🤫 ШАД: как начать свой путь

Забираем полезную информацию для тех, кто только начал свой путь:

➡️ Лазейки через магистратуры
Например, в УрФУ абитуриенты, не прошедшие в ШАД, могут учиться по траектории «Анализ данных», и при хороших оценках с первого семестра быть зачисленными в ШАД.

➡️ Сетап с преподавателем
Многие преподы ШАДа ведут занятия в других вузах и иногда ищут студентов. Можно связаться с заведующим кафедрой, где числится ваш потенциальный «наставник», попроситься как вольный слушатель или даже рассчитывать на неформальное зачисление.

➡️ Филиалы ШАДа
У ШАДа есть отделения в СПб, Минске, Новосибирске и других городах, где конкурс немного легче, чем в Москве. Формат экзаменов схож, но с более мягкими проходными баллами. Онлайн-лекции и некоторые занятия проводят местные преподаватели.

➡️ Магистратура по современным компьютерным наукам
Программа от ВШЭ и Яндекса — фактически два года учёбы в ШАД с отсрочкой. Поступление: экзамен с задачами, как на первом этапе отбора в ШАД, плюс часовое собеседование по математике, алгоритмам и мотивации. Портфолио с проектами — большой плюс.

➡️ Фаст трек для Яндексов
Годовая программа для сотрудников Яндекса: закрываешь 4 предмета, пишешь мотивационное письмо и получаешь диплом ШАДа с доступом к инфраструктуре. Задания по прошлому опыту берутся из вступительных для магистратуры СКН.

Хочу быстро освоить математику для ШАД. Какой курс порекомендуете?
🔵 Математика для Data Science

📌 Нашли крутую шпаргалку по SQL в виде схем на Canvas

Тут есть всё: от базы для новичков до продвинутых тем. Разобраны основные команды, лучшие практики, фильтрация, агрегирование, оконные функции, массивы и многое другое.

Плюс — набор задач для проверки знаний, полезные ссылки и отдельное руководство для тех, кто переходит на SQL с Excel. Единственный минус — всё на английском. Но зато бесплатно и визуально красиво

➡️ Шпаргалка на Canvas по SQL

Курс по машинному обучению от Proglib — осваивайте ML с нуля до реальных проектов

⭐ Теория + практика — изучаем алгоритмы, нейронные сети, работу с данными и применяем знания на практике.

⭐ Научитесь выбирать и применять подходящие tree-based модели

⭐ Познакомитесь с основными моделями машинного обучения

⭐ Реальные кейсы — работаем над проектами, которые можно включить в портфолио.

⭐ Поддержка менторов — опытные специалисты помогут на каждом этапе обучения.

Забирайте курс по машинному обучению и повторяйте путь Кирилла:
🔵 Базовые модели ML и приложения

💼 Куда податься после учебы

Вот три популярных пути, каждый со своими плюсами:

1. Работать
Многие считают, что учёба не обязательна, чтобы хорошо зарабатывать: и правда, полно айтишников без теоретической базы, и всё окей. Если цель — быстрее начать карьеру, путь протоптан: базовые навыки, топ вопросов для собесов, и можно пробовать силы на джун-позициях. Возможно, рутинные задачи, но опыт и деньги накапливаются.

2. Магистратура
Магистратура даёт отсрочку и возможность совмещать с работой. В топовых вузах (ВШЭ, ИТМО) можно реально прокачаться, но платные магистратуры не всегда оправдывают вложения, хотя поступить проще.

3. Дополнительное образование (ШАД, AI Masters)
Есть отличные бесплатные программы для развития, такие как ШАД или AI Masters, которые подойдут тем, кто хочет глубже вникнуть в IT. Но помните: ни один диплом не гарантирует карьеру, образование — это только старт.

Забирайте наш курс — он поможет построить карьеру:
🔵 Алгоритмы и структуры данных

👥⚙️ Что такое парное программирование и как его проводить

Парное программирование — это техника, когда два разработчика работают над одной задачей вместе: один пишет код, второй наблюдает и комментирует, если нужно. Это не трата времени, а эффективный способ:

▪️ Удержать фокус — задачи доводят до конца, не отвлекаясь.
▪️Быстрее принимать решения — вдвоём баги и архитектурные задачи решаются оперативнее.
▪️Обучаться — обмен опытом идёт в режиме реального времени, особенно полезно для пар «новичок-опытный».

Основные правила:

• Сначала договоритесь о стандартах кода
• Не стоит использовать технику для слишком простых или, наоборот, сложных задач.
• Меняйтесь ролями каждые 20 минут.
• На первых порах ограничьте сессии до 1-2 часов.