Подготовка к поступлению
1. Особенности обучения на первом курсе программы «Анализ данных в финансах»
Бакалаврская программа «Анализ данных в финансах» рассчитана на то, что мы учим всему с нуля, но делаем это в достаточно плотном темпе. При этом мы, конечно же, предполагаем, что базовые, элементарные вещи студентам известны из школы, и потому их можно проходить быстро, не задерживаясь долго на их объяснении. Однако у всех студентов, поступивших к нам на программу, разный бэкграунд, разные школы, разное качество обучения. И потому многие студенты слышат какие-то базовые вещи впервые. Им приходится много времени тратить на то, чтобы разбираться с элементарными фактами и понятиями вместо того, чтобы разбираться действительно с новым и нетривиальным материалом. В результате они начинают отставать от основного потока студентов. Чтобы этого не произошло мы советуем заранее пройти предварительную подготовку, прослушав базовые бесплатные онлайн-курсы по всем основным дисциплинам, которые мы читаем на первом курсе.
2. Математика
Мы очень советуем пройти следующие два курса, которые составят фундамент математической подготовки на 1-м курсе:
Курс «Ликбез по дискретной математике»
Читает А.В. Омельченко, доктор физико-математических наук, декан Санкт-Петербургской школы физико-математических и компьютерных наук.
Первокурсникам А.В. Омельченко читает лекции по дискретной математике.
Курс «Введение в математический анализ»
Преподаватель – А.И. Храбров, кандидат физико-математических наук, доцент департамента информатики и ведущий эксперт Центра довузовских программ, проектов и организации приема в бакалавриат и магистратуру НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге
Для 1 курса А.И. Храбров читает лекции по математическому анализу.
3. Программирование
Для всех, кто ранее не сталкивался с программированием, и даже для тех, кто уже программирует, мы настоятельно рекомендуем следующий великолепный курс на платформе Coursera по основам языка Python:
«Основы программирования на Python»
Читает М.С.Густокашин, преподаватель факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ.
От этого же преподавателя, но уже на платформе Степик, мы рекомендуем курс
«Введение в программирование (C++)»
Более продвинутым пользователям мы предлагаем прослушать более серьезный курс:
«Программирование на языке C++»
Читает А.С.Смаль, сотрудник лаборатории математической логики ПОМИ РАН, преподаватель Computer Science центра.
Полезно также заранее установить у себя на компьютере операционную систему Linux для того, чтобы у Вас формировалась привычка к этой ОС.
4. Алгоритмы
После того, как Вы освоите хотя бы на элементарном уровне хотя бы один из базовых языков программирования (Python, C++, Java), мы настоятельно рекомендуем Вам освоить хотя бы элементарные основы базового для любого программиста предмета «Алгоритмы и структуры данных»:
Курс «Алгоритмы: теория и практика. Методы»
Читает А.С.Куликов, Доктор физико-математических наук. Старший научный сотрудник Математического института Стеклова в Санкт-Петербурге (ПОМИ РАН), координатор и преподаватель Computer Science центра и Computer Science клуба при ПОМИ РАН.
Если будет время, можно прослушать продолжение этого курса:
Курс «Алгоритмы: теория и практика. Структуры данных»
Читает А.С.Куликов, Доктор физико-математических наук. Старший научный сотрудник Математического института Стеклова в Санкт-Петербурге (ПОМИ РАН), координатор и преподаватель Computer Science центра и Computer Science клуба при ПОМИ РАН.
5. Дополнительные ресурсы для подготовки.
Также мы рекомендуем следующие полезные сайты для обучения:
- https://e-maxx.ru/ - Справочник по алгоритмам с готовыми реализациями.
- https://informatics.mccme.ru/ - Дистанционная подготовка по информатике. Есть теория и возможность решать задачи.
- https://codeforces.com/ - Регулярные соревнования и олимпиады, задачи. Решать div 2. Их там около 300, и можно в любой момент решать любой. Для начала - только задачи A, B, C. Если хорошо решаются, перейти на полный набор A, B, C, D, E. После контеста читать разборы и код топовых участников (красные и первые три места).