• Решать
    реальные задачи
  • Развивать
    свой потенциал
  • Повысить свою конкурентоспособность
    при устройстве на работу

Cовместный образовательный проект
Mail.Ru Group и факультета ВМК МГУ
имени М. В. Ломоносова
, реализующий
практико-ориентированное бесплатное
дополнительное обучение студентов
старших курсов и аспирантов МГУ силами
сотрудников Mail.Ru Group.

Что «Техносфера»
даёт студентам?

  • Цель
  • Процесс
  • Итог
  • Получить возможность стажировки в Mail.Ru Group.
  • Получить дополнительную специальность и попробовать себя в современной веб-разработке.
  • Получить солидный опыт для будущего резюме.
  • Стать частью проекта и реально влиять на проект.
  • Получить практический опыт разработки и проектирования, поработать над реальными проектами.
  • Постоянное общение с преподавателями — известными и признанными экспертами.
  • Поступить может студент МГУ 3-5 курсов, независимо от того, на каком факультете он учится.
  • Есть другие формы работы: экскурсии, мероприятия, конкурсы, стажировки.
  • Обучение в виде лекций и семинаров 3-4 раза в неделю, после основных занятий, прямо в Университете.
  • Также помогает опубликовать научные статьи, связанные с веб-разработкой.
  • На лекциях разбирается теория, семинары проходят в форме групповой работы над реальным проектом.
  • Это бесплатно
  • Сертификат Mail.Ru Group.
  • Практические навыки и реальный опыт решения сложных задач.
  • Больше возможностей успешного трудоустройства.
Дмитрий Гришин
Дмитрий Гришин
Председатель совета директоров Mail.Ru Group
Такие проекты как Техносфера важны и для рынка в целом, и в первую очередь — для самих студентов. У молодых специалистов должна быть возможность общаться с экспертами отрасли, пробовать свои силы в реальных проектах, иметь перед глазами вдохновляющие примеры.
Михаил Федотов
Михаил Федотов
Зам. декана по учебной работе
факультета ВМК
МГУ им. М.В. Ломоносова
Бесспорный плюс проекта Техносфера
состоит в том, что студенты факультета ВМК МГУ, получая отличную фундаментальную подготовку в рамках учебного плана факультета, имеют возможность на занятиях проекта Техносфера обучаться самым современным технологиям, используемым
в ИТ-индустрии. Это безусловно повышает их ценность как ИТ-специалистов.

Мероприятия

  • 31.07
    Всем привет!

    Мы запускаем второй летний интенсивный курс для студентов МГУ от Образовательных проектов Mail.Ru Group!

    Сейчас мы открыли запись на второй курс:
    СУБД в высоконагруженных проектах

  • Всем привет!
    Хочу рассказать о том, как подготовиться к поступлению в Техносферу, и о том, как упростить себе учебу уже на самом проекте.

    Интересно ли вам машинное обучение?

    Учебный план Техносферы построен вокруг различных методов обработки данных — от сбора до анализа. Большинство курсов проекта посвящено машинному обучению: Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных, Введение в анализ данных, Нейронные сети в машинном обучении, Дополнительные главы машинного обучения. Поэтому главный вопрос перед поступлением — интересно ли вам машинное обучение. Если вы еще не сталкивались с машинным обучением, советую за лето послушать курс Machine learning, чтобы составить свое мнение о теме.

    Подготовка к поступлению

    Процесс поступления проходит в два этапа: online-тест и собеседование. На собеседовании будут задачи на чтение и написание кода, вопросы по математике (матан, линал, теорвер), обсуждение проекта.

    Чтение / написание кода
    В качестве первого задания будет дана программа на C++, в которой нужно разобраться и ответить на вопросы интервьюера. Для подготовки к этому этапу стоит посмотреть различные репозитории на C++ и попробовать разобраться в том, что делают те или иные функции.
    На следующем этапе будет предложена задача, которую надо будет решить и написать код решения на C++ или Python. Задания будут уровня заданий A, B из 2-ого дивизиона Codeforces.

    Вопросы по математике
    По математике вам будут давать задачи и задавать вопросы из билетов. Прошлогодние билеты выглядели так: билеты по математике, задачи были на те же темы. Если у вас еще не было линейной алгебры / математического анализа / теории вероятностей / математической статистики, то советую за каникулы почитать учебники по теме. Доказательства спрашивать не будут — требуется знание и понимание формулировок и умение применять их в задачах.
    Пример вопроса: "Что такое независимые события? Правда ли, что взаимоисключающие события независимы?"

    Проект
    Проект будет выдан за несколько дней до собеседования. Так как основное направление в Техносфере — машинное обучение, то тема проекта будет относиться именно к нему. Вас могут попросить разработать некоторую систему и рассказать о том, какие алгоритмы вы будете использовать, как будете работать с хранилищем / кэшами, как будет устроено взаимодействие клиента с сервером и т.д. На последнем отборе задание заключалось в разработке рекомендательной системы.
    После того как вы получите тему проекта, нужно почитать статьи по всем аспектам задания. Тут надо не лениться и разобраться в теме как можно глубже. Когда закончите с чтением литературы, попробуйте накидать схему проекта и сформулировать ее преимущества и недостатки.

    Во время и незадолго до учебы

    • Почитайте описание курсов и программу лекций / семинаров на следующий семестр. Очень важно понять, что от вас ожидают до курса и чему вы научитесь по его итогам
    • Не стесняйтесь писать преподавателям по любым вопросам, касающимся курсов, — мы всегда рады помочь
    • По всем курсам предусмотрена балльно-рейтинговая система. Это позволяет закрыть большую часть курса до зачетной недели, если делать задания вовремя
    • Весь код на курсах по машинному обучению пишется на Python, поэтому стоит изучить этот язык заранее. Отдельно стоит обратить внимание на библиотеки numpy, pandas, matplotlib. Также надо научиться пользоваться Jupyter Notebook. Их изучение не займет много времени, но сильно упростит вам учебу.
  • Кто придумывает игры? Как стать гейм-разработчиком? Каких специалистов ждут в игровой индустрии?

    А также сколько времени требуется на разработку разных игр, почему не обойтись без прототипов и еще 10 фактов о создании игровых миров.



Мероприятия

  • 29.07
    Всем привет!

    Специально для студентов МГУ мы запускаем 3 интенсивных летних курса от Образовательных проектов Mail.Ru Group.

    Сейчас открыта запись на Хакатон:
    Децентрализованный. Безопасный. Твой. Мессенджер за 2 недели


  • 31.07
    Всем привет!

    Мы запускаем второй летний интенсивный курс для студентов МГУ от Образовательных проектов Mail.Ru Group!

    Сейчас мы открыли запись на второй курс:
    СУБД в высоконагруженных проектах

© Mail.Ru Group, 2011–2017

Обратная связь

Присоединяйся:

Группа ВКонтакте
  • Дизайн:
    Nimax
  • Разработка:
    Лаборатория
    технопарка
Версия портала - 5.22.7