Двухгодичная программа по ключевым направлениям Computer Science и совместные магистратуры в технических вузах. Для тех, кто хочет прокачаться в ML и инфраструктуре больших данных, проводим интенсивы
В 2007 году мы первыми в России начали учить анализу данных
Чему мы обучаем
Data Science
Решаем задачи по сбору и анализу данных в современных сервисах: от Алисы до Яндекс Погоды
Разработка машинного обучения
Создаём высокотехнологичные сервисы и приложения на основе ML
Инфраструктура больших данных
Разрабатываем системы хранения и обработки больших данных
Анализ данных и ИИ в прикладных науках
Учимся применять Data Science в областях, напрямую не связанных с IT: от физики высоких энергий до промышленного дизайна лекарств
Как проходит обучение
4 семестра углублённого изучения выбранного направления, спецкурсы и постоянная обратная связь от тьюторов
Будьте готовы к плотному графику учёбы. Занятия проходят минимум 3 раза в неделю и обычно с 18:00 до 21:00 по Москве. Остальное время нужно на выполнение домашних заданий
Тьюторы
Лекции и семинары в ШАДе проводят сотрудники Яндекса, преподаватели ведущих университетов и исследователи, работающие в современных областях компьютерных наук
Где проводим занятия
Очные занятия проходят в московском ШАДе. Если вы не из Москвы или живёте в другой стране, учиться и сдавать домашние задания можно удалённо в личном кабинете
Москва
Студенты могут приезжать на лекции, смотреть трансляции и записи занятий
ул. Тимура Фрунзе, 11, корп. 2
(БЦ Мамонтов)
Заочно
Студенты смотрят видеозаписи лекций и семинаров и работают с преподавателями удалённо
Для студентов из других
городов и стран
Где встречаемся и развиваемся
У ШАДа есть несколько коворкингов: четыре в России и один в Беларуси. Здесь студенты встречаются, общаются и работают над проектами.
Минск
пр-т Дзержинского, 5
(БЦ Rubin Plaza)
Нижний Новгород
Алексеевская ул., 10/16
(БЦ «Лобачевский Plaza»)
Новосибирск
ул. Николаева, 11/2
(Академпарк)
Санкт-Петербург
Свердловская набережная, д. 44, стр. 1
(БЦ «Феррум»)
Екатеринбург
ул. Хохрякова, 10
(БЦ «Палладиум»)
Что о Школе думают выпускники
У одних мы ассоциируемся с ночами без сна, у других — с бесконечными домашками и сложными заданиями, у третьих — с сильными преподавателями. Но то, с чем соглашаются все, — в ШАДе сложно, полезно и очень интересно
Я не совру, если скажу, что ШАД — лучшее место для учёбы в нашей стране. Ни в одном вузе не дают столько полезной информации, не обновляют курсы в режиме онлайн, не присылают столько обратной связи.
Легко не будет, но это того стоит. Вы обязательно узнаете что-то новое и прокачаете свои скилы.
Кроме занятий вам предложат множество внеучебных мероприятий: скучать точно не придётся.
Когда мне посоветовали поступать в ШАД, я думал, что это очередные IT-курсы, но уже после первого семестра я понял, что здесь нечто более серьёзное. В ШАДе не будут заставлять что-то делать, потому что так принято, а объяснят, почему принято именно так. Программы курсов постоянно обновляются, чего не встретишь в университетах. Преподаватели и другие студенты готовы прийти на помощь буквально в любое время. Это место, где в окружении единомышленников можно получить самые свежие знания в Machine Learning и Data Science.
Раньше я думал о ШАДе как о чём-то элитарном и недоступном. Однако мне повезло оказаться здесь и успешно выпуститься. В ШАДе учатся необычные люди: жаждущие знаний, готовые не спать ночами ради брейншторминга и обмена идеями. Преподаватели — прекрасные профессионалы из индустрии, а кураторы помогают успевать всё.
ШАД — это сплочённое сообщество, вторая семья, здесь рождаются возможности и происходит магия обучения.
Я очень благодарен Школе анализа данных за всё! Здесь можно найти много прекрасных современных курсов по computer science. Интересные (и часто сложные) домашние задания помогают усвоить полученный на лекциях материал. Но самое главное в ШАДе — это люди! Здесь невероятное сообщество увлеченных людей: преподаватели, студенты, кураторы. ШАД уникален именно благодаря им!
Всем рекомендую! Будет непросто (иногда даже очень сложно), но вам точно понравится!
Для меня ШАД был уникальным шансом получить фундаментальное IT-образование. До этого я даже не предполагал, что удалённое обучение может быть настолько качественным! Тут я получил фундаментальные знания в машинном обучении и бегло познакомился со множеством отраслей IT. Я получил опыт работы в команде и опыт код-ревью, я сдавал все курсы в формате решения задач, многие из которых были олимпиадного уровня. Обучение здесь — вызов, которого мне так не хватало со времён школьных олимпиад.
ШАД — это суперское место для развития, не только профессионального, но и личностного. Во-первых, ты получаешь актуальные знания в структурированной форме, закрепляя их задачами, опыт решения которых может пригодиться на работе. Во-вторых, ты сам можешь выбирать, что для тебя более важно, и брать курсы на свой вкус, искать себя в профессиональном мире. В-третьих, ты учишься справляться со стрессом и распределять свое время. Ну и, конечно, ты получаешь прекрасное комьюнити, которое мотивирует тебя развиваться. Каждый в ШАДе уникален и интересен не только как специалист, но и обязательно как человек!
ШАД — это далеко не только учеба, и очень важно понять это не в последнем семестре. Можно сидеть дома и мало с кем общаться, возможно, это тоже будет здорово и ты все равно очень многому научишься. Но для меня ШАД — это люди, это однокурсники, кураторы, преподаватели. Тут ты можешь найти интересных, живых, веселых людей, которые помогут тебе развиться! Спасибо каждому, кто встретился мне здесь!
Для меня обучение в ШАДе — это время, которое точно останется навсегда в памяти. ШАД дал мне фундаментальную базу знаний в сфере машинного обучения, научил правильно распоряжаться временем, оставил огромное количество невероятных воспоминаний и подарил мне прекрасных друзей. Я получил возможность пройти стажировку в Яндексе и приобрёл профессию, по которой уже работаю. После окончания точно знаю, что буду продолжать проходить ШАДовские курсы и прокачивать себя! ШАД — это любовь!
В ШАДе лучший процесс обучения, с которым я сталкивался на текущий момент. Здесь горят глаза не только у однокурсников, но, что важно, и у преподавателей. В ШАДе преподают люди, которые делают это не потому, что надо, а потому что им самим интересно, потому что они готовы копаться в этом всё свободное время и делиться с другими тем, что нового происходит в отрасли. Мне кажется, ШАД — это пример того, каким должно быть образование: не заучивание чего-то по давным давно написанным учебникам, а получение из первых рук знаний, которые являются востребованными прямо сейчас.
Лично я пошла в науку, а не в промышленное программирование, потому что мне хочется развивать Computer Science — а если ты работаешь в корпорации, то твоё решение обычно приносит пользу только непосредственному заказчику.
Современное машинное обучение устроено так, что без научной составляющей невозможно реализовать продукт. Существует «общий котёл» научных достижений, в который учёные приносят свои исследования и из которого промышленные разработчики могут черпать идеи для создания новых технологий.
В ШАДе хорошо. Тут преподают лучшие специалисты в области CS в Москве, которые к тому же любят свои предметы. И это передаётся, конечно. Хочется ботать, задачки решать.
Я думаю, сильные преподаватели приходят сюда из-за того, что студенты хорошие, а студенты из-за того, что преподаватели сильные. В общем, очень удачно круг замкнулся.
После учёбы в ШАДе можно легко найти интересную работу. Во-первых, ты уже примерно понимаешь, чем тебе интересно заниматься, во-вторых, тебя скорее всего в десять мест позовут и везде захотят взять.
ШАД для меня стал местом, где изучают «науку с человеческим лицом», действительно интересные и злободневные вещи, которых обычно так не хватает в традиционных университетах.
Хватало и сложной математики, и экспериментов вроде «а давайте прикрутим ещё вот такую эвристику и посмотрим, что получится». Многие домашние задания превращались в настоящие исследовательские проекты — наверное, таким я и вижу современное образование.
Учась в обычном вузе, рано или поздно все задумываются — а зачем мне всё это надо? В какой жизни пригодится матан, алгебра? И доучиваешься потому, что вроде как неприлично быть без диплома.
ШАД способен превратить такое образование в нечто полезное, что можно применять в жизни прямо с первой же лекции. Эта надстройка над знаниями сразу повысит вашу ценность в профессии, выбранной пять или шесть лет назад.
Школу можно охарактеризовать одним словом: феномен. Можно одним предложением: продвинутые курсы, организованные ведущей отечественной IT-компанией для увлечённой талантливой молодёжи, любящей математику и программирование.
А лучше просто сразу добавить себе в календарь напоминание о ближайшем наборе в ШАД.
Как развивалась Школа
Открываем ШАД в Санкт‑Петербурге и Новосибирске
Создаём онлайн-учебник по машинному обучению. Теория и практика, которые помогут углубиться в ML — с самых основ до тем из свежих научных статей
Запускаем программу для тех, кто умеет кодить. Открываем новый трек обучения для тех, у кого есть опыт промышленной разработки или научных исследований в области Data Science
Становимся партнёрами РЭШ. Запускаем совместную программу ШАДа и РЭШ «Экономика и анализ данных». Её цель — готовить людей с навыками экономического моделирования и анализа данных
Продолжаем расширяться и обновляем программы. Открываем ШАД в Нижнем Новгороде
Выходим в онлайн. Создаём свой первый онлайн-курс по машинному обучению
Развиваем программу и продолжаем делиться опытом. Открываем третье направление — «Большие данные». Организовываем международную конференцию по машинному обучению в Берлине
Делимся экспертизой. Проводим первую международную конференцию по анализу данных в Москве. Открываем ШАД в Новосибирске, который позднее становится частью CS-центра
Расширяемся. ШАД начинает работать в Минске и Екатеринбурге. А в Санкт‑Петербурге совместно с JetBrains запускается Computer Science (CS) центр
Открываем студентам новые возможности. Расширяем программы: курсов становится 29. Лучшие студенты могут проходить практику в Яндексе
Делаем первые шаги. Запускаем первый поток ШАДа по направлению «Анализ данных» из 80 студентов и собираем первые отзывы. А после создаём второе направление — «Компьютерные науки»