25 апреля мы провели очередной митап Avito Student Talks, в этот раз он был посвящён аналитике: карьерному пути, Data Science и продуктовой аналитике. После встречи мы подумали, что её материалы могут быть интересны самой широкой аудитории и решили ими поделиться. В посте — видеозаписи докладов, презентации от спикеров, отзывы слушателей и, конечно, фотоотчёт.
Почему работа в боевых проектах высоконагруженной разработки для новичка зачастую лучше короткой летней практики? Почему личный контакт с наставником — залог успешного входа в профессию? И какие они, стажировки для начинающих разработчиков в Авито? В этой статье я отвечаю на все эти вопросы, рассказываю о впечатлениях наставников и стажёров и анонсирую новые стажёрские вакансии в Авито.
Новый учебный год — самое время учиться. В этом посте поделимся новостями о highload-магистратуре в МАИ, онлайн-курсах и анонсируем запуск студенческих IT-митапов Avito Student Talks (голосование за интересующие темы — в конце поста).
Совместно с МАИ Авито открывает магистратуру «Проектирование высоконагруженных интернет-сервисов», обучение начнётся уже в сентябре 2018 года. Зачем туда поступать и в чём основные фишки, рассказываем в этой статье. Под катом можно также познакомиться с преподавателями и зарегистрироваться на вебинар, посвящённый учебной программе.
Привет! Меня зовут Анна, я руководитель образовательных проектов в Avito. Нам кажется очень важным способствовать тому, чтобы начинающие (и не только) разработчики узнавали о самых крутых технологиях на рынке. Поэтому мы делаем целый пул образовательных онлайн-проектов в партнёрстве с лучшими площадками. Подробно о них рассказываю под катом, там же раскрываю наши планы на будущее.
С ноября по май на платформе Stepik проводился конкурс Stepik Contest, участники которого создавали уроки для адаптивной системы обучения, разработкой и активным внедрением которой сейчас занимается команда Stepik. О ходе конкурса мы писали ранее, а в этой статье хотим поделиться результатами (новыми бесплатными курсами!) и рассказать о победителях.
Stepik — на данный момент единственная русскоязычная образовательная онлайн-платформа, на который любой желающий может создать экзамен с прокторингом (онлайн-сопровождением и контролем учащегося). Притом такой экзамен может иметь заданную продолжительность, ограниченное время на прохождение, точную дату начала.
В данной статье мы расскажем про то, зачем нужен прокторинг, и в подробностях опишем интеграцию системы онлайн-прокторинга ProctorEdu с платформой Stepik.
Новогодние праздники и январь прошли очень быстро и вместо большого количества курсов для конкурса Stepik Contest команда Stepik получила множество запросов с просьбами продлить дедлайн. Мы решили продлить срок конкурса до 31 марта, а сейчас — подвести промежуточные итоги, ответить на вопросы и разъяснить все неочевидные моменты конкурса.
Итак, конкурс Stepik Contest, дедлайн 31 марта, чтобы выиграть от $2K до $10K, нужно создать 20+ задач по темам IT на платформе Stepik (adaptive.stepik.org).
Образовательная платформа Stepik объявляет о старте конкурса по созданию IT-задач. Результатом Stepik Contest станет уникальная система онлайн-обучения, основанная на персональных рекомендациях учащимся. Победители конкурса получат денежные призы до $10K.
В сентябре мы выпустили плагин для IntelliJ IDEA с поддержкой Python и Java. О процессе разработки, и о том, почему плагин упростит жизнь учащихся программированию на Stepik.org, расскажем в этой статье.
Осень 2016 года выдастся насыщенной: СПбАУ РАН не только перезапустит на Stepik.org уже во второй раз, но и даст старт новой онлайн-программе профессиональной переподготовки, на этот раз в сотрудничестве с Институтом биоинформатики, и посвящена она будет работе с данными.
Программа начнётся в октябре'16 и будет проходить без дедлайнов, поэтому присоединиться к ней можно в любой момент, а на обучение потратить именно столько времени, сколько позволяет ритм жизни: совсем необязательно не спать ночами и совмещать непростую работу с не менее сложной учебой.
Мы продолжаем рассказывать о системе адаптивного обучения на Stepic.org. Первую вводную часть этой серии можно почитать здесь.
В данной статье мы расскажем о построении рекомендательной системы (которая и лежит в основе адаптивности). Расскажем о сборе и обработке пользовательских данных, о графах переходов, хендлерах, оценке реакции пользователя, формировании выдачи.
Вспомним про линейную регрессию, регуляризацию и даже поймём, почему в нашем случае лучше использовать гребневую регрессию, а не какую-нибудь там ещё.
Зимой 2016 года у нас в Stepic.org возникла идея сделать для наших учащихся персонального помощника, поэтому мы позвали студента СПбАУ РАН Константина Чаркина на стажировку, результатом которой видели Telegram-бота. Это потом всё вышло из под контроля и появился набор стикеров и каналы по курсам… Но обо всём по порядку!
28 апреля 2016 года мы официально объявили о запуске первого адаптивного курса на Stepic.org, который подбирает задачи по Python в зависимости от уровня учащегося. До этого мы ещё реализовали на платформе рекомендованные уроки, чтоб учащиеся как не забывали, что они уже прошли, так и открывали для себя новые темы, которые могут их заинтересовать.
Этой статьёй мы начинаем цикл о рекомендательных системах и адаптивном обучении.
Под катом две основные темы:
про онлайн-образование, плюсы/минусы/подводные камни;
классификация рекомендательных систем, их применимость в образовании, примеры.
Ура, свершилось! У платформы с открытыми онлайн-курсами Stepic.org появились приложения под iOS и Android.
В этом коротком посте мы расскажем о процессе работы над приложениями — выборе платформ, используемых технологиях и API, и даже дадим ссылки на исходный код.
Скажем честно, мы долго сомневались, так ли это необходимо. Посудите сами — каким бы ни было учебное мобильное приложение, в нём никак не получится удобно писать код на Haskell или вводить десяток-другой команд в линуксовый терминал. Поэтому речь не шла о приложении, которое полностью бы передавало функциональность Стэпика, но помогло бы разнообразить и улучшить обучение наших пользователей.
Наверняка многие из вас смотрели онлайн-курсы и думали о том, что способны рассказать не хуже, а то и ещё интереснее? Вы пошли работать в большую компанию, оставив академическую карьеру, но умеете и хотите преподавать? А может быть, вы преподаёте в вузе, но рассказывать из года в год одно и то же, обучая максимум 100 студентов в год, вам кажется неразумной тратой времени в век технологий?
