учебные хакатоны DevDays
проекты компаний-партнеров
обязательная летняя стажировка
4 трека обучения
ОБУЧЕНИЕ
1 семестр
Обязательные курсы
При создании программ важно уметь строго доказывать корректность их работы и оценивать скорость еще на стадии проектирования, а также предотвращать ошибки в крайних случаях. Этот курс познакомит вас с некоторыми стандартными алгоритмами (сортировки, разделяй-и-властвуй, динамическое программирование, жадные алгоритмы, кратчайшие пути в графах) и структурами данных (списки, кучи, деревья, СНМ). Помимо этого, вы научитесь разрабатывать новые алгоритмы и доказывать их корректность.
Также вас ждут практические задачи, в которых вы разработаете свой алгоритм, реализуете его в виде программы и сможете сдать через автоматическую систему проверки.
Также вас ждут практические задачи, в которых вы разработаете свой алгоритм, реализуете его в виде программы и сможете сдать через автоматическую систему проверки.
В курсе дается достаточно подробное и систематическое описание всех основных разделов современной перечислительной комбинаторики. В основе курса лежит понятие производящей функции — основного аппарата современной перечислительной комбинаторики. Объясняется комбинаторный смысл основных операций над производящими функциями и показывается, как с его помощью перечислять практически любые дискретные помеченные структуры, встречающиеся на практике. Отдельная часть курса посвящена перечислению так называемых непомеченных дискретных структур — непомеченных графов, деревьев, а также других подобных комбинаторных объектов. С практической точки зрения перечисление именно таких структур завершает их комбинаторное описание и потому является особенно важным и полезным на практике.
Промышленная (коммерческая) разработка программного обеспечения состоит из большого числа самых разных видов деятельности, и написание кода — лишь одна из них. В курсе вы вкратце рассмотрите все составляющие успешного проекта: от анализа требований и проектирования пользовательского интерфейса до построения наиболее подходящего под проект и команду процесса разработки. Также познакомитесь и с некоторыми техническими практиками: непрерывной интеграцией и непрерывной доставкой ПО (CI/CD), рефакторингом, управлением качеством ПО и некоторыми другими.
Реляционные базы данных были и остаются самым популярным средством хранения информации со сложной структурой, а принципы, лежащие в основе реляционных СУБД, широко применяются во многих областях информационных технологий. Из курса вы узнаете теоретические основы функционирования реляционных систем и научитесь проектировать и использовать реляционные базы данных в прикладных приложениях.
Курс поможет вам сформировать теоретические знания и практические навыки по основам методологии программирования, а также использования методов алгоритмизации и программирования на языке высокого уровня.
В результате вы узнаете принципы работы в ОС Unix, основные конструкции и идиомы языков программирования Python и Bash, необходимые для изучения других дисциплин, а также для применения в профессиональной деятельности. Также приобретете опыт формализации и решения практических задач по программированию и по работе в Unix-подобных операционных системах.
В результате вы узнаете принципы работы в ОС Unix, основные конструкции и идиомы языков программирования Python и Bash, необходимые для изучения других дисциплин, а также для применения в профессиональной деятельности. Также приобретете опыт формализации и решения практических задач по программированию и по работе в Unix-подобных операционных системах.
C++ — один из классических языков в промышленной разработке. Он дает программисту много свободы и ответственности, стабильно применяется при разработке высокопроизводительных систем, системном программировании и в других областях. В курсе вы рассмотрите особенности ручного управления памятью в программах, а также основные возможности C++: const-correctness, умные указатели, объектно-ориентированное программирование, перегрузка операторов, виртуальные функции. На практиках вы реализуете небольшие проекты и пройдете рецензирование кода.
Функциональное программирование — отдельная парадигма, элементы которой все чаще используются в современных языках программирования. Иногда оказывается, что написанные в функциональном стиле программы более точно выражают намерения программиста. Их корректность может быть легче доказывать и проверять, даже если они написаны на императивном языке. На курсе вы узнаете теоретические основы функционального программирования (лямбда-исчисление, автоматический вывод типов Хиндли-Милнера) и конкретные реализации этих идей в языке программирования Haskell (использование сверток, иерархия классов типов от функторов до монад, трансформеры монад).
Вы сможете закрепить свои знания на практике, например, реализовав вывод типов Хиндли-Милнера на языке Haskell.
Вы сможете закрепить свои знания на практике, например, реализовав вывод типов Хиндли-Милнера на языке Haskell.
Машинное обучение — подход к решению задачи, в котором вместо прямого задания аналитического или вычислительного метода мы задаем общий вид решения и алгоритм подбора точного вида. В курсе рассматриваются основные типы алгоритмов, принципы их работы и обучения. Помимо этого вы получите практические навыки по вышеупомянутым областям применения.
2 семестр
Общие обязательные дисциплины
В продолжении курса вы изучите алгоритмы и структуры данных для поиска (деревья поиска и хеш-таблицы), числовые алгоритмы (БПФ, генерация простых, RSA), алгоритмы на строках (КМП, z-функция, Ахо-Корасик, суффиксные структуры). В заключение рассмотрите NP-трудные задачи и подходы к их решению. По всем темам вы будете решать теоретические задачи на разработку алгоритмов и сдавать реализованные программы через автоматическую систему проверки.
Курс посвящен проектированию и архитектуре программного обеспечения. Вы узнаете, что такое архитектура и как она себя проявляет на разных этапах жизненного цикла ПО, познакомитесь с подходами к моделированию различных аспектов программного обеспечения. Изучите понятия архитектурный шаблон и стиль, рассмотрите их виды и для чего они могут быть полезны на практике. Также разберете примеры архитектуры существующих открытых проектов.
Общие дисциплины по выбору
Этот курс продолжает изучение языка C++ и покрывает более глубокие и современные возможности: шаблоны, исключения и идиому RAII, стандартную библиотеку шаблонов (STL), внутреннюю реализацию итераторов, способы приведения типов, RTTI, move-семантику, а также появившийся в C++11 синтаксис и библиотечные функции. На практических занятиях вы напишите свою реализацию нескольких нетривиальных библиотек и пройдете рецензирование кода.
Треки «Промышленное программирование», «Машинное обучение», «Теория языков программирования»
Обязательные дисциплины
Теория формальных языков, помимо прочего, позволяет описывать некоторые структурированные данные (например, исходные коды программ) с математической строгостью. Это необходимо для обработки таких данных и создания своих собственных форматов и языков программирования. Из курса вы узнаете о способах описания формальных языков (конечные автоматы, регулярные выражения, грамматики, нормальная форма Хомского, иерархия Хомского) и теоретических результатах (теорема Клини, леммы о разрастании, эквивалентность неограниченных грамматик машинам Тьюринга). На практических занятиях вы решите теоретические задачи.
Java — один из «классических» объектно-ориентированных языков с автоматическим управлением памяти, используемых в промышленной разработке. Для виртуальной машины Java существует огромное количество библиотек и дополнительных языков, которые несложно интегрировать друг с другом. Курс познакомит вас с объектно-ориентированным программированием в Java (классы, интерфейсы, абстрактные классы, модификаторы доступа), системой типов Java (примитивные/ссылочные типы, generics), исключениями, библиотеками ввода-вывода, коллекциями, потоками (streams), рефлексией и возможностями Java 8.
Математическая логика — раздел математики, изучающий доказуемость математических суждений, природу математического доказательства в целом, вычислимость и прочие аспекты оснований математики. На курсе вы познакомитесь с основами математической логики: логикой высказываний, исчислением высказываний, языками первого порядка.
Математическая статистика — раздел математики, изучающий методы обработки данных, и один из основных разделов науки о данных. В курсе будут рассмотрены следующие темы: оценивание параметров, проверка гипотез, регрессионный анализ. Вы узнаете принципы работы методов статистического анализа данных и научитесь применять их на практике.
Дисциплины по выбору
Глубокое обучение — популярная область, в которой используются нейронные сети сложной архитектуры. Эти системы дают лучшие результаты в таких областях, как обработка изображений и видео, звука и текста. В курсе вы рассмотрите основные типы архитектур, принципы работы и обучения глубоких нейронных сетей. Помимо этого, вы получите практические навыки их применения.
Системы типов являются неотъемлемой частью большинства современных языков программирования. Они обеспечивают безопасное взаимодействие различных частей программ, позволяя задавать спецификации, выражать инварианты и контролировать их сохранение. В рамках курса вы познакомитесь с алгоритмами вывода и проверки типов для широкого класса типовых формализмов, включающих полиморфизм, наследование (подтипизацию), операторы над типами, рекурсивные и зависимые типы. Для каждой из систем вы рассмотрите минимальное количество типовых аннотаций в программе, необходимых для того, чтобы задачи проверки и вывода типов были алгоритмически разрешимыми.
Трек «Алгоритмическая биоинформатика»
Машинное обучение — подход к решению задачи, в котором вместо прямого задания аналитического или вычислительного метода мы задаем общий вид решения и алгоритм подбора точного вида. На курсе вы рассмотрите основные типы алгоритмов, принципы их работы и обучения. Помимо этого вы научитесь применять их на практике.
Курс посвящен знакомству с основными методами и направлениями в биоинформатике. Вы рассмотрите работу с геномами и популяционные исследования, работу с данными РНК-секвенирования (сборка транскриптомов и анализ дифференциальной экспрессии), работус протеомными данными — анализ белкового состава, а также методы биоинформатики и биофизики для создания лекарственных препаратов и дизайна молекул. Задания на курсе состоят из небольших проектов, цель которых — научить обрабатывать различные данные, а также делать выводы и писать отчеты по результатам работы.
Вводный курс охватывает следующие темы: историю исследования белковых структур и изучения ДНК, общее представление об алгоритмах выравнивания, поиска в базе данных и построение деревьев. Кроме того в курсе рассматривается применение скрытых марковских моделей, алгоритмы множественного выравнивания последовательностей и их оптимизация.
Курс позволяет получить знания о базовых методах и подходах классической статистики таких как понятие выборки, генеральные и выборочные характеристики, интервальное оценивание, понятие доверительного интервала, распределения, связанные с нормальными, построение доверительных интервалов через центральные статистики, проверка статистических гипотез, общие подходы к построению статистических критериев, понятие мощности, ошибок первого и второго рода, понятие p-значения, связь проверки статистических гипотез и построения доверительных интервалов, проблема множественных сравнений: FWER, FDR, схемы критериев.
3 семестр
Общие обязательные дисциплины
Высокопроизводительные вычисления (high performace computing) — область программной инженерии, позволяющая удовлетворять такие важные для многих классов систем требования, как скорость обработки данных, время отклика и масштабируемость. В курсе делается акцент на комплексное умение проектировать как системы обработки больших объемов данных, так и системы, близкие к жёсткому реальному времени. Теоретическая подготовка в области неблокирующих алгоритмов, теории параллельного программирования и широкий спектр рассматриваемых технологий анализа и повышения производительности от простого многопоточного кода до применения транзакционной памяти позволит вам применять полученные знания в прикладных работах по другим дисциплинам. Практическая часть курса затрагивает наиболее применимые в современном программировании шаблоны и подходы к реализации высокопроизводительных приложений.
Треки «Промышленное программирование», «Машинное обучение», «Теория языков программирования»
Обязательные курсы
В этом курсе продолжается изучение языка программирования Java. Рассматривается многопоточное программирование (в том числе при помощи fork-join framework), модель памяти виртуальной машины Java, асинхронная работа с файлами и сетью при помощи NIO, а также механизм аннотаций. На практиках вы напишите несколько проектов с использованием изученных технологий и пройдете рецензирование кода.
Дисциплины по выбору
Курс рассматривает, как устроены системы поиска информации: от сбора данных, их обработки и хранения, до ранжирования результатов по запросу пользователя и оценки качества этих результатов. После прохождения курса вы будете знать основные методы работы поисковых систем и сможете создать собственную систему поиска информации с нуля.
Синтез изображений в реальном времени (Real-Time Rendering) — ключевая область компьютерной графики. Технологии синтеза изображений используются в системах виртуальной реальности и являются неотъемлемой частью подавляющего большинства тренажерных и игровых проектов. В рамках курса вы познакомитесь с базовыми элементами области синтеза изображений: основами фотометрии и радиометрии, моделями освещения, преобразования проекций, визуализации отражений и теней. Также вы напишете курсовую работу на основе OpenGL.
Вычислительная геометрия — это алгоритмы и структуры данных, работающие в геометрическом пространстве. Вычислительная геометрия — одна из базовых дисциплин для компьютерных игр, CAD, картографии, робототехники и т. д. В вводном курсе вычислительной геометрии вы рассмотрите базовые алгоритмы и структуры данных. Практическую самостоятельную работу выполните на платформе проведения соревнований по программированию (Яндекс.Контест).
Курс посвящен изучению языка Kotlin. В рамках предмета вы изучите следующие темы:
- Введение. Простейшие программы. Примитивные типы. Простые функции.
- Классы. Свойства. Перечисления. Итерирование. Исключения.
- Аргументы функций. Функции-расширения. Инфиксные вызовы.
- Наследование. Нетривиальные конструкторы. Дата-классы. Компаньоны.
- Система типов. Null в Kotlin. Коллекции.
- Функциональное API коллекций. Последовательности. Использование. функциональных интерфейсов Java.
- Перегрузка операторов. Делегирование свойств.
- Функции высшего порядка. Инлайн-функции.
- Обобщенные типы.
- Аннотации и рефлексия.
- DSL.
- Корутины.
- Тестирование Kotlin-программ.
- Экосистема. Обзор основных библиотек.
В курсе изучается устройство различных типов СУБД, использующих различные модели данных. На занятиях вы рассмотрите архитектуры, компоненты и алгоритмы, применяющиеся в этих СУБД. Особое внимание уделите обработке запросов. В курсе будут затронуты реляционные системы (как централизованные, так и распределенные), колоночные СУБД, системы для обработки слабоструктурированных данных (на примере XML СУБД), объектные СУБД, многомерное индексирование и настройка физического уровня. На практических занятиях вы построите исполнитель запросов реляционной СУБД. Вам будет выдан базовый прототип и дан доступ в систему автоматического тестирования. От вас ожидается знакомство с базами данных, умение программировать на языке C++ и опыт работы в unix-подобных системах.
Проектирование систем с графическим интерфейсом — это исследование, планирование и разработка взаимодействия между человеком и машиной. Для программного обеспечения большинство интерфейсов имеют графическое представление, непосредственно с которым взаимодействует пользователь. Чтобы создавать такие системы, нужно четко понимать методологии проектирования и природу процесса, уметь подстраивать разработку под требуемую задачу. В курсе раскрываются основные подходы к исследованию предметной области и оценке интерфейсов, методологии проектирования и способы прототипирования, а также принципы и гайдлайны для современных платформ. На практике вы выполните собственный проект, цель которого пройти весь процесс проектирования системы от поиска проблемы до работающего прототипа.
В рамках предмета вы изучите следующие темы:
- Общее введение в символьные вычисления и метавычисления.
- Введение в специализацию программ.
- Фундаментальные основы языков программирования.
- Основные принципы специализации императивных языков.
- Основные принципы специализация функциональных языков программирования. Абстрактная интерпретация.
- Эффективность, оптимизация и оптимальность программ.
- Завершаемость частичных вычислений.
- Введение в суперкомпиляцию и её история.
- Дерево процессов.
- Супекркомпиляция функциональных языков.
Курс — начальное введение в область языков программирования, компиляторов и других языковых инструментов. На нем будут сформулированы некоторые основные понятия и подходы в данной области, такие, как операционная семантика языков программирования, промежуточное представление программ, интерпретация, преобразования программ и т. д., и показано, как эти понятия и подходы решают важные и интересные практические задачи. В процессе выполнения заданий к концу курса вы реализуете полноценный компилятор в машинный код для простого, но вполне функционального языка императивного программирования, содержащего выражения, присваивания, конструкции управления, функции и динамические структуры данных. В качестве основного инструмента в рамках курса использована среда программирования OCaml.
В рамках курса вы изучите:
- Соответствие Карри-Говарда. Запись логических связок на agda.
- Завершаемость. Индукция и рекурсия.
- Определение равенства в agda и доказательство его свойств.
- Полиморфизм, вселенные, полиморфизм по уровням.
- Рекурсивные и индуктивные предикаты.
- Разрешимые предикаты.
- Копаттерны, коиндукция, продуктивность.
- Принципы индукции, определяемые пользователем. Индукция-рекурсия. Замкнутые вселенные.
- Аксиомы. Функциональная экстенсиональность.
- Утверждения, их замкнутость относительно различных конструкций.
- Пропозициональное обрезание. Определение дизъюнкции и существования.
- Множества, их замкнутость относительно различных конструкций. Теорема Хедберга.
- Инъективные и сюръективные функции. Фактор-множества.
- Равенства типов. Аксиома унивалентности.
- Примеры типов, не являющихся множеством. Аксиома K.
- Определение группоидов, примеры. Группа автоморфизмов элемента группоида.
Трек «Алгоритмическая биоинформатика»
Продолжение курса «Биоинформатика (часть 1)»
В смешанных группах вы выполните несколько практических заданий, которые. которые основаны на реальных данных и посвящены различным аспектам биоинформатики (в основном, анализ данных NGS).
Темы проектов весеннего семестра:
- Человеческая генетика, аннотация SNP, ассоциации
- РНК-секвенирование и дифференциальная экспрессия генов
- Метагеномика (ампликонная и shotgun)
- Иммуногеномика, RepSeq
- Протеомика.
Продолжение курса «Статистика (часть 1)», в рамках курса вы изучите:
- Понятие выборки. Генеральные и выборочные характеристики. Связь между ними. Эмпирическое распределение.
- Выборочные характеристики как оценки генеральных. Свойства. Разложение дисперсии. Состоятельность выборочной дисперсии.
- Точечные оценки. Состоятельность. Несмещенность. Метод моментов (выборочных характеристик). Метод максимума правдоподобия.
- Примеры оценок по методу моментов.
- Интервальное оценивание. Понятие доверительного интервала. Распределения, связанные с нормальными. Построение доверительных интервалов через центральные статистики. Точные доверительные интервалы для среднего и дисперсии в нормальной модели. Асимптотические доверительные интервалы. Построение асимптотических доверительных интервалов для среднего: в общем случае, частный случай выборки из биномиального распределения (вероятность успеха в испытаниях Бернулли).
- Неравенство Рао-Крамера. Эффективность. Сверхэффективные оценки. Доверительные интервалы. Примеры.
- Общие подходы к построению статистических критериев. Понятие мощности, ошибок первого и второго рода. Понятие p-значения. Связь проверки статистических гипотез и построения доверительных интервалов.
- Одновыборочный и двухвыборочный t-критерий (критерий Уэлча). Критерий Фишера. Асимптотические критерии. Проверка гипотез относительно значения среднего (одновыборочный и двухвыборочный z-критерии, критерий пропорций).
- Критерии согласия: критерий Колмогорова-Смирнова, критерий Крамера-Смирнова-фон Мизеса. Критерий хи-квадрат. Критерий хи-квадрат и оценки параметров (проверка сложных гипотез). Критерий хи-квадрат и выборка из абсолютно-непрерывного распределения. Критерии согласия и проверка сложных гипотез.
- Непараметрические критерии: критерий знаков, критерий Манна-Уитни, критерий Вилкоксона.
- Проблема множественных сравнений: FWER, FDR, схемы критериев.
Общая цель курса — познакомить вас с базовыми понятиями молекулярной биологии, научить ориентироваться в научной литературе и понимать биологическую мотивацию и основные выводы из научных исследований. Курс посвящен общим аспектам строения клетки и различных процессов в ней. Помимо вопросов организации и функционирования генома, несколько занятий будет посвящено работе белков, их взаимосвязям и разнообразным молекулярным процессам в клетке.
В курсе будут чередоваться лекционные занятия и «семинары», в течение которых вы будете обсуждать разные интересные и актуальные вопросы.
В курсе будут чередоваться лекционные занятия и «семинары», в течение которых вы будете обсуждать разные интересные и актуальные вопросы.
Курс посвящен обработке данных высокопроизводительного секвенирования для различных целей. Включая оценку качества данных секвенирования и коррекцию ошибок в прочтениях; геномную сборку и разрешение геномных повторов; выравнивание последовательностей на уже собранный референсный геном; сборку транскриптонов и анализ дифференциальной экспрессии генов.
4 семестр
- Анализ изображений
- Анализ программ
- Компилятор Котлин
- Логическое и реляционное программирование
- Компьютерное зрение
- Дискретная математика
- Методы оптимизации
- Мобильная разработка
- Теория категорий
- Углубленный Python
- IT-менеджмент
- Deep learning
- Обработка естественного языка
- Семантики языков программирования
- Программирование на Scala
- MLBD
- WebSearch
- Молекулярная филогенетика
- Молекулярная эволюция
- Анализ данных в NGS
- Бизнес-анализ
- Разработка Игр
- DRL
- Введение в современную прикладную криптографию, часть 2
- Комбинаторная оптимизация
- Нейробайесовские методы
- Язык Go
- Машинное обучение, часть 2
- Обучение с подкреплением
- Рекомендательные системы
- Multiprocessor Programming (MPP) — 2
- Теория сложности
- Фотограмметрия
- Компьютерные сети
- Теория мартингалов
- Управление памятью
- Анализ кода и безопасная разработка
- Social Media Computing
- Алгоритмы в математике — 2
- Продвинутая статистика
- Byzantine Fault-Tolerant Systems and Blockchains