Алгоритмы на Python

Магистратура 2026/2027

Статус: Курс обязательный (Машинное обучение в цифровом продукте)

Кто читает: Департамент больших данных и информационного поиска

Где читается: Факультет компьютерных наук

Когда читается: 1-й курс, 1, 2 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 56

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Теоретическая часть курса даёт базовые знания в области алгоритмов и структур данных. Они очень важны для понимания работы библиотек, алгоритмов и языков программирования. На лекциях студенты получают необходимую теоретическую базу. На семинарских занятиях будут разбираться задачи, которые показывают примеры применения и скрытые возможности пройденных структур данных, а также применение алгоритмов при решении задач в машинном обучении и больших языковых моделях. Домашние задания по курсу закрепляют полученные знания и помогают студентам писать более качественный код, в том числе благодаря задания с ручной проверкой, а также помогают сформировать связь между теорией курса и решением задач в работе DS-инженера.

Цель освоения дисциплины

Студенты знают и могут применять на практике ключевые алгоритмы и базовые структуры данных для решения прикладных задач, в том числе знают и умеют применять различные алгоритмы при решении задач машинного обучения и больших языковых моделей.

Планируемые результаты обучения

Знать ключевые свойства таких алгоритмов и структур данных, как рекурсия, деревья, кучи, сортировки и др.
Уметь применять нужные алгоритмы и структуры данных в зависимости от задачи.
Уметь применять хеш-таблицы при решении задач машинного обучения и языковых моделей.
Уметь объяснить и привести примеры, как алгоритмы и структуры данных используются в задачах машинного обучения и больших языковых моделей.