АКАДЕМИЯ АНАЛИТИКОВ
АВИТО
ПЕРИОД ОБУЧЕНИЯ
ФОРМАТ
СТОИМОСТЬ
НАГРУЗКА
сентябрь 2024 -
октябрь 2025
онлайн
от 20 часов в неделю
программа подготовки аналитиков данных и ds-инженеров
3 причины учиться в ААА
В Академии все занятия включают практику, взаимодействие с преподавателем и другими студентами. Каждый студент работает с ментором — индивидуально и на протяжении всего срока обучения.
С каждым студентом будет работать команда профессионалов. Тебя будут поддерживать куратор, преподаватели — эксперты в своей отрасли, а также ментор из числа действующих опытных аналитиков или DS инженеров Авито.
В Академии ты получишь знания и навыки, необходимые для работы. Это станет твоим преимуществом при трудоустройстве в Авито и другие компании.

Программа Академии составлена на основе требований к аналитикам данных и DS инженерам Авито.
Учеба в Академии — возможность подготовиться  к трудоустройству в Авито под  руководством команды Авито.
ПРИКЛАДНЫЕ
ЗНАНИЯ
ОПЫТНЫЕ
НАСТАВНИКИ
КАРЬЕРНАЯ
ПОДГОТОВКА
РАБОТА В АВИТО
, IT-компании, e-commerce, консалтинг.
Академия Аналитиков Авито — это программа обучения от классифайда № 1 в мире. Ты  получишь необходимые знания и навыки для работы с данными и погрузишься в специфику работы. Учись на практике вместе с Авито!
НАПРАВЛЕНИЯ ОБУЧЕНИЯ
АНАЛИТИК ДАННЫХ
DS-ИНЖЕНЕР










Получает запрос от бизнеса на решение задачи.
Формулирует бизнес-задачу в терминах машинного обучения.
Выбирает наиболее подходящую модель для задачи, размечает данные, обучает и валидирует модель.
Разрабатывает сервис и встраивает в него модель.
Проводит интеграцию сервиса с заказчиком и выкатывает его в production.
Отвечает за количественную оценку текущих проблем и возможностей, которые реализуются в продукте.
Создает аналитические фреймворки, которые позволяют аналитикам самостоятельно контрибьютить в продукт.
Определяет ключевые метрики продукта и предложения по их улучшению.
Проводит исследования, которые помогают ответить на вопросы «что произошло» и «почему», а также составляет дальнейшие рекомендации.
Аналитики Авито — равноправные партнеры в развитии бизнеса и продукта!
Занятия пройдут в онлайн формате. Также будет возможность при желании приходить в офис на некоторые лекции.
Мы не берем денег за обучение в нашей Академии. Но хотим учить только заинтересованных студентов, готовых пройти нашу программу подготовки аналитиков данных или DS инженеров от начала и до конца.
Куратор всегда на связи: к нему можно обратиться с любыми вопросами по обучению в Академии.
Ментор поможет тебе проанализировать исходные знания, оценить свои перспективы, а также найти и устранить трудности, которые мешают процессу обучения.
После завершения курсов ты сможешь продолжить обучение по программе второго года, где узнаешь о том, какую роль играет аналитик данных в развитии бизнеса и продукта.
ПРОГРАММА И ПРЕПОДАВАТЕЛИ
АНАЛИТИК ДАННЫХ
ПРИКЛАДНАЯ СТАТИСТИКА
Решать практические задачи с использованием статистических критериев t-test, Манна-Уитни, бутстрап

Использовать специализированные библиотеки Python для решения статистических задач

Принимать решения в спорных ситуациях, опираясь на понимание принципов статистического аппарата


ЦЕЛЬ
НАУЧИМ
КОМАНДА
Тимур Мерлин
Unit Leader, Авито
Senior Analyst, Авито
Дмитрий Лунин
Открыть способность заглядывать в будущее! А также научить понимать специфику, область применения и фишки базовых критериев и методов.

Открыть способность заглядывать в будущее! А также научить понимать специфику, область применения и фишки базовых критериев и методов.
PYTHON
Павел Лысак
Разработчик, Авито
Писать код, понятный другим аналитикам и инженерам

Использовать встроенные типы, функции и классы

Работать с тулингом git и idea

Тестировать корректность работы кода

Писать и использовать декораторы

Использовать преимущества функционального программирования

Логировать промежуточные вычисления
ЦЕЛЬ
НАУЧИМ
КОМАНДА
Дмитрий Куприянов
Разработчик, Авито
Сергей Нинуа
Дата-инженер, Exness
Роман Афанаскин
Разработчик
Александр Непочатых
Научить пользоваться инструментами Python для решения аналитических задач. Мы знакомим студентов с Python с самого начала!
Разработчик, Авито
Python имеет простой синтаксис и огромное количество библиотек, упрощающих работу с данными.

С его помощью аналитики могут быстро создавать небольшие и эффективные приложения и решать задачи, используя уже готовые коды.

SQL
Роман Жак
Проектировать простые модели данных и описывать объекты базы данных

Писать запросы к данным на SQL, создавать представления, процедуры и функции

Применять аналитические функции

Управлять механизмом транзакций

Строить индексы

ЦЕЛЬ
НАУЧИМ
КОМАНДА
Маргарита Полянская
Аналитик, Авито
Илья Салманов
Мария Новикова
Дать студентам основы работы с базами данных и научить работать c SQL-кодом.

Инженер, Авито
Аналитик, Авито
Team Lead, Авито
ЭКОНОМЕТРИКА
Понимать базовые принципы эконометрического исследования

Тестировать предпосылки эконометрических моделей

Выбирать наилучшую эконометрическую модель с помощью in-sample и out-of-sample метрик

Тестировать статистическую значимость предсказаний эконометрических моделей
ЦЕЛЬ
НАУЧИМ
КОМАНДА
Тимур Зекох
Старший аналитик, Авито
Project Manager, Авито
Анна Иванова
Дать научное представление об эконометрических моделях и методах, а также показать, как применять их на практике.
ПОЗНАКОМИМ
С методом максимального правдоподобия

Моделями бинарного выбора;

Эконометрическими моделями для временных рядов

Основными проблемами эконометрического исследования и способами их решения.
Аркадий Воронкин
Аналитик, Авито
ЭКСПЕРИМЕНТЫ
Наиболее распространенные критерии для интерпретации данных

Подходы по снижению дисперсии, ложноположительных результатов

Способы организации факторных и оптимизационных исследований

ЦЕЛЬ
НА РЕАЛЬНЫХ ПРИМЕРАХ ИЗУЧИМ
КОМАНДА
Алексей Праслов
Team Lead, Авито
Научить строить оптимальные планы исследовательских экспериментов.

ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ
Понимать, как с помощью визуализации получить новую информацию из набора данных

Уметь разрабатывать умные и понятные дашборды с помощью Python и Redash

Уметь разрабатывать дашборды для бизнеса
ПОСЛЕ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА СТУДЕНТ БУДЕТ
КОМАНДА
Николай Огоров
Инженер, Авито
Никита Донцов
Ольга Полевик
Аналитик, Авито
Аналитик, Авито
Кирилл Половников
Старший Дизайнер, Авито
Любовь Левченко
Аналитик, Авито
МЕТРИКИ
Роман Жак
Понимать основные бизнес-метрики и область их применения

Разрабатывать и анализировать бизнес- и продуктовые метрики

Оценивать качество метрик

Готовить данные, оценивать их полноту и достоверность

Проектировать простые дашборды для решения бизнес-задач
ЦЕЛЬ
НАУЧИМ
КОМАНДА
Маргарита Полянская
Аналитик, Авито
Илья Салманов
Мария Новикова
Научить понимать, создавать и использовать метрики для оценки продуктов и деятельности компании
Инженер, Авито
Аналитик, Авито
Team Lead, Авито
soon...
MACHINE LEARNING
Понимать ключевые ML-алгоритмы

Обучать и валидировать модели машинного обучения

Формулировать бизнес-задачи в терминах машинного обучения

Оценивать эффект от применения ML в решении задач


ЦЕЛЬ
НАУЧИМ
КОМАНДА
Глеб Баянов
DS Manager, Авито
DS-инженер, Авито
Алина Щукина
Научить студентов самостоятельно реализовывать проекты на основе машинного обучения.

DS-инженер, Авито
Максим Каширин
ANALYTICS DEEP DIVE
ЦЕЛЬ
Разбор аналитических кейсов с ментором, погружение студента в структуру рабочего процесса junior-аналитика в Авито.
DS-ИНЖЕНЕР
MACHINE LEARNING
Понимать ключевые ML-алгоритмы

Обучать и валидировать модели машинного обучения

Формулировать бизнес-задачи в терминах машинного обучения

Оценивать эффект от применения ML в решении задач


ЦЕЛЬ
НАУЧИМ
КОМАНДА
Глеб Баянов
DS Manager, Авито
DS-инженер, Авито
Алина Щукина
Научить студентов самостоятельно реализовывать проекты на основе машинного обучения.

DS-инженер, Авито
Максим Каширин
АЛГОРИТМЫ
Оценка сложности алгоритмов

Жадные алгоритмы

Базовые структуры данных

Рекурсия

Сортировки

Очереди с приоритетом


ЦЕЛЬ
В ПРОГРАММЕ
КОМАНДА
Михаил Каменщиков
DS Manager, Авито
Получить теоретическую базу по основным алгоритмам и структурам данных, самостоятельно их реализовать на любимом ЯП.

Это позволит лучше понимать, что влияет на скорость работы кода в реальной жизни, писать более эффективный код и last but not least — проходить алгоритмические секции собеседований.

Поиск, бинарные деревья поиска

Алгоритмы на графах - обходы, поиск пути

Динамическое программирование

Хэш-таблицы

Алгоритмы на строках





PYTHON
Павел Лысак
Разработчик, Авито
Писать код, понятный другим аналитикам и инженерам

Использовать встроенные типы, функции и классы

Работать с тулингом git и idea

Тестировать корректность работы кода

Писать и использовать декораторы

Использовать преимущества функционального программирования

Логировать промежуточные вычисления
ЦЕЛЬ
НАУЧИМ
КОМАНДА
Дмитрий Куприянов
Разработчик, Авито
Сергей Нинуа
Дата-инженер, Exness
Роман Афанаскин
Разработчик
Александр Непочатых
Научить пользоваться инструментами Python для решения рабочих задач.
Разработчик, Авито
Python имеет простой синтаксис и огромное количество библиотек, упрощающих работу с данными.

С его помощью аналитики могут быстро создавать небольшие и эффективные приложения и решать задачи, используя уже готовые коды.

ДАТА-СЕТЫ
Игорь Красовский
Ручная разметка с помощью краудсорсинга

Получение разметки автоматически с помощью эвристик

Генерация размеченных данных

Конкурс по разметке данных

ЦЕЛЬ
В ПРОГРАММЕ
КОМАНДА
Анастасия Игнатьева
DS-инженер, Авито
Вадим Чернышев
Светлана Морозова
Научиться получать размеченные данные для решения вашей задачи.


Никакой алгоритм машинного обучения, даже самая большая нейронная сеть, не сможет обучиться хорошо решать задачу на плохих данных.

В этом курсе мы познакомимся со способами получить разметку автоматически и с помощью краудсорс платформы, а также посоревнуемся в том, насколько чистым и разнообразным можно получить датасет.
DS-инженер, Авито
DS-инженер, Авито
DS-инженер, Авито
ИНФРАСТРУКТУРА ML
Работа на удалённом сервере

Воспроизводимое окружение для сервиса с docker

Основы backend-разработки

Многозадачность в Python

Работа сервиса с базой

Основы frontend-разработки
ЦЕЛЬ
В ПРОГРАММЕ
КОМАНДА
Владимир Олохтонов, Иван Кравцов
Инженеры, Авито, Ozon
Научиться работать с продакшн инфраструктурой.

Какой бы прекрасной ни была модель, которую вы обучили, просто файл с моделью не сможет решать бизнес-задачи. В этом курсе мы разберёмся, как разрабатывать сервисы с моделями машинного обучения.
ML SYSTEM DESIGN
Что отличает реальные проекты от учебных

Данные – как собирать, где хранить, как следить за качеством

Как правильно сформировать бизнес-задачу с точки зрения машинного обучения – сформировать выборку, выбрать целевые действия и метрики

Как перенести модель в продакшн, рассчитать нагрузку, мониторить качество и производительность

Инфраструктура для обучения – пайплайны, Airflow

ЦЕЛЬ
В ПРОГРАММЕ
КОМАНДА
Михаил Каменщиков
DS Manager, Авито
Илья Валяев
DS-инженер, Авито
Анатолий Мастрюков
Сформировать представление о том, как работают ML системы в реальном мире.

Студенты научатся проектировать ML системы с нуля, учитывая потребности бизнеса и различные ограничения.
DS Team Lead, Авито
Александр Романенко
DS-инженер, Авито
ML КУРСОВЫЕ ПРОЕКТЫ
ЦЕЛЬ
Предоставить студентам возможность выполнить боевой ML проект от начала до конца.

Все задачи, которые можно выбрать в качестве проектов, собраны из рабочего бэклога и ничем не отличаются от задач, с которыми вы можете столкнуться на позиции ML инженера.
У меня более чем десятилетний опыт программирования на Python. Работал как с бизнес, так и инфраструктурными сервисами, участвовал в ML-проектах.

В Авито занимаюсь разработкой на Python и Go. Как преподаватель, привношу в свои занятия богатый опыт и реальные знания о разработке программного обеспечения.

Закончил ММП ВМК МГУ и ШАД. В ААА я преподаю статистику.

Практический опыт моей команды в Авито включает создание фреймворка для экспериментов на основе ML и методов увеличения чувствительности — мне есть что рассказать про статистические критерии и их использование для принятия бизнес-решений.
Работаю ds-инженером в команде рекомендаций Авито.

В академии расскажу вам как организовать пайплайны машинного обучения для вашей задачи, какие инструмент стоит использовать и когда они уместны.

Работаю DS инженером в команде автоматической модерации. Мы занимаемся тем, что строим самые разнообразные модели для поиска нарушений в пользовательском контенте. Закончил МГТУ им. Баумана, ВШЭ и ШАД.
В Авито занимаюсь различными задачами, связанными с категоризацией обьявлений. Закончил ФКН ПМИ в НИУ ВШЭ. В академии буду рассказывать про генерацию данных для ML
В команде поиска и рекомендаций занимаюсь улучшением поискового ранжирования. До Авито развивал ML в БигДате МТС: выбирали место размещения сотовых вышек и салонов продаж, оптимизировали расписание выхода на смены в салонах. На курсе по ML System Design расскажу, как быстро обучать ML модели и честно их оценивать.
Работаю в Авито в команде Data Science Swat. Окончила НИУ ВШЭ - сначала факультет наук экономических, затем компьютерных. С вами мы встретимся на курсе «Создание датасетов» , где будем говорить, как / где собирать и размечать данные, чтобы получить качественный датасет для обучения моделей. Приходите - будет интересно (по крайней мере, точно полезно)!
DS инженер в команде DS SWAT. В Авито занимаюсь задачами по автоматизации саппорта и, с недавних времен, участвую в проекте по определению целевых коммуникаций. Закончила бакалавриат по направлению "Бизнес-информатика" и затем магистратуру по направлению "Системы больших данных" (НИУ ВШЭ). В Академии в рамках курса по созданию датасетов буду рассказывать и показывать, как работать с Толокой для получения быстрой и качественной разметки данных.
Закончил аспирантуру СПбГУ. В Авито руковожу командой аналитиков-разработчиков. До этого 3 года занимался машинным обучением. В ходе занятий разберемся, как аналитики общаются с базой данных на SQL.
Больше 10 лет в разработке софта, в области анализа и инженерии данных больше 5 лет. Строю хранилище данных в Exness, до этого работал в любимом Авито и Спортмастере. Люблю лаконичность и силу Python, про что готов рассказывать часами.
Закончила Самарский университет. В прошлом Java-разработчик, переучилась в аналитика данных. Занимаюсь в Авито авторизацией и защитой от взлома. В Академии помогу освоить такой неочевидный SQL, видеть различные пути решения одной задачи.
Провела свои лучшие годы на физфаке МГУ. Занималась наукой и успела поработать в фудтех компании. В Авито занимаюсь улучшением жизни продавцов и студентов ААА :) Расскажу как легко и эффективно писать на SQL, чтобы находить инсайты в данных без гадания на кофейной гуще.
Закончила мех-мат МГУ в 2013. Была репетитором с 2011 до 2017 по математике (готовила школьников к выпускным экзаменам) До авито работала аналитиком в компании "Данон" (ммм, Данон :) ), успела поучавстовать в проектах "Учи.Ру" и "Фоксфорд" в рамках подготовки образовательных программ по математике для школьников.

Теперь (вот уже с 2017 года) работаю в Авито. Прошла путь от Junior Analyst в маркетинге до Senior Analyst в команде Core. В настоящий момент помогаю бизнесу выстраивать цели, опираясь на технический прогноз метрик. Рада быть полезной в ААА и делиться своим опытом с нашими студентами :)

  • закончил специалитет по специальности криптографии,
  • о работе до Авито предпочитает не распространяться,
  • решил попробовать свои силы в передачи знания другим

Занимаюсь интерфейсами и всем, что с этим связано более 18 лет. Работаю в Авито более 8 лет — более 4 лет занимался основным Авито, последние 3-4 года занимаюсь Автотекой. На моем занятии поймем как делать визуализацию, которую пользователь сможет лучше и быстрее понимать.


Закончил МГТУ им. Н. Э. Баумана, занимаюсь разработкой более 10 лет, делюсь знаниями с сообществом (топ 19% на Stack Overflow), преподаю Python в МАИ. В ААА расскажу и покажу основы Python, которые помогут в решении аналитических задач.
Закончил бакалавриат факультета экономических наук и магистратуру МИЭФ НИУ ВШЭ. Занимаюсь анализом данных в Авито и преподаю финансовую эконометрику. В ААА расскажу о том, как можно применять эконометрику на практике.


Закончил физфак СПбГУ. С 2015 года занимаюсь анализом данных. В ААА разберемся в основах машинного обучения, а также узнаем о том, как можно применять ML для решения задач бизнеса.
Выпускник ФМБФ МФТИ. В Авито руковожу командой аналитиков монетизации.
Цель курса «Эксперименты» — зародить интерес к аналитическим исследованиям. В ходе занятий мы также выработаем критический взгляд при анализе данных и вооружимся современными методами проведения экспериментов, о которых не прочитаешь в учебниках.


Я руковожу командой рекомендаций Авито, закончил НГУ и ШАД. В моем курсе Алгоритмы вы узнаете, как выбор алгоритма может драматически влиять на скорость работы программы, зачем нужно бинарное дерево поиска, как устроена хэш-таблица и многое другое.


Закончил МехМат МГУ. 4 года работаю в Авито в команде DWH. До этого 7 лет работал с хранилищами поменьше.

В курсе ААА вместе с коллегами расскажу, как разговаривать с базами данных на языке SQL без акцента.


Познакомимся с Docker вместе!
Закончил МТУСИ, успел поработать в IT как SRE, DevOPS и разработчик, больше 3х лет программирую на Python. В Авито участвую в разработке компонентов CI/CD. В ААА расскажу основы Python и покажу, почему этот язык сейчас так популярен.
Закончил МТУСИ, успел поработать в IT как SRE, DevOPS и разработчик, больше 3х лет программирую на Python. В Авито участвую в разработке компонентов CI/CD. В ААА расскажу основы Python и покажу, почему этот язык сейчас так популярен.
Я закончила бакалавриат и магистратуру МИЭФ НИУ ВШЭ.
До Авито работала в CIB части Сбера и занималась развитием роуминга в МегаФоне. С 2017 года преподаю рыночные финансы и эконометрику бакалаврам МИЭФ НИУ ВШЭ.

Буду стараться делать ваше обучение не только продуктивным, но и комфортным, ведь ААА - место с уникальной образовательной средой.
в Академии постараемся вам помочь осознать 2 темы — конкурентность и распределённые системы, мы сделаем обзор ландшафта, а затем вместе с вами посмотрим как это всё работает на практике :)

Будет больно, вам понравится.
Провела свои лучшие годы на физфаке МГУ. Занималась наукой и успела поработать в фудтех компании. В Авито занимаюсь улучшением жизни продавцов и студентов ААА :) Расскажу как легко и эффективно писать на SQL, чтобы находить инсайты в данных без гадания на кофейной гуще.
Закончил ИТМО факультет Инфокоммуникационных технологий. Более пяти лет занимаюсь разработкой на Python. В Авито работаю вместе с командой DWH над нашим хранилищем больших данных. В рамках воркшопа я расскажу о прикладной визуализации данных с использованием Pandas, Matplotlib и Seaborn.
Закончил МИЭФ в Вышке и магистратуру во Франции по направлению Data Science & Business Analytics. Работаю аналитиком в маркетинге и при помощи эконометрики и прогнозирования (шок!) пытаюсь оценить, сколько людей, которые посмотрели рекламу на телике пришли потом на Авито)
Выпускник МГТУ им. Баумана. В Авито занимаюсь бэкенд разработкой чат-бот платформы. Сейчас, в основном, пишу на Go, но имею больше 6 лет опыта коммерческой разработки сервисов на Python. Люблю этот язык.
Закончила Совбак ВШЭ-РЭШ и магистратуру ФКН ВШЭ. В ААА мы заглянем "под капот" алгоритмов машинного обучения. А ещё я расскажу про нейросети, и мы детально разберём, как устроены популярные архитектуры.
В Авито работаю в команде Core аналитики, закончила Высшую Школу Бизнеса НИУ ВШЭ. На занятии познакомлю с инструментом для визуализации данных Redash, который активно используется в Авито. Изучим функционал, обсудим особенности работы с инструментом и построим первый классный дашборд :3
На занятии понадобится ваше творческое видение и навыки SQL!
ТРЕБОВАНИЯ
ОБРАЗОВАНИЕ
➜ Программа рассчитана на студентов последних курсов бакалавриата или магистратуры, а также специалистов любого года выпуска.
Специализация
➜ Математика
➜ Статистика
➜ Физика
➜ Информатика
➜ Экономика
Знания и навыки
➜ Математическая статистика
➜ Теория вероятностей
➜ Основы программирования на любом языке
Другие специальности также не блок для поступления. Однако, времени на учебу в ААА может потребоваться больше.
ЭТАПЫ ПОСТУПЛЕНИЯ
Прием заявок
до 13 июня 2023
01 июля 2023
сентябрь 2023
Старт обучения
17 июня 2023
август 2023
КАК ГОТОВИТЬСЯ
РЕКОМЕНДУЕМ ПОВТОРИТЬ
➜ Случайные величины

➜ Моменты случайной величины (мат. ожидание и др.)

➜ Совместное распределение

➜ Основные распределения случайных величин

➜ Функции распределения и плотности случайной величины (в том числе для произвольного распределения)

➜ ЦПТ

➜ Элементы теории вероятностей: Байес, полная вероятность, условная вероятность и тд.
➜ Типы и структуры данных (например, массивы, коллекции, множества)

➜ Циклы, условия и булева логика

➜ Функции и процедурное программирование
ПРОГРАММИРОВАНИЕ
➜ Школьный курс алгебры и геометрии
ЕЩЁ
ПРИМЕРЫ ЗАДАЧ ПРОШЛЫХ ЛЕТ
Два охотника одновременно стреляют в кабана. Известно, что первый попадает с вероятностью 0.8, а второй — 0.5 (независимо от первого). Кабан убит, и в нём обнаружена одна пуля. Найдите вероятность того, что:

1) кабана убил первый охотник
2) кабана убил второй охотник
Вероятность того, что медицинский тест выявит наличие заболевания, когда оно действительно есть, называется чувствительностью теста. Специфичностью теста называется вероятность того, что тест покажет отсутствие заболевания, когда пациент здоров. Вероятность того, что пациент болен, когда тест показал наличие заболевания, называется прогностической силой теста. Предположим, что только 1% всего населения страдает данным заболеванием. Чувствительность используемого теста равна 0.9, а специфичность — 0.95.

1) Какова вероятность того, что у случайно выбранного человека тест покажет наличие заболевания?
2) Какова прогностическая сила теста?
При выстреле по мишени стрелок попадает в десятку с вероятностью 0.5, в девятку – 0.2, в восьмерку – 0.15, в семерку – 0.1, в шестерку – 0.05. Стрелок сделал 100 выстрелов.

a) Используя центральную предельную теорему (объяснить, почему она применима), посчитать вероятность того, что он набрал не больше 900 очков.
б) Используя центральную предельную теорему, записать вероятность того, что он набрал не больше 880 очков, через Φ(х)Φ(x) — функцию распределения стандартной нормальной случайной величины.
Известно, что в городе A из родившихся сегодня детей 49% — девочки. А в городе B 64% — девочки. Какой из городов маленький, а какой большой? Аргументируйте.
Из всех четырехмерных параллелепипедов с суммарной длиной ребер 32, какой имеет наибольший объем? Докажите.
Дано:
Матрица [N×M] и число k. Значения матрицы - целые числа на отрезке [-100; 100], N, M и k- целые числа на отрезке [1; 100].

На вход программе будет подано:
На первой строке задается количество строк матрицы N и через пробел количество столбцов матрицы M. На последующих N строках задаются строки матрицы, каждая из которых содержит M целых чисел, разделенных пробелом, затем число k.

Задaча:
Необходимо вывести результат перемножения матрицы на число.

Sample Input:
3 2
1 2
3 4
5 6
2
Sample Output:
2 4
6 8
10 12
Чему равна функция распределения Fx (x)?
0, x > 1
Плотность распределения случайной величины X имеет вид:
ƒ
x (x ) =
1/2 + x, 0 < x ≤ 1
0, x ≤ 0
{
УЧЁБА У НАС
ПОГРУЖЕНИЕ
СОТРУДНИЧЕСТВО
менторство
КОМЬЮНИТИ
ЗАБОТА
Ильяна Ааман
AAA Team Lead
Валерия Кравцова
DS track Manager
Анна Иванова
DA track Manager
ПРАКТИКА
Гибкость
Поддержка
ЭКСПЕРТНОСТЬ
Опыт
ML
Мы умеем растить аналитиков данных и DS-инженеров!

Исследования
Развитие
Эксперименты
SQL
Прикладное
метрики
Проекты
Онлайн-тестирование продолжительностью примерно 3 часа.

Задачи по теории вероятностей, математической статистике и основам программирования (на любом языке.)

17 июня 2023



Онлайн-экзамен продолжительностью примерно 2 часа.
Что преимущественно будет на экзамене:
  • матожидание, дисперсия
  • основные распределения, задачи на них
  • центральная предельная теорема
  • характеристики распределения
Абитуриентам направления Data Science нужно будет также решить несколько задач на программирование.

01 июля 2023
Знакомство с представителями команды аналитиков и DS инженеров Авито.
ОСТАВЬ СВОИ КОНТАКТЫ — МЫ СООБЩИМ О СТАРТЕ НОВОГО НАБОРА (весна 2024)
F.A.Q.
analytics-academy@avito.ru

© Avito 2020 - 2024