Как обычно, навеяно двумя нижними темами :)
Вот если брать IT (Information Technology). Понятно, что в ближайшие десятилетия будет много работы с анализом данных.
Big data, neiro science, цифровая обработка всех видов сигналов и изображений, ПО для робототов и технологических линий и т.д. Интересно скрещение с физикой, химией, биологией.
Вот если сосредоточиться именно на обработке данных и сигналов, то какая это должна быть специальность? И где такое есть (желательно в ВУЗах второго эшелона, должны же быть лайт аналоги специальностей фундаментальных ВУЗов)
Конференция "Подростки""Подростки"
Раздел: Профориентация
Отвечать в конференциях и заводить новые темы может любой участник, независимо от наличия регистрации на сайте 7я.ру.
Для девочки лучше специальность 2204 Программное обеспечение вычислительной техники
Прикладная математика уж очень заумно.
В свое время когда я училась в 1990-1995 была неплохая в МИЭТ(Зеленоград), Миит(инженеров транспорта). 06.12.2016 01:23:10, Alisa_M
Прикладная математика уж очень заумно.
В свое время когда я училась в 1990-1995 была неплохая в МИЭТ(Зеленоград), Миит(инженеров транспорта). 06.12.2016 01:23:10, Alisa_M
Примат.
В любом случае, линал, методы оптимизации и теорвер/статы, вероятно, будут наиболее важными, чтобы уметь прочитать соответствующие статьи. Чтобы запустить питон и дернуть штатные алгоритмы, математики вообще можно не знать и счастливо работать и зарабатывать деньги.
Относительно классическая книга - C. Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning, [ссылка-1] . Если человеку достаточно бекграунда, чтобы ее прочитать, то жить можно вполне хорошо.
Обработка данных (as in big data, data mining etc) и обработка сигналов (as in digital signal processing с фурьешечками и функаном) - две очень разные штуки, кстати.
А, и еще имеет смысл заботать английский на уровне "читаю техническую литературу безо всяких проблем". 02.12.2016 19:09:43, какой-то крокодил
Спасибо за книгу и советы!
То, что обработка сигналов - несколько другое, я понимаю.
Еще бы места прикинуть не очень топовые, где этим потихонечку занимаются или заниматься начинают. 02.12.2016 20:12:53, Cat-S
Конспектирую! Про Воронцова я знаю, дочери рано слушать, я сама слушала, но весь курс не дослушала.
Кванты - сложно, кванты оставим физтехам :) 02.12.2016 20:51:55, Cat-S
В любом случае, линал, методы оптимизации и теорвер/статы, вероятно, будут наиболее важными, чтобы уметь прочитать соответствующие статьи. Чтобы запустить питон и дернуть штатные алгоритмы, математики вообще можно не знать и счастливо работать и зарабатывать деньги.
Относительно классическая книга - C. Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning, [ссылка-1] . Если человеку достаточно бекграунда, чтобы ее прочитать, то жить можно вполне хорошо.
Обработка данных (as in big data, data mining etc) и обработка сигналов (as in digital signal processing с фурьешечками и функаном) - две очень разные штуки, кстати.
А, и еще имеет смысл заботать английский на уровне "читаю техническую литературу безо всяких проблем". 02.12.2016 19:09:43, какой-то крокодил
То, что обработка сигналов - несколько другое, я понимаю.
Еще бы места прикинуть не очень топовые, где этим потихонечку занимаются или заниматься начинают. 02.12.2016 20:12:53, Cat-S
Если тема интересна сама по себе, то можно этим заниматься самостоятельно. И чем вуз нетоповее, тем проще будет по понятным причинам.
Можно взять Шелдона Акслера по линалу (Linear Algebra Done Right, ох, это небо и земля по сравнению с тем, что нам Беклемишев на первом курсе читал), Ширяева по теорверу, Кормена по общей образованности в области алгоритмики, Воронцова (на machinelearning.ru есть тексты лекций и слайды), Бишопа того же и Бенджио (deep learning, вот это все модное про нейросети) - этих троих по машинному обучению, то будет вполне неплохо. Ну и пробежаться ещё по второй половине списка литературы с [ссылка-1] .
Хорошую книгу по оптам осталось найти, да.
Ну и имеет смысл держать в уме, что лет через сколько-то там всякая квантовая ерунда может-то и выстрелить. 02.12.2016 20:25:22, какой-то крокодил
Можно взять Шелдона Акслера по линалу (Linear Algebra Done Right, ох, это небо и земля по сравнению с тем, что нам Беклемишев на первом курсе читал), Ширяева по теорверу, Кормена по общей образованности в области алгоритмики, Воронцова (на machinelearning.ru есть тексты лекций и слайды), Бишопа того же и Бенджио (deep learning, вот это все модное про нейросети) - этих троих по машинному обучению, то будет вполне неплохо. Ну и пробежаться ещё по второй половине списка литературы с [ссылка-1] .
Хорошую книгу по оптам осталось найти, да.
Ну и имеет смысл держать в уме, что лет через сколько-то там всякая квантовая ерунда может-то и выстрелить. 02.12.2016 20:25:22, какой-то крокодил
Кванты - сложно, кванты оставим физтехам :) 02.12.2016 20:51:55, Cat-S
посмотрите олимпиаду НТИ. Там несколько курсов по этой теме и вузы кроме нескольких топовых, как раз именно такие:три политеха, МАИ. Хотя, пожалуй, питерский политех скорее топ, судя по знакомым студентам. Что удивило. При таком наборе вузов участники , судя по комментариям , весьма осведомленные люди. Сложность задач, оригинальность, системность, межпредметность. Реально крутые задачи, хотя это мнение, конечно, только по тому направлению, что ребенок выбрал. Я вообще слишком далека от этой сферы, наблюдаю процесс со стороны, но все же думаю, что это очень круто. Дети немного повыше уровня региона всеросса. Решили немного, правда и времени было ограниченно, еще и в школе эти дни как нарочно под завязку. Никакие перечневые, топовые поступательные и регион всеросса , по-моему, и рядом не стояли, а дети у меня очень даже в теме и не лыком шиты. Вот родственник-физтех прочитал несколько, показали сегодня, после закрытия, впечатлился сильно) Ни помогать, ни советовать не взялся бы не только из принципиальности (идущей вразрез с общим мнением ниже про заочки перечневых, считает что только сами дети должны писать, сколько потянут)
01.12.2016 16:10:34, Анна Ч.
Вообще я организатора нти слушала на конференции и он обещал задачи легче остальных олимпиад. Потому что типа их задача проверить базовые школьные знания, а главные соревнования на практическом этапе потому что им именно интересны дети умеющие решать практические задачи. Мой решил с горем пополам 3 задачи по физике и сломался на информатике. Я вообще не поняла, откуда он это должен был знать и как это решалось,(
01.12.2016 18:51:45, Танжер
Ну вот это и странно. Потому что мой конечно не семи пядей во лбу , но вполне программировал автономную часть робота на соревнования и у него есть работающая метоостанция на ардуино , но он их информатику в категории умный дом не смог решить даже близко. Т е реакция была - что это?? Хочу оргов спросить на эту тему- для кого это было?
01.12.2016 19:23:18, Танжер
судя по числу успешно решенных участниками задач (там % отображается сразу) и тем более темам, это далеко не школьные знания, даже при профильной школе.
01.12.2016 19:11:21, фмш
Заинтриговали...
Открыл задачи олимпиады МТИ прошлого года: [ссылка-1]
Сразу скажу - я посмотрел только профиль "Большие данные и машинное обучение", заключительный этап, задачи по информатике, индивидуальная часть.
Это проще регионального этапа. Никаких сложных задач там нет, никаких задач типа "скомбинируем два алгоритма" тоже нет. Последняя задача "минимальное остовное дерево" - это стандартный алгоритм, давать задачи типа "а знаете ли вы такой стандартный алгоритм" не принято.
Также это явно уступает заключительным этапам сильных перечневых олимпиад.
Так что ваша оценка сложности задач, оригинальности, межпредметности, мне кажется неверной.
Или нужно посмотреть задачи другого профиля? 01.12.2016 17:48:45, dk
Открыл задачи олимпиады МТИ прошлого года: [ссылка-1]
Сразу скажу - я посмотрел только профиль "Большие данные и машинное обучение", заключительный этап, задачи по информатике, индивидуальная часть.
Это проще регионального этапа. Никаких сложных задач там нет, никаких задач типа "скомбинируем два алгоритма" тоже нет. Последняя задача "минимальное остовное дерево" - это стандартный алгоритм, давать задачи типа "а знаете ли вы такой стандартный алгоритм" не принято.
Также это явно уступает заключительным этапам сильных перечневых олимпиад.
Так что ваша оценка сложности задач, оригинальности, межпредметности, мне кажется неверной.
Или нужно посмотреть задачи другого профиля? 01.12.2016 17:48:45, dk
М.б, пишу же, что сильно далека от этого . Посмотрите, пожалуйста, этот год, нейротехнологии ( хотя у меня набрали как раз в программ. больше, чем в других предметах, которые у них гораздо сильнее, та же физика, биология - там ведь сразу три предмета в общий зачет идут) Теоретически дано 2 дня, но когда в школе до 17 часов, плюс кружки-секции, на выполнение остается мало времени, конечно.
01.12.2016 18:12:20, Анна Ч.
да, посмотрела, уже нельзя, все закрыто для всех.
02.12.2016 09:14:53, Анна Ч.
добавлю, 11 класс интересует. Спасибо
01.12.2016 18:27:26, Анна Ч.
Про компанию, про которую Вы говорите, догадалась. Но свет клином на ней не сошелся, это точно. Особенно лет через 8-10. 01.12.2016 19:42:46, Cat-S
Хабр каждую вторую публикацию на эту тему делает, на курсере куча курсов, бизнес-фм чего-нибудь постоянно вещает. Создается впечатление, что да, модно и актуально, а специалистов мало.
А классическая ЦОС вполне приятная область. 01.12.2016 20:29:43, Cat-S
Модно, примерно как джава лет 15 назад.
02.12.2016 19:42:40, какой-то крокодил
То, что пока наблюдается в вузах второго эшелона настолько не имеет отношения к передовым технологиям, что, мне кажется, единственный вариант - более-менее приличная математика+программирование(м.б. МИЭТ, какие-то специальности в МАИ и т.п.) + разные курсы с курсэры т.п.
01.12.2016 14:42:27, Шоша
Более-менее приличная математика - это вообще странное определение. Математика, она ведь очень разная. Вот у меня в ВУЗе 25 лет назад были очень приличные уравнения математической физики. Но если в разработку антенных устройств не идти, то они и не нужны. А ими занималась на разных курсах года 2 из 6 в ВУЗе. Сейчас отдаленные, очень смутные воспоминания.
У меня все же есть сейчас убеждение, что если не замахиваться на университетское широкое образование, то учиться лучше бы тому, что сразу и использовать будешь. 01.12.2016 15:24:30, Cat-S
Вопрос используемости. Если из прочитанного на 1-м курсе линала потом все остальные курсы использовать только способ перемножения матриц и транспонирование, то линал из головы благополучно выгрузится...
02.12.2016 20:17:56, Cat-S
Я только не хочу, чтобы моя тема превратилась в очередную тему "есть только топы". Скорее, я ищу "отдельные хорошие места".
01.12.2016 19:35:02, Cat-S
В вузах передовым технологиям заведомо учить не могут, передовые технологии больно быстро обновляются.
02.12.2016 19:37:42, какой-то крокодил
Вопрос в какой степени передовые. На том же физтехе читается очень приличный курс про машинное обучение, там есть и про нейронные сети и т.п. Достаточно современно.
02.12.2016 19:53:02, Шоша
Да, я один из таких курсов слушал, воронцовский, на ИАДе.
Только ему, курсу этому, хорошая математическая база весьма поможет. Ну и пять лет назад там вещей, придуманных за 10 лет до того, скажем, не было, и которые сейчас создают всю шумиху. LSTM эти, все дела. Добавят сейчас их - всяких GAN не будет.
Нет смысла бежать за самой современной и модной ветвью, фундаментальное образование всегда лучше, ИМХО. 02.12.2016 20:05:16, какой-то крокодил
Только ему, курсу этому, хорошая математическая база весьма поможет. Ну и пять лет назад там вещей, придуманных за 10 лет до того, скажем, не было, и которые сейчас создают всю шумиху. LSTM эти, все дела. Добавят сейчас их - всяких GAN не будет.
Нет смысла бежать за самой современной и модной ветвью, фундаментальное образование всегда лучше, ИМХО. 02.12.2016 20:05:16, какой-то крокодил
Я с вами абсолютно согласна. У автора был запрос, где есть про современный IT :)
02.12.2016 20:31:34, Шоша
У меня все же есть сейчас убеждение, что если не замахиваться на университетское широкое образование, то учиться лучше бы тому, что сразу и использовать будешь. 01.12.2016 15:24:30, Cat-S
Но есть база, которая используется много где. Линал, например.
02.12.2016 19:40:51, какой-то крокодил
Оно всё равно какие-то там связи в мозгу формирует, потом, если что, вспомнить проще будет.
Я этот самый линал тоже забыл, да и он у нас вообще немножко грустный был. Потом чувствовал себя очень неудобно - ну нехорошо как-то относиться к этому как к черному ящику, которому ты кормишь матрицу, получаешь SVD-разложение и используешь магическое заклинание, что если числа в диагональной матрице такие-то, то делай то-то, и вообще отбери самые большие из них, будет наиболее эффективное приближение.
Нельзя так. 02.12.2016 20:28:39, какой-то крокодил
Я этот самый линал тоже забыл, да и он у нас вообще немножко грустный был. Потом чувствовал себя очень неудобно - ну нехорошо как-то относиться к этому как к черному ящику, которому ты кормишь матрицу, получаешь SVD-разложение и используешь магическое заклинание, что если числа в диагональной матрице такие-то, то делай то-то, и вообще отбери самые большие из них, будет наиболее эффективное приближение.
Нельзя так. 02.12.2016 20:28:39, какой-то крокодил
более-менее приличная = нормально преподающаяся стандратная вузовская программа по высшей математике. Чтобы в матане не путались. По поводу учиться тому, что будешь использовать. По моим наблюдениям сейчас пропасть между вузами первого и второго эшелона достаточно велика. Зачастую в вузах второго эшелона оказывается вообще нечему учиться, что, конечно, не отменяет отдельных хороших мест + отдельных работоспособных и целеустремленных людей. которые выучатся, где угодно.
01.12.2016 19:02:31, Шоша
Мне, к сожалению, по суперсовременному IT не попадались отдельные хорошие места. Попадались отдельные толковые люди. И еще бывает, что в магистратуру топового вуза поступить сильно проще, чем в бакалавариат. + сейчас очень мнго хороших курсов онлайн. Особенно на английском, но и на русском уже есть
01.12.2016 22:52:57, Шоша
Читайте также
Как понять, что у ребенка психологические трудности, если он ничего не рассказывает?
Как помочь ребенку, чтобы не оттолкнуть?
Простые способы позаботиться о своем теле. Памятка нежности к себе
Как заботиться о своем теле?
