Подготовка к поступлению

Особенности обучения на первом курсе программы «Прикладной анализ данных и искусственный интеллект»

Бакалаврская программа«Прикладной анализ данных и искусственный интеллект» 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 со школы. Однако у всех студентов, поступивших к нам на программу, разный бэкграунд, разные школы и  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.

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, преподаватель, доктор физико-математических наук 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.

Программирование
Для всех, кто ранее не сталкивался с программированием, мы рекомендуем вводный курс по языку программирования Python с большим количеством упражнений: «Python: основы и применение». 

По языку программирования C++ можно послушать чуть более продвинутый курс: «Введение в программирование (C++)» от преподавателя факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ М.С.Густокашина

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.

 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.

 Дополнительные ресурсы для подготовки.
 Также мы рекомендуем следующие полезные сайты для обучения:

• https://e-maxx.ru/ - Справочник по алгоритмам с готовыми реализациями.
• https://informatics.msk.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).

• https://notes.algoprog.ru/ — заметки по алгоритмическому программированию и программированию на Python/C++ для начинающих.

• https://algoprog.ru/ — заочный курс по алгоритмическому программированию. Материалы и автоматическая проверка бесплатные. До начала учёбы на нашей программе необходимо уверенно понимать хотя бы до уровня 2А включительно.