Точные даты этапов по профилю — в Личном кабинете на платформе «Талант». Общие даты этапов — на странице Расписания
Профиль посвящён работе с большими данными и машинным обучением. Участники научатся анализировать большие массивы данных, находить в них закономерности и использовать результаты анализа для решения практических задач.
Вы познакомитесь с методами машинного обучения, которые помогают автоматизировать процессы и принимать решения на основе данных. Такие технологии применяют в разных сферах — от финансов и производства до медицины.
Первый этап включает образовательный модуль и задания.
Участники:
Задания первого этапа помогают познакомиться с основами работы с данными и подготовиться к следующему этапу.
На втором этапе участники собираются в команды и решают задачи, связанные с технологиями машинного обучения и обработки данных.
Задания требуют взаимодействия внутри команды. Часть заданий проверяется автоматически, часть — вручную.
Работа над задачами второго этапа и изучение образовательных материалов профиля помогут участникам подготовиться к финалу.
Финалистам предстоит разработать рекомендательную систему на основе данных от партнёра профиля. Участники будут работать с большими массивами данных и решать задачи, связанные с их обработкой, анализом и представлением. Главная задача — создать систему, которая сможет использовать данные для формирования рекомендаций.
Программирование на Python. Умение писать программы на Python для обработки данных и решения задач машинного обучения.
Аналитика данных. Умение работать с большими массивами данных, находить в них закономерности и использовать результаты анализа.
Основы программирования. Знание базовых конструкций программирования и умение применять их при решении задач.
Машинное обучение. Понимание основных алгоритмов и методов машинного обучения, а также умение работать с базовыми структурами данных.
Переобучение моделей. Понимание проблемы переобучения и способов её предотвращения при обучении моделей.
Математика. Базовая математическая подготовка, необходимая для работы с данными и алгоритмами машинного обучения.
Для участия во втором и заключительном этапах вам понадобится команда из 2-3 человек.
В команде могут быть следующие роли:
Аналитик. Предлагает идеи и способы решения задачи, анализирует данные и помогает определить подход к решению.
Программист. Реализует идеи команды в виде программы и отвечает за их техническую реализацию.
Тестировщик. Проверяет работу программ и настраивает гиперпараметры моделей.
Роли могут сочетаться: один участник может выполнять несколько функций в команде.
Теория вероятностей – наука о случайности
Программирование на Python
Материалы кружков (Deep Learning)
Онлайн-курс “Дискретные структуры”
Онлайн-курс “Основы статистики”
Сборник по итогам Олимпиады КД НТИ 2019/20. БДиМО
Курс Алгоритмы программирования и структуры данных
Сборник заданий 2024/25. Большие данные и машинное обучение
Сборник заданий 2023/24. Большие данные и машинное обучение
Сборник задач НТО. Большие данные и машинное обучение. 2025-2026 гг.
