Советы по подготовке
-
Изучайте язык программирования Python
Python широко используется в сфере Data Science и машинного обучения. Вы можете освоить его бесплатно через онлайн-курсы или на YouTube. Язык прост в освоении, поэтому несколько дней практики будут достаточны для базового понимания. Мы рекомендуем курс Python от Kaggle.
Kaggle -
Освойте платформу Яндекс.Контест
Наши олимпиады будут проводиться на платформе Яндекс.Контест. Ознакомьтесь с её интерфейсом и функционалом, чтобы уверенно участвовать в конкурсах.
Яндекс.Контест -
Изучайте математические темы
Для успешного участия в олимпиаде важно иметь прочные знания в следующих областях математики:
- Теория вероятностей
- Статистика
- Линейная алгебра
- Математический анализ
- Дискретная математика
- Комбинаторика
Убедитесь, что вы умеете легко находить пределы и производные, знаете основные термины из статистики и можете применять базовые законы теории вероятностей.
-
Освойте базовые алгоритмы машинного обучения
Знание алгоритмов машинного обучения является ключевым для решения олимпиадных задач. Рекомендуется изучить следующие алгоритмы:
- Линейная регрессия
- Градиентный спуск
- Forward Propagation и Back Propagation
- Random Forests
- K-ближайших соседей (K-Nearest Neighbors)
- Метод опорных векторов (Support Vector Machines)
- Нейронные сети
Мы рекомендуем курсы от Kaggle, легендарный классический курс от Machine Learning Specialization на Coursera, также они выложили свои видеоуроки на YouTube и серию видеоуроков на YouTube-канале 3Blue1Brown про нейронные сети.
Для тех, кто не может учиться на английском, есть бесплатный курс на русском языке на платформе Stepik
Kaggle | Machine Learning Specialization | Machine Learning Specialization YouTube | 3Blue1Brown -
Практикуйтесь в решении задач
Регулярное участие в контестах и олимпиадах поможет закрепить полученные знания и развить навыки решения сложных задач. Рекомендуется:
- Участвовать в контестах на Kaggle и LeetCode, чтобы применять свои навыки в реальных соревнованиях.
- Ознакомиться с сайтом IOAI для получения дополнительной информации и ресурсов.