Интервью с Алексеем Толстиковым ШАД

Опубликовано: 20 Март 2026
на канале: MLinside
12,607
342

Интервью с Алексеем Толстиковым, к.ф-м.н., руководитель Школы анализа данных, эксперт в олимпиадах по программированию.
Школа анализа данных – бесплатная двухгодичная программа Яндекса по подготовке специалистов по анализу данных, машинному обучению, инфраструктуре больших данных. Выпускники ШАДа работают в топовых технологических компаниях по всему миру.

Предзапись на 3 поток курса "База ML": https://forms.yandex.ru/u/6822f819842...
https://clck.ru/3M4rcg - курс "База ML"
https://clck.ru/3FX9QT - демо-курс "База ML"
https://clck.ru/3FX9RK - курс "ML в бизнесе"
https://t.me/+xPCRRLylQh5lMmI6 - подписывайтесь на MLinside в телеграм

Тайм-коды:
0:00 - В этом видео
0:44 - Приветствие
0:59 - Как Алексей стал руководителем ШАД Яндекса?
3:23 - Какой университет и что преподавал?
7:13 - Хороший программист должен знать алгоритмы?
9:18 - Раскрытие понятия "Алгоритм"
13:10 - Насколько шагнуло вперед преподавание алгоритмов?
17:47 - Обсуждение handbook от Яндекса по алгоритмам
23:10 - Где нужны алгоритмы и как их учить?
30:23 - Сервисы, курсы для изучения алгоритмов
34:00 - Про значимость менторства
39:43 - Про учебу в университете
44:50 - О продолжительности обучения в ШАД
51:45 - Переход из музыкальной сферы в ML
53:25 - Математика и алгоритмы в ML
55:48 - Переход из аналитической геометрии в абстрактную алгебру
57:00 - Получится ли в России организовать школу ML с продуманной методикой преподавания?
57:52 - Программа AI 362
1:00:36 - Конференция NIPS
1:01:56 - Альтернативный способ поступления поступления в ШАД
1:06:10 - Кто вел математику для Data Science?
1:07:45 - Аксиоматика Теории вероятностей, колмогоровская тройка
1:11:30 - Проект "CodeRun", обучение на опыте соревнований
1:20:45 - Насколько востребована сфера машинного обучения?
1:23:50 - Какие softskills необходимы ML/DS-специалисту ?
1:30:52 - Выбор между свободным исследованием и гарантированным результатом
1:34:03 - Топ 3 российских компаний в сфере применения ML
1:34:38 - Топ 3 места для изучения машинного обучения
1:35:58 - Топ 3 совета как попасть в ML