大学で試験を受けたとき、私はいつも先生に最も近い机の準備のために座って、最初に行ったことはありませんでしたが、8〜10人が先を通過しました。 したがって、私はなんとか追加の質問を「盗聴」し、部分的にはそれらに対する回答を聞きました。
そして、Habrを読んでいる高校生のために、オリンピックに関するヒントをどのように作成するかを考えました（これは、彼らが本当に高度な脳を持っていることを示唆しています）。 前回のNTIオリンピックで優れた結果を示した人物を見つけ、トピックをよりよく理解し、最終的な実用段階で追加の利益をもたらすのに役立つ追加資料を尋ねました。
オリンピアードの申し込みは10月22日まで受け付けられており、準備する時間はまだあります。
NTIオリンピアードについて簡単に
学生のグループは、教育で何が起こっているかを見て、それを修正する努力をすることを決めました。 何が起こっているの？ そして、多くの学生の両親がガレージでドローンを作ったり、衛星の建設のコースに行くことを許可していないという事実は、「試験に合格しなければならないからです」。 そこで、私たちのイニシアチブの仲間たちは、才能のある学生が試験のポイントを獲得し、テストの助けを借りずに、手と頭を使って大学に入学できる動機を作ることにしました。 そして今、学童は、猫の脳に電極を掘った理由を口実にしています-「私はオリンピックの準備をしています」。
これは重要で価値があると思います。 そして、私はオリンピックを尊敬しています。
2016年のオリンピックに関する私のレポート
ここのオリンピアードの主催者は、参加者の知識とスキルの要件について彼らが書くものです。
- 機械学習およびニューラルネットワークの分野における基本概念の理解;
- 開発速度とデータを操作するための最新のツール（Pythonなど）を使用する機能とを組み合わせた言語でのプログラミング。
- ソリューションを迅速に見つけ、それらを理解し、インターネット上の専門リソース（スタック交換など）でニーズに適応する機能。
- ビッグデータを効果的に使用し、アルゴリズムを効率的に作成する機能。 テスト、デバッグを実施する能力;
推奨される「公式トレーニング資料」は次のとおりです。
- 2015/16年度のタスク （PDF）
- Big Data and Machine Learningプロファイル2017のすべての段階のタスク （PDF）
- Stepikのオンラインコース： NTIオリンピックの準備（2015/16チャレンジに基づく）
- Stepik遠隔学習： Pythonプログラミング
- Stepikオンラインコース： アルゴリズム：理論と実践。 方法
- Stepikオンラインコース： 離散構造
- Stepikオンラインコース： 統計の基礎
- CourseraのMIPTオンラインコース： 初心者のための確率論
- CourseraのYandexおよびMIPTオンラインコース： 「タグ付きデータからの学習」
- CourseraのHSEオンラインコース： 機械学習の概要
- CourseraのYandexおよびMIPTのオンラインコース： 「データ構造の検索」
ビッグデータオリンピックはどのように進んでいますか：
最終段階では、ファイナリストがデータ配列から指定された情報を特定するために作業します。そのため、参加者はトレーニング用のテキストセットを使用してプログラムを作成する必要があります。 職場は机、インターネットに接続されたラップトップです。
チームは「ラップトップの背後にいる全員」モードで作業し、時々何かを話し合っています。 タスクを確認するため、進行役は参加チームのプログラムをランダムなテキストのセットで起動し、データ分析の結果を評価します。
「経験豊富な」ヒント
Anonymus1111がアドバイスします。
「タイプライター」の最後のステージを具体的にドラッグするには、次のようにします。
しかし、男の言うことを理解するために：
- あなたはjupyterできるようにする必要があります*これは直接一般的にプラスです*
- Linuxを使用できるようにすることが非常に必要です。 ここで13分で、少なくとも何をどのように理解することができます 。
- そしてもちろん、特定のタスクのために研ぎ澄まされないために、次の理由です。 まったく同じではありません。 sklearn、numpyが得意である必要があります
Anonymousus2222がアドバイスします。
一般的な推奨事項：
- ニューラルネットワークではなく、より単純な方法で開始する
- 実際のデータで遊ぶ
- JupyterノートブックでPythonを使用する
特定のリソース：
Anonymousus3333が推奨します。
- ハッカーのニューラルネットワークガイド
- LSTMネットワークについて
- チャンネル 、特にビデオ：
ニューロンについて。
テンソルフローについて。
ベクトル、ターバー、基本アルゴリズムを使用した機械学習に関する簡単な数学コース。
個人的に私からのアドバイス。
GoToプロジェクトと友達になるために最善を尽くす必要があります。質の高いコースと教師が週末にYandexの生徒といつでも質問に答えてくつろいでいるからです。 最も難しい人のための助成金があります。 極端な場合は、 VKのグループに参加して、全員にアドバイスを求めることができます。
高校生にビッグデータのスキルを向上させるために何をアドバイスしますか？