Во вторник, 14 мая, приглашаем абитуриентов и их родителей на день открытых дверей, посвящённый трём бакалаврским образовательным программам в Санкт-Петербургском государственном университете:
* Математика (math-cs.spbu.ru/bsc-math/)
* Математика, алгоритмы и анализ данных (math-cs.spbu.ru/bsc-m-a-ds/)
* Современное программирование (math-cs.spbu.ru/bsc-mse/)

На встрече преподаватели и организаторы, включая представителей компаний JetBrains и Яндекс, расскажут о преимуществах и особенностях поступления и обучения и ответят на все вопросы. В частности, мы осветим такие моменты, как:
* уровень абитуриентов, информацию по наборам прошлых лет
* отличия от аналогичных образовательных программ по математике и программированию в других вузах
* проектах от компаний-партнёров: ГазПромНефть, Яндекс, JetBrains
* успехи студентов в олимпиадах по математике и программированию
* логистику: места проведения занятий, общежития
* исследования в области математики, теоретической информатики, анализа данных
* стипендии от компаний-партнёров

Для тех, кто не сможет приехать, мы опубликуем слайды и список часто задаваемых вопросов и ответов на них по результатам мероприятия.

Если вы хотите принять участие в дне открытых дверей или хотите получать информацию о бакалаврских программах по имейлу, пожалуйста, зарегистрируйтесь: https://forms.gle/2qcMHkL6wkury88G7

Адрес: Санкт-Петербург, 14-я линия Васильевского острова, дом 29, ауд. 301
Время: 14 мая, вторник, 18:00
Для входа в здание понадобится паспорт — не забудьте его, пожалуйста. 

JetBrains приглашает на презентацию проектов на летние стажировки 2019: в этом году она пройдёт 14 мая в 17:00 (МСК) в офисах компании, а ещё будет трансляция на Youtube. Читайте подробности и регистрируйтесь:

https://vk.com/jb_internship?w=wall-118500697_347

Яндекс приглашает на летнюю стажировку и принимает заявки до 31 мая. Стажировка длится 3 месяца. За это время можно успеть поработать над реальным проектом, связанным с разработкой сервисов и приложений, машинным обучением и анализом данных, а потом, возможно, остаться работать в компании.

Подробности и регистрация: https://vk.com/wall-11283947_122044

Мы приступаем к проверке экзаменационных работ поступающих. Чтобы дождаться результатов, наберитесь терпения. До 4 июня мы обязательно расскажем всем участникам приёмной кампании о следующих шагах.

Собеседования пройдут в июне.

Основной способ общения — электронная почта. Время от времени проверяйте папки «Входящие» и «Спам», чтобы точно ничего не пропустить.

Приём заявок на поступление в 2019 году закрыт. Следующий набор пройдёт весной 2020 года.

Поздравляем команду и наших студентов — Артёма и Максима!

Объединенная команда студентов при поддержке JetBrains Research стала абсолютным чемпионом AI Driving Olympics — соревнований по применению технологий искусственного интеллекта в управлении беспилотным транспортом.

Соревнование проводилось на базе платформы Duckietown, представляющей собой уменьшенную модель городской транспортной среды с дорогами, транспортными средствами, светофорами, строениями и пр. Начиная с февраля ребята работали над задачей, пробуя разные подходы и улучшения. В результате они представили решение, которое показало хороший результат как в симуляторе, так и на физическом роботе.

Команда победителей:
Егор Замотаев (ИТМО)
Артем Иоселевский (CS центр)
Александр Караваев (ИТМО)
Рами Наим (ИТМО)
Полина Носкова (ИТМО)
Никита Сазанович (ВШЭ)
Олег Суздалев (ИТМО)
Константин Чайка (ЛЭТИ)
Максим Щербаков (CS центр)

Поздравляем!

https://research.jetbrains.org/ru/news/the-team-jbrrussia-won-ai-driving-olympics-at-icra2019

Встречайте выпуск 2019: https://compscicenter.ru/2019/

Поздравляем ребят с ярким стартом и желаем найти применение новым знаниям и опыту. Удачи и постоянного развития!

Открытые лекции Computer Science центра — это возможность познакомиться с новыми областями IT, пообщаться с нашими преподавателями и найти единомышленников, не поступая на очное обучение. Лекции проходят в Санкт-Петербурге и Новосибирске по вечерам по будням. Мы записываем их на видео и делимся здесь.

Серию постов с видеозаписями открытых лекций сезона 2018-2019 начинаем с лекции Кирилла Смирнова «Введение в трансфинитные методы»: https://compscicenter.ru/videos/transfinite/

Кирилл — ведущий учёный лаборатории машинного обучения и организации информации JetBrains Research.

О лекции
Задача 1. Мы умеем упорядочивать и по индукции перебирать элементы конечных и счётных множеств. Однако часто бывает нужно индуктивно перебрать элементы произвольного несчетного множества. Как это сделать? Классический пример из алгебры: построение алгебраического замыкания произвольного поля.

Задача 2. Мы знаем, что множество вещественных чисел «строго больше» множества натуральных чисел в том смысле, что одно из них вкладывается в другое, но не наоборот. А правда ли, что мы так можем сравнить любые два множества? Если можем, то как устроен этот линейный порядок?

Обе эти вроде бы совершенно разные задачи решаются при помощи ординалов (порядковых чисел). После построения иерархии ординалов и алефов мы естественным образом сформулируем знаменитую обобщенную континуум-гипотезу (GCH) и увидим, как красиво решаются сформулированные задачи.

Лекция теоретическая и ориентирована на студентов младших курсов и не боящихся трудностей школьников. Для понимания нужно представлять, что такое многочлен, корень многочлена, поле комплексных чисел, равномощные множества и мощность континуума.

Лекция «Введение в статистическое моделирование с помощью языка программирования Stan» выпускника CS центра Александра Сухочева: https://compscicenter.ru/videos/stan/

Александр закончил центр в 2018 году (https://compscicenter.ru/students/741/), работает аналитиком в компании DSLab. На работе занимается разными вещами от адаптирования кода lightgbm-а под нужды конкретных задач до построения вероятностных моделей и NLP.

О лекции

Слушатели познакомятся с байесовским подходом в машинном обучении и языком программирования Stan — динамично развивающимся языке статистического моделирования. Вводный теоретический материал подкреплён практическими примерами на Stan-е.

Лекция рассчитана на слушателей с базовыми знаниями из теории вероятностей, которые разбираются в теореме Байеса и знакомы с линейной регрессией. Людям, которые занимаются статистическим моделированием на работе, лекция может показаться слишком простой. Она ориентирована на новичков.

Лекции Андрея Михайловича Райгородского в Новосибирске.

Андрей Михайлович — директор Физтех-школы прикладной математики и информатики МФТИ, доктор физико-математических наук, профессор МФТИ и МГУ, руководитель исследовательских программ Яндекса-МФТИ, зав. лаб. продвинутой комбинаторики и сетевых приложений МФТИ.

«Классические и новые задачи комбинаторики» https://compscicenter.ru/videos/combinatorics/
Гипотеза четырёх красок, хроматическое число плоскости (не меньше 5), максимальное клико-хроматическое число у графов на плоскости, хроматическое число трехмерного и четырехмерного слоев.

«Случайные графы» https://compscicenter.ru/videos/graphs/
Модель Эрдеша-Реньи, о связности случайного графа, о числе вершин в компонентах связности случайного графа.

Следующая лекция понравится любителям и музыки, и программирования. О том, как их совместить, и о Sonic Pi рассказал Владимир Красильщик: https://compscicenter.ru/videos/music/

Владимир — экс-яндексоид с пятнадцатилетним стажем промышленной разработки ПО. Музыкант-любитель уже больше тридцати лет. Консультирует по Java, выступает и преподает программирование и музыку.

О лекции

Лекция о современном междисциплинарном подходе к изучению музыки и программированию в Sonic Pi — https://sonic-pi.net. Лекция проводит параллели между программированием и музыкой и доказывает фундаментальную схожесть обоих искусств. Здесь разобраны концепции музыкального инструмента Sonic Pi, продемонстрированы некоторые возможности музыкальной среды разработки Sonic Pi, а также языковые средства программирования алгоритмов, структур данных и музыкальных композиций на подмножестве языка программирования Ruby — https://www.ruby-lang.org.

Мы рассмотрели некоторые сферы применения Sonic Pi для обучения программированию, созданию музыкальных композиций и live-coding: созданию музыки через кодирование в Sonic Pi в реальном времени подобно диджеям.

Лекция для широкой аудитории лиц. Предварительной подготовки не нужно, тем не менее, знание основ музыкальной теории, таких как ноты, интервалы, длительности и аккорды, в сочетании с минимальным опытом программирования на любом языке общего назначения будет плюсом. Перед просмотром скачайте и установите Sonic Pi, попробуйте запрограммировать и запустить музыку из примеров, приведенных на сайте.

Лекция «Как разработать собственный язык программирования на примере LENS» Ивана Мигалёва: https://compscicenter.ru/videos/creating-prog-language/

Иван — старший разработчик в команде JetBrains Rider. Кандидат технических наук, разработчик open-source проектов и любитель функционального программирования.

Речь в лекции идёт о LENS — строго типизированном встраиваемом языке для платформы .NET.
На его примере Иван показывает,
- как создать свой собственный язык для этой или другой платформы,
- как реализуются основные этапы преобразования исходного кода в скомпилированное представление,
- зачем это может пригодиться на практике.

Как писать полезные технические тексты, рассказывают технические писатели JetBrains Анна Гаспарян (IntelliJ IDEA) и Алла Редько (PyCharm): https://compscicenter.ru/videos/techdocs/

В лекции шла речь о культуре технических текстов массового потребления.

Прозвучали ответы на вопросы:
— Что такое техническая документация?
— Кто и для кого её пишет?
— Зачем придерживаться стилистических правил, отвечая на форумах?

Авторы дали практические советы по написанию и улучшению документации.

Лекция Андрея Себранта «Нетехнологические проблемы технологий будущего»: https://compscicenter.ru/videos/notech-problems/

Андрей Себрант — один из первых деятелей рунета, российский ученый, директор по маркетингу сервисов компании «Яндекс». Кандидат физико-математических наук, лауреат премии Ленинского комсомола в области науки и техники (1985), преподаватель ВШЭ.

Будущее, которое мы сейчас создаем, опирается на технологии искусственного интеллекта. Однако их распространение идёт медленнее чем ожидалось, а сами они вызывают у многих людей недоверие. Почему так вышло, что с этим делать, и что же нас в итоге ждет в этом умном будущем?

Важная часть обучения на направлениях Data Science и Software Engineering — практика под руководством опытных разработчиков, аналитиков, исследователей или менеджеров разработки. Выполняя проекты, ребята знакомятся с разными технологиями и пробуют решить реальные рабочие задачи.

Сергей Горбатюк и Пётр Кароль работали весной над дедупликацией объявлений на Яндекс.Недвижимости. Ребята рассказали, как устроен проект и каких результатов они достигли.

https://vk.com/@compscicenter-deduplication

Набор в CS центр 2019 закончился — мы разослали письма с результатами собеседований. Если вы ничего не получили, проверьте папку «Спам» и напишите нам на [email protected]

В сентябре начнут учёбу 65 первокурсников в Санкт-Петербурге, 36 — в Новосибирске и 33 на заочном отделении. Чтобы узнать, что ждёт студентов, давайте посмотрим на отзывы выпускников.

«Здесь я получил массу полезных знаний, познакомился с неординарными личностями и даже — спасибо кураторам за организацию внеучебных мероприятий — обзавелся новыми интересами.» — Даниил Водолазский

«Неравнодушные преподаватели и студенты, современные курсы и полезные практики, в результате которых получается законченный, а, самое главное, полезный, проект.» — Евгений Бовыкин

«За время обучения я прослушала много интересных курсов по разным направлениям, заметно расширила свой кругозор в computer science, и, что немаловажно, получила практические навыки, которых не было после универа. За три года я превратилась из студента-теоретика в востребованного специалиста.» — Ирина Шквиро

«Если вам кажется, что вы умираете от скуки, не делаете ничего полезного и вообще за окном унылая погода — вам однозначно необходимо в CSC. Времени думать о погоде больше не будет, и вы найдете себе много интересных и неожиданных применений.» — Анастасия Лавренко

«За три года можно получить хорошее представление о тех областях, про которые практически ничего не знал до поступления, попробовать свои силы сразу в нескольких из них и определиться для себя, в чём интересно будет развиваться в дальнейшем, чем заниматься.» — Илья Малиновский

Больше отзывов на сайте: https://compscicenter.ru/testimonials/ 

Ещё один рассказ о практическом проекте, над которым студенты CS центра поработали весной

Даниил Смоляков изучил под руководством Николая Полярного, как строить карты высот по набору зашумлённых или неполных карт на графическом процессоре GPU. О процессе и результатах — подробнее в статье.

https://m.vk.com/@compscicenter-kak-postroit-kartu-vysot-chislennymi-metodami

Курс «Алгоритмы и структуры данных» — один из базовых в CS центре. Он помогает студентам разобраться с алгоритмами и структурами данных, научиться оценивать время работы и потребление памяти программой, познакомиться с подходами к решению сложных алгоритмических задач. Он проходит каждый год и в Санкт-Петербурге, и в Новосибирске. Курс состоит из двух частей.

Сегодня мы делимся записями из Новосибирска. Курс прочитали тренеры команды НГУ по спортивному программированию: Александр Стененко (Guzik Research Center, ИСИ СО РАН) и Степан Гатилов (ЗАО «Ледас», серебряный призёр ACM-ICPC 2007).

Часть 1: https://youtu.be/1QQwZ5ff78I
Часть 2: https://youtu.be/2qJa46AcciA

Новый курс прошлого года «Вычисления на видеокартах» прочитал наш выпускник Николай Полярный (https://compscicenter.ru/students/434/).

Цели курса:
— дать понимание, какие алгоритмы могут выиграть от реализации на видеокартах вместо процессора, а какие не могут;
— дать практический опыт разработки на видеокартах с помощью OpenCL;
— научить базовым приемам оптимизации под видеокарты.

Мы записали лекции на видео и делимся с вами: https://youtu.be/L79PgDOcVfw
Страница курса на сайте: https://compscicenter.ru/courses/video_cards_computation/2018-autumn/

До нового учебного года осталось две недели. Студенты готовятся к учёбе, а мы хотим приободрить тех, кто не поступил в этом году. Не бойтесь пробовать в следующем — вот несколько советов от студентов, которые поступили в центр, но не с первого раза.

«Мне нравится проводить аналогию между собеседованиями и спортивными соревнованиями. Сначала идёт долгая изнурительная подготовка, тогда как на само выступление у тебя всего 30 минут. Поэтому, как говорят спортсмены, «you win or you learn». При таком подходе ты всегда будешь в выигрыше. Даже если неудачно выступил, всегда есть возможность проанализировать, переосмыслить и попробовать снова.»

«Самое главное — выделить время перед следующим поступлением на прокачку базовых знаний в области DS и ML, и тогда поступить будет несложно :) Ну и не бояться, что и во второй раз может не получиться — всё получится!»

«Учёба в CS центре совсем не простая. В неё надо очень много вкладывать. Прелесть её в том, что ты сам выбираешь курсы, которые хочешь проходить. Из-за этого выбора появляется груз ответственности перед собой. В первую очередь знания нужны тебе. Ты сам решил, что их нужно несмотря ни на что добыть. И после того, как ты их получишь, а самое главное — применишь, это можно считать маленькой победой, которой можно гордиться и за которую можно себя хвалить. Ради этого стоит стараться и не сдаваться!»

Ребята рассказали, почему они не сдались и как подготовились к следующему набору: https://vk.com/@compscicenter-sovety-tem-kto-ne-postupil-v-cs-centr