Яндекс обучение программированию: Профессия веб-разработчик. Обучение в сервисе Яндекс.Практикум

САФУ — Яндекс.Лицей

30 августа 2020 года стартует отбор школьников на обучение в Яндекс.Лицее в 2020−2021 учебном году.

Всего в каждую группу будет отобрано 17 учеников 8–9 классов, которые хотят научиться программировать на языке Python. Попади в их число: регистрируйся с 30 августа по 10 сентября 2020 на отбор учеников на сайте проекта «
Яндекс.Лицей».

Что такое Яндекс.Лицей?

Яндекс.Лицей — это широкомасштабный стандартизированный образовательный проект компании «Яндекс» для учеников 8–9 классов, которые хотят научиться программировать на языке Python. Проект позволит им получить системные знания в этой области и познакомиться с профессией программиста. По окончании полного курса обучения школьники будут иметь навыки, достаточные для работы младшим разработчиком или стажёром.

Программа Яндекс.Лицея разработана в Школе анализа данных (ШАД) — образовательной организации Яндекса, выпускники которой работают в лучших IT-компаниях мира. Программа рассчитана на два учебных года и состоит из двух блоков: «Основы программирования на языке Python (углублённый уровень)» и «Основы промышленного программирования». Занятия ведут преподаватели, которые прошли отбор и специальное обучение.

Для школьников обучение бесплатное, приём проходит по конкурсу. По окончании обучения выдаётся сертификат.

Цель проекта

Изучение языка Python как технологической платформы для ранней профилизации учеников 8-9 классов.

Какие задачи стоят перед Яндекс.Лицеем?

1. формирование и развитие навыков алгоритмического и логического мышления, грамотной разработки программ;
2. знакомство с принципами и методами процедурного, функционального и объектно-ориентированного программирования;
3. приобретение навыков работы в интегрированной среде разработки на языке Python;
4. изучение конструкций языка программирования Python;
5. знакомство с основными структурами данных и типовыми методами обработки этих структур;
6. развитие у обучающихся интереса к программированию и расширение их кругозора в области программирования.

Что даёт обучение в Яндекс.Лицее?

По окончании курса ученик приобретает следующие компетенции:

1. знание основ языка программирования Python;
2. умение объяснять и использовать на практике как простые, так и сложные структуры данных и конструкции для работы с ними;
3. умение искать и обрабатывать ошибки в коде;
4. способность писать грамотный, красивый код, а также навык анализировать чужой код;
5. способность работать с информацией: находить, оценивать и использовать информацию из различных источников, необходимую для решения профессиональных задач (в том числе на основе системного подхода).

Как будет проходить обучение?

Обучение проходит в 2-х группах:

1 группа: ПН и ЧТ 16.00 – 17.45
2 группа: ВТ и ПТ 16.00 – 17.45

На базе компьютерного класса, оснащенного компьютерами для всех учащихся и преподавателя, проекционным оборудованием, маркерной доской, столами и стульями.

Хочу учиться в Яндекс. Лицее заявки на участие в отборе принимаются с 30 августа 2020

ЯрГУ приглашает школьников в Яндекс.Лицей

В Ярославле начался первый набор в Яндекс.Лицей. Это бесплатные курсы, где школьников обучают программированию на примере Python — простого в освоении языка с богатыми возможностями.

В сентябре 2018 года в Ярославле открылся набор школьников в Яндекс.Лицей. Речь идет о бесплатных курсах по обучению программированию на примере Python — простого в освоении языка программирования. Программа Яндекс.Лицея рассчитана на два года. На занятиях ребята познакомятся с теорией и освоят технологии на практике. Как распорядиться полученными знаниями, каждый решит сам. Кто-то, возможно, захочет стать разработчиком и создавать игры или веб-приложения. А тем, кто мечтает пойти в науку, умение программировать пригодится, например, для обработки результатов экспериментов.

Набор в Яндекс.Лицей — конкурсный. Заявки принимаются от школьников 8 и 9 классов. Независимо от возраста, ребята занимаются по общей программе в течение двух лет. Для поступления нужно до 9 сентября заполнить анкету на сайте https://yandexlyceum.ru/ и пройти онлайн-тестирование. Те, кто справится, получат приглашение на собеседование.

В Ярославле Яндекс.Лицей будет работать на базе Центра детско-юношеского технического творчества и ЯрГУ им. П.Г. Демидова. Занятия будут проходить дважды в неделю после 15:00, поэтому их легко совмещать со школой. Учебный год начнётся в первых числах октября. Занятия проведут опытные местные преподаватели, которые прошли обучение в Яндексе.

«В Яндекс.Лицее школьники будут учиться промышленному программированию — начиная с простых программ и заканчивая сложными групповыми проектами, — рассказывает директор Яндекс.Лицея Марина Суслова. — Проект появился в 2016 году, и с каждый годом его масштабы растут. Мы начали с Калуги, Пензы, Саратова и Тамбова, где этой весной был первый выпуск, а сегодня открыли набор уже в 54 городах».

Яндекс.Лицей работает на 131 площадке почти в половине регионов России, а также в Казахстане. Партнёры проекта в Ярославле — Фонд новых форм развития образования и Департамент информатизации и связи Ярославской области.

Яндекс.Лицей создан при участии Школы анализа данных (ШАД) — образовательного проекта Яндекса с десятилетней историей. В Школе, рассчитанной на студентов и выпускников вузов, преподают машинное обучение, компьютерное зрение и другие направления современных компьютерных наук. С 2007 года в ШАД подготовили более 600 специалистов для IT-индустрии, которые сейчас работают в российских и зарубежных компаниях. Школа участвовала в разработке учебного плана факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, который открылся в 2014 году.

Контакты:

Чистяков Михаил Валерьевич, проректор по стратегическому развитию ЯрГУ,

[email protected]

+7 915 979 37 49

Яндекс запустил онлайн-курсы по программированию для взрослых

Компания Яндекс запустила образовательный сервис Яндекс. Практикум.

Компания Яндекс запустила новый образовательный сервис — Яндекс.Практикум, который позволит взрослым освоить новую профессию в IT-индустрии. Это онлайн-курсы по двум направлениям — «Фронтенд-разработчик» и «Веб-разработчик», а также вводный курс по анализу данных. Никаких специальных навыков и умений на старте не понадобится — в Яндексе обещают научить всему нужному любого, у кого есть хотя бы среднее образование.

— Мы изучили поисковые запросы о найме IT-специалистов, а затем вместе с HeadHunter проанализировали 400 тысяч вакансий разработчиков за последние четыре года, — рассказал руководитель образовательных сервисов Яндекса Илья Залесский. — Так мы узнали, каких IT-специалистов и с какими технологическими навыками больше всего ищут работодатели. Мы выяснили, что число вакансий фронтенд-, веб-разработчиков и аналитиков данных за четыре года выросло на 140 процентов. Сейчас на эти профессии приходится 25 процентов всех IT-вакансий.

Само обучение в Практикуме рассчитано на 6-9 месяцев. Каждый студент получает материалы для чтения и возможность написать свой собственный код в онлайн-тренажере, который тут же покажет все ошибки и подскажет, как их исправить. Кроме того, у каждого ученика будет свой ментор — практикующий разработчик, который поможет справиться с трудностями и будет оценивать итоговые работы по каждой пройденной теме.

Вводный курс по каждому направлению можно попробовать бесплатно. Это 20 часов,и которые помогут понять, насколько подходит человеку выбранная профессия. Дальнейшее обучение будет стоить от 60 тысяч, в зависимости от направления.

За все время обучения фронтенд-разработчики сделают пять сайтов, которые смогут показывать на собеседованиях, веб-разработчики — шесть сайтов. Программа «Аналитик данных» полностью откроется только к лету, и её студенты проведут 15 исследований. Все, кто успешно сдадут дипломную работу, получат специальные сертификаты от Яндекса.

ЯНДЕКС ЛИЦЕЙ — Школа № 617 Санкт-Петербург

В НОВОМ 2020-2021 УЧЕБНОМ ГОДУ НАША ШКОЛА СТАНЕТ ОФИЦИАЛЬНОЙ ПЛОЩАДКОЙ ВСЕРОССИЙСКОГО ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЕКТА «ЯНДЕКС. ЛИЦЕЙ»

КОНКУРСНЫЙ ОТБОР СТАРТУЕТ 30 АВГУСТА.

Важно:

• В Яндекс.Лицей принимают школьников 8-х и 9-х классов.
• Обучение бесплатное, рассчитано на два года. Занятия будут проходить два раза в неделю.
• Конкурсный отбор, который состоит из двух этапов: онлайн-тестирование на сайте  https://yandexlyceum.ru с 30 августа 2020 года; очное собеседование.
• Письмо на почту с результатами. Если вы справились со всеми этапами и вас зачислили, то в письме будет информация о старте обучения.

Занятия будет вести Солозобов Андрей Сергеевич преподаватель Яндекс.Лицея

ПОДРОБНЕЕ О ПРОЕКТЕ

Яндекс.Лицей – это образовательный проект Яндекса по обучению школьников программированию. Программа рассчитана на два учебных года и состоит из двух блоков – «Основы программирования на языке Python» и «Основы промышленного программирования». На занятиях ребята знакомятся с теорией и осваивают технологии на практике. Прошедшие обучение школьники приобретут навыки, достаточные, чтобы начать работу в качестве младшего разработчика/стажёра.

С программированием школьники знакомятся на примере Python. Этот язык несложно освоить, к тому же он позволяет решать множество задач. Python – один из самых популярных языков в мире, применение ему находится и в YouTube, и в NASA, и у нас в Яндексе. А ещё он назван в честь «Летающего цирка Монти Пайтона».

Обучение ведётся в формате дополнительного образования. Занятия проходят дважды в неделю во второй половине дня на базе школы. В группе – не больше 17 человек. После каждого урока нужно выполнять домашние задания, на которые уходит до полутора часов.

Обучение бесплатное.  Для того чтобы попасть в проект на 2020-2021 учебный год, школьнику необходимо пройти конкурсный отбор, который стартует 30 августа 2020 года. Подробная информация о проекте и поступлении  

Прошедшим обучение по окончании выдаётся сертификат.  

Яндекс.Лицей объявил о втором наборе школьников в Калуге

Яндекс.Лицей — это бесплатные курсы для школьников, которые хотят научиться программировать. В Калуге Яндекс.Лицей работает на базе КГУ и учебного центра «Калуга Астрал».

Для поступления необходимо до 9 сентября заполнить анкету на сайте и пройти онлайн-тестирование. Те, кто справится с тестом, — получат приглашение на собеседование.

Поступить в Яндекс.Лицей можно в 8 или 9 классе. Независимо от возраста, ребята занимаются по общей программе в течение двух лет. На занятиях они осваивают Python — довольно простой для новичков язык программирования, который одинаково востребован в IT-компаниях и в научной среде. Также ребятам дается возможность применять полученные знания сразу на практике. Занятия ведут опытные педагоги, прошедшие обучение в Яндексе.

Калуга — один из четырёх городов, в котором стартовал Яндекс.Лицей. Этой весной здесь состоялся первый выпуск: двенадцать калужских школьников успешно завершили обучение. Лучшие из них побывали в московском офисе Яндекса, встретились с другими выпускниками, пообщались с командой Яндекса.

В Обнинске Яндекс.Лицей открывает набор второй раз: в прошлом году заявки на поступление подали 83 человека, из них 15 были приняты. Осенью ребята продолжат обучение на втором курсе, а весной будут готовиться к выпуску. Занятия будут проходить дважды в неделю после 15:00, поэтому их легко совмещать со школой. Учебный год начнётся в первых числах октября.

В Яндекс.Лицее школьники будут учиться промышленному программированию — начиная с простых программ и заканчивая сложными групповыми проектами. Мы начали с Калуги, Пензы, Саратова и Тамбова, где этой весной состоялся первый выпуск, а сегодня открыли набор уже в 54 городах,

— рассказывает директор Яндекс. Лицея Марина Суслова.

Всего Яндекс.Лицей работает на 103 площадках почти в половине регионов России, а также в Казахстане. Партнёры проекта в Калужской области — министерство образования и науки и министерство экономического развития.

фото provladimir.ru, smolensk.glavny.tv

Во Владимире открывается Яндекс.лицей — школа практического программирования

С октября во Владимире начнет работу школа обучения программированию для старшеклассников «Яндекс.Лицей». Многие талантливые мальчишки и девчонки из Владимира, а также их родители, увидев на этой неделе Владимир в списке городов «Яндекс.Лицея», воскликнули: «Наконец-то!»

Проект «Яндекс.Лицей» существует с 2016 года, во Владимирской области он появился в 2018 году. Компания «Яндекс» придумала этот проект для обучения школьников основам практического программирования — конечно, не просто так, а с перспективой дальше готовить самых талантливых ребят в вузах по совместным программам (такая, например, есть в Высшей школе экономики) и впоследствии принимать к себе на работу. Но никаких обязательств у школьников, обучающихся в «Яндекс.Лицее», нет — можно просто поучиться, получить навыки классного программиста и дальше делать, что хочется.

Первый «Яндекс.Лицей» в регионе открылся на базе школы №2 города Гусь-Хрустального. Этим летом состоялся первый выпуск — после двухлетнего обучения документы об окончании получили 24 школьника. В 2019 году появилась вторая площадка — в Муроме, количество учеников, таким образом, увеличилось — первый курс в этом году закончили 39 школьников.

А во Владимире, к досаде юношей и девушек, «Яндекс.Лицея» не было, и как-то даже не обещали. Самые увлеченные могли, конечно, ездить в Гусь-Хрустальный и Муром, но это далеко и сложно. И вот на этой неделе «Яндекс.Лицей» наконец объявил об открытии третьей площадки в регионе — во Владимире.

Лицей будет работать на базе центра образования детей «IT-куб», расположенного во Владимирском политехническом колледже, адрес — Октябрьский проспект, дом 11. Координатор проекта — Игорь Скрябин, выпускник института прикладной математики и информатики ВлГУ. Интересно, что проект «IT-куб» изначально заявлялся администрацией Владимирской области как часть реализации нацпроекта «Образование» в рамках формирования «Цифровой образовательной среды». Планировалось, что при областном и федеральном финансировании там будет обучаться 400 школьников от 7 до 17 лет, их будут учить не только программированию, но и технологиям «виртуальной реальности», работе с базами данных, системному администрированию. Такой проект анонсировала пресс-служба «белого дома» еще в феврале. По факту оказалось, что «IT-куб» — лишь площадка, на которой будет работать в качестве партнера давно запущенный, отлично отработанный, но посторонний проект — «Яндекс.Лицей». Группы набирают маленькие, по 15-20 человек, иначе программированию обучать невозможно. Так что ни о каких 400 учениках речи, конечно, не идет. Ну лучше так, чем никак — школьники Владимира рады хоть какому-то доступу к качественному обучению.

Набор в «Яндекс.Лицей» стартует 30 августа. Принимаются школьники 8 и 9 классов. Обучение рассчитано на 2 года, в первый год ребята будут изучать язык Python, во второй — промышленное программирование. Занятия 2 раза в неделю, все обучение бесплатное. Для того, чтобы поступить, нужно будет пройти тестирование, которое определит подготовку по математике и информатике, и собеседование на общий уровень знаний. Зачисление в сентябре, начало занятий в октябре.

Кстати, «Яндекс.Лицеи» в Муроме и Гусь-Хрустальном в этом году тоже набирает учеников.

Вся информация о поступлении на сайте https://yandexlyceum.ru/.

Фото ural-meridian.ru

Яндекс открывает набор в летние школы | 25 января – 31 августа

До 14 февраля открыта регистрация в летние школы Яндекса.

Что такое летняя школа?

Летние школы — это проект Академии Яндекса. Там бесплатно учат программированию студентов и молодых специалистов. В этом году запускают школы по четырём направлениям:

• мобильная разработка;
• дизайн;
• фронтенд;
• бэкенд.

По сравнению с курсами преимущество летней школы в том, что это полноценная площадка по обучению разработке.

Кому подойдёт летняя школа Яндекса?

Этот проект рассчитан на всех желающих. Даже специальное образование не нужно. Необходимый минимум знаний уже предусмотрен в тестовом задании. Так что если справитесь с ним, — по силам и обучение в школе.

Как проходит отбор и обучение в школе?

Отбор в школы программирования начинается с предварительной заявки. Срок её подачи — до 14 февраля. Потом:

• до 29 марта — тестовое задание;
• между 29 марта и 5 апреля — отборочный тур;
• до 20 мая — результаты;

Учёба будет проходит в два этапа:

• до 30 июля — лекции и практика;
• до 31 августа — работа над проектом.

Формат обучения выберут ближе к старту обучения. В зависимости от ситуации с пандемией он будет:

• дистанционный — полностью онлайн;
• очный — в Москве;
• или очно-заочный: первый этап — удалённо, второй — в Москве;

Какие расходы на обучение?

Летние школы абсолютно бесплатны. А в случае очного или очно-заочного формата компания оплатит ученикам дорогу и проживание в Москве.

Что мне даст летняя школа Яндекса?

Ученики смогут получить профессиональные знания, опыт и проект в портфолио. Но главное, что с каждого потока летних школ компания берёт к себе на стажировки и вакансии от 50 % до 70 % выпускников.

Как записаться в летнюю школу?

Записаться в одну из школ можно на сайте. Просто выберите направление и заполните форму обратной связи.

Подать заявку

Отзывы Яндекса

Practicum | Отчет по курсу

В ноябре я участвовал в 100-м практикуме, имея небольшой опыт работы с такими языками, как C, C ++ и C #. Я решил принять участие в этом конкурсе, стараясь изо всех сил. К сожалению, я не смог попасть в сотню самых талантливых. Но на первом модуле «Python и основы анализа данных» я так себя почувствовал, что все равно решил купить курс с Яндексом! Первой мыслью, которую я подумал на курсе, было то, что рабочая платформа была отличной, и я до сих пор так считаю.Платформа Яндекса — это одна из сильных сторон программы! Я уже пробовал другую платформу на другом сайте, которая позволяет вам опробовать их, прежде чем покупать программу, но обычно мне было очень плохо с ними. Напротив, с этим у меня действительно было хорошее предчувствие. Теория была действительно четко объяснена, а упражнения хорошо структурированы. Недолго, только за первый месяц я изучил основы библиотеки Python и Pandas. Итак, я начал курс и несколько раз работал над проектами, и возможность самостоятельно организовать базы данных с тысячами записей было чем-то совершенно потрясающим.Я был буквально в восторге от этих переживаний! Я прошел через предварительную обработку данных, исследовательский анализ данных (этот очень интересный, помог мне научиться рисовать потрясающие графики с данными), статистический анализ данных и SQL за несколько месяцев. После этого началась часть Data Science, за которой я до сих пор слежу. Что мне нравится в этой части, так это возможность создавать алгоритмы и модели машинного обучения. это означает начало создания алгоритмов для искусственного интеллекта. Я никогда не думал, что за такое короткое время смогу сделать что-то подобное.Это был мой опыт работы с программой, платформой и уроками, но Яндекс — это не только это, у них есть платформа для общения между студентами, где вы можете получить помощь от преподавателей, группы поддержки и менеджеров, если у вас возникнут какие-либо проблемы. Они всегда рядом, готовы поддержать вас в продолжении обучения и помочь вам добиться успеха в программе. Большое спасибо всей команде! Кроме того, почти каждую неделю проводятся действительно интересные веб-семинары на тематические темы!
После программы ожидается период подготовки к работе, как было сказано, они будут помогать студентам с подготовкой учебного плана и портфолио, я еще не участвую в этой части программы, но мне интересно принять участие в этом! Очень надеюсь получить хорошую работу после курса Яндекс. Не знаю, собираюсь ли я этого добиться, но очень положительно оценил качество курса.

Подробнее

Практикум от Яндекс Блог

Чем занимаются веб-разработчики?

Короче говоря, веб-разработчики создают веб-сайты.

Они создают новые веб-сайты с нуля и модифицируют существующие, что делает их работу одновременно высоко творческой и глубоко технической (правое и левое полушарие? Да!). Они разрабатывают, тестируют и поддерживают макет и функции веб-сайта, а также программируют, как пользователи взаимодействуют с ним.Любая веб-страница, с которой вы сталкиваетесь в Интернете, является результатом этих сверхлюдей.

С точки зрения бизнеса, веб-разработчики в значительной степени несут ответственность за «цифровое лицо» компании. Более того, их работа также может повлиять на финансовую сторону бизнеса. Если компания поставляет свои продукты или услуги через веб-сайт (например, Amazon или Netflix), то ее доход зависит от того, как работает ее веб-сайт.

Многоликая веб-разработка

Существует три типа веб-разработчиков: фронтенд, бэкэнд и полный стек. Хотя их роли, безусловно, пересекаются, для каждой из них требуются разные наборы навыков и обязанности.

Front-end разработчики создают пользовательскую сторону веб-сайта. Они решают, что пользователи видят и с чем взаимодействуют. Объединяя дизайн и программирование, они создают макеты веб-сайтов, ссылки, страницы, изображения, кнопки, панели поиска, всплывающие окна, поля ввода и другие элементы. Они также позаботятся об отладке, чтобы убедиться, что все отображаемое работает правильно.

Back-end разработчики — это люди, которые заставляют интерфейсную часть взаимодействовать с серверами и базами данных, в то время как их собственный код остается невидимым для пользователей. Чтобы сделать веб-сайт работающим, внутренние разработчики заставляют взаимодействовать внешние коды, серверы и базы данных. И, как и их коллеги по интерфейсу, внутренние разработчики занимаются обслуживанием и отладкой кода.

Если объединить эти две роли, получится разработчик Full-Stack. У них есть навыки, чтобы создать веб-сайт с нуля и в одиночку поддерживать все его функции.

Жесткие навыки

Для выполнения такой работы веб-разработчики полагаются на прочный фундамент профессиональных навыков.

Front-end разработка предполагает владение HTML, CSS и JavaScript. С помощью HTML и CSS вы можете создавать видимый макет веб-сайта, в то время как JavaScript позволяет сделать его интерактивным (например, функции программы в виде видео и панелей поиска). Кроме того, вы можете использовать ряд фреймворков, таких как React или Angular, для создавать высококачественные интерфейсы и применять Git для отслеживания версий кода. Кроме того, вам может потребоваться освоить такие инструменты дизайна интерфейса, как Sketch или Figma.

Back-end разработчики тоже должны понимать, как работает front-end часть веб-сайта, но их собственная работа требует другого набора навыков. Как внутренний разработчик, вам необходимо написать код на стороне сервера с использованием Java, Python или Ruby, а также реализовать слои среды для взаимодействия с логикой внешнего интерфейса, такой как Node.js, чтобы серверы могли обрабатывать браузер запрашивает и извлекает необходимые данные из баз данных. Вам нужно будет научиться использовать различные модели баз данных (СУБД) для поиска или сохранения данных и их доставки конечным пользователям.Как и фронтенд-разработчикам, вам понадобятся практические знания Git.

Soft Skills

Для веб-разработчиков мягкие навыки так же важны, как и жесткие навыки. Независимо от того, какой трек вы выберете, вы, вероятно, будете работать в команде. Независимо от того, полна ли эта команда ИТ-специалистов или нет, убедитесь, что вы можете сотрудничать со всеми. Вы должны быть в состоянии объяснить, где вы находитесь, какие проблемы и потребности у вас есть, а также какие бизнес-задачи ваши инструменты могут или не могут решить.

По мере вашего прогресса вы будете сталкиваться с новыми задачами, такими как поручение работы другим, наставничество младших сотрудников и отчетность перед заинтересованными сторонами.Все это требует большого количества общения и совместной работы, иногда с людьми, не знакомыми с ИТ.

В то же время независимость имеет значение. В реальной рабочей среде разработчики работают в своем собственном темпе, но должны уложиться в сроки. Самостоятельное выполнение своей доли работы и устранение ошибок (обращение за поддержкой при необходимости) являются критически важными активами. Это требует как критического, так и творческого мышления и, конечно же, хорошего тайм-менеджмента. Кроме того, поскольку технологии постоянно развиваются, идти в ногу с текущими тенденциями и практиками является ключом к успешной карьере.

Заработная плата

Как правило, веб-разработчики получают хорошо оплачиваемую работу. Как правило, их зарплата зависит от стажа работы: согласно Career Karma, младший веб-разработчик может зарабатывать более 64000 долларов в год, а на руководящей должности — более 108000 долларов. Местоположение также имеет значение — например, веб-разработчики, работающие в районе залива Сан-Франциско, как правило, зарабатывают больше, чем их коллеги из других штатов. Кроме того, оплата может варьироваться в зависимости от компании и отрасли. Стартап может предложить своим сотрудникам солидные бонусы и опционы на акции, в то время как местный малый бизнес вряд ли будет располагать такими ресурсами.

Сегодня веб-разработка — одна из самых востребованных профессий во многих отраслях. Эту потребность подпитывает растущий аппетит к цифровой трансформации и расширению цифровой экономики. Согласно отчету Бюро труда США, количество рабочих мест для веб-разработчиков увеличится на 13% к 2028 году. Более того, поскольку новые инструменты и технологии веб-разработки появляются постоянно, всегда будут нужны люди, которые могут освоить и примените их.

Подходит ли мне этот путь?

Итак, как лучше всего понять, подходит ли вам эта карьера? Легко — попробуй!

Программа веб-разработки Practicum начинается с бесплатного 20-часового вводного курса, который дает вам представление о том, что такое создание веб-сайтов и веб-приложений.Если вы решили, что веб-разработка — это профессия для вас, вы можете записаться на нашу полную 10-месячную программу!

Для получения дополнительной информации о профессии специалиста по обработке данных прочтите «What’s Inside: Web Developer Program».

В первые три месяца вы постигнете основы HTML, CSS и JavaScript, что позволит вам создавать креативные и функциональные веб-страницы (кстати, этих знаний достаточно, чтобы браться за небольшую внештатную работу!)

Затем, вы перейдете к прикладному JavaScript и объектно-ориентированному программированию, чтобы узнать, как создавать по-настоящему интерактивные веб-сайты, взаимодействующие с серверами.За этим последует запуск на React, где мы научим вас создавать сложные пользовательские интерфейсы, используя одну из самых популярных библиотек. Заключительные этапы курса будут посвящены основам back-end разработки и Node.js.

В ходе этой программы вы потратите 740 часов практических занятий и составите профессиональное портфолио. Благодаря круглосуточному доступу к учебной поддержке со стороны преподавателей, рецензентов кода и сообщества сверстников вы, конечно же, не пойдете в этом путешествии в одиночку.Кроме того, у вас будет возможность присоединиться к программе карьерного роста Practicum, где мы научим вас составлять резюме и сопроводительное письмо, представлять портфолио и проходить собеседования на высшем уровне.

Узнайте больше об учебной программе курса и проверьте другие подробности здесь!

‍

От фармацевта до инженера-программиста после практического семинара Яндекс.

Элвин Вонг работал фармацевтом и хотел сменить карьеру. Сейчас он работает младшим инженером-программистом, научившись программировать с помощью Practicum от Yandex coding bootcamp.Читайте советы Элвина для начинающих по изучению программирования, чего ожидать от работы в области разработки программного обеспечения и как Practicum помог ему изменить карьеру.

Эй, можешь представиться?

Привет, меня зовут Элвин Вонг, и в настоящее время я работаю младшим инженером-программистом. Я работаю удаленно в Бостоне, Массачусетс, в компании, расположенной в Вашингтоне. Раньше я работал фармацевтом, а теперь переключился на разработку программного обеспечения.

Почему вы научились программировать?

В детстве меня всегда интересовали компьютеры и технологии, и я подумывал о том, чтобы получить специализацию в области информатики, но вместо этого выбрал аптеку.После окончания учебы я начал искать новое хобби, и однажды я разговаривал с другом, и у нас были идеи для приложений / игр, которые было бы круто создавать. Поскольку было так много разных языков, с которых я мог начать, я потратил несколько дней на изучение наиболее часто используемых языков и того, на чем они в основном использовались.

После создания нескольких приложений / игр я понял, что программирование доставляет больше удовольствия, чем работа как фармацевт. В результате я искал способы, которыми я мог бы изменить, чтобы оставить аптеку и вместо этого переключиться на технологии.

Как вы совмещали обучение программированию с работой фармацевта?

К сожалению, больница, в которой я работал, была достаточно большой, поэтому я не мог предоставить никаких идей / поддержки для улучшения системы. Мы использовали систему EPIC в больнице, которая была вне нашего контроля. Перед внедрением любые изменения должны были пройти через несколько процессов утверждения и в разных отделах.

Как ваша жизнь изменилась с тех пор, как вы научились программировать?

Начав работать программистом, я бы сказал, что уровень моего повседневного стресса резко снизился.Работая в аптеке, всегда возникает необходимость сделать все в течение 1-2 часов. А сейчас я работаю в двухнедельных спринтах.

Хотя я и получил довольно большое сокращение зарплаты, лично для меня это того стоило. Мало того, что моя повседневная жизнь стала лучше (я работаю удаленно), но и через несколько лет моя зарплата может быть близка, если не выше, чем то, что я зарабатывал как фармацевт.

Как выглядит для вас обычный день разработчика программного обеспечения?

Я только начал, мне дали только 1 задачу, хотя и большую задачу.В качестве общего обзора, обычно мы проводим ежедневную встречу по утрам, а затем остаток дня тратим на работу над нашими билетами. Технический стек, с которым я работаю, — это React / Typescript, Node JS, Express JS и Postgres. Работа в чем-то такая, как я ожидал, однако я надеялся получить больше тренировок, а не быть брошенным, так сказать, в яму.

Это хороший способ быстро учиться, но в то же время я очень стараюсь учиться как можно быстрее и создавать хорошо написанный код.Поскольку команда относительно небольшая, у нас не так много возможностей для парного программирования, но все в команде очень мне помогли и помогут мне как можно лучше, учитывая, что мы все работаем удаленно.

Как Practicum помог вам научиться программировать?

Practicum определенно помог мне с организацией кода и знакомством с React JS и Node JS. Я считаю, что это 2 очень популярных технологии, используемых в веб-разработке. До посещения Практикума у ​​меня был только опыт работы с Java и C #, и даже тогда это было в основном на внешнем интерфейсе.У меня был очень небольшой опыт работы с чем-либо на стороне сервера (например, с вызовами API, базой данных и т. Д.). После окончания Практикума я определенно почувствовал себя более комфортно с Node JS и написанием кода на бэкэнде.

Что было самым лучшим в обучении программированию с помощью Practicum?

Самым приятным было наличие наставника и рецензента кода. Одно дело — создать рабочую веб-страницу, но другое — уметь писать читаемый код и поддерживать организацию. Когда кто-то проверяет вашу работу, вы не получите такого опыта, если будете на 100% самоучкой.Это также дает вам некоторое представление о моделировании опыта, связанного с добавлением кода в проект и его проверкой перед слиянием.

Как вы попали на свою первую работу разработчика?

После окончания Практикума большую часть следующих 4-5 месяцев я провел, работая над проблемами leetcode и hackerrank. Раз в неделю в течение пары месяцев я встречался с Анастасией Черепановой, менеджером по продукту программы ускоренного обучения студентов и трудоустройства, которая действительно помогла мне с оформлением и оформлением моего резюме и страницы в LinkedIn, учитывая, что я сменил карьеру из аптеки. программной инженерии.Пройдя собеседование во многих, многих разных компаниях, я наконец нашел свою нынешнюю работу. Пройти собеседование — наверное, самая сложная часть работы программиста.

Что вы можете посоветовать людям, желающим принять участие в программе «Практикум»?

Хотя буткемп определенно чрезвычайно полезен для начала, вам нужно будет потрудиться, чтобы добиться успеха. Как и любой другой учебный курс, Practicum не научит вас всему, что нужно знать о веб-разработке.Есть еще много чего, что нужно изучить, например, база данных SQL.

Каковы ваши карьерные цели на будущее?

На данный момент я просто хочу почувствовать себя комфортно программистом. Я еще многого не знаю и многому учусь. У меня нет особых целей на будущее, кроме как получать удовольствие от того, что делаю. Я, вероятно, снова начну планировать работу над личными проектами, когда мне станет удобнее и я буду работать программистом.

Спасибо за интервью!

Эта статья подготовлена ​​при поддержке Practicum Bootcamp по программированию Яндекса.

Practicum by Yandex Reviews — 44 отзыва о Practicum.yandex.com

До того, как погрузиться в мир компьютерного программирования, я был секретарем в кабинете врача. Я
Мне нравились мои коллеги, и даже нравилась моя работа, но мне не бросали вызов
Достаточно. Я познакомился с программированием на таких сайтах, как
Codecademy. Я сразу влюбился в обучение программированию и захотел
Узнать больше.Мне посчастливилось уволиться с работы на полную ставку и заняться
Погрузиться в дальнейшее обучение. Я начал с самообучения на всех
бесплатных сайтах, о которых вы, несомненно, слышали, но в конце концов почувствовал, что нахожусь в колее, постоянно изучаю теорию
, но не применяю ее на практике и не знаю, делаю ли я это
Верно! Я открыл для себя «Практикум от Яндекса» через группу программирования
на Facebook, к которой я присоединился. Я прошел бесплатный вводный курс по веб-разработке
и прошел через него.Обещание реальных проектов,
актуальных отзывов и сообщество, частью которого я буду, убедили меня подписаться.

Я так рада, что сделала! Одна из лучших вещей для меня — это то, что теперь у меня есть
Accountability. Курс разделен на двухнедельные «спринты», которые
Дают мне цель, которую нужно достичь, что является для меня отличным мотиватором.
Sprints состоит из двух частей. Сначала это теория, о которой вы читаете, а затем сразу же практикуете
в упражнениях. Я сам обучаюсь на практике, поэтому практиковать то, что я только что изучил в теории, очень полезно.После теории вы работаете над реальным проектом
. Для этих проектов вы узнаете, как использовать распространенные инструменты разработки, такие как Figma, Github, VScode
, и в конце у вас будет собственный веб-сайт. Ваши проекты проверяются профессиональными веб-разработчиками
, которые при необходимости предоставляют вам дополнительные источники для
Research и объясняют, почему что-то должно быть сделано по-другому. У нас также есть сеанс программирования в реальном времени для каждого спринта
, который дополнительно объясняет теорию и помогает вам увидеть кодирование в действии.
Если этого было недостаточно, существует фантастическое сообщество ваших товарищей по
Студентам, созданное в программе чата Slack. Вы можете спросить других, кто работает
Над тем же проектом у вас есть вопросы или получить совет. Так приятно знать, что я не
Единственный, кто борется с проблемой или преуспевает! Вы получите практику
Помогать другим, если можете, и есть старшеклассники из других когорт
, которые также помогают отвечать на вопросы. Вдобавок ко всему,
нашел наиболее полезным моим наставником.Репетитор должен ответить на ваши вопросы
, когда вы чего-то не знаете, но таким образом, который приведет вас к ответу
, вместо того, чтобы просто дать вам решение.

Также я могу сказать, что все члены команды Практикума хотят, чтобы я добился успеха.
Они предоставляют вам бесчисленные ресурсы и прислушиваются к вашим отзывам. Они
хотят улучшить курс для всех студентов.
Если вы сомневаетесь в том, чтобы попробовать буткемп, я бы сказал, прыгните через
И подпишитесь на Практикум от Яндекса, вы не пожалеете!

8 лучших учебных лагерей по науке о данных

Существует большой спрос на специалистов по данным, и количество рабочих мест в этой области во многих отраслях будет продолжать расти.Компании постоянно ищут специалистов по данным, которые имеют опыт обработки и анализа больших объемов данных и ноу-хау, чтобы извлечь из этих данных ценную информацию.

По данным Бюро статистики труда США (BLS), в следующем десятилетии спрос на людей, обученных наукам о данных, вырастет на 15%.

Участие в учебном лагере по науке о данных может повысить вашу карьеру и доход, а также даст вам преимущество при поиске хорошей работы в растущей организации.

Мы выбрали следующие учебные лагеря по науке о данных из-за их хорошей репутации и положительных отзывов выпускников.

Coding Temple

Веб-сайт: https://www.codingtemple.com

Coding Temple предлагает 10-недельный онлайн-курс по Python и науке о данных. Курс полнофункциональной разработки охватывает инструменты и технологии для проектирования, создания, тестирования и развертывания функциональных веб-приложений. Он охватывает различные концепции, включая HTTP, базы данных, библиотеки, фреймворки, сухой код, парное программирование и шаблоны проектирования.

Студенты проходят индивидуальное обучение один на один, участвуют в еженедельных встречах и технических викторинах, участвуют в проверке домашних заданий и обсуждениях в классе, а также выполняют заключительный проект.

Предыдущие знания в области науки о данных не требуются. Темп курса может быть медленным, так как инструкторы учитывают уровни способностей студентов.

В Храме кодирования низкое соотношение студентов и сотрудников, и все курсы преподают опытные инструкторы. Студенты проходят карьерный коучинг, тренинг по навыкам межличностного общения и помощь в трудоустройстве, чтобы помочь им найти подходящую карьеру и подать заявку.Студенты также могут участвовать в соглашении о разделе доходов с Coding Temple, по которому они ничего не платят за учебный лагерь, пока не начнут свою карьеру.

CodingNomads

Веб-сайт: https://codingnomads.co

CodingNomads предлагает учебный лагерь по науке о данных и машинному обучению для студентов, которые уже имеют опыт программирования и Python. Программа неполного рабочего дня доступна только онлайн и длится 12 недель. В зависимости от опыта студенты будут заниматься по 5-15 часов в неделю.

Программа предлагает продвинутые курсы по науке о данных и машинному обучению, полнофункциональную веб-разработку на Python с Django и Flask, а также Quant Trading с Python. Курсовая работа охватывает стек технологий в области науки о данных, оценку и проверку модели, а также завершающий проект по созданию сквозной модели машинного обучения.

В зависимости от объема работы у некоторых студентов может не быть времени на завершение окончательного проекта.

CodingNomads объединяет студентов с наставником, с которым они встречаются практически каждую неделю.Наставники также доступны для общения по телефону, онлайн-чата и встреч на форуме в другое время, когда это необходимо.

Выпускники могут получить доступ к материалам учебного лагеря CodingNomad, а также к другим услугам и ресурсам. Организация помогает выпускникам начать карьеру в качестве инженеров-программистов, менеджеров проектов, аналитиков данных, инженеров данных и предпринимателей. Он также помогает выпускникам стать удаленными цифровыми кочевниками.

Data Science Dojo

Веб-сайт: https: //www.datasciencedojo.com

Data Science Dojo предлагает пятидневный учебный курс по науке о данных в Вашингтоне, округ Колумбия; Нью-Йорк; Барселона, Испания; Остин, Техас; Сингапур; Сиэтл, Вашингтон; и Альбукерке, Нью-Мексико. Он также предлагает 16-недельный учебный курс по дистанционной науке о данных и инженерии данных.

Пятидневный учебный курс включает в себя интерактивные учебные материалы под руководством инструктора по основам науки о данных и охватывает основные функции программирования R, Amazon и инструментов Azure для науки о данных и инженерии.Учебная программа объединяет теорию и практические занятия по математике, естествознанию и инженерии. Учебный лагерь завершается соревнованием Kaggle.

Удаленный учебный лагерь охватывает темы машинного обучения и науки о данных. В нем работают преподаватели, которые обучают студентов сквозному внедрению прогнозных моделей и конвейеров данных, обоснованию теории и концепций, а также процессу критического мышления, лежащему в основе науки о данных.

Додзё Data Science приглашает выпускников в сетевые группы, обучающие программы и эксклюзивные мероприятия.Однако он не предоставляет выпускникам трудоустройство или помощь в трудоустройстве.

The Dev Masters

Веб-сайт: https://www.thedevmasters.com

Dev Masters преподает курсы по освоению прикладной науки о данных, науке о данных для профессионалов, проектному обучению и освоению прикладной науки о данных с глубоким обучением.

Онлайн-программы варьируются от пятидневных семинаров до 16-недельных интенсивных программ. Поскольку программы не требуют предварительных знаний в области программирования, они нацелены на профессионалов и непрограммистов.

Программа Mastering Applied Data Science + Deep Learning обучает практическим аспектам науки о данных, включая сбор данных с помощью веб-скрейпинга, проверку информации с помощью анализа данных, сравнение моделей машинного и глубокого обучения с помощью интерпретируемых показателей, рекомендательных систем, обработки естественного языка, и компьютерное зрение.

Dev Masters предоставляет бесплатные семинары и проводит мероприятия в области науки о данных и технологий. Он также предлагает стипендии для поддержки ветеранов и разнообразия.Прикладные лабораторные работы можно распространить на корпоративные и бизнес-тренинги, и студенты могут составить свое портфолио, чтобы помочь им найти работу.

Jedha

Веб-сайт: https://www.jedha.co

Jedha предлагает три программы для людей, которые хотят стать специалистами по данным и специалистами по данным. Они доступны в Париже, Франция; Лион, Франция; и онлайн.

Право на участие в каждой программе зависит от набора навыков и карьерных целей студента и может быть полным или неполным.Восьминедельная программа Essentials охватывает науку о данных, алгоритмы, Python, SQL, машинное обучение, визуализацию данных и веб-аналитику. Студенты работают с новейшими технологиями в области искусственного интеллекта и учатся управлять всем конвейером данных.

Студенты имеют доступ к помощникам преподавателей для помощи с еженедельной работой и заключительными делами. Выпускники получают сертификат по окончании программы практического обучения.

Jedha обеспечивает продолжение карьеры, и студенты получают пожизненный доступ к семинарам, материалам и сообществу.

Практикум от Яндекса

Веб-сайт: https://practicum.yandex.com

Практикум от Яндекса позволяет студентам изучать науку о данных, начиная с бесплатного 20-часового вводного занятия. Те, кто заинтересован, могут затем перейти на восьмимесячный 600-часовой профессиональный курс по изучению данных. 600-часовой курс охватывает анализ данных, машинное обучение, Python, статистику и линейную алгебру. Курсы предполагают самостоятельную работу и обратную связь и завершаются 15 портфельными проектами.

Студенты имеют доступ к круглосуточной поддержке на протяжении всего курса, так как рецензенты кода и менеджеры сообщества готовы помочь им продвинуться вперед в выполнении курсовых работ.

Практикум от Яндекса позволяет студентам, приближающимся к выпуску, записаться на курс профессиональной подготовки, который обеспечивает поддержку при трудоустройстве, руководство и ресурсы. Он обучает студентов мягким навыкам, чтобы помочь им получить работу, предлагает сеансы программирования в реальном времени с преподавателями из отрасли и включает ускоритель карьеры, чтобы помочь студентам найти карьеру.

Организация также возместит расходы на обучение, если выпускник не найдет работу или не получит повышения в течение шести месяцев после завершения программы.

Propulsion Academy

Веб-сайт: https://propulsion.academy

Propulsion Academy предлагает 12-недельную программу с занятиями в течение всего дня с понедельника по пятницу в Цюрихе, Германия; Мюнхен, Германия; или онлайн.

В учебном лагере по науке о данных проводятся инструкции по машинному обучению, глубокому обучению, науке о данных, статистике, обработке естественного языка, Python и R.Уроки захватывающие, практичные и практические. Уроки могут быть интенсивными и динамичными для студентов без технической подготовки.

По окончании программы по науке о данных студенты завершают проект окончательных данных в сотрудничестве с профессионалами отрасли.

Академия оказывает студентам помощь в карьере и помогает подобрать выпускников с работодателями. Выпускники учебного лагеря пошли работать на eBay, Novartis, Swiss International Airlines, AvaWomen и Swisscom.

WeCloudData

Веб-сайт: https://WeCloudData.com

WeCloudData предлагает шестимесячную программу обучения на полный рабочий день по всем инструментам и технологиям, связанным с наукой о данных (например, большие данные, машинное обучение, Python, SQL). Он также предлагает путь обучения, который позволяет студентам участвовать в специализированных инструкциях по последовательным курсам по предметам, связанным с науками о данных (например, аналитика данных, машинное обучение, Python для науки о данных).

Темы для занятий с неполной занятостью различаются в зависимости от продолжительности программы, уровня квалификации, затраченного времени и продолжительности программы.Эти классы доступны в Торонто, Канада, и в Интернете.

Специалисты по обработке данных, а также менеджеры по найму и партнеры в отрасли разработали учебную программу WeCloudData. Уроки позволяют студентам участвовать в проектах клиентов, приобретая практический практический опыт. Студенты также могут посещать мероприятия по набору персонала.

По окончании учебы студенты могут получать рекомендации к менеджерам по найму, рекрутерам и сетям выпускников. Однако карьерная поддержка ограничена по сравнению с другими программами.

Рекомендуемые ресурсы

Основные моменты опроса ИТ для среднего бизнеса

Онлайн-исследование для понимания состояния среднего бизнеса в Европе и Южной Африке

Загрузить сейчас

От B2B к онлайн-продажам D2C

Создайте онлайн-магазин, ориентированный на потребителей, с потенциалом для преобразования вашего бизнеса

Загрузить сейчас

Общий экономический эффект Nutanix для вычислений конечных пользователей

Экономия затрат и преимущества для бизнеса, обеспечиваемые Nutanix HCI для вычислений конечных пользователей

Загрузить сейчас

Общее экономическое влияние ™ IBM Spectrum Virtualize

Экономия затрат и преимущества для бизнеса, обеспечиваемые системой хранения на базе IBM
Spectrum Virtualize

Загрузить сейчас

👴🏿 🖋️ ↪️ Изучение квантового программирования на Python с примерами.Яндекс Отчет 🏢 👧🏽 👩🏿‍⚕️

Сегодня любой желающий может использовать методы квантового программирования, написать простой код Python и запустить его на реальном квантовом компьютере. Ришат Ибрагимовришат_ибрахимов изучил основы квантовых вычислений на примерах с кодом, показал, как запускать программы на локальном симуляторе и удаленном квантовом компьютере.

— Всем привет, меня зовут Ришат. Я почти три года работаю над качеством поиска Яндекса.Но сегодня я хочу поговорить не о работе, а о том, чем я занимаюсь в свободное время. Я занимаюсь квантовой информатикой, а на самом деле — разнообразными вычислительными моделями, в том числе квантовыми.

Квантовая информатика сейчас — интересная область. Там вложено много усилий, много сделано. В своем отчете я постараюсь заинтересовать некоторых из вас. Может быть, среди вас есть крутой инженер машинного обучения, который хочет заниматься квантовым машинным обучением, или просто сильный алгоритмист, который может инвестировать в это направление.Это будет здорово, потому что скоро наступит будущее.

Сразу скажу, что я не физик. Наверняка среди вас есть люди, которые разбираются во всех этих процессах в физике больше, чем я. Поэтому о физике почти ничего не скажу.

Ожидаю от вас, что вы немного запомните алгебру, вспомните, что такое вектор и как умножить вектор на матрицу.

Как будет структурирован мой отчет? Сначала немного поговорим об истории, о том, откуда все взялось, чтобы с уверенностью смотреть в будущее.Потом посмотрим, где это можно применить, в каком состоянии сейчас, можно ли что-то сделать руками прямо сейчас. Мы напишем первую программу Python, которую можно будет запустить на квантовом компьютере. А затем в качестве бонуса я покажу вам несколько примеров алгоритмов, в которых квантовые вычисления помогают достичь несравнимо лучшей производительности по сравнению с классическими.

С чего все началось? От этого молодого человека.Это Алан Тьюринг, его смело можно назвать отцом информатики или информатики, той, которой мы все сейчас живем, зарабатываем деньги. В 1930-х годах Тьюринг предложил модель вычислений, которую мы теперь назвали бы программируемым компьютером. Но узнает ли кто-нибудь этого человека?

Труднее. Его фамилия очень часто идет рядом с фамилией Тьюринг. Это Алонзо Черч, он тоже занимался проблемами вычислимости, и даже незадолго до этого Тьюринг придумал свои собственные модели вычислений.Но работа Тьюринга стала более популярной. И вообще Черч в какой-то момент был научным консультантом Тьюринга. Их имена, вместе взятые, обычно связаны с этим тезисом.

Тезис Черча-Тьюринга гласит: любой процесс можно эффективно смоделировать на машине Тьюринга. Это конец 30-х — начало 40-х годов, и все очень хорошо. Лет 30 все очень хорошо, пока не появились эти двое. Кто-нибудь их знает?

Это уже 70-е годы, очень близкие к современности.Их фамилии часто встречаются на курсах криптографии. Это Роберт Найтингейл и Фолькер Штрассен. Эти два человека известны тем, что придумали вероятностный алгоритм проверки числа на простоту, тест Соловея-Штрассена.

И это очень важный момент для нас, потому что до сих пор мы говорили, что любой алгоритмический процесс можно смоделировать на машине Тьюринга. Но теперь выясняется, что их алгоритм нельзя смоделировать. Вероятно, ничего подобного в машине Тьюринга нет.

Мне пришлось быстро исправить и сказать, что любой процесс можно смоделировать на вероятностной машине Тьюринга. Это уже не очень круто, наверняка у кого-то из вас защемило в груди. Вы подумали: а как же так? Сейчас мы говорим «вероятностный», через десять лет откроется еще что-то, надо еще что-то поправить. Это не очень приятно. Но мы с тобой, конечно, не одиноки.

Был еще один молодой человек — Дэвид Дойч.И он тоже задумался: а как же так? Как жить? По образованию физик, всю свою жизнь посвятил физике. И я решил заняться этой проблемой с точки зрения физики. Он сказал: давайте попробуем обосновать, получить что-нибудь, чтобы сама природа подсказала нам, что это именно так. И природа уже тогда сказала (и мы до сих пор верим), что она квантово-механическая. Итак, мы начали искать ответ в квантовой механике. И именно с Дэвида Дойча, с его первыми алгоритмами, началась квантовая информатика.

Это такой небольшой экскурс в историю, что вы понимаете: он появился не на ровном месте. В этой сфере есть реальные проблемы, теоретические, конечно, которые мучают людей, которые все это начали.

Но разве все только на уровне теории? По большому счету с точки зрения математики проблем не осталось. Математически мы знаем все о том, как должен работать квантовый компьютер.Сейчас уже есть настоящие квантовые компьютеры разной конфигурации, работающие по-разному. А это, по большому счету, инженерный вызов.

Например, в нашем институте есть целый отдел, который занимается квантовой информатикой. Есть математики и физики. Физики сейчас очень активно занимаются проблемой долговременного хранения квантовой информации. Он очень похож на наши жесткие диски, но мы хотим, чтобы на них хранилась квантовая информация.

Какая польза от всей этой экономики? Конечно, первое, что приходит в голову, — это моделирование процессов, потому что мир квантово-механический. И если мы будем использовать квантовый компьютер для моделирования процессов, химических реакций или чего-то еще, это будет намного дешевле в вычислительном отношении.

Второй и очень большой раздел, которому сейчас уделяется много усилий, — это квантовое машинное обучение.Есть большая надежда, что квантовые вычисления помогут ускорить сами процессы обучения и улучшить алгоритмы. Здесь много работы. Сейчас, например, наша квантовая группа работает вместе с ученым из Китая. Он очень сильный инженер машинного обучения, и у нас есть некоторая квантовая предвзятость, мы пытаемся что-то вместе придумать.

Третье несколько месяцев назад было немного шумихой. Сейчас, может быть, ажиотаж уже спит, но есть даже целый квантовый блокчейн.Его изобрел мой хороший друг и большой друг. Это я, говорю я немного гордо.

Но у нас нет квантового компьютера. К сожалению, мы не можем прийти домой и запускать программы так же легко, как программируем на Python.

Что делать? Я думал о том, что делать на третьем курсе, когда писал свою первую курсовую работу. Я писал эмулятор квантовых вычислений. Конечно, все пишут эмуляторы и каждый как-то ими пользуется.На четвертом курсе я написал эмулятор, имитирующий помехи, шумы и так далее. А потом мне стало скучно.

Попробовал поискать в поисковике и понял, что есть много эмуляторов. Вот несколько ссылок, они довольно простые и интересные:

Но я хочу остановиться на qiskit. Он особенный, выделяется среди всех. Чем?

Работает в двух режимах.Первый — это, как и все, обычный локальный эмулятор. Второй — запустить вашу программу на реальном квантовом компьютере IBM Q, который выглядит примерно так.

Теперь это целая бочка, в которой поддерживается крайне низкая температура — около трех милликельвинов. Очень холодно. И IBM предоставляет облачную возможность подключения и запуска вашего кода прямо на этой машине.

Конечно, он по-особенному компилирует команды и прочее.Как это вообще работает? Существует несколько установок такого компьютера для общего доступа. Один из них 5-кубитный, есть 15-кубитный, 16-кубитный, нам доступны даже 20 кубитов. Это примерно 20 бит обычной, классической информации, но уже кое-что.

Здесь, наверняка, многие из вас думают: все, хочу! Но нужно запомнить немного математики. Немного алгебры, но совсем немного, как я и обещал.

Чтобы начать программировать на квантовом компьютере, вам нужно понять, что такое кубит.Это просто вектор в двумерном векторном пространстве. Но поскольку мы говорим о векторных пространствах, у них есть основа.

Основа выглядит примерно так. В курсах алгебры есть два векторных столбца и единичный базис, стандартный, он обозначается следующим образом:

[10]

и

[01]

. И в этих угловых скобках есть стандартные обозначения в обозначениях Дирака.

То есть, чтобы вы не запутались, я и дальше буду сокращать вот так.

А поскольку это вектор, его состояние можно записать так. Кубит q — это суперпозиция двух базисных векторов, где α и β — комплексные числа, но не абсолютно любые числа, а так, что сумма модулей их квадратов равна единице.

Если мы попытаемся нарисовать эту штуку, мы получим, что кубит — это вектор на трехмерной сфере.В одном кубите может храниться бесконечное количество информации, потому что это просто вектор, которого бесконечное количество.

Не нужно обращать внимание на картинку, это просто техника визуализации для привлечения внимания.

Мы говорили о кубитах. Самое главное, кубит — это вектор. Вектор в сложном векторном пространстве. Что ты можешь сделать с этим?

Первое, что мы делали раньше, это пытались вычислить значение нашей переменной, например, в Python.Мы хотим узнать, в каком состоянии находится кубит. Но мы никогда не узнаем точное значение α и β.

Если мы попытаемся посмотреть на кубит, прочитать его, то мы получим либо ноль, либо единицу с соответствующими вероятностями. Вероятности — это просто проекции на соответствующие базисные векторы.

Второе, что мы можем сделать, это, например, клонировать кубит. Мы называем это присвоением одной переменной другой. К сожалению, в квантовом мире это невозможно.

Здесь нет операции присваивания, и это очень похоже на то, что я только что сказал: мы даже не сможем посмотреть на точное значение. Это фундаментальный результат. Доказывается очень просто: буквально две линии сравнений от противного.

Есть кубит, который мы не можем прочитать или клонировать. Что ты вообще умеешь?

Кубит — это вектор.Вектор можно взять и повернуть вокруг сферы. Чтобы повернуть, вы можете представить себе матрицу, которая делает это вращение. Все операции над кубитами являются матрицами. Их называют унитарными.

Унитарно — для выполнения такого условия здесь хитро написано. Этот значок обозначает транспонированную и комплексно сопряженную матрицу. Это свойство очень важно, оно означает, что для любой операции существует обратное. То есть, как бы мы ни крутили вектор, мы всегда можем вернуть его в прежнее положение.Всегда есть обратная операция.

Посмотрим, какие могут быть операции. То, к чему мы привыкли в классическом случае. Есть ноль, можно превратить в единицу и наоборот.

Это очень простой оператор отрицания. Это записано такой матрицей. Если мы попытаемся приумножить, мы получим именно то, что хотим.

Я даже его здесь нарисовал.Ничего сложного. Оператор отрицания имеет стандартное обозначение — оператор X. Если подумать, это просто вращение вокруг одной из осей. А есть операторы Y и Z, вращение вокруг других осей, но это сейчас не так важно.

И мы уже можем запустить нашу первую программу на квантовом компьютере, которая будет отрицать кубит.

Но мы в квантовой информатике, конечно, очень редко пишем на Python.Мы чаще используем схемы.

Схема обычно выглядит так. Горизонтальные линии — это просто значения кубитов. У меня их пять нарисовано. А в блоке — операция, которую мы будем делать.

Первый блок. Здесь нарисовано измерительное устройство. Это означает, что мы просто хотим измерить, что находится в первом кубите.

Если мы запустим эту штуку, мы получим, что с вероятностью единицы у нас там будет ноль, потому что они инициализированы в этом состоянии, и мы ничего с ними не делали.

Такое можно написать на Python с помощью библиотеки qiskit. Посмотрим, что здесь происходит построчно. Сначала мы запускаем квантовый регистр. Включаю вот с одного кубита. И классический регистр. Классический регистр нужен, чтобы куда-то записать результат измерения. То есть делаю преобразования квантовым регистром, результат классический — ноль или единица. А затем я создаю свою собственную схему, в которой есть этот квантовый классический кубит.Я просто говорю: давайте измерим q кубита в C. Давайте начнем все это дело, и все будет хорошо. Но внимательный читатель увидит: здесь написано, что мой бэкэнд — локальный эмулятор.

То же самое можно сделать с IBM Q, но здесь немного больше кода. Есть много всяких сомнений в выборе устройства, которое ответит нам в кратчайшие сроки, переведет какие-то токены, вот и все. Но здесь нет ничего хитрого.

То же самое можно сделать с оператором отрицания. Как я уже сказал, это оператор X. На схеме это выглядит точно так же, давайте запустим то же самое.

Теперь с вероятностью один получим, как и планировали. Никакой магии.

Код тот же.Просто здесь я также применяю оператор X к кубиту q.

Ладно, попробуем пойти дальше.

Здесь есть очень хитрая штука. Попробуем получить это состояние. Это состояние очень интересное. У нас получится такая суперпозиция. Если попытаться измерить, то с вероятностью 1/2 получим либо ноль, либо единицу. То есть это будет такая равномерная суперпозиция, мы сможем получить что угодно.

Можно провести аналогию с квантовым подбрасыванием монеты. Скажем хорошо, с вероятностью ½ мы получим ноль и единицу. Матрица выглядит так.

Легко проверить, но мы, конечно, не будем. Нарисуем схему. Оператор H в честь Адамара.

Давайте измерим и получим примерно то, что ожидаем.С вероятностью ½, ноль и единица. Немного больше, немного меньше, но вот как это работает.

Вот код Python, просто чтобы быть там, мы на конференции Python.

Есть такая суперпозиция. Применим к нему оператор Адамара и измерим.

Но можно дважды подбросить монетку, все мы к этому привыкли.Если дважды подбросить монету, ничего не изменится. Попробуем сделать это в квантовом случае.

Мы применяем оператор Адамара два раза подряд и всегда получаем ноль.

То есть, если вы дважды подбросите квантовую монету, вы всегда получите ноль, потому что оператор Адамара обратен самому себе. Если вы размножитесь сами по себе, вы всегда получите один.Вот такая штука.

Итак, вы можете что-то сделать с одним кубитом. Можно скручивать, скручивать и измерять. Попробуем добавить еще кубитов. Что мы привыкли делать в классическом мире? Возьмите и выполните простые логические операции «или» и «и».

В квантовом мире вы не можете этого сделать, потому что они не полностью обратимы. То есть, получив ноль в операции «и», мы никогда не сможем узнать, какими были исходные значения.

А в квантовом мире, как я уже сказал, операция — это унитарная матрица, которая всегда обратима. Как же тогда вы вообще программируете? Все, к чему мы привыкли, рушится. Но появляется новый герой, это оператор так называемого управляемого отрицания.

Если бы мы писали на Python, это выглядело бы так. Если первый кубит один, давайте инвертируем второй кубит.Это не матрица, так выглядит оператор. Но в принципе то, что я сказал, здесь написано. Если в первом кубите есть единица, то второй инвертируется.

Матрица уже четыре на четыре. Для двух кубитов это выглядит так. Я оставлю проблему со звездочкой для умножения и посмотрю, правда ли это.

Эту вещь даже можно запрограммировать.Никакого ракетостроения. Вам просто нужно взять, создать схему с двумя кубитами, с двумя классическими кубитами, и выполнить управляемое отрицание не только CNOT, но и CX.

Отрицание было оператором X, так что в принципе все логично. И вы можете нарисовать схему. Схема следующая.

То есть управляемое отрицание — это такой плюс кубита, который мы хотим изменить.И дело в том, что это контроль. Здесь, если кубит находится в единице, то поменяем второй.

Здесь я специально сначала инвертирую первое, чтобы получилось одно, а затем измеряю оба и получаю результат | 11⟩. Все как мы и ожидали.

Но сейчас самое время использовать все наши знания вместе.

Давайте возьмем все три-четыре известных нам оператора и объединим их в одну схему.То есть мы применяем оператор Адамара к первому оператору. Инвертируйте второе, затем все вместе сделайте контролируемое отрицание и измерение.

Пока не будем запускать, но попробуем угадать, что будет.

Если мы применим оператор Адамара к первому кубиту и отменим второй, то мы получим такую ​​суперпозицию. Не хочу сейчас тратить время на проверку, это легко можно умножить.Но позиция очень интересная. Во-первых, это очень похоже на равномерное, а, во-вторых, теперь это состояние называется запутанным, если мы еще берем управляемое отрицание.

Состояние сбивает с толку. И почему? Попробуем произвести замер. Послушайте, если я измеряю первый кубит и у меня он находится в нулевом состоянии, то я могу сказать, что второй кубит обязательно находится в состоянии один.

То есть, если я сделаю такое преобразование своими кубитами, я дам один кубит своему другу, он полетит в Нью-Йорк, а второй кубит я измерю у себя, я точно буду знать, в каком состоянии находится его кубит.Это называется эффектом квантовой запутанности или квантовой связности. И это основной механизм, по которому работают квантовые вычисления. Он изменится, они очень жестко связаны, и в процессе измерения мы можем получить только | 00⟩ или | 11⟩.

По этому поводу есть очень интересная иллюстрация в пользу одного ученого, австрийца, на мой взгляд, , который был очень рассеянным (обновление).

Его отвлекало то, что он все время носил разные носки.А коллеги над ним шутили: если он входит в комнату одной ногой и мы видим, что носок розовый, то можно точно сказать, что второй носок не розовый. Такие вот дела.

Если мы запустим эту штуку, мы получим именно то, что хотим. Здесь уже довольно забавно. Вероятность ровно 0,5, но это совпадение.

Если честно запустить квантовый компьютер, мы получим такую ​​картину.Мы как бы говорим: состояние | 00⟩ никогда не может быть получено и состояние | 11⟩ никогда не получить. Но это все еще работает: нынешнее состояние технологий таково, что есть шумы, которые не всегда легко подавить. И они с этим борются.

Но если вы помните классическую информатику, это то же самое: коды с исправлением ошибок и все такое. Просто кубит пока слишком мал, чтобы тратить лишние биты на исправление ошибок.

Теперь, как я и обещал, несколько примеров алгоритмов. Но это будут просто безосновательные примеры без анализа алгоритмов, чтобы вы посмотрели, подумали, заинтересовались.

Первый алгоритм как раз связан с Deutsch, о котором мы говорили в начале. Это алгоритм Дойча-Йози. А он делает следующее. Представьте, что у нас есть логическая функция от n переменных.И мы точно знаем, что он либо постоянный, либо сбалансированный. Сбалансированный означает, что ровно на половине аргументов он равен нулю, а на другой половине — единице. Попробуем классически проверить, постоянный он или нет.

Для этого нам нужно проверить хотя бы половину всех возможных вариантов: 2 ^{n — 1} +1 вариант. Квантовый алгоритм позволяет сделать это за n вызовов самой функции, за n вычислений самой функции.Это экспоненциально меньшее количество совпадений.

Второй пример, вероятно, хорошо известен всем, потому что говорят, что квантовые компьютеры сломают всю криптографию: мы можем очень быстро разложить на множители квантовые числа.

Здесь даны оценки сложности и есть фантастический пример. В 2011 году число 15 было разложено на реальный компьютер.Потребовалось семь кубитов.

Но не все так плохо. В случае, если квантовые компьютеры достигнут уровня, на котором вы можете взломать RSA, уже существует постквантовая криптография. Он построен на обучении с ошибками. Это когда в задачу вносится небольшая ошибка, так что найти ответ очень сложно. Обычно это какие-то уравнения или система уравнений. Вот пример алгоритма.Все желающие могут прочитать подробнее.

Самое интересное: алгоритм New Hope основан на этой вещи, новой надежде всего человечества. В 2016 году Chrome добавил поддержку этого алгоритма. Здесь есть ссылка на блог. Это была не моя идея, все действительно так. Будущее уже здесь.

В конце есть несколько ссылок:

Это более-менее все.Я просто хочу добавить, что около 50 лет назад, когда Дойч начал заниматься квантовой информатикой, компьютеры были большими. Их производили несколько компаний. Они были размером со шкаф. А сейчас примерно те же компании производят большие квантовые компьютеры. И, конечно, мы не знаем, что будет через 50 лет.

Если вы попробуете ввести свой любимый поисковик, то сегодня вы сможете найти вакансию квантового программиста. Конечно, есть и другие исследования, но тем не менее.Благодарить.

Какие 10 лучших учебных курсов по науке о данных в 2021 году? | Курт Ф.

Да, теперь пора изучить учебные курсы по Data Science Bootcamp, популярность которых, как ожидается, вырастет в следующем году. Прежде чем начать, полезно знать:

• Учебные курсы ранжируются в соответствии с рейтингами, звездами, дополнительными просмотрами, участием участников
• Плюсы и минусы каждого, конечно, могут варьироваться в зависимости от обстоятельств.
• Нелегко сказать, что он «идеален» для любой онлайн-платформы.

Поехали!

Расположение: Онлайн

Курсы: Data Scientist

Предметы: Аналитика данных, Data Science, JavaScript, веб-разработка

Содержание: Программа 8-месячного 600-часового учебного лагеря включает обучение и обучение Python и его библиотекам, анализ данных и статистический анализ, машинное обучение и компьютерное зрение. Студенты работают над задачами с данными на интерактивной обучающей платформе Яндекс и выполняют в общей сложности 15 проектов открытого портфолио на протяжении всего курса под руководством опытных наставников.

• Стоимость: 1.600 $
• Продолжительность: 30 недель
• Первые 20 часов каждой программы бесплатны.
• Если они не получат новую работу или повышение по службе в течение шести месяцев после завершения программы, Practicum возместит стоимость обучения.

Расположение: Онлайн

Курсы: Наука о данных с Python

Предметы: A / B-тестирование, Android, аналитика данных, наука о данных, визуализация данных

Содержание: Студенты учатся в основном на практике ; каждый курс включает в себя викторины, упражнения и проекты GitHub, позволяющие понять и применить в реальном мире.RMOTR предлагает курсовую работу в нескольких областях науки о данных и приложениях, включая Python, объектно-ориентированное программирование (ООП), HTTP, вычисления с помощью NumPy, базы данных и Panda.

• Стоимость: 1.099 $
• Продолжительность: 16 недель

Расположение: Интернет, Бостон, Чикаго, Нью-Йорк, Торонто, Ванкувер

Курсы: Сертификационный курс по аналитике данных , Сертификационный курс по науке о данных , Дипломная программа Data Science

Предметы: A / B Testing, Agile, Algorithms, API, Business

Content: Очный диплом по Data Science полностью онлайн, хотя в кампусе есть предложения в New Йорк, Торонто и Ванкувер.Эти курсы проводятся под руководством инструктора и работают на системе Synapse, которая предназначена для персонализации курсов для каждого учащегося. Доступны гибкие варианты оплаты, такие как ежемесячные планы оплаты, спонсорство работодателя и стипендии.

• Стоимость: 3.150 $
• Продолжительность: 10 недель

Дипломная программа Data Science

• Стоимость: 14.500 $
• Продолжительность: 12 недель

Местоположение: Париж

Курсы: Data Scientist — 11 недель / 9 месяцев, Data Engineer — 11 недель / 9 месяцев

Предметы: Искусственный интеллект (AI), большие данные, аналитика данных, интеллектуальный анализ данных, Data Science

Содержание: DataScientest предлагает онлайн-курсы и курсы для специалистов по данным, аналитиков и инженеров данных.Их курс Data Scientist включает в себя как 11-недельный учебный курс, так и девятимесячный курс повышения квалификации.

Data Scientist — 11 недель / 9 месяцев

• Стоимость: 4,495 €
• 35 часов в неделю в течение 11 недель или 6 часов в течение 9 месяцев.
• Классных часов в неделю: 5.0

Data Analyst — 9 недель / 6 месяцев

• Стоимость: 3,795 €
• 35 часов в неделю в течение 9 недель или 5 часов в течение 6 месяцев
• Классные часы За неделю: 5.0

Расположение: Online, Лондон

Курсы: S2DS Лондон 2018, S2DS Virtual

Предметы: Data Science

Содержание: Science to Data Science — пятинедельный интенсивный курс вокруг проектного обучения. В первую очередь ориентирована на привлечение уже опытных, опытных ученых с разным уровнем подготовки в область науки о данных, Science to Data Science предлагает как лондонский, так и виртуальный курс, который приветствуется иностранными студентами.Во время курса «Наука в науку о данных» студенты будут работать в группах из трех-четырех человек для выполнения реальных проектов под руководством компании.

Лондон

• Стоимость: 1.000 £
• Продолжительность: 5 недель

Виртуальный

• Стоимость: 1.000 £
• Продолжительность: 5 недель

Местоположение:

Курсы: Python для анализа данных, R для анализа данных

Предметы: Аналитика данных, наука о данных, визуализация данных, проектирование баз данных, Jupyter Notebook

Содержание: Dataquest обеспечивает обучение R, Python, SQL, и другие основные продукты науки о данных, 100% в Интернете.Dataquest предлагает интерактивные уроки и управляемые проекты в рамках самостоятельного курса. Студенты входят в систему и, согласно Dataquest, они должны начать программирование в течение пяти минут, поскольку основная цель курса — как можно быстрее научить студентов программировать. Доступны четыре отдельных пути: инженер по данным, специалист по данным в Python, аналитик по данным в Python и аналитик по данным в R.

Python для анализа данных

• Стоимость: за 49 долларов в месяц или 29 долларов в месяц за базовую
• Продолжительность: 8 недель

R для анализа данных

• Стоимость: За 49 долларов в месяц или 29 долларов в месяц за базовый
• Продолжительность: 8 недель

Местоположение: Онлайн, Бостон, Чикаго, Даллас

Курсы: Полный рабочий день Python + 10-недельный курс по науке о данных // Онлайн-курс Python + Data Science 10-недельный // Онлайн-неполный 10-недельный курс Python + Data Science

Тем: .NET, A / B-тестирование, алгоритмы, AngularJS, ASP.NET MVC

Содержание: Студенты посещают занятия с 9:30 до 17:00 с понедельника по пятницу в течение 10 недель, участвуют в лекциях и обсуждениях в классе, упражнениях по программированию, данные проекты. В конце курса студенты завершают дипломный проект, синтезируя и применяя концепции науки о данных и аналитики, интеллектуального анализа данных, машинного обучения и технологий Python в реальной производственной практике.

Полный рабочий день Python + 10-недельный курс по науке о данных

• Стоимость: 12.495 $
• Продолжительность: 10 недель

Полный рабочий день Python + Data Science 10-недельный курс

• Стоимость: 9.000 $
• Продолжительность: 10 недель

Местоположение: Онлайн

Курсы: Введение в Python для науки о данных, Введение в R

Предметы: Наука о данных, визуализация данных, машинное обучение, Python, программирование на R

Содержание: DataCamp предлагает в общей сложности 336 онлайн-курсов по науке о данных , которые выровнены по 52 трекам навыков и 14 трекам карьеры.Студенты, интересующиеся наукой о данных, могут выбрать наиболее интересный для них путь и пройти соответствующие курсы. Примеры этих треков включают Data Science with Python (88 часов и 23 курса), Data Scientist with R (76 часов и 19 курсов) и Data Science for Every (100 часов и 26 курсов).

Введение в Python для науки о данных

Введение в R

Местоположение: Онлайн

Курсы: Структуры данных и алгоритмы, Инженер по данным

Темы: Алгоритмы, Искусственный интеллект (AI), Блокчейн, Блокчейн и Crypto, Business

Содержание: Как самостоятельные онлайн-классы, они гибкие и могут быть завершены в те временные рамки, которые желает учащийся.Карьерные услуги предлагаются со всеми программами Udacity Nanodegree и включают сопроводительное письмо и обзоры резюме, обзоры LinkedIn и обзоры GitHub, чтобы подготовить студентов к поиску работы.

AI Programming with Python

• Стоимость: 1.077 $
• Продолжительность: 12 недель

Визуализация данных

• Стоимость: 1.436 $
• Продолжительность: 16 недель

Машинное обучение Инженер

• Стоимость: 1.077 $
• Продолжительность: 12 недель

Расположение: Онлайн

Курсы: Подготовка к карьере в области науки о данных, Карьера в области науки о данных, Карьера в области машинного обучения

Предметы: A / B-тестирование , AJAX, искусственный интеллект (AI), CSS, аналитика данных

Содержание: Онлайн-курсы с частичной занятостью включают поддержку наставников, практический опыт (с 14 реальными проектами) и поддержку карьеры.Предпосылки включают не менее шести месяцев опыта программирования и общее понимание статистического анализа.

Карьерный курс в Data Science

• Стоимость: 7,500 $
• Продолжительность: 24 недели

Карьерный путь в Data Analytics

• Стоимость: 5.