XXI век — это век информации, которую человечество научилось собирать, и теперь главный вопрос в том, что полезное из нее можно извлечь и как правильно применять для улучшения качества жизни людей.
Большие данные требуют проницательности, а машинное обучение позволяет обрабатывать информацию алгоритмически для построения гипотез и анализа во всех сферах жизнедеятельности человека.
В рамках первого отборочного этапа предстоит решить задачи по математике и информатике на предметном туре, освоить теорию машинного обучения через образовательный блок и развить свои компетенции в анализе данных на инженерном туре.
Задачи второго этапа готовят участников к задачам финального тура. Участники познакомиться с платформой по проведению контеста. Задания представляют из себя задачи по олимпиадному программированию и задачи по машинному обучению.
Заключительный этап пройдет очно в Санкт-Петербурге, в Университете ИТМО. Участникам предстоит написать предметный тур по математике и информатике.
Финальная задача традиционно является классическим соревнованиям по построения прогнозных моделей. Участники буду работать в команде и смогут проявить свои компетенции в ходе командной работы над решением задачи финального этапа.
Для участия на втором и заключительном этапах вам понадобится команда из 2-3 человек.
Материалы кружков (Deep Learning)
Методическое пособие. Профиль «Большие данные и машинное обучение»
Онлайн-курс «Теория вероятностей для начинающих»
Онлайн-курс «Программирование на Python»
Онлайн-курс «Дискретные структуры»
Онлайн-курс «Основы статистики»
Онлайн-курс «Обучение на размеченных данных»
Онлайн-курс «Поиск структуры в данных»
Задания всех этапов профиля «Большие данные и машинное обучение» 2017
Учебно-методическое пособие по итогам Олимпиады НТИ 2015/16
Сборник по итогам Олимпиады КД НТИ 2019/20. БДиМО
Пособие с Олимпиады НТИ 2016/17 учебного года. БДиМО
Задачник 2017/18
Задачник 2018/19
Курс Алгоритмы программирования и структуры данных
