Science вк: VK Образование

VK Образование

Отзывы выпускников

Алексей
Шевчук

Очень здорово, что курсы бесплатные, для многих это единственная возможность освоить профессию. Также ценно, что остался доступ к видеолекциям после завершения обучения.

Курс дал полное представление о современных методах и технологиях в ML, понимание структуры решения, способность ориентироваться в научных статьях и самое важное — уверенность в собственных силах!

Александр
Змеев

На занятиях была атмосфера добра и позитива. Никогда не думал, что обучение такого уровня может проходить настолько по-семейному. Все помогают, всегда идут навстречу. Также понравилась возможность выбора курсов. Это просто прорыв, как мне кажется. Конечно, хочется пройти все предметы и выбор от этого сложнее, но сам факт возможности выбора очень крут.

Дарья
Панкратова

Преимущества курса: гибкость и быстрая реакция на проблемы студентов, множество замечательных преподавателей и большое дружелюбное комьюнити.

Ольга
Новокрещенова

Понравилось то, что академия дает практически полный обзор работы Data Scientist: начиная от алгоритмов и самых актуальных моделей машинного обучения, заканчивая уже работой над ML продуктами (правильное выставление KPI, необходимые инструменты и флоу работы над проектом).

Михаил
Коротков

Импонируют практически все преподаватели — очень приятные люди! Это помогло мне не забросить многие предметы и делать их с удовольствием. Сам набор курсов был отличным, особенно во втором семестре.

Ирина
Щетинина

На курсе замечательная атмосфера: хоть я и не вхожу в число очень общительных людей, но многие однокурсники стали мне практически родными.

Лекции Сергея Николенко и Радослава Нейчева — это очень понятное и логичное повествование: целостная картинка предмета, интересные ответы на смежные вопросы, интересные домашние задания.

Николай
Марнаутов

В MADE преподаватели не только имеют необходимый теоретический бэкграунд в ML, но и применяют свои знания на практике. Это позволяет программе оставаться достаточно глубокой, но не оторванной от реальности. Уровень нагрузки при обучении — оптимальный, не скучно и есть ощущение движения вперёд, как после хорошей тренировки.

Атмосфера на курсе — ещё одно важное достижение. Уверен, для многих MADE станет не просто ещё одной галочкой в образовании, а достаточно важным этапом, о котором люди будут вспоминать с теплом и улыбкой даже через много лет.

Роберт
Салихов

Очень здорово, что теорию и практику преподают действующие специалисты с большим опытом — так мы получаем актуальные знания. Среди плюсов отмечу также общение в чатах, порой бывает переизбыток информации, но в переписках можно найти решения актуальных вопросов по обучению и домашним заданиям.

Эрмек
Айтыгулов

Мне кажется, я заново научился ботать 😊 Для выполнения многих домашек нужно было достаточно глубокое погружение в тему. Ещё очень важным моментом в обучении было то, что все преподаватели — это профессионалы, использующие свои знания на практике. Люди не только вели лекции на какую-то тему, они также делились своим опытом и best practices.

Спасибо за такой проект!

Сергей
Нефёдов

Получил мощный импульс двигаться вперёд и развиваться в области Data Science. Надеюсь, все полученные знания получится применить на новой работе в VK 🙂

P.S. Во время поступления в мотивационном письме писал, что хотел бы в будущем работать в VK — сегодня получил предложение о работе (отдел продуктовой аналитики Relap). Спасибо всем организаторам и преподавателям академии!

Таисия
Староверова

MADE — это исключительная возможность получить множество знаний, навыков и связей в передовой сфере. Не надо идти, только если у тебя не горят глаза и нет четкого понимания, для чего это тебе нужно. А то так к концу выгоришь от подобной нагрузки. И никакой престижный диплом уже не будет стоить затраченных ресурсов.

Уже имеющийся опыт за плечами ох как поможет не застревать на очевидных для прочих моментах. Преодолевать их придется в максимально сжатые сроки, а спать, говорят, полезно для здоровья)

Облачные вычисления на базе NVIDIA GPU от VK Cloud

Облачные графические ускорители для сложных вычислений, машинного обучения и удаленной работы с видео и 3D-графикой

NVIDIA® Tesla® А100
и NVIDIA® Tesla® V100

Обучение
нейронных сетей

Deep Learning

Высокопроизводительные
вычисления

Инференс на GPU

Классификация
подвижных объектов

Транскодирование видео

Оплата
за фактическое потребление

Помощь экспертов
VK Cloud

Эффективные высокопроизводительные
вычисления на базе GPU

Задача

Обучение нейронных сетей

Выполнение научных расчетов

Обработка графики

Область применения

Data Science

Data Analytics

GameDev, дизайн

Какие задачи поможет решить сервис Cloud GPU

Машинное
обучение

Графические процессоры NVIDIA® Tesla® A100 прекрасно подходят как для обучения, так и для инференса глубоких нейросетей с высокой производительностью.

Графически ускоренные
виртуальные рабочие места

Вы можете обеспечить своим сотрудникам удаленное рабочее место с топовой видеокартой для использования графически-требовательных приложений.

Высоко­производительные
вычисления (HPC)

Запуск вычислений в графическом облаке существенно сократит время проведения исследований и ускорит time-to-market при разработке новых продуктов и технологий.

Ускорение работы
с графикой

GPU-серверы значительно повышают скорость анализа изображений, помогают быстрее выделять, классифицировать объекты на видео и распознавать речь.

Графические ускорители
NVIDIA Tesla A100

Получите максимальную производительность и сократите время на решение ваших задач благодаря NVIDIA® Tesla® A100 в облаке VK Cloud

Технические характеристики:

• тензорные ядра третьего поколения с точностью вычислений до 64 бит с плавающей точкой
• пропускная способность памяти более 2 ТБ/с ­— вдвое больше, чем у предыдущего поколения
• возможность разделить GPU на 7 инстансов для обслуживания параллельно выполняющихся задач

Преимущества

Облачные вычисления на базе GPU выведут ваши решения на новый уровень производительности, значительно сократят время на обработку данных и помогут сократить расходы.

Увеличение
скорости

Распределяйте трафик через безопасные виртуальные сети, по схемам любой сложности.

Масштабируемые
вычисления

Сокращайте затраты времени и ресурсов с помощью масштабируемого набора готовых решений.

До 70%
экономии

Аренда облачных GPU-серверов вместо покупки оборудования позволит снизить расходы до 70%.

Оплата за фактическое
потребление

В графическом облаке VK Cloud действует посекундная тарификация, оплачивается только фактическое использованные ресурсы.

NVIDIA®
Tesla® A100

Мы используем самые продвинутые GPU для дата-центров, специально спроектированные для ИИ, аналитики данных и высокопроизводительных вычислений.

Помощь экспертов
VK Cloud

Поможем вам быстро развернуть инфраструктуру в облаке, создать модели для машинного обучения и найти оптимальные решения ваших задач.

Доступ к контейнерам
NVIDIA GPU Cloud

Графическое облако VK Cloud совместимо с контейнерами NVIDIA GPU Cloud (NGC). Это значит, что у ваших дата-сайентистов всегда будут все необходимые и актуальные приложения.

Стоимость

Вы платите только за те ресурсы, которые используете.

Годовой план

Стоимость в час за виртуальную машину

с картой NVIDIA Tesla A100

175 ₽

Месячный план

Стоимость в час за виртуальную машину

с картой NVIDIA Tesla A100

194,4 ₽

Часовой план

Стоимость в час за виртуальную машину

с картой NVIDIA Tesla A100

204,2 ₽

3500 разработчиков

300 репозиториев открытого кода

20000 компаний используют технологии и цифровые решения VK

3500 разработчиков

300 репозиториев открытого кода

20000 компаний используют технологии и цифровые решения VK

3500 разработчиков

300 репозиториев открытого кода

20000 компаний используют технологии и цифровые решения VK

В. К. Манчанда: H-индекс и награды — академический профиль

Чем он наиболее известен?

Области исследований, в которых он наиболее известен:

• Органическая химия
• Ион
• Катализ

Его основные области исследований включают ядерную химию, актиниды, экстракцию, азотную кислоту и неорганическую химию.
Его исследования в области ядерной химии включают темы водного раствора, ионов металлов в водном растворе, продуктов деления и облегченной диффузии.
Различные области, которые В. К. Манчанда исследует в своем исследовании актинидов, включают радиохимию и оксид фосфина.

Его исследование по экстракции объединяет темы в таких областях, как стехиометрия и десорбция.
Он сочетает такие предметы, как селективность и константа равновесия, с изучением азотной кислоты.
Его исследования в области неорганической химии сосредоточены, в частности, на америций.

Его наиболее цитируемые работы включают:

• Химия дигликольамидов: перспективные экстрагенты для разделения актинидов (359 ссылок)
• N,N,N’,N’-тетраоктилдигликольамид (TODGA): многообещающий экстрагент для разделения актинидов из высокоактивных отходов (ВАО) (279цитаты)
• Амиды и диамиды как перспективные экстрагенты в хвостовой части ядерного топливного цикла: обзор (197 ссылок)

Каковы основные темы его творчества на протяжении всей его карьеры на сегодняшний день?

В. К. Манчанда проводит большую часть своего времени, исследуя ядерную химию, экстракцию, неорганическую химию, азотную кислоту и уран.
Исследование ядерной химии объединяет темы в таких областях, как радиохимия, продукты деления и ионы металлов в водном растворе.
В. К. Манчанда связывает растворитель, водную двухфазную систему, водный раствор и отгонку при исследовании вопросов экстракции.

Концепции его изучения неорганической химии переплетаются с вопросами ионной силы, сорбции, фазы, фосфатов и 18-краун-6.
Его исследование азотной кислоты сосредоточено на облегченной диффузии и ее связи с мембранной технологией.
Его исследование урана включает элементы три-N-бутилфосфата и амида.

Наиболее часто публиковался в следующих областях:

• Ядерная химия (58,25%)
• Извлечение (39,32%)
• Неорганическая химия (31,55%)

Каковы были основные моменты его недавней работы (между 2011-2020 гг.)?

• Радиохимия (21,36%)
• Ядерная химия (58,25%)
• Актинид (18,93%)

В последних работах он сосредоточился на следующих областях исследований:

В. К. Манчанда в основном занимается радиохимией, ядерной химией, актинидом, ураном и экстракцией.
Его областью интересов является ядерная химия, где В. К. Манчанда изучает разбавитель.
Его исследование актинидов включено в более широкую классификацию неорганической химии.

Его исследования в области неорганической химии носят междисциплинарный характер и включают перспективы в области эмульсии, десорбции и энергии активации.
Его исследования урана носят междисциплинарный характер и основаны как на нейтронно-активационном анализе, так и на изотопном и циклотронном анализе.
Его исследования по экстракции объединяют проблемы отпарки и азотной кислоты.

В период с 2011 по 2020 год его наиболее популярными работами были:

• Химия дигликольамидов: перспективные экстрагенты для разделения актинидов (359 ссылок)
• Фиторемедиация: роль наземных растений и водных макрофитов в рекультивации почвы и воды, загрязненных радионуклидами и тяжелыми металлами (105 ссылок)
• Фиторемедиация: роль наземных растений и водных макрофитов в рекультивации почвы и воды, загрязненных радионуклидами и тяжелыми металлами (105 ссылок)

В его последнем исследовании наиболее цитируемые статьи были сосредоточены на:

• Органической химии
• Ион
• Катализ

Его основные исследования касаются неорганической химии, радиохимии, актинидов, фосфатов и растворителей.
В неорганической химии он работает над такими проблемами, как уран, которые связаны с водным раствором, десорбцией, адсорбцией и сорбцией.
Его исследование по радиохимии объединяет проблемы из других дисциплин, таких как обеззараживание человека, экстракция, зачистка и лантаноиды.

Его исследование связывает его опыт по азотной кислоте с предметом фосфата.
Его биологические исследования охватывают широкий круг тем, включая додекан, разбавитель, ядерную химию, эфир и краун-эфир.
Его исследования в области ядерной химии носят междисциплинарный характер и включают элементы мембранного метода и стронция.

Этот обзор был сгенерирован системой машинного обучения, которая проанализировала данные ученого.
план работ. Если у вас есть отзывы, вы можете
связаться с нами
здесь.

Network Science в приложении ВКонтакте

Network Science в приложении ВКонтакте

Реклама

1 из 17

Верхний вырезанный слайд

Скачать для чтения офлайн

Данные и аналитика

Анализ социальной сети

Реклама

Реклама

Сеть Наука в приложении ВКонтакте

1. Сетевая наука
   Проект 1
   Шринджей Сен
   Факультет наук о данных
2. Сбор данных
   • Для сбора информации использовалось приложение VK api.
   • Набор данных принадлежит другу Vk Муслиму Караматову, который был добр
   достаточно, чтобы поделиться со мной информацией о своем списке друзей и помочь мне
   время от времени, чтобы лучше понять сеть своих друзей.
3. Сводка графика
   • Количество узлов: 399
   • Количество ребер: 2777
   • Радиус: 5
   • Диаметр: 9
   • Средн. Коэффициент кластеризации: 0,481911
   • Средн. Длина кратчайшего пути: 3,818667
   • Атрибуты узла: имя, фамилия, дата рождения, метка, отношение, пол,
   взаимные_друзья (производный атрибут: количество общих друзей)
   • Атрибуты края: идентификатор, взаимный (производный атрибут: два друга, имеющие
   количество общих друзей)
4. Распределение степеней и коэффициенты кластеризации
   Частотное распределение степеней узла Частоты локального кластера
   Сред. частоты кратчайшего пути
   Pdf и Cdf распределения степеней
5. Регрессия распределения степени MLE
   Распределение узлов по степеням
   подходит для MLE
   Предполагаемый Pdf степени узла
   Распределение
6. Великолепный участок
   Вот шикарный сюжет
   весь график.
   а. Чем больше узлов, тем больше
   количество общих друзей
   у них есть.
   б. Мужские узлы показаны
   желтый и женский от розового
   в. Более толстые края между
   на два узла больше количество
   у них есть общие друзья
   между ними
   д. Если пол обоих
   узлы соответствуют этому ребру
   отображается оранжевым цветом, если нет
   затем светло-голубой.
   е. Круги представляют отдельные
   группы
7. Сравнение сходства со случайными графами
   Радиус:
   5 – 3(ER) – 2(Барабаси) – 5(Ватт)
   Диаметр:
   9 – 4(ER) – 3(Барабаси) – 7(Ватт)
   Коэффициент кластеризации:
   0,48191– 0,03405 (ER) – 0,13126 (Барабаси) – 0,60565 (Ватт)
   Средняя длина кратчайшего пути:
   3,81867 — 2,56763 (ER) — 2,13835 (Барабаси) — 4,06486 (Ватт)
8. Центральность степени
   Узлы, которые имеют много общих узлов. Эти
   друзья мои друзья с того же курса
   Университет. Так что они очень связаны.
   Имя Гендерная центральность
   Мухаммад
   Шукуров
   Мужчина 0,125628
   Хумайни Саидов Мужской 0,118090
   Анис Хотамов Мужской 0.115578
9. Близость Центральность
   Близость Центральность измеряет среднее
   кратчайшее расстояние от узла до всех остальных
   узлы. Так что высокая близость означает, что эти узлы
   иметь кратчайшее расстояние до всех остальных узлов. Мой
   близкий друг, который ходил в одну школу с
   Я также знаю много друзей из университета.
   Имя Гендерная центральность
   Гайрат
   Дустмурадов
   Мужчина 0,387537
   Мухаммад
   Шарапов
   Мужчина 0,379409
   Некруз Саидов Мужской 0,364803
10. Междуместье Центральность
    Interess Centrality показывает, кто из друзей
    связаны между собой разными сообществами.
    Вот некоторые друзья, которые были со мной в
    школе и в том же университете.
    Мухаммад
    Шарапов
    Мужчина 0,142846
    Гайрат
    Дустмурадов
    Мужчина 0,132464
    Некруз Саидов Мужской 0,087462
11. Корреляция между центрами
    Используемый метод — корреляция Пирсона
12. Ассортиментное смешение полов
    Ассортативное смешение — это уклон в пользу связей
    между узлами сети со схожими характеристиками
    т. е. узлы с похожими атрибутами образуют
    связь. Высокое сходство между самцами свидетельствует о том, что они
    имеют схожие характеристики.
13. Сходства
    Матрица смежности Корреляция Пирсона Подобие Жаккара Косинусное подобие
14. Поиск кликов
    Слева самые большие
    клики и справа
    увеличенная клика с узлами
    формирование клики.