Школа программистов МШП

Поздравляем с окончанием учебного года! 🔥 Дорогие родители и ученики! Мы рады поздравить вас с успешным завершением учебного года – ещё одного этапа на пути к профессии программиста! 👨‍💻 Этот год был наполнен новыми знаниями, интересными проектами и важными достижениями — как на занятиях в нашей школе программистов, так и (а мы в этом уверены) в общеобразовательных организациях. Ученикам желаем хорошо отдохнуть летом, набраться сил и с новыми идеями вернуться в сентябре. Пусть это лето будет наполнено яркими эмоциями, новыми открытиями и незабываемыми впечатлениям! И, конечно же, ждём всех в нашем летнем лагере! Если еще не записались, смену можно выбрать на нашем сайте 💻 Мы не забываем про наших выпускников и уже готовим программу выпускного! Следите за новостями в наших социальных сетях 🔍

Какая профессия самая востребованная в программировании? 👀 Нейросети не единственное новое и перспективное направление в программировании. Таким является и Data Science. Что это такое и какие программисты работают там? Сейчас расскажем! 🔥 В современном мире, где данные становятся новым золотом, термин Big Data приобретает всё большее значение. Big Data — это огромные объёмы данных, которые невозможно эффективно обработать с использованием традиционных методов. Эти данные могут быть структурированными или неструктурированными и включают в себя терабайты, петабайты и даже эксабайты информации. ➡️ Как раз обработкой таких данных и занимаются специалисты по Data Science. Data Science – это междисциплинарная область, объединяющая методы и подходы из статистики, машинного обучения, искусственного интеллекта и информатики для извлечения знаний и понимания из данных. Data Science находит применение в различных сферах, включая медицину, финансы, маркетинг, производство и многие другие. Например, в медицине Data Science используется для разработки персонализированных методов лечения, в финансах – для прогнозирования финансовых рынков, а в маркетинге – для оптимизации рекламных кампаний. 📌 Data Science, как область исследований и практики, начала формироваться в конце XIX века с развитием статистической методологии. Однако настоящий прорыв произошёл в середине XX века с появлением компьютеров и развитием информационных технологий. — В 1960-х годах были разработаны первые системы управления базами данных, что позволило хранить и обрабатывать большие объёмы информации. В 1970-х годах появился язык SQL, ставший стандартом для работы с базами данных. — В 1980-х годах с развитием персональных компьютеров и распространением интернета Data Science получила новый импульс. Появились первые алгоритмы машинного обучения и методы искусственного интеллекта, такие как нейронные сети и экспертные системы. — В 1990-х годах с ростом популярности интернета и социальных сетей объёмы данных увеличились экспоненциально. Это привело к появлению новых технологий и методов обработки больших данных. — В 2000-х годах термин «большие данные» стал широко использоваться для описания нового направления в обработке и анализе данных, связанного с обработкой больших и неструктурированных данных. Сейчас спрос на специалистов по Big Data постоянно растёт. По данным сайта Хабр.Карьера в 2021 году количество вакансий в этой отрасли выросло на 120%. В следующем году — ещё на 90%. В 2023 году количество открытых вакансий увеличилось на 80% по сравнению с 2022 годом. И хотя в процентном соотношении динамика роста снижается, в абсолютных цифрах количество требуемых работников возрастает всё больше и больше. ❓ Что делает Data Scientist? Data Scientist выполняет следующие задачи: - Сбор и подготовка данных. - Анализ данных с использованием статистических методов и машинного обучения. - Построение моделей и алгоритмов для прогнозирования событий. - Интерпретация результатов и предоставление выводов. - Разработка решений на основе данных. ❓ Как стать Data Scientist? Чтобы стать Data Scientist, необходимо обладать определёнными навыками и знаниями: - Математика и статистика. Data Scientist должен хорошо разбираться в математике и статистике, чтобы анализировать данные и строить модели. - Программирование. Необходимо владеть хотя бы одним языком программирования, таким как Python, R или Java. - Машинное обучение. Знание алгоритмов машинного обучения и умение применять их на практике. - Базы данных. Умение работать с базами данных и знание SQL. Профессия Data Scientist является одной из самых востребованных и высокооплачиваемых в мире. Data Scientist может работать в различных отраслях, таких как финансы, медицина, маркетинг, производство и т. д. Было бы интересно стать Data-аналитиком? Или Вам больше нравятся другие ниши в программировании? Пиши в комментариях, кем бы хотел стать! 💬

Профессия Data Scientist является одной из самых востребованных и высокооплачиваемых в мире. Data Scientist может работать в различных отраслях, таких как финансы, медицина, маркетинг, производство и т. д. Data Scientist может занимать должности аналитика данных, исследователя данных, инженера данных и другие. Было бы интересно стать Data-аналитиком? Или Вам больше нравятся другие ниши в программировании? Пиши в комментариях, кем бы хотел стать! 👇

Какая профессия самая востребованная в программировании? 👀 Нейросети не единственное новое и перспективное направление в программировании. Таким является и Data Sciense. Что это такое и какие программисты работают там? Сейчас расскажем! 🔥 В современном мире, где данные становятся новым золотом, термин Big Data приобретает всё большее значение. Big Data — это огромные объёмы данных, которые невозможно эффективно обработать с использованием традиционных методов. Эти данные могут быть структурированными или неструктурированными и включают в себя терабайты, петабайты и даже эксабайты информации. Как раз обработкой таких данных и занимаются специалисты по Data Sciense. ➡️ Data Science – это междисциплинарная область, объединяющая методы и подходы из статистики, машинного обучения, искусственного интеллекта и информатики для извлечения знаний и понимания из данных. Data Science находит применение в различных сферах, включая медицину, финансы, маркетинг, производство и многие другие. Например, в медицине Data Science используется для разработки персонализированных методов лечения, в финансах – для прогнозирования финансовых рынков, а в маркетинге – для оптимизации рекламных кампаний. 📌 Data Science, как область исследований и практики, начала формироваться в конце XIX века с развитием статистической методологии. Однако настоящий прорыв произошёл в середине XX века с появлением компьютеров и развитием информационных технологий. — В 1960-х годах были разработаны первые системы управления базами данных, что позволило хранить и обрабатывать большие объёмы информации. В 1970-х годах появился язык SQL, ставший стандартом для работы с базами данных. — В 1980-х годах с развитием персональных компьютеров и распространением интернета Data Science получила новый импульс. Появились первые алгоритмы машинного обучения и методы искусственного интеллекта, такие как нейронные сети и экспертные системы. — В 1990-х годах с ростом популярности интернета и социальных сетей объёмы данных увеличились экспоненциально. Это привело к появлению новых технологий и методов обработки больших данных. — В 2000-х годах термин «большие данные» стал широко использоваться для описания нового направления в обработке и анализе данных, связанного с обработкой больших и неструктурированных данных. Сейчас спрос на специалистов по Big Data постоянно растёт. По данным сайта Хабр.Карьера в 2021 году количество вакансий в этой отрасли выросло на 120%. В следующем году — ещё на 90%. В 2023 году количество открытых вакансий увеличилось на 80% по сравнению с 2022 годом. И хотя в процентном соотношении динамика роста снижается, в абсолютных цифрах количество требуемых работников возрастает всё больше и больше. ❓ Что делает Data Scientist? Data Scientist выполняет следующие задачи: - Сбор и подготовка данных. - Анализ данных с использованием статистических методов и машинного обучения. - Построение моделей и алгоритмов для прогнозирования событий. - Интерпретация результатов и предоставление выводов. - Разработка решений на основе данных. ❓ Как стать Data Scientist? Чтобы стать Data Scientist, необходимо обладать определёнными навыками и знаниями: - Математика и статистика. Data Scientist должен хорошо разбираться в математике и статистике, чтобы анализировать данные и строить модели. - Программирование. Необходимо владеть хотя бы одним языком программирования, таким как Python, R или Java. - Машинное обучение. Знание алгоритмов машинного обучения и умение применять их на практике. - Базы данных. Умение работать с базами данных и знание SQL. Визуализация данных. Способность представлять результаты анализа в виде графиков и диаграмм. - Коммуникативные навыки. Data Scientist должен уметь общаться с коллегами и заказчиками, объяснять сложные концепции простыми словами.

Открыт набор в Олимпиадные отделения для учеников Московской школы программистов 4-11 классов 🔥 2 Раза в год Московская школа программистов набирает: группы олимпиадной робототехники для 4-7 классов, а также группы олимпиадного CTF для 8-11 классов. Преподают в группах победители олимпиад разного уровня, в том числе и ВсОШ При поступлении в олимпиадные отделения проводятся отборочные испытания. Например, на олимпиадное программирование в 2023 году конкурс составил 7 человек на место, на CTF — 4 человека на место. Само испытание разделено на дистанционный и очный экзамен. 🔍 Расписание отбора в олимпиадные отделения:  Группа олимпиадного CTF 1 июня 17:00-20:00, 16 июня в 9:00-12:00  Группа олимпиадной робототехники 1 июня в 10:00-15:00, 16 июня в 15:00-20:00 📍 Отбор будет проводится в двух отделениях: Медведково (Широкая, 30) и Мытищи (Новомытищинский, 74) Более чем 20-летний опыт МШП доказывает, что начинать подготовку к олимпиадам нужно как можно раньше , а с 9 класса включаться в усиленный тренировочный режим: успешные кейсы с такими примерами в школе есть в большом количестве. Олимпиады играют значительную роль в образовательном процессе, предоставляя учащимся возможность продемонстрировать свои знания и навыки в определённой предметной области. Они стимулируют интерес к учёбе, развивают критическое мышление и способность к решению нестандартных задач. Участие в олимпиадах помогает ребенку развить уверенность в себе и своих способностях. Успешное выступление на олимпиаде может стать источником гордости и мотивации для дальнейшего обучения. Кроме того, такие соревнования способствуют формированию умения работать в условиях ограниченного времени и под давлением, что является ценным навыком в современном мире. 📌 Робототехническое олимпиадное отделение ведет подготовку по двум направлениям: Lego (в том числе и на наборах ZMRobo) и “Микроконтроллеры”. Готовим к РРО, “Робофинисту”, “Робостепу”, ОЦПМ по робототехнике. С этого года олимпиадное отделение также ведёт подготовку к Всероссийской олимпиаде школьников по технологии, профилю «Робототехника” Зарегистрироваться на весенний отбор можно ученикам групп с j4 по m3 по ссылке 🖥 📌 Участие в CTF-соревнованиях позволяет узнать, как на практике устроена информационная безопасность, познакомиться с разными направлениями кибербезопасности, такими как администрирование, поиск уязвимостей, криптография, расследование киберинцидентов и другие. Это хороший способ для начинающих специалистов определиться с будущей профессией и специализацией, а для профессионалов – приобщиться к актуальным практикам. Как и по модулю “робототехника”, отделение CTF готовит учащихся к Всероссийской олимпиаде школьников по Информационной безопасности Мы приглашаем талантливых учеников из параллелей m2, m3, d1, dy1, а также тех, кто изучил/посещал Спецкурс CTF или Спецкурс «Киберанализ». Зарегистрироваться на отбор можно по ссылке 🖥

Нужно ли забирать смартфон у школьника: чего боятся родители и что об этом думают эксперты? 👀 💬 Согласно опросу Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ у каждого третьего ребенка в России ещё в 3-6 лет появляется свой смартфон. К 12-14 годам свой телефон с выходом в интернет есть уже у 90 % детей. Несмотря на то, что погружению детей в цифровой мир препятствовать фактически невозможно, родители стараются по мере сил контролировать процесс. Более половины пап и мам пытаются отслеживать активность детей в сети. Почти четверть родителей просто ограничивают время пользования гаджетов. ‼️ Каждый пятый родитель специально устанавливает на смартфон пароль, чтобы ребёнок не мог им пользоваться. 17% родителей закрывают доступ детей к отдельным ресурсам. Однако 44% никак не ограничивают действия ребёнка в сети. Правильно ли это и что о телефонах думают эксперты можно прочитать в нашей статье по ссылке 🖥

Хотя основы работы нейросетей были исследованы ещё в прошлом столетии, сейчас мы сталкиваемся с неизведанной территорией. Нейросети демонстрируют ранее неизвестные свойства, которые трудно объяснить 👀 Мы не можем точно предсказать результат, выданный ИИ: он может оказаться верным (и, скорее всего, так и будет), но существует вероятность ошибки из-за путаницы в нейросети. Например, если нейросеть обучалась на фотографиях, а пользователь предоставил ей рисунок, система может неверно интерпретировать изображение ❌ На данном этапе развития технологий мы не знаем главного — а как именно работают нейросети? И под местоимением “мы” скрываются не обычные пользователи, а сами создатели нейросетей и известные учёные. Всё это — проблема “черного ящика”, о которой мы подробнее рассказали в нашей статье! 🖥

​​Хотите, чтобы Ваш ребёнок учился в школе будущего? Московская школа программистов приглашает учеников 8-11 классов на вступительные испытания в отделение Яндекс и отделение на базе Факультета компьютерных наук Высшей школы экономики Экзамены пройдут в онлайн-формате: 18 мая в 12:00 28 мая в 18:00 1 июня в 12:00 Отделение Московской школы программистов в Яндекс — больше чем просто обучение информатике: — МШП в Яндексе специализируется на промышленном программировании — Занятия на территории технологичного офиса Яндекса на м. Парк Культуры — Возможность учиться там, где, возможно, ты будешь работать в будущем — Занятия проводятся реальными разработчиками на базе компании Яндекс — Крутые лекции раз в 2-3 недели от сотрудников Яндекс по различным проблемам промышленной разработки программных продуктов — Выход за пределы стандартных алгоритмов и подходов — Активное погружение в существующие технологии, используемые в крупных технологических компаниях Программа обучения в отделении Яндекс построена так, чтобы наилучшим образом подготовить школьников 8 классов и старше к олимпиадам по информатике и поступлению в ведущие вузы страны. Программа обучения в отделении Яндекс сформирована в соответствиями с требованиями ведущих вузов и рынка труда в IT. В процессе обучения ребята изучат и на практике опробуют: — современные языки и технологии, классические промышленные стандарты (C++) и перспективные фреймворки (Qt, Django); — языки программирования: высокоуровневые (C#, Java, Python, Ruby) и низкоуровневые (Assembler); — алгоритмы и структуры данных, дискретная математика, олимпиадная подготовка по информатике; — сетевая безопасность и криптография, программирование сокетов, защита от вредоносного ПО; —программирование мобильных устройств на базе Android, iOS и Windows Phone; — машинное обучение (Machine Learning). Записаться на вступительные испытания можно на нашем сайте Отделение на базе Факультета компьютерных наук Высшей школы экономики работает с 2017 года. Программа обучения сфокусирована на подготовку школьников к олимпиадам по информатике, поступление в НИУ ВШЭ и другие ведущие вузы. В 2023 году рекордное количество наших выпускников поступили на Факультет компьютерных наук — 30% от выпуска Школы. В отделении в Высшей школе экономики: — Программа скорректирована с учетом программы обучения на ФКН ВШЭ — Добавлен курс по Data Science, одно из наиболее востребованный IT-направлений в 2024 — Вы будете учиться прямо в учебном корпусе ФКН ВШЭ рядом со студентами вуза — Корпус ВШЭ похож на Хогвартс, такой же высокотехнологичный Записаться на вступительные испытания можно на нашем сайте Московская школа программистов — это не курсы, а школа с государственной лицензией, которая обучает детей IT-компетенциям с 2001 года в Москве, Московской Области и онлайн по всему миру. Мы сотрудничаем с МФТИ, НИУ ВШЭ, Яндекс и Физтехпарк. Что мы предлагаем? — Фундаментальное IT-образование, после которого школьник сможет поступить в вуз мечты — Практику на реальных IT-проектах — Более 80 курсов по различным IT-направлениям — Компьютерные классы, оборудованные всем необходимым для получения крепких и качественных знаний За время работы школы, наши выпускники: — Стали победителями множества олимпиад, завоевав в общем зачете более 90 наград — Выиграли чемпионат мира по робототехнике (WRO) — 5 лет подряд выигрывают чемпионат России по кибербезопасности MOSCOW CTF SCHOOL — Сдают ЕГЭ на 85-100 баллов. Также, более 3000 наших выпускников устроились на работу в крупнейшие мировые IT-компании, такие как Google, Microsoft, NVIDIA, Яндекс, Сбер и Kaspersky Lab.

Школа программистов МШП приглашает на «Форум креативных индустрий «Идея», который пройдёт 18 мая, в субботу, в Санкт-Петербурге на базе школы №707 с 11:00 до 13:00 часов 🔥 В рамках форума пройдёт: — Уличный квест «В мире дополнительного образования» для 1-11 классов. — Награждение «Золотые дарования» за выдающиеся результаты в сфере дополнительного образования детей. — Творческие выступления коллективов дополнительного образования. 👀 На стенде Школы программистов МШП вы сможете: — поиграть в аркадный автомат Шишка и Робот — разработку наших учеников, уже ставший звездой на различных фестивалях, а также работы детей, учащихся на курсе — попробовать пройти уровни в программу Mark.Оnline — наша уникальная разработка, которая плавно и в игровой форме погружает ученика в мир IT-технологий благодаря встроенному блочному режиму программирования — поучаствовать в розыгрыше призов Зарегистрироваться на форум 🖥

​​Как облачные технологии помогают в программировании? Облачные технологии стали неотъемлемой частью современного мира программирования. Они позволяют разработчикам и компаниям хранить данные, приложения и операционные системы в сети, используя удалённые серверы. Это даёт ряд преимуществ, таких как гибкость, масштабируемость и снижение затрат на инфраструктуру. История развития облачных технологий началась в 1960-х годах с появлением первых мейнфреймов. Эти большие компьютеры использовались крупными корпорациями и государственными учреждениями для обработки больших объёмов данных. Однако они были дорогими и недоступными для малого и среднего бизнеса. В 1990-х годах с развитием интернета и появлением персональных компьютеров возникла потребность в более доступных и гибких решениях для хранения и обработки данных. В этот период начали появляться первые облачные сервисы, такие как и Amazon. В начале 2000-х годов облачные технологии стали более популярными благодаря развитию интернета и увеличению числа пользователей. Появились новые облачные сервисы, такие как Google Apps и Microsoft Office 365, которые позволили пользователям получать доступ к офисным приложениям и другим сервисам через интернет. Но всё это — частные примеры использования облачных сервисов. Как же они могут помогать в разработке приложений? Облачные технологии используются на всех этапах разработки программного обеспечения. Они позволяют ускорить процесс разработки, снизить затраты и повысить качество конечного продукта. — На этапе проектирования облачные технологии используются для создания прототипов приложений. Разработчики могут использовать облачные платформы для быстрого создания и тестирования прототипов, не тратя время и ресурсы на настройку локальной инфраструктуры. — В процессе непосредственно разработки “облака” используются для совместной работы над кодом. Разработчики могут использовать облачные сервисы для обмена кодом, обсуждения изменений и совместным поискам решения возникающих проблем. Технически, например, даже обсуждение проекта в различных чатах — уже пример использования облачных технологий. Это позволяет сократить время на разработку и повысить качество кода. — На этапе тестирования облачные технологии используются для автоматизации тестирования. Разработчики могут использовать облачные платформы для запуска автоматических тестов и проверок. И, конечно же, облачные технологии играют ключевую роль в разработке и использовании искусственного интеллекта. Буквально все сервисы и разработчики такого ПО пользуются серверными арендными мощностями, а не собственными компьютерами. Но почему так происходит? Облачные технологии предоставляют ряд преимуществ для разработки ИИ: — Масштабируемость. Облачные платформы позволяют легко масштабировать вычислительные ресурсы в зависимости от потребностей проекта. Это особенно важно для проектов, связанных с обучением больших моделей ИИ. — Доступность. Облака доступны из любой точки мира, где есть интернет. Это позволяет разработчикам работать над проектами в любом удобном месте. — Безопасность. Облачные платформы обеспечивают высокий уровень безопасности данных и приложений. Также такие технологии играют ключевую роль в анализе данных, который является основой для обучения искусственного интеллекта. Они позволяют обрабатывать большие объёмы данных, необходимые для создания и улучшения моделей ИИ. В последние годы облачные технологии продолжают развиваться и совершенствоваться. Они становятся всё более доступными, надёжными и безопасными. В Московской Школе Программистов прямо сейчас открыт набор на 2024/25 учебный год. Начните изучать программирование, чтобы поступить в престижный ВУЗ, стать востребованным IT-специалистом и построить успешное будущее

​​Призраки в твоём компьютере  Вчера мы уже писали об аномалиях в программах и том, как избежать их. Все такие аномалии в основном являются багами, лексическими и логическими ошибками, а также недоработкой при создании каких-либо языков программирования. И всё же, в формате “городских легенд” и слухах можно услышать о так называемых “призраках” в коде — фрагментов синтаксиса, которые никто не писал и не понимает, как он работает и за что отвечает. Конечно же, все такие рассказы возникли в начале компьютерной эры и чаще были следствием человеческих ошибок и невнимательности, а также стыка технологий на границе аналоговых и компьютерных методов. Такой была и история-прародитель таких баек — “призраки в Unicode”  Unicode - это стандарт кодирования символов, который включает в себя знаки почти всех письменных языков мира. Он был предложен в 1991 году некоммерческой организацией “Консорциум Юникода” и стал преобладающим стандартом в Интернете. Unicode позволяет закодировать очень большое количество символов из разных систем письменности, таких как китайские иероглифы, математические символы, буквы греческого алфавита, латиницы и кириллицы, символы музыкальной нотации, делая ненужным переключение кодовых страниц. При запуске Unicode, он поглотил в себя старые стандарты языков, такие как JIS X 0208. Это был основной стандарт японских кодировок, и вышел он в 1978 году. Но после его выхода люди обратили внимание на необычное явление: часть добавленных символов не имела явного происхождения. Было непонятно, что они обозначают и как их читать. Такие символы получили название «призраки». Вот они: 妛挧暃椦槞蟐袮閠駲墸壥彁 Символы-призраки долгое время оставались загадочным и почти забытым явлением, но в 1997 году началось исследование их происхождения. Согласно стандарту JIS, для каждого символа должен быть указан источник, однако даже если такая запись имеется, она часто не содержит конкретной информации: обычно в ней просто упоминается документ, из которого был взят символ. Можно было бы предположить, что название поможет в поиске происхождения символов. Однако стоит отметить, что одним из наиболее распространённых «источников» для призраков был «Обзор национальных административных районов» — полный список всех японских топонимов. Несмотря на сложности, расследование происхождения символов-призраков оказалось в целом успешным. Исследователи поговорили с каталогизаторами, которые участвовали в создании стандарта, и выяснили, что некоторые символы появились случайно в процессе каталогизации как ошибки. Например, 妛 — это ошибка, возникшая при попытке записать «山 над 女». Эта фраза встречается в названии определённого места и, таким образом, подходила для включения в стандарт, но поскольку тогда ещё невозможно было напечатать целый составной символ, каталогизаторы напечатали 山 и 女 по отдельности, вырезали их и состыковали на листе бумаги. При копировании место стыка двух маленьких кусочков бумаги выглядело как чёрточка — и её по ошибке добавили к символу. Корректный символ добавили в JIS и Юникод гораздо позже — и он до сих пор не отображается на большинстве сайтов. В итоге только для одного символа не нашли ни точного источника, ни какого-либо исторического прецедента: это символ 彁. Исследователи так и не знают, сканирование какого именно документа послужило основой для такого знака. Итак, в 1978 году из-за серии незначительных ошибок возникло несколько символов. Ошибки оставались необнаруженными достаточно долго, поэтому символы закрепились в стандарте. Таким образом, эти призрачные символы, присутствуют в каждом компьютере на планете, скрываясь в малоизвестных областях таблиц символов. Ну а доказательством этого служит тот очевидный факт, что при прочтении этого поста вы их видите — сайты и мессенджеры их визуализируют. Ставь ❤️ если статья понравилась!

Истина где-то рядом, ищем аномалии в программировании 👽 Погода на этой неделе в центральной части России радует нас, но только при условии Вашей любви к снегу и холодной температуре. Да, снег в начале мая — это погодная аномалия. Факт или ошибка, которой не должно быть. Но есть ли такие аномалии в программировании? Да, конечно! Причём, это могут быть как обычные баги, о которых мы писали ранее, так и незадокументированные особенности программы и языка, а также аномальное взаимодействие объектов внутри кода ⚠️ Аномалии могут проявляться по-разному. Это могут быть сбои в работе программы, непредвиденные результаты выполнения кода, ошибки компиляции и многое другое. Они могут привести к серьёзным последствиям, таким как потеря данных, снижение производительности системы и даже отказ в обслуживании. Как избежать аномалий и какие профессии для этого существуют — разобрали в нашей статье 🖥