Задание включает 20 тестовых заданий закрытого типа. Правильный ответ на 1 тестовое задание оценивается в 5 баллов (максимальная оценка – 100).
По итогам отборочного этапа участник может набрать 100 баллов
Задания проверяют знания в области математики, в частности, линейная алгебра, теория вероятностей и статистика; знание основных понятий в области искусственного интеллекта, программирование на языке Python, C++, R.
Задание включает в себя 7 тестовых заданий закрытого типа, требующие выбора правильного ответа, а также 3 задачи, требующие решения.
По итогам заключительного этапа (финала) участник может набрать 80 баллов
Задания проверяют знания и навыки в классификации, регрессии, кластеризации, алгоритмов машинного обучения, программировании.
1. Хендбуки Основы Python https://education.yandex.ru/handbook/python
2. Курс «Python-разработчик» https://practicum.yandex.ru/backend-developer
3. Основы машинного обучения (вводный курс) https://openedu.ru/course/hse/basic_ML/
4. Видео курс по машинному обучению https://www.youtube.com/playlist?list=PLA0M1Bcd0w8zxDIDOTQHsX68MCDOAJDtj
5. Курс https://practicum.yandex.ru/algorithms/
6. Тренировки по алгоритмам от Яндекса https://www.youtube.com/watch?v=QLhqYNsPIVo&list=PL6Wui14DvQPySdPv5NUqV3i8sDbHkCKC5
7. Математика и Python для анализа данных - https://github.com/minhdai2410/machine-learning-data-analysis-yandex-mipt-coursera/tree/master
