлайн (строгий): 31 мая 2021 в 23:59.

Домашнее задание 7

Задание состоит из теоретических задач в .pdf-файле и практической задачи в Jupyter Notebook.

Дедлайн (строгий): 15 июня 2021 в 23:59.

Итоговая оценка за курс

Итог = Округление(min(10, 0.4 * ДЗ + 0.1 * Б + 0.1 * ПР + 0.2 * КР + 0.3 * Э))

ДЗ –– средняя оценка за домашние задания

Б –– средняя оценка за бонусные задачи в ДЗ,
ПР — средняя оценка за самостоятельные работы на семинарах,
КР –– оценка за контрольную работу (проводится в первой половине 4-го модуля),
Э –– письменный экзамен.

Округление арифметическое.

Автоматы не предусмотрены.

Домашние задания

Для каждого задания предоставляется ссылка на сервис, содержащий описание задания и реализующий тестирование решений. Данные сервисы размещаются на платформе Everest (см. далее).

	Задание	Мягкий дедлайн	Жесткий дедлайн
1	3 октября 00:00 MSK	5 октября 00:00 MSK
2	17 октября 00:00 MSK	19 октября 00:00 MSK
3	8 ноября 00:00 MSK	9 ноября 00:00 MSK
4	21 ноября 00:00 MSK	23 ноября 00:00 MSK
5	5 декабря 00:00 MSK	7 декабря 00:00 MSK
6	12 декабря 00:00 MSK	14 декабря 00:00 MSK

Тестирование решений

На странице каждого сервиса содержится описание задания и выполняемых тестов. Данные тесты могут не покрывать все возможные ошибки и не заменяют самостоятельное тестирование своих решений. Тем не менее, результаты тестов позволяют составить представление о работе вашей программы и используются при проверке решений преподавателями.

Для тестирования решения необходимо перейти во вкладку Submit Job, загрузить требуемые файлы и нажать кнопку Submit. При этом происходит перенаправление на страницу нового задания (job), где можно отслеживать его состояние. Информация на странице обновляется автоматически. После окончания выполнения задания (состояние DONE или FAILED) становится доступной вкладка Outputs, где можно увидеть вывод с результатами тестирования.

Время выполнения тестов обычно составляет несколько минут, однако при большом количестве одновременных запросов к сервису время ожидания увеличивается. Поэтому лучше не откладывать тестирование на последний момент. Число попыток при тестировании не ограничено.

Сдача решений

Для сдачи решения надо перейти в раздел Задачи, нажать Сдать напротив нужного задания и отправить текст, содержащий:

• краткое описание вашего решения (основная идея, особенности реализации, соответствие условиям задания и т.д.), которое бы позволило проверяющему быстрее разобраться в нём (приветствуются также комментарии в коде),

Число попыток сдачи решения не ограничено. В случае, если решение отправлено заранее, есть шанс получить комментарий преподавателя до окончания срока сдачи и, в случае необходимости, исправить решение. Досрочные комментарии даются по мере возможности и вероятность их стремится к нулю с приближением срока сдачи.

Проверка решений

Проверка решений обычно происходит в течение недели после срока сдачи задания. При проверке оценивается последняя присланная до срока версия решения. В качестве начального приближения оценки берутся баллы, полученные решением на тестах. Так как тесты могут не покрывать все возможные проблемы, оценка может корректироваться преподавателем в ходе проверки. После окончания проверки в Anytask должен появиться ответ преподавателя с оценкой и комментариями.

Каждое задание оценивается по 10-балльной шкале. За каждый день просрочки после мягкого дедлайна снимается 2 балла. После жёсткого дедлайна решения не принимаются.

Администрация

Первый ректор Ярослав Кузьминов   , 2010 г.

Вышка была создана 27 ноября 1992 года постановлением правительства РФ. С тех пор университетом руководит бессменный ректор Ярослав Кузьминов  , который также участвовал в создании университета.

В июле 2021 года Ярослав Кузьминов подал в отставку. Новым ректором стал Никита Анисимов   . Кузьминов был избран на должность научного руководителя, которую Евгений Ясин оставил по состоянию здоровья.

До этого бывший министр экономики Евгений Ясин занимал должность научного руководителя и представлял университет в других академических организациях, а президент университета Александр Шохин представлял его во взаимодействии с государственными органами. Посты проректоров НИУ ВШЭ заняли экономисты Вадим Радаев   , Лев Якобсон   и Александр Шамрин.

В состав советов университета входят российский политик Сергей Кириенко , бывший помощник президента Владимира Путина Вячеслав Володин , основатель « Сбербанка » Герман Греф , президент Группы « Ренова» Виктор Вексельберг , российский миллиардер, технологический предприниматель Аркадий Волож , председатель правления банка «ФК Открытие» Михаил Михайлович Задорнов , Леонид Михельсон, крупный акционер российской газовой компании « Новатэк» , меценат Вадим Мошкович , а также бизнесмен и политический деятель Михаил Прохоров .

Состав

• Лицей НИУ ВШЭ  
• Факультет математики НИУ ВШЭ
• Факультет физики НИУ ВШЭ
• НИУ ВШЭ Московский институт электроники и математики им. Тихонова (МИЭМ НИУ ВШЭ)
  • Школа электронной инженерии
  • Школа компьютерной инженерии
  • Школа прикладной математики
• Факультет компьютерных наук  
  • Школа программной инженерии
  • Школа анализа данных и искусственного интеллекта
  • Школа больших данных и информационного поиска
• Факультет бизнеса и менеджмента
  • Школа делового администрирования
  • Школа логистики
  • Школа бизнес-информатики
  • Высшая школа бизнес-информатики
  • Институт инновационного менеджмента
  • Международный центр обучения логистике
  • Высшая школа проектного менеджмента
  • Высшая школа маркетинга и развития бизнеса
• Факультет права
  • Кафедра гражданского права
  • Кафедра конституционного и административного права
  • Кафедра международного публичного и частного права
  • Кафедра практического права
  • Департамент судебной власти
  • Кафедра теории права и сравнительного правоведения
  • Департамент права труда и социальной защиты населения
  • Кафедра уголовного права
  • Совместное управление с Федеральной антимонопольной службой
  • Кафедра финансового, налогового и таможенного права
• Факультет гуманитарных наук  
  • Школа истории
  • Школа Культурологии
  • Школа лингвистики
  • Школа истории и теории литературы
  • Школа философии
  • Школа иностранных языков
• Факультет социальных наук
  • Школа политики и управления
  • Школа социологии
  • Школа Психологии
  • Институт Образования
  • Институт демографии
  • Департамент общественной политики
• Факультет коммуникаций, медиа и дизайна
  • Школа СМИ
  • Школа интегрированных коммуникаций
  • Школа Искусства и Дизайна  
• Факультет мировой экономики и мировой политики
  • Школа Мировой Экономики
  • Школа международных отношений
  • Школа международных региональных исследований
  • Школа востоковедения
• Факультет экономических исследований
  • Кафедра теоретической экономики
  • Кафедра прикладной экономики
  • Школа Финансов
  • Кафедра математики
  • Департамент статистики и анализа данных
• Международный колледж экономики и финансов
• Факультет городского и регионального развития
• Химический факультет
• Факультет биологии и биотехнологии
• Факультет географии и геоинформационных технологий

Независимые отделы

• Кафедра высшей математики
• Совместный отдел с Музеем современного искусства «Гараж»
• Кафедра физического воспитания
• Департамент инновационного менеджмента
• Департамент исследований безопасности
• Кафедра военной подготовки

Соревнования

Правила участия и оценивания

В соревновании по анализу данных вам предлагается по имеющимся данным решить некоторую задачу, оптимизируя указанную метрику, и отправить ответы для заданного тестового множества. Максимальное количество посылок в сутки ограничено (как правило, разрешается сделать 2 посылки), ближе к концу соревнования вам будем необходимо выбрать 2 посылки, которые вы считаете лучшими. Тестовые данные делятся на публичные и приватные в некотором соотношении, на основе которых строятся публичный и приватный лидерборды соответственно, при этом публичный лидерборд доступен в течение всего соревнования, а приватный строится после его окончания для выбранных вами посылок.

В лидербордах каждого из соревнований присутствуют несколько базовых решений (бейзлайнов), каждое из которых соответствует определённой оценке. Например, для получения оценки не ниже 8 баллов необходимо, чтобы ваше решение на приватном лидерборде оказалось лучше соответствующего бейзлайна. Далее для студента, преодолевшего бейзлайн на N_1 баллов, но не преодолевшего бейзлайн на N_2 балла, итоговая оценка за соревнование рассчитывается по равномерной сетке среди всех таких студентов в зависимости от места в приватном лидерборде среди них; если быть точными, то по следующей формуле:

N_2 — (N_2 — N_1) * i / M,

где M — количество студентов (из всех студентов, изучающих курс), преодолевших бейзлайн на N_1 баллов, но не преодолевших бейзлайн на N_2 балла;

i — место (начиная с 1) студента в приватном лидерборде среди всех таких студентов.

Единственное исключение из формулы — студенты, преодолевшие самый сильный бейзлайн, получают прибавку 1/M к своей оценке.

Чтобы вас не пропустили при проверке решений соревнования, необходимо использовать следующий формат для имени команды (вкладка Team):

« Имя Фамилия номер_группы»

В течение 3 суток после окончания соревнования в соответствующее задание на anytask необходимо прислать код, воспроизводящий ответы для посылки, фигурирующей в приватном лидерборде. При оформлении кода предполагайте, что данные лежат рядом с ним в папке data, а в результате выполнения кода ответы должны быть записаны в файл solution-N-Username.csv, где N — номер соревнования, Username — ваша фамилия. У нас должна быть возможность запустить код и получить те же ответы, что и в вашей посылке, — в частности, это означает, что:

1. Если вы отправляете файл *.py, мы будем запускать его при помощи команды python *.py в вышеуказанном предположении о местонахождении данных.

2. Если вы отправляете ноутбук *.ipynb, мы последовательно запустим все ячейки ноутбука и будем ожидать в результате его работы формирование файла с ответами.

3. Если вы отправляете код с использованием другого языка программирования, в том же письме направьте нам инструкцию по его запуску с тем, чтобы получить тот же файл с ответами.

В случае отсутствия кода, воспроизводящего результат, в установленный срок студенту выставляется 0 в качестве оценки за соревнование. Студенты, попавшие в топ-3 согласно приватному лидерборду, смогут получить бонусные баллы, если в течение недели после окончания соревнования сдадут в anytask отчет о получении решения, фигурирующего в приватном лидерборде. Если не оговорено иное, использовать любые внешние данные в соревнованиях запрещено. Под внешними данными понимаются размеченные данные, где разметка имеет прямое отношение к решаемой задаче. Грубо говоря, сборник текстов с википедии не считается внешними данными.

В некоторых соревнованиях данные взяты из завершившегося соревнования на Kaggle.
Категорически запрещено использовать данные из оригинального соревнования для восстановления целевой переменной на тестовой выборке.

Математические основы информатики

Идентификатор конференции: 581 195 5118

Код доступа: pE6Umj

Расписание

• Группа 1 — 11:10 — 12:30
• Группа 2 — 12:40 — 14:00

Занятия будут проходить следующим образом: половина занятия лекционная, т.е. введение в тему, обсуждение общих принципов и подходов решения предлагаемых задач. Вторая половина семинарская, т.е. непосредственное решение задач в рамках пройденных тем и, исходя из решения, формулирование обобщающих принципов, которые позволяют использовать полученные знания в приложениях. Домашние задания планируется давать по результатам пройденных на занятиях тем почти после каждого занятия для обеспечения текущего контроля успеваемости; периодически обучающимся будут предлагаться аудиторные контрольные работы с задачами схожими с задачами домашних заданий. Все темы и задачи будут разбираться детально, поэтому у каждого будет школьника будет возможность задать все интересующие его вопросы как преподавателю, так и ассистенту. Требования к подготовке: необходима хорошая успеваемость по алгебре и информатике, умение логически мыслить и рассуждать.

— для получения положительных оценок необходимо, во-первых, посещать занятия и проявлять на них активность; под активностью понимается вовлеченность в процесс обсуждения и решения задач, в частности постановка вопросов для группы, преподавателя и ассистента. Во-вторых, необходимо решать домашние задания и в первую очередь именно производить попытки решения. В-третьих, решать аудиторные контрольные работы. При подведении итогов будет возможно повысить свой балл посредством решения дополнительных задач.

Темы курса
Раздел №1 Комбинаторика

1. Множества и операции с ними. Геометрия комбинаторных задач;
2. комбинаторное правило суммы и произведения событий (дерево решений);
3. общая схема решения комбинаторных задач, урновая схема шаров и урн (случаи различимых и неразличимых объектов);
4. формула включений-исключений;
5. перестановки, размещения с повторениями и без повторений;
6. сочетания, доказательство Эйлера для формулы сочетаний без повторений;
7. свойства биномиальных коэффициентов;
8. бином Ньютона;
9. разбиения на упорядоченные группы;
10. разбиения на неупорядоченные группы, задача о разбиении натурального числа на сумму натуральных;
11. принцип отражения и лемма о баллотировке;
12. задача о разборчивой невесте;
13. принцип Дирихле;
14. инверсии, игра в 15.
15. перечисление цветов, группы симметрии.

Раздел №2 Рекурсия и производящие функции

1. рекуррентные отношения
2. конечные разности;
3. факториальные многочлены;
4. числа Стирлинга первого рода и числа Стирлинга второго рода;
5. суммирование разностей;
6. производящие функции, сущность подхода;
7. производящие функции, рекуррентные отношения и комбинаторные подсчеты.

Раздел №3 Теория графов

1. основные определения теории графов;
2. ориентированные графы
3. деревья;
4. пути и циклы Эйлера;
5. игра “Мгновенное безумие”;
6. алгебраические свойства графов;
7. планарные графы;
8. пути и циклы Гамильтона;
9. алгоритм поиска кратчайшего пути.

Раздел №4 Логика

1. исчисление предикатов;
2. основные положения теории доказательств;
3. математическая индукция;
4. сравнения.

Программирование и анализ данных на Python (часть 1)

Идентификатор конференции: 261 255 6227

Код доступа: 939738

Расписание

• Лекция — 10:00 — 10:50
• Индивидуальные беседы — 11:10 — 14:00

Курс посвящён изучению основ и методологии программирования на основе языка Python, который широко используется для разработки и реализации методов анализа данных. Рассматриваются основные алгоритмы и структуры данных, средства разработки и отладки программ.

Изучается возможность использования языка Python для создания web-приложений на микрофремворке Flask.

Изучаются основы работы с библиотекой поддержки больших многомерных массивов NumPy, пакетом анализа данных Pandas и пакетом машинного обучения Scikit-learn. Также в курсе излагаются базовые вопросы из теории вероятностей и математической статистики, необходимые для понимания алгоритмов машинного обучения.

Учебный ассистент Денис Семенов @ltybc138.

Занятия

03.12.2020

10.12.2020

Теория:

• Проблема оценки сложности работы программ
• Асимптотический анализ: Понятие O («О» большое)

17.12.2020

Теория:

Асимптотический анализ для полиномов.

24.12.2020

Теория:

Асимптотический анализ для a^n и log(n).

14.01.2021
Теория:

• Бинарный поиск
• Инвариант цикла
• Поиск аргумента, при которой возрастающая функция принимает заданное значение.

21.01.2021

Теория:

• Сортировка пузырьком, сортировка вставкой
• Сложность сортировок, инвариант сортировок

28.01.2021

Теория:

Нижняя оценка сложности алгоритмов сортировки: n*log(n).

04.02.2021

Теория:

• Сортировка слиянием.
• Быстрая сортировка.
• Оценка времени работы и использованной памяти.

11.02.2021

Теория:

Приоритетная очередь. Формулировка задачи. Построение на базе массивов.

18.02.2021

Теория:

• Структура данных куча. Добавление, изменение значений, изъятие минимального элемента.
• Сортировка массива при помощи кучи.

25.02.2021

Теория:

Связный список. Сравнение с массивом.

04.03.2021

Теория:

Хеш-таблица. Разрешение коллизий методом цепочек (списка)