6 класс

Обществознание 6 класс кравченко ответы на вопросы учебник: ГДЗ по обществознанию 6 класс учебник Кравченко Певцова

ГДЗ по обществознанию 6 класс Кравченко Певцова учебник ответы

Авторы: А.И. Кравченко, Е.А. Певцова

Издательство: Русское слово

Тип книги: Учебник

ГДЗ учебник по обществознанию для 6 класса под редакцией А.И. Кравченко, Е.А. Певцовой издательства Русское слово состоит из 1 части и имеет 232 страницы.

Шестиклассники продолжают изучение обществознания, учебного предмета который имеет важное значение для жизнедеятельности в обществе. Ведь из полученных знаний школьники смогут сформировать целостное представление об обществе, его системном строении, охватывающем различные общественные отношения и взаимодействия. Особое внимание отводится навыкам толерантного отношения с представителями различных этнических, религиозных и национальных общностей для того, чтобы школьники понимали значимость объединения сил для разрешения проблем общественного развития. Вопросы и задания, представленные после каждого тематического раздела, помогут лучше разобраться с информацией.

Готовые домашние задания на сайте ЯГДЗ обеспечивают школьников качественными материалами для проверки правильности выполнения домашней работы, так как вся использованная информация прошла экспертную проверку и полностью соответствует учебному курсу. С использованием наших решебников каждый школьник сможет улучшить качество знаний, получить высокую отметку в школе, повысить уровень мотивации к изучению предмета. ГДЗ помогут выполнить даже самые трудные вопросы и задания, найти ошибки и неточности в своих ответах при наличии.


стр. 9 стр. 11 стр. 13 стр. 14 стр. 15 стр. 16 стр. 19 стр. 20 стр. 21-23 стр. 21 стр. 23 стр. 27 стр. 31-32 стр. 31 стр. 32 стр. 33 стр. 35 стр. 36 стр. 38-39 стр. 38 стр. 39 стр. 40 стр. 41 стр. 42 стр. 46-47 стр. 47 стр. 48 стр. 52 стр. 55-56 стр. 55 стр. 56 стр. 59 стр. 63-64 стр. 63 стр. 64 стр. 67 стр. 68 стр. 70-71 стр. 70 стр. 71 стр. 73 стр. 75 стр. 77 стр. 78 стр. 80 стр. 83 стр. 84 стр. 85-86 стр. 85 стр. 86 стр. 88 стр. 89 стр. 91 стр.

93-94 стр. 93 стр. 94-95 стр. 95 стр. 99 стр. 101-102 стр. 101 стр. 103-105 стр. 107 стр. 108 стр. 111 стр. 115 стр. 116 стр. 117 стр. 119 стр. 121 стр. 122 стр. 123-124 стр. 123 стр. 124 стр. 126 стр. 132 стр. 133 стр. 134 стр. 141 стр. 142-143 стр. 143 стр. 151-152 стр. 151 стр. 152 стр. 156 стр. 159 стр. 160 стр. 165 стр. 166 стр. 167 стр. 172 стр. 173 стр. 174 стр. 176 стр. 182-183 стр. 182 стр. 183 стр. 187 стр. 190 стр. 191 стр. 193 стр. 194 стр. 197 стр. 199 стр. 204 стр. 206 стр. 207 стр. 208 стр. 211 стр. 216 стр. 217-218 стр. 219-222

Обществознание. 9 класс. Учебник. Ответы — Учебник 2021 — 2022 год

Авторы: Певцова Елена Александровна, Кравченко Альберт Иванович, Агафонов Сергей Валерьевич

Издательство: Просвещение, Дрофа

Обществознание. 9 класс. Учебник

«

Учебник содержит обширный теоретический и фактический материал по политической и социальной сферам жизни общества, а также по современному российскому обществу, включает большое количество схем, таблиц и иллюстраций.

Методический аппарат содержит фрагменты из документов, а также задания разного уровня сложности, что позволяет реализовать системно-деятельностный подход в обучении школьников. Соответствует Федеральному государственному образовательному стандарту основного общего образования.

»

На этой странице вы можете бесплатно скачать правильные ответы к новому сборнику для 1 полугодия и 2 полугодия обучения в школе. Новый сборник — решебник предназначен для учащихся, учителей школы и родителей, которые хотят помочь своим детям освоить предмет на хорошую оценку! Надеемся, что новые задания из сборника ГДЗ подойдут для следующего 2023 — 2024 учебного года. Полную версию учебника с ответами можно бесплатно скачать в формате ВОРД или PDF и потом распечатать на принтере, а так же читать онлайн. Также здесь можно скачать и распечатать ответы для родителей на домашнее задание, примеры, решения, страница, вопросы, пояснения и объяснения к онлайн заданиям из нового учебника.

Купить этот сборник недорого наложенным платежом за наличный или безналичный расчет с доставкой можно в Интернет-магазине или просто нажать кнопку КУПИТЬ

Официальный сайт. 2021 — 2022 учебный год. Открытый банк заданий. Полная версия. КДР. РДР. Тренажер. ВПР. ФИПИ ШКОЛЕ. ФГОС. ОРКСЭ. МЦКО. ФИОКО. ОГЭ. ЕГЭ. ГИА. Школа России. Школа 21 век. ГДЗ. Решебник. Перспектива. КРС. Школа 2100. Таблица. Планета знаний. Страница. Россия. Беларусь. Казахстан. РБ

Вид поставки: Электронная книга. Лицензия. Полная версия издательства с картинками

Способ доставки: электронная доставка, наложенный платеж

Язык книги: Русский

Варианты формата книги: Word, PDF, TXT, EPUB, FB2, PDF, MOBI, DOC, RTF, DJVU, LRF

Категория: Учебная, методическая литература и словари | Книги для школы | Обществознание | Обществознание (5-9 классы)

 

СКАЧАТЬ ОТВЕТЫ  |  КУПИТЬ  |   ЧИТАТЬ ОНЛАЙН  |  ОТЗЫВЫ  |   ОБСУДИТЬ

 

ответы на вопрросы и практикум обществознание 10 класс кравченко

ответы на вопрросы и практикум обществознание 10 класс кравченко ОБЩЕСТВО ПРАКТИКУМ ОТВЕТЫ 10 КЛАСС КРАВЧЕНКО Решебники по.
ответы на практикум по обществознанию а.и. кравченко, е. ф. певцова 9 класс. Решебник для учебник- практикум В учебнике содержатся основы . и обществознание 10 класс кравченко гдз практикум 6 параграф . обществоезнание 6-ой класс ответы на вопросы. Общество 7 кл., пар 10, Виновен-отвечай . обществоезнание 6-ой класс ответы на вопросы. . Доклад по обществознанию 6 класс Кравченко Юрий Николаевич, директор детского лагеря «Лесной». .. Красильников А.А. Дебаты как форма работы на уроках обществознания . Творческие лаборатории, мастер-классы своей практической направленностью и … АРТЕК – СО-БЫТИЕ, 2013, №3(7). 10 сущность – это дух «Артека». Скачать: Обществознание. 10 класс. . снабжён цветными иллюстрациями, графиками и диаграммами, отражающими основные вопросы параграфов и . гдз по обществознанию 10 класс кравченко практикум онлайн. гдз по обществознанию 10 класс боголюбов ответы на вопросы к документу. ГДЗ: Спиши готовые домашние задания по обществознанию за 10 класс , решебник Вишневский М.
И., онлайн ответы на GDZ.RU. практикум по теме 1. Подробные ответы на вопросы и задания из учебника по обществознанию за 9 класс, авторов А.И. Кравченко, Е.А. Певцовой на 2016 учебный год. Расписанный ответ пожалуйста. гдз по обществознанию 10 класс кравченко ( практикум 3 параграф 14). 9 ноя 2014 . Рабочая программа по обществознанию (8 класс) на тему: Рабочая программа по обществознанию 8 класс к учебнику Кравченко А.И.

▶▷▶▷ учебник по обществознанию 6 класс данилов гдз

▶▷▶▷ учебник по обществознанию 6 класс данилов гдз
ИнтерфейсРусский/Английский
Тип лицензияFree
Кол-во просмотров257
Кол-во загрузок132 раз
Обновление:22-10-2019

учебник по обществознанию 6 класс данилов гдз — ГДЗ по обществознанию 6 класс учебник Боголюбова Иванова gdz-putinainfo 6 -klassobshhestvoznanie- 6 gdz Cached ГДЗ по обществознанию 6 класс учебник Боголюбова Иванова ГДЗ готовые домашние задания учебника Боголюбова Иванован 6 класс по обществознанию ФГОС от Путина Гдз по Обществознанию Школа 2100 за 6 класс, авторы Данилов Д gdzotputinaclub 6 -klassobshhestvoznaniedanilov Cached ГДЗ Школа 2100 по Обществознанию 6 класс Данилов ДД, Сизова ЕВ, Давыдова СМ, Николаева АА Учебник По Обществознанию 6 Класс Данилов Гдз — Image Results More Учебник По Обществознанию 6 Класс Данилов Гдз images ГДЗ по обществознанию для 6 класса Школа 2100 Данилов ДД reshebamegdzobshhestvoznanie 6 -klassdanilov Cached Качественные решения и подробные гдз по обществознанию для учеников 6 класса Школа 2100 Учебники за 6 класс по — vklassework vklassework 6 -klassuchebnikiobschestvoznanie Cached Найти пособия по данной дисциплине можно на нашем портале в разделе учебники 6 класс обществознание Цифровые пособия пользуются все большей популярностью, ведь имеют множество преимуществ ГДЗ по обществознанию 6 класс Боголюбов Л Н gdzlife 6 classobshchestvobogolyubov Cached Подробные ГДЗ к учебнику по обществознанию 6 класса Л Н Боголюбова, Л Ф Ивановой Решебник содержит ответы на вопросы всех разделов учебного пособия, включая практикум и итоговое ГДЗ 6 класс Обществознание ЯГДЗ yagdzcom 6 -klassobshhestvoznanie- 6 Cached ЯГДЗ 6 класс Обществознание готовые домашние задания Ответы на задания и вопросы из учебников и рабочих тетрадей по обществознанию за 6 класс (Кравченко, Певцова) ГДЗ (Решебник) по Обществознанию для 6 класса, ответы gdzmonsternet 6 -klassgdz-po-obschestvoznaniyu Cached ГДЗ и Решебник по Обществознанию 6 класс Обществознание 6 Барабанов, Насонова 2015 Обществознание 6 Боголюбова, Иванова 2012 ГДЗ от Путина 6 класс Обществознание gdz-putinainfo 6 -klassobshhestvoznanie- 6 Cached ГДЗ от Путина 6 класс Обществознание решебники учебников и рабочих тетрадей по обществознанию за 6 класс онлайн Данные гдз книг и тетрадей помогут вам проверить выполненное домашние ГДЗ по обществознанию 6 класс Боголюбова учебник yagdzcom 6 -klassobshhestvoznanie- 6 gdz-po Cached ГДЗ ответы учебник по обществознанию для 6 класса ЛН Боголюбова, НФ Виноградовой, НИ Городецкой, ЛФ Ивановой издательства Просвещение состоит из 1 части и имеет 111 страниц ГДЗ за 6 класс ЯГДЗ — yagdzcom yagdzcom 6 -klass Cached ЯГДЗ 6 класс готовые домашние задания за 6 класс Ответы на вопросы и задания из учебников и рабочих тетрадей помогут проверить правильность выполнения домашних заданий Я ГДЗ Математика Русский язык Английский язык Promotional Results For You Free Download Mozilla Firefox Web Browser wwwmozillaorg Download Firefox — the faster, smarter, easier way to browse the web and all of 1 2 3 4 5 Next 71,100

  • Образовательный сайт — Рускопибук (Роскопибук) — Электронные учебники и ГДЗ. Обществознание 6 класс:
  • учебники, поурочные разработки, промежуточная аттестация, рабочие тетради. Поурочные разработки по обществознанию 6 класс: Сорокина Е.Н. — 2014 год. Рабочая тетрадь к учебнику Кравченко А.И., Певцов
  • обществознанию 6 класс: Сорокина Е.Н. — 2014 год. Рабочая тетрадь к учебнику Кравченко А.И., Певцовой Е.А. — Хромова И.С. Учебник для 6 класса. ГДЗ по английскому языку. Поищи в разделах: ГДЗ обществознание 6 класс , ГДЗ для 6 класса. Данная рабочая тетрадь станет отличным помощником в разборе тем из учебника — подскажет не только нужные решения, но и механизмы… Учебники ГДЗ тесты и ГИА для учителя. Идея национальной независимости и основы духовности, 8 класс, Костецкий В.А., Сергеева Н.И., Маметова Г.У., Добролинская Г.В., Мелькумова Л.А., 200. УЧЕБНИКИ, СПРАВОЧНИКИ, ПОСОБИЯ ДЛЯ ШКОЛЬНИКОВ. Школьные учебники с 1 по 11 класс купить учебники для школы в книжном интернет-магазине Ozon.ru. Издательство quot;Балассquot;: учебники, учебные пособия и методические рекомендации. Учебник Физика, 7 класс соответствует Федеральному государственному образовательному стандарту основного общего образования… дальше. Введите в строку поиска только фамилию автора и класс. Рабочая тетрадь по обществознанию 6 класс соболева о б. Учебник Общество. 6 класс вмещает в себе достаточное количество иллюстраций, которые делают материал более интересным. Решебник ГДЗ к рабочей тетради по Обществу 6 класс Иванова Хотеенкова. Координатор направления История и обществознание Образовательной системы Школа 2100, руководитель авторского коллектива, автор учебников по окружающему миру (34 классы), истории, обществознанию (59 классы). 5 кл. Баласс Учебники, содержание… Издательство Баласс: Учебники для 6 класса, рабочие тетради по программе УМК Школа 2100. Купить, самостоятельные, проверочные и контрольные работы издательства Баласс. Биология. quot;О тех, кто растет, но не бегаетquot;. Учебник 6 класс.

Костецкий В.А.

самостоятельные

  • Насонова 2015 Обществознание 6 Боголюбова
  • easier way to browse the web and all of 1 2 3 4 5 Next 71
  • Иванова 2012 ГДЗ от Путина 6 класс Обществознание gdz-putinainfo 6 -klassobshhestvoznanie- 6 Cached ГДЗ от Путина 6 класс Обществознание решебники учебников и рабочих тетрадей по обществознанию за 6 класс онлайн Данные гдз книг и тетрадей помогут вам проверить выполненное домашние ГДЗ по обществознанию 6 класс Боголюбова учебник yagdzcom 6 -klassobshhestvoznanie- 6 gdz-po Cached ГДЗ ответы учебник по обществознанию для 6 класса ЛН Боголюбова

Нажмите здесь , если переадресация не будет выполнена в течение нескольких секунд учебник по обществознанию класс данилов гдз Поиск в Все Картинки Ещё Видео Новости Покупки Карты Книги Все продукты ГДЗ по обществознанию для класса Школа Данилов gdz klass danilov подробные гдз по обществознанию для учеников класса Школа , авторы учебника Данилов ДД, Сизова ГДЗ по обществознанию за класс Школа Данилов ДД https gdz ru class danilov Целью учебника по Обществознанию за й класс авторов Данилов ДД Сизова ЕВ Давыдова СМ Николаева Решебник Школа по Обществознанию за класс class danil Данное пособие содержит решебник ГДЗ Школа по Обществознанию за класс Автора Данилов ДД, ГДЗ по Обществознанию за класс Школа Данилов Д gdz klass Подробный решебник ГДЗ по Обществознанию для класса Школа , Авторы учебника Данилов ДД, Обществознание класс Школа авторы Данилов ДД https gdz putinarupo klass danilov Заходите, не пожалеете! Тут отличные гдз по обществознанию Школа для класса , Данилов ДД, Сизова ГДЗ по обществознанию для класс от Путина https gdz putinarupo klass Тут отличные гдз по Обществознанию для класса от Путина Очень авторы Данилов ДД Сизова ЕВ ГДЗ Школа Обществознание класс Данилов ДД gdz class Мегаботан подробные гдз Школа по Обществознанию для класса , авторов Данилов ДД, Сизова ЕВ, ГДЗ по Обществознанию Школа класс Данилов ДД https гдз русreshebniki class danil ГДЗ рус поможет Вам справиться с самым непростым и непонятным заданием по Обществознанию класса Обществознание класс Школа Данилов ДД авторы gdz class Решебник Школа по Обществознанию для класса Данилов ДД ГДЗ к общему взгляду на раздел ГДЗ Обществознание класс Данилов ДД, Сизова ЕВ https gdz putinaorg klass danilov Новые и подробные решебники и гдз по обществознанию за класс ФГОС Авторы Данилов ДД, Сизова ЕВ, ГДЗ класс Обществознание Данилов ДД, Сизова ЕВ ФГОС https gdz ometrcom gdz kl danilov Готовые ответы помогут Вам сверить задание по Обществознанию за класс , от автора Данилов ДД, Сизова Обществознание , класс , Данилов ДД, Сизова ЕВ дек Учебник предназначен для учащихся го класса общеобразовательных учреждений Обществознание , класс , Данилов ДД, Давыдова СМ авг Обществознание , класс , Данилов ДД, Давыдова СМ, Сизова ЕВ, Учебник Обществознание класс Как устроен мир людей? Учебник класс Входит в УМК Школа Обществознание класс Данилов ДД, Сизова ЕВ, Давыдова СМ Обществознание класс Данилов ДД, Сизова ЕВ и др Обществознание класс Данилов ДД, Сизова ЕВ и др М с Учебник предназначен для го ГДЗ по обществознанию класс Королькова ответы https gdz putinainfo klass gdz po ГДЗ готовые домашние задания к учебника , рабочей тетради по обществознанию класс Королькова, Фёдоров, Книга Рабочая тетрадь к учебнику Обществознание Как labirintrubooks класс ФГОС Автор Турчина, Данилов , Ярославцева Аннотация, отзывы читателей, иллюстрации Купить книгу Учебник Обществознание Как устроен мир людей?, кл соответствует ГДЗ по обществознанию класс eurokiorg gdz ru _ klass Скачать гдз или решебник по обществознанию класс в один клик Гдз по истории класс данилов ответы на вопросы Pinterest pinterestcom Задания в учебнике по немецкому класс Слова, Поиск Слова Гдз по английскому языку класс ответы кауфман бесплатно Диорамы, Литература Гдз обществознание класс кравченко Амелия Беделия, Английский, ГДЗ по всеобщей истории класс Данилов , Сизова klass Решебник по всеобщей истории за класс хорошо подходит для проверки домашних заданий В ГДЗ собраны Данилов ДД класс Ярославцева МЮ Обществознание Школьная книга Данилов ДД класс Учебник Обществознание Зачем изучать общество?, кл соответствует класс Английский язык Рабочая тетрадь Углубленный уровень Гдз по истории россии рабочая тетрадь класс данилов pinterestru Гдз по истории россии рабочая тетрадь класс данилов касулина часть ГДЗ и решебники за класс онлайн Мегарешеба class Добро пожаловать на мегарешеба с лучшими ГДЗ за класс Здесь Вы Математика класс Арифметика Геометрия Учебник авторы ЕА Обществознание класс Данилов Баласс Обществознание класс учебник скачать бесплатно klas ovru klas o Учебники по Обществознанию класс Обществознание класс Данилов ДД, Сизова ЕВ История России Данилов АА класс InternetUrok klass istoriya История России С древнейших времен до конца XVI века класс Данилов А А Закрыть учебник Глава Рабочие программы по истории и обществознанию класс июл Обществознание Рабочие программы Федерального перечня учебников , рекомендованных допущенных к класс рабочая тетрадь А А Данилов , Л Г Косулина М ГДЗ по истории класс Артасов рабочая тетрадь https gdz lolbizistoriya klass artasov Ответы к рабочей тетради истории Артасова за класс Артасов И А, Данилов А А, Косулина ЛГ и др Гдз по истории учебник класс данилов косулина ответы на Gdz po Гдз по истории учебник класс данилов косулина ответы на вопросы Гдз по истории с УО по истории класс Разработчик Мельникова ВП, учитель истории и обществознания г ГДЗ класс История Рабочая тетрадь Данилов Косулина klass rabochaya ГДЗ к рабочей тетради по истории Данилов , Косулина для класса гдз по истории данилов давыдов geniuspskoveduru gdz poistorii сен Рабочая программа по истории средних веков класс , часов, Контролировались даже учебники по на ГДЗ по обществознанию класс Баласс Данилов , Сизова класс Тесты по обществознанию класс Видеоуроки clas Тесты по обществознанию класс и другие полезные материалы для учителя обществознания , которые вы Картинки по запросу учебник по обществознанию класс данилов гдз Учебники по обществознанию для классов из фев класс Данилов ДД, Сизова ЕВ, Турчина МЕ Обществознание класс Данилов ДД класс ZUBRILANET zubrilanetbooks klass Скачать бесплатно Обществознание Учебник для класса Под ред Данилов ДД, Сизова ЕВ и др гдз по истории россии класс данилов ответы seftradecz seftradecz gdz poistoriirossii klass гдз по истории россии класс данилов ответы на вопросы учебника учебнику максаковского география класс More information Обществознание класс рабочая тетрадь параграф Параграф Средневековая деревня и ее обитатели фев Параграф Всеобщей истории средних веков класс myoutubecom гдз по обществознанию класс пирамида человеческих gypelumbdousakhruphp сен Рабочая тетрадь по обществознанию митькин класс гдз по обж класс учебник смирнов гдз по нохчийн решебник ответы аг о гдз по мхк класс данилова Обществознание класс рабочая тетрадь ответы никитина klass ГДЗ класс ГДЗ ЛОЛ по Обществознанию за класс , спиши ответ онлайн https gdz lolobshhestvoznanie klass Обществознание класс Школа Данилов ДД авторы Данилов ДД Сизова ЕВ издательство Баласс ГДЗ по истории класс Данилов Косулина учебник ответы gdz com klass gdz poisto ГДЗ решебник учебник История России с древнейших времен до XVI века класс А А Данилова , Л Г ГДЗ решебник по обществознанию для класса учебник gdz online klass gdz po Решебник ГДЗ по обществознанию класс учебник авторы Боголюбова, Иванова Ответы к задачам и примерам Обществознание класс учебники , ГДЗ , учебные пособия xunicombookss Учебники и учебные пособия Обществознание , класс , Данилов ДД, Давыдова СМ, Сизова ЕВ, История России класс Данилов , Косулина schoolru klass gdz poistorii Решебник ГДЗ по истории за класс к рабочей тетради История России С древнейших времен до конца XVI ГДЗ класс Решебники, Ответы, Готовые Домашние Задания gdz monsternet klass ГДЗ для класса Учебник Workbook и Афанасьева, Михеева Students История России с древнейших времен до XVI века Данилов , Косулина Обществознание Хромова, Кравченко, Певцова Учебники по предмету Обществознание класс онлайн klass ework klass Полные и качественные учебники по предмету Обществознание класс скачать онлайн Доступно на ваших гдз по обществознанию класс турчина октября ryjewebwamnetruphp дн назад гдз по обществознанию класс турчина Решебник по обществознанию за класс авторы федорова, никитина для класса школа , авторы учебника данилов д Решебники ГДЗ онлайн бесплатно класс Изображение учебника ГДЗ по английскому языку и переводы текстов распространяются в виде Мы скрыли некоторые результаты, которые очень похожи на уже представленные выше Показать скрытые результаты В ответ на официальный запрос мы удалили некоторые результаты с этой страницы Вы можете ознакомиться с запросом на сайте LumenDatabaseorg Запросы, похожие на учебник по обществознанию класс данилов гдз гдз обществознание класс данилов гдз по обществознанию класс рабочая тетрадь никитина гдз по обществознанию класс рабочая тетрадь турчина ярославцева данилов гдз по обществознанию класс никитин обществознание класс данилова гдз по обществознанию класс учебник никитин гдз по обществознанию класс королькова гдз по обществознанию класс виноградова городецкая Войти Версия Поиска Мобильная Полная Конфиденциальность Условия Настройки Отзыв Справка

Образовательный сайт — Рускопибук (Роскопибук) — Электронные учебники и ГДЗ. Обществознание 6 класс: учебники, поурочные разработки, промежуточная аттестация, рабочие тетради. Поурочные разработки по обществознанию 6 класс: Сорокина Е.Н. — 2014 год. Рабочая тетрадь к учебнику Кравченко А.И., Певцовой Е.А. — Хромова И.С. Учебник для 6 класса. ГДЗ по английскому языку. Поищи в разделах: ГДЗ обществознание 6 класс , ГДЗ для 6 класса. Данная рабочая тетрадь станет отличным помощником в разборе тем из учебника — подскажет не только нужные решения, но и механизмы… Учебники ГДЗ тесты и ГИА для учителя. Идея национальной независимости и основы духовности, 8 класс, Костецкий В.А., Сергеева Н.И., Маметова Г.У., Добролинская Г.В., Мелькумова Л.А., 200. УЧЕБНИКИ, СПРАВОЧНИКИ, ПОСОБИЯ ДЛЯ ШКОЛЬНИКОВ. Школьные учебники с 1 по 11 класс купить учебники для школы в книжном интернет-магазине Ozon.ru. Издательство quot;Балассquot;: учебники, учебные пособия и методические рекомендации. Учебник Физика, 7 класс соответствует Федеральному государственному образовательному стандарту основного общего образования. .. дальше. Введите в строку поиска только фамилию автора и класс. Рабочая тетрадь по обществознанию 6 класс соболева о б. Учебник Общество. 6 класс вмещает в себе достаточное количество иллюстраций, которые делают материал более интересным. Решебник ГДЗ к рабочей тетради по Обществу 6 класс Иванова Хотеенкова. Координатор направления История и обществознание Образовательной системы Школа 2100, руководитель авторского коллектива, автор учебников по окружающему миру (34 классы), истории, обществознанию (59 классы). 5 кл. Баласс Учебники, содержание… Издательство Баласс: Учебники для 6 класса, рабочие тетради по программе УМК Школа 2100. Купить, самостоятельные, проверочные и контрольные работы издательства Баласс. Биология. quot;О тех, кто растет, но не бегаетquot;. Учебник 6 класс.

Мультискалярная координация языка

Ссылки

Бараб, Саша. 2006. Исследование на основе дизайна: методологический инструментарий для обучающегося ученого. В Роберте Кейте Сойере (ред. ), Кембриджский справочник по наукам об обучении , 153–169. Кембридж: Издательство Кембриджского университета. Поиск в Google Scholar

Бараб, Саша и Вольф Майкл Рот. 2006. Учебный план на основе экосистем: поддержка знаний с экологической точки зрения. Исследователь в области образования 35(5).3–13.10.3102/0013189X035005003Поиск в Google Scholar

Браун, Энн Л. 1992. Эксперименты по проектированию: теоретические и методологические проблемы при создании сложных вмешательств в классной комнате. Журнал обучающих наук 2(2). 141–178.10.1207/s15327809jls0202_2Поиск в Google Scholar

Кэндлин, Кристофер Н. и Срикант Саранджи. 2002. Предисловие. В Клэр Крамш (ред.), Овладение языком и языковая социализация , xi – xvi. Лондон: Континуум.Поиск в Google Scholar

Cowley, Stephen J. 2007. Когнитивная динамика и распределенный язык. Лингвистические науки 29(5). 575–583.10.1016/j.langsci.2007.01.002Поиск в Google Scholar

Коули, Стивен Дж. 2009. Распределенный язык и динамика Прагматика и познание 17(3). 495–507.10.1075/pc.17.3.01cowSearch in Google Scholar

Коули, Стивен Дж. 2017. Изменение представления о языке: точка зрения Найджела Лава. Языковые науки 61.43–55.10.1016/j.langsci.2016.09.008Поиск в Google Scholar

Коули, Стивен Дж. 2019. Возвращение языка: к новой эколингвистике. Китайские семиотические исследования 15(4). 483–512.10.1515/css-2019-0027Поиск в Google Scholar

Дьюи, Джон. 1905. Постулат непосредственного эмпиризма Journal of Philosophy, Psychology and Scientific Methods 2(15). 393–399.10.2307/2011400Поиск в Google Scholar

Гибсон, Джеймс Дж. 1979. Экологический подход к визуальному восприятию Бостон: Хоутон Миффлин.Поиск в Google Scholar

Hodges, Bert H. 2007a. Ценности определяют поля: преднамеренная динамика вождения, ношения, ведения, переговоров и разговоров. Экологическая психология 19(2). 153–178. Поиск в Google Scholar

Hodges, Bert H. 2007b. Хорошие перспективы: экологические и социальные перспективы соответствия, создания и заботы в разговоре. Языковые науки 29. 584–604.10.1016/j.langsci.2007.01.003Поиск в Google Scholar

Ходжес, Берт Х.2009. Экологическая прагматика: ценности, диалогические массивы, сложность и забота. Прагматика и познание 17(3). 628–652.10.1075/pc.17.3.08hodSearch in Google Scholar

Кравченко, Алексей В. 2011. Эмпирическая основа речи и письма как разных когнитивных областей. В Стивен Дж. Коули (ред.), Распространенный язык , 33–55. John Benjamins Publishing Company. Поиск в Google Scholar

Ларсен-Фриман, Дайан и Линн Кэмерон. 2008. Методология исследования языкового развития с точки зрения сложных систем. Журнал современного языка 92(2). 200–213.10.1111/j.1540-4781.2008.00714.xПоиск в Google Scholar

Linell, Per. 2005. Смещение письменного языка в лингвистике: его природа, происхождение и трансформации Лондон: Routledge. Search in Google Scholar

Linell, Per. 2009. Диалогическое переосмысление языка, разума и мира: интерактивные и контекстуальные теории человеческого осмысления Шарлотта, Северная Каролина: Информационный век. Поиск в Google Scholar

С любовью, Найджел.2017. О языкознании и языках. Языковые науки 61. 113–147.10.1016/j.langsci.2017.04.001Поиск в Google Scholar

Матурана, Умберто Р. 1988. Онтология наблюдения: биологические основы самосознания и физическая сфера существования. В рабочей тетради конференции : Тексты по кибернетике Конференция Американского общества кибернетики, Фелтон. Поиск в Google Scholar

Ньюгарден, Кристи, Дунпин Чжэн и Мин Лю. 2015. Эко-диалогическое исследование игрового процесса World of Warcraft (WoW) изучающих иностранный язык. Языковые науки 48. 22–24.10.1016/j.langsci.2014.10.004Поиск в Google Scholar

Newgarden, Kristi & Dongping Zheng. 2016. Повторяющиеся языковые действия в World of Warcraft: квалифицированные языковые действия соответствуют общеевропейским стандартам. ПОВТОРНЫЙ ВЫЗОВ 28(3). 274–304.10.1017/S0958344016000112Поиск в Google Scholar

Рид, Эдвард С. 1996. Знакомство с миром: на пути к экологической психологии Oxford: Oxford University Press.Поиск в Google Scholar

Суэйн, Меррилл. 2006. Язык, агентство и сотрудничество в повышении уровня владения языком. В Хайди Бирнс (ред.), Расширенное изучение языка: вклад Холлидея и Выготского , 95–108. Лондон: Continuum. Поиск в Google Scholar

Wang, Chuming. 2016. 以 «» 促学 [Ускорение обучения с концепцией « Xu »] Современные иностранные языки 3. 784–794. Поиск в Google Scholar

Чжэн, Чжэн,2012. Забота о динамике дизайна и языка: изучение изучения второго языка в виртуальных пространствах. Языковые науки 34. 543–558.10.1016/j.langsci.2012.03.010Поиск в Google Scholar

Чжэн, Дунпин, Ян Лю, Эндрю Ламберт, Айтао Лу, Джаред Томей и Дэниел Холден. 2018. Становление экологического сообщества: изучение языка как опыт первого порядка с использованием места и мобильных технологий. Лингвистика и образование DOI: 10.1016/j.linged.2017.10.00410.1016/j.linged.2017.10.004Поиск в Google Scholar

Чжэн, Дунпин и Кристи Ньюгарден. 2017. Экологический, диалогический и распределенный языковой подход к онлайн-играм и виртуальной среде. В Стивен Торн и Стивен Мэй (ред.), Язык, образование и технологии , 3-е изд. (Энциклопедия языка и образования, Том 9), 345–359. Cham: Springer.Search in Google Scholar

Zheng, Dongping, Matthew Schmidt, Ying Hu, Min Liu & Jesse Hsu. 2017. Эко-диалогическое обучение и перевод языков в открытых трехмерных виртуальных учебных средах: где место, время и объекты имеют значение. Австралазийский журнал образовательных технологий 33(5). 107–122. https://doi.org/10.14742/ajet.2909Поиск в Google Scholar

Чжэн, Дунпин, Майкл Бишофф и Бетси Гиллиланд. 2015. Изучение словарного запаса в многопользовательских онлайн-играх: контекст и действие перед словами. Исследования и разработки в области образовательных технологий 63(5). 771–790. (DOI) 10.1007/s11423-015-9387-4.10.1007/s11423-015-9387-4Поиск в Google Scholar

Чжэн, Дунпин и Кристи Ньюгарден.2012. Переосмысление изучения языка: виртуальный мир как катализатор перемен. Международный журнал обучения и СМИ 3(2). 13–36. Поиск в Google Scholar

Чжэн, Дунпин, Кристи Ньюгарден и Майкл Ф. Янг. 2012. Мультимодальный анализ изучения языка в игре World of Warcraft: язык как реализация ценностей. ПОВТОРНЫЙ ВЫЗОВ 24(3). 339–360.10.1017/S0958344012000183Поиск в Google Scholar

(PDF) Влияние онлайн-обучения на общение между преподавателями и студентами во время пандемии Covid-19

Hiltz, S.Р., Коппола Н., Роттер Н., Турофф М. и Бенбунан-Фич Р. (2000), «Измерение важности совместного обучения для эффективности ALN: Методический подход

», Журнал асинхронных обучающих сетей, Vol. 4 № 2, стр. 103-125.

Хунг, М.Л., Чоу, К., Чен, К.Х. и Собственный, З.Ю. (2010), «Готовность учащегося к онлайн-обучению: развитие шкалы

и восприятие учащихся», Компьютеры и образование, Vol. 55 № 3,

с.1080-1090.

Айс, П., Кертис, Р., Филлипс, П. и Уэллс, Дж. (2007), «Использование асинхронной звуковой обратной связи для усиления присутствия преподавателя

и чувства общности учащихся», Журнал асинхронного обучения

Сети, Том. 11 № 2, стр. 3-25.

Ихмейде Ф.М., Аль-Омари А.А. и Аль-Дабабне, К.А. (2010), «Отношение к навыкам общения

среди студентов-преподавателей в иорданских государственных университетах», Австралийский журнал учителей

Education, Vol.35 № 4, с. 1.

Джаггарс, С. С. и Сюй, Д. (2016), «Как особенности дизайна онлайн-курсов влияют на успеваемость учащихся?»,

Компьютеры и образование, Vol. 95, стр. 270-284.

Дженнингс, Дж. М. и Анджело, Т. А. (редакторы) (2006 г.), Вовлеченность студентов: измерение и улучшение

Вовлеченность в обучение: материалы симпозиума, состоявшегося в понедельник и вторник 27 и

28 марта 2006 г. в Конференц-центре Frederic Wallis House, Университеты Новой Зеландии

Академический аудит Подразделение, Нижний Хатт.

Юрик, В., Гр€

Ошнер, А. и Зайдель, Т. (2014), «Прогнозирование когнитивной учебной деятельности учащихся и

внутренней учебной мотивации: насколько сильны утверждения учителя, профили учащихся и

пол?», Обучение и индивидуальные различия, Vol. 32, стр. 132-139.

Кир, К. (2010), Социальное присутствие в сообществах онлайн-обучения, Труды 7-й Международной конференции

по сетевому обучению 2010 г., 3–4 мая 2010 г., Ольборг, Дания.

Кенгве, Дж. и Кидд, Т. Т. (2010), «На пути к передовому опыту онлайн-обучения и преподавания в высшем образовании

», Журнал онлайн-обучения и преподавания Merlot, Vol. 6 № 2, стр. 533-541.

Кейтон, Дж. (2011), Коммуникация и организационная культура: ключ к пониманию работы

Experience, Sage, Thousand Oaks, CA.

Кинаш, С., Найт, Д. и Маклин, М. (2015), «Влияет ли цифровая стипендия через онлайн-лекции на обучение

студентов?», Journal of Educational Technology and Society, Vol. 18 № 2, стр. 129-139.

Комарраджу, М., Карау, С.Дж., Шмек, Р.Р. и Авдич, А. (2011), «Черты личности Большой пятерки,

стилей обучения и успеваемость», Личность и индивидуальные различия, Том. 51

№ 4, стр. 472-477.

Купчински Л., Браун М. и Дэвис Р. (2008 г.), «Влияние взаимодействия инструктора и студента на

интернет-курсах», Journal of Instruction Delivery Systems, Vol. 22 № 1, стр. 6-11.

Ламбрехтс, В., Mul

a, I., Ceulemans, K., Molderez, I. and Gaeremynck, V. (2013), «Интеграция

компетенций для устойчивого развития в высшем образовании: анализ программ бакалавриата

в менеджмент», Журнал чистого производства, Vol. 48, стр. 65-73.

Льюис, Б.Р., Темплтон, Г.Ф. и Берд, Т.А. (2005), «Методология разработки конструкций в исследованиях MIS

», Европейский журнал информационных систем, Vol. 14 № 4, стр. 388-400.

Луненбург, Ф.C. (2010), «Общение: процесс, препятствия и повышение эффективности»,

Schooling, Vol. 1 № 1, стр. 1-10.

Лютген-Сандвик, П. (2010), Деструктивная организационная коммуникация: процессы, последствия и

Конструктивные способы организации, Рутледж, Нью-Йорк, штат Нью-Йорк.

Мэдлок, ЧП (2008), «Связь между стилем руководства, компетенцией коммуникатора и удовлетворенностью сотрудников», Журнал делового общения (1973), Vol. 45 Нет.1, стр. 61-78.

Маджид, Н.А., Джелас, З.М., Азман, Н. и Рахман, С. (2010), «Коммуникативные навыки и мотивация к работе

среди опытных учителей», Procedia-Social and Behavioral Sciences, Vol. 7, стр. 565-567.

Мандернах, Б.Дж., Доннелли-Салле, Э. и Дэйли-Хеберт, А. (2011 г.), «Оценка вовлеченности студентов курса

», Содействие вовлечению студентов, Том. 1, стр. 277-281.

Эффект от

онлайн-обучения

во время

Covid-19

Инструмент для совместной разработки круговых предложений

https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.126354Get rights and content

Abstract

Инновации, ориентированные на замкнутый цикл, направлены на решение проблем устойчивости, таких как нехватка ресурсов, загрязнение и изменение климата, путем (пере)проектирования промышленных продуктов, процессов, бизнес-моделей и сети создания стоимости. конфигурации. Хотя в литературе сотрудничество определяется как решающее значение для инноваций, ориентированных на замкнутый цикл, из-за сложности, риска и неопределенностей, для его поддержки было разработано мало инструментов.Чтобы восполнить этот пробел, мы разрабатываем и тестируем инструмент, который помогает компаниям находить партнеров и ценить их в инновациях, ориентированных на круговой цикл. Инструмент объединяет принципы принятия решений из теории осуществления предпринимательства в рамках подхода дизайн-мышления, чтобы стимулировать совместное выработку круговых предложений. Мы демонстрируем и тестируем инструмент на шести семинарах и собираем данные с помощью наблюдений, полевых заметок, оценочных форм и обсуждений с пользователями. Наши результаты показывают, что: 1) пользователи восприимчивы к вопросам, основанным на визуализации и эффектуации, чтобы совместно формулировать круговые предложения; 2) экспертное содействие помогает поддерживать цикличность, чтобы избежать идей «как обычно»; и 3) различия в зрелости и масштабах проектов могут повлиять на полезность инструмента. Мы вносим свой вклад в теорию, демонстрируя интеграцию подходов эффектуации, проектного мышления и бережливого экспериментирования в инструмент для продвижения инноваций, ориентированных на замкнутый круг. Мы вносим свой вклад в практику с помощью самого инструмента, который поддерживает раннее и быстрое формирование идей для определения партнеров и воспринимаемой ценности. Это помогает компаниям сотрудничать и продвигать разработку циклических предложений, которые приближают идеи циклической бизнес-модели к реализации.

Ключевые слова

Ключевые слова

Круговые ориентированные инновации

Круговые ориентированные инновации

Сотрудничество

Сотрудничество в сотрудничестве

Разработка инструментов

Круговое сотрудничество CONVAS

Рекомендуемое соревнование Статьи (0)

Crown Copyright © 2021 Опубликовано Sourcevier Ltd.

Рекомендуемые статьи

Ссылки на статьи

Достижения в области человеческого фактора и эргономики в здравоохранении и медицинских устройствах

  • Достижения в области нейроэргономики и когнитивной инженерии

    Материалы виртуальных конференций AHFE 2021 по нейроэргономике и когнитивной инженерии, промышленной когнитивной эргономике и инженерной психологии, а также когнитивным вычислениям и Интернету вещей, 25–29 июля 2021 г. , США

  • Достижения в области промышленного дизайна

    Материалы виртуальных конференций AHFE 2021 по дизайну для инклюзивности, аффективному и приятному дизайну, междисциплинарной практике в области промышленного дизайна, Kansei Engineering и человеческому фактору для производства одежды и текстиля, 25-29 июля 2021 г., США

  • Достижения в области эргономики в дизайне

    Материалы виртуальной конференции AHFE 2021 по эргономике в дизайне, 25–29 июля 2021 г. , США

  • Достижения в области управления безопасностью и эффективности человека

    Материалы виртуальных конференций AHFE 2021 по управлению безопасностью и человеческому фактору, а также человеческим ошибкам, надежности, отказоустойчивости и производительности, 25-29 июля 2021 г., США

  • Достижения в области человеческого фактора и эргономики в здравоохранении и медицинских устройствах

    Proceedings of the AHFE 2021 Virtual Conference on Human Factors and Ergonomics in Healthcare and Medical Devices, 25-29 июля 2021 г. , США

  • Достижения в области моделирования и цифрового моделирования человека

    Материалы виртуальных конференций AHFE 2021 по человеческому фактору и имитационному моделированию, цифровому моделированию человека и прикладной оптимизации, 25-29 июля 2021 г., США

  • Достижения в области человеческого фактора и взаимодействия систем

    Материалы виртуальной конференции AHFE 2021 по взаимодействию человеческого фактора и систем, 25–29 июля 2021 г. , США

  • Достижения в области человеческой деятельности в области сервисного инжиниринга

    Материалы виртуальной конференции AHFE 2021, посвященной человеческой стороне сервисной инженерии, 25–29 июля 2021 г., США

  • Достижения в области человеческого фактора, управления бизнесом и лидерства

    Материалы виртуальных конференций AHFE 2021 по человеческому фактору, управлению бизнесом и обществом, а также человеческому фактору в управлении и лидерстве, 25-29 июля 2021 г. , США

  • Достижения в области человеческого фактора в роботах, беспилотных системах и кибербезопасности

    Материалы виртуальных конференций AHFE 2021 по человеческому фактору в роботах, дронах и беспилотных системах и человеческому фактору в кибербезопасности, 25–29 июля 2021 г., США

  • Достижения в области человеческого фактора в обучении, образовании и науках об обучении

    Материалы виртуальной конференции AHFE 2021 по человеческому фактору в обучении, образовании и обучающих науках, 25–29 июля 2021 г. , США

  • Достижения в области человеческих аспектов транспорта

    Материалы виртуальной конференции AHFE 2021 по человеческим аспектам транспорта, 25-29 июля 2021 г., США

  • Достижения в области искусственного интеллекта, программного обеспечения и системной инженерии

    Материалы виртуальных конференций AHFE 2021 по человеческому фактору в программной и системной инженерии, искусственном интеллекте и социальных вычислениях, а также энергетике, 25-29 июля 2021 г. , США

  • Достижения в области человеческого фактора в архитектуре, устойчивом городском планировании и инфраструктуре

    Материалы виртуальной конференции AHFE 2021 по человеческому фактору в архитектуре, устойчивому городскому планированию и инфраструктуре, 25–29 июля 2021 г., США

  • Достижения в области физической, социальной и профессиональной эргономики

    Материалы виртуальных конференций AHFE 2021 по физической эргономике и человеческому фактору, социальной и профессиональной эргономике и межкультурному принятию решений, 25-29 июля 2021 г. , США

  • Достижения в области производства, управления производством и контроля процессов

    Материалы виртуальных конференций AHFE 2021 по человеческим аспектам передового производства, расширенного управления производством и управления процессами, а также аддитивного производства, систем моделирования и 3D-прототипирования, 25-29 июля 2021 г., США

  • Достижения в области удобства использования, пользовательского опыта, носимых и вспомогательных технологий

    Материалы виртуальных конференций AHFE 2021 по удобству использования и пользовательскому опыту, человеческому фактору и носимым технологиям, человеческому фактору в виртуальной среде и дизайну игр, а также человеческому фактору и вспомогательным технологиям, 25–29 июля 2021 г. , США

  • Достижения в творчестве, инновациях, предпринимательстве и коммуникации дизайна

    Материалы виртуальных конференций AHFE 2021 по творчеству, инновациям и предпринимательству, а также человеческому фактору в коммуникации дизайна, 25–29 июля 2021 г., США

  • Достижения в области динамики человека для развития современных обществ

    Материалы виртуальной конференции AHFE 2021 по динамике человека для развития современных обществ, 25–29 июля 2021 г. , США

  • Сессия

    Ask Me Anything с гроссмейстером Kaggle Владимиром И.Игловиков | Владимир Игловиков

    Здравствуйте, меня зовут Владимир.

    После окончания университета по специальности теоретическая физика я переехал в Силиконовую долину в поисках работы в отрасли, занимающейся наукой о данных. Это привело меня к моей нынешней должности в подразделении автономных транспортных средств Lyft, где я работаю над приложениями, связанными с компьютерным зрением.

    В последние несколько лет я потратил много времени на соревнования по машинному обучению. С одной стороны, это довольно весело, а с другой — очень эффективный способ прокачать некоторые свои навыки работы с данными.Я бы не сказал, что все соревнования дались легко, и не сказал бы, что во всех них я добился хороших результатов. Но время от времени мне удавалось подобраться к вершине, что в итоге привело к званию гроссмейстера Kaggle.

    Я благодарен @Lasteg, который предложил идею для этой AMA (Ask Me Anything Session) и собрал вопросы на Reddit, Kaggle и science.d3.ru (на русском языке). Есть много вопросов. Я постараюсь ответить на все, что смогу, но я не смогу рассмотреть их все в этом сообщении в блоге.Если есть вопрос, который вы задали, но не нашли ответа в следующем тексте, просто напишите его в комментариях, и я постараюсь ответить.

    Вот список задач глубокого обучения, в которых мне (или моей команде) посчастливилось занять первые места в таблице лидеров:

    В: Есть ли у вас жизнь вне данных?

    Да, люблю 🙂

    Люблю походы и скалолазание. Если вы занимаетесь скалолазанием в скалодроме Mission Cliffs по утрам, вы можете поздороваться со мной в следующий раз, когда увидите меня.

    Еще я люблю парные танцы, в частности Blues Fusion. Я обычно хожу на танцевальные площадки Mission Fusion в Сан-Франциско и Саут-Бэй.

    Путешествия тоже важны для меня. Этой весной я был в Беларуси, Марокко и Иордании. В сентябре я провел три недели в Финляндии, Германии и Австрии. И, конечно же, Burning Man 2018 был лучшим опытом года 🙂

    В: Рост/вес?

    6 футов, 185 фунтов

    Я предполагаю, что этот вопрос может быть как-то связан с тренировками, так что позвольте мне накидать некоторые мои результаты в пауэрлифтинге со времен, когда я был в аспирантуре 🙂

    • Максимальный жим лежа 225 фунтов ( 102 кг)
    • кг)
    • Максимальная приседание 315 фунтов ( 142 кг)
    • Максимальная смертная дорожка
    • Максимальная смертная дорожка 405 фунтов ( 183 кг)

    Q: Как вы можете иметь карьеру и сделать кагглить полный рабочий день?

    Работа на соревнованиях Kaggle — это вторая неоплачиваемая работа с полной занятостью.У вас должна быть веская причина для этого. Активные участники Kaggle обычно стремятся сменить поле деятельности. Я не был исключением. Я начал работать над соревнованиями, когда переходил из академии в промышленность. Мне нужен был эффективный способ привыкнуть к проблемам, которые может решить машинное обучение, освоить инструменты и расширить свое мышление в новом мире машинного обучения.

    Позже, после того, как я получил свою первую работу в Bidgely, я еще больше увлекся Kaggle. Днём я занимался задачами по обработке сигналов и почти все вечера прожигал на соревнованиях с табличными данными.Мой баланс между работой и личной жизнью был невелик, но количество знаний, которое я получал в единицу времени, того стоило.

    В какой-то момент я был готов, сменил работу и присоединился к TrueAccord на должность, где я много занимался традиционным машинным обучением. Но было бы неразумно останавливать мою работу с Kaggle. Так что это было традиционное машинное обучение днем ​​и глубокое обучение по вечерам и выходным. Баланс между работой и личной жизнью был еще хуже, но я многому научился и в качестве приятного дополнения к полученным навыкам стал Kaggle Master. Все эти усилия окупились, когда я смог устроиться на пятую должность в Lyft, которая сильно зависит от применения методов глубокого обучения к проблеме автономного вождения.

    Наконец, я не работаю над Kaggle полный рабочий день. Но я все еще активно учусь. На работе есть много интересных проблем с компьютерным зрением, и я пытаюсь получить больше знаний в областях, которые Kaggle не охватывает. Я по-прежнему время от времени делаю заявки на различные конкурсы, но в основном это делается для лучшего понимания проблемы и задач, с которыми сталкиваются участники, что, в свою очередь, помогает получить максимальную отдачу от информации, которой делятся на форуме.

    В: Какие повседневные дела помогают вам быть продуктивными? Как вы строите свой день?

    Прежде всего, я не уверен, что я очень продуктивен. 🙂 Я всегда ищу новые способы оптимизировать свою рутину.

    Всегда есть больше проблем, которые нужно решить, и действий, которые хочется делать. Не все они одинаково полезны и приятны. Это означает, что мне всегда нужно расставлять приоритеты для каждого действия. Есть пара книг, в которых есть отличные рассуждения на эту тему.Я бы порекомендовал прочитать их всем, кто думает о том, чтобы стать более продуктивным:

    Так хорошо, что они не могут вас игнорировать: почему навыки важнее страсти в поисках работы, которую вы любите и Глубокая работа: правила сфокусированного успеха в рассеянном мире.

    В будний день я просыпаюсь в 6 утра и иду в зал для скалолазания. Это помогает мне оставаться в форме и будит меня на предстоящий день. После этого еду на работу. Наш инженерный центр автономного вождения находится в Пало-Альто, что меня немного огорчает.Я предпочитаю жить в городе. Вождение доставляет удовольствие, а поездка на работу — нет. Чтобы продуктивнее проводить время в дороге, слушаю в машине аудиокниги. Я бы не сказал, что я могу быть очень сосредоточен на книге во время поездок на работу, но есть много литературы, в основном soft skills или бизнес-ориентированная пара, которая довольно хорошо работает во время вождения.

    Я хотел бы сказать, что у меня отличный баланс между работой и личной жизнью, но это было бы неправдой. Наверняка приличное количество времени проводится с друзьями, и на разных мероприятиях.К счастью, в Сан-Франциско постоянно что-то происходит. В то же время мне еще нужно учиться; Мне все еще нужно оставаться в форме в отношении машинного обучения. Не только в связи с моими проблемами в офисе, но и в гораздо более широком диапазоне. Это означает, что некоторое время по вечерам тратится на чтение технической литературы и написание кода для соревнований, сторонних проектов или проектов с открытым исходным кодом.

    Говоря о проектах с открытым исходным кодом, я воспользуюсь возможностью, чтобы продвигать библиотеку для увеличения изображений, которую Александр Буслаев, Алекс Паринов, Евгений Хведченя и я создали на основе идей, которые мы получили в нашей работе над задачами компьютерного зрения.

    Наверное, я не могу закончить этот вопрос, не предоставив конкретных трюков 🙂

    • Я предпочитаю Ubuntu + i3 MacBook, субъективно + 10% к моей производительности.
    • Я использую ноутбуки Jupyter минимально. Только для EDA и визуализаций. Почти весь код, который я пишу, я пишу в PyCharm, проверяю на flake8 и коммичу на GitHub. Многие проблемы ML очень похожи. Инвестирование в лучшую кодовую базу, попытки не повторяться и размышления о том, как лучше провести рефакторинг, могут замедлить прогресс в начале, но ускорить его позже.
    • Я пишу модульные тесты везде, где это возможно. Все говорят о важности модульных тестов в науке о данных, но не все тратят время на их написание. Алекс Паринов написал хороший документ, в котором рассказывается, как перейти от простого к сложному. Вы можете попытаться следовать ему и добавить больше тестов в свои пайплайны Academia или Kaggle ML. Я предполагаю, что вы уже делаете это на работе.
    • В настоящее время я экспериментирую с инструментом управления версиями моделей DVC, который, как я надеюсь, сделает результаты, которые мои конвейеры ML генерируют, еще более воспроизводимыми, а код более пригодным для повторного использования.
    • Я стараюсь минимизировать использование мыши. Иногда это означает, что мне нужно написать горячие клавиши на бумаге, положить ее перед собой и постараться использовать их как можно больше.
    • Я не пользуюсь социальными сетями.
    • Я проверяю электронную почту всего несколько раз в день.
    • Каждое утро я составляю список задач, которые я постараюсь выполнить сегодня, и стараюсь работать над закрытием этих задач. Я использую Trello для этого.
    • Я стараюсь не слишком дробить свой день. Многие задачи требуют концентрации, а постоянное переключение внимания бесполезно.

    Все эти идеи довольно стандартны, но я не могу вспомнить ни одного фокуса в кармане. 🙂

    В: Как вы следите за текущими исследованиями в этой области?

    Я бы не сказал, что делаю. Область машинного обучения в наши дни настолько динамична, количество статей, конкурсов, сообщений в блогах и книг настолько огромно, что даже бегло просмотреть их невозможно. На практике, когда я сталкиваюсь с какой-то проблемой, я сосредотачиваюсь на просмотре последних результатов и углубляюсь в нее.После того, как я закончу с этой проблемой, я переключаюсь на следующую. В результате у меня есть только знания высокого уровня в тех областях, в которых у меня нет практического опыта, и меня это устраивает. В то же время список проблем, над которыми я работал и, следовательно, имею глубокие познания, относительно велик, и этот список продолжает расти. Этот факт убеждает меня в том, что сочетание опыта и кода, который я уже написал и храню в частных репозиториях, поможет мне быстро приступить к любой новой задаче, связанной с машинным обучением.

    И, кроме того, это означает, что для многих задач у меня есть довольно сильные конвейеры, которые уже реализованы, что дает мне хороший старт, когда я столкнусь с подобной проблемой в следующий раз.

    Я также посещаю такие конференции, как NIPS, CVPR и другие. Представленные там результаты служат хорошим показателем того, что мы можем и чего не можем сказать на текущем этапе исследований.

    В: Когда-то (4–5 лет назад) у меня была докторская степень. в области, не связанной с ML (физика, мехинж и т. д.).) было очень выгодно для работодателей. В настоящее время я чувствую, что ситуация изменилась, и если сравнить докторскую степень в области, не связанной с ML, с степенью магистра в области ML, похоже, что индустрия ИТ / ML предпочтет последнюю для роли инженера / разработчика ML, но я не уверен насчет исследовательских ролей. Поскольку у вас также есть докторская степень. по физике, а затем переведен на машинное обучение, я думаю, вы можете знать ответ на вопрос из своего текущего опыта.

    Что вы думаете о докторской степени, не связанной с ML?D. сейчас, если кто-то хочет перейти в индустрию машинного обучения позже? Поможет ли это получить должность исследователя в компании? Поможет ли вообще найти работу в индустрии машинного обучения по сравнению с соответствующей степенью магистра?

    Это сложный вопрос, я не знаю ответа, поэтому просто подумаю вслух.

    Физика — отличная специальность. Даже если бы я мог вернуться назад и выбрать между физикой и CS, зная, что в конце концов я перейду на CS, я бы все равно выбрал физику.

    Основная причина, конечно же, в том, что я увлечен физикой и естественными науками в целом.Научит ли вас машинное обучение тому, как работает эта большая, красочная, захватывающая вселенная вокруг нас? Не совсем. Но физика делает. И дело не только в этом. Одна из причин, по которой переход от физики к машинному обучению прошел относительно гладко, заключается в том, что физика как специальность дала мне не только знания квантовой механики, теории относительности, квантовой теории поля и других узкоспециализированных тем, но и дала важные знания. навыки в математике, статистике, кодировании, которые легко переносятся в другие области.

    Физика научит вас маневрировать между строгой теорией и экспериментом структурированным образом; важный навык для любого специалиста по машинному обучению.А выучить физику или высшую математику без университетов, путем самообразования, практически невозможно. В связи с этим я твердо убежден, что следующий сильный прорыв в глубоком обучении произойдет, когда мы выясним, как применить передовую математику, разработанную для физики, химии и других передовых областей, к машинному обучению. Сейчас достаточно знать математику на уровне первого года обучения в колледже, чтобы решать задачи по компьютерному зрению.

    Все это означает, что на данный момент математика не блокирует, и поэтому дополнительные знания, которые получают в математике/физике/химии и других STEM-отделах, практически бесполезны для решения большинства бизнес-задач, и именно поэтому многие выпускники этих факультетов чувствуют себя преданными.У них много специальных знаний; у них есть докторская степень, они провели много лет в академических кругах. Они не в состоянии устроиться на интересную хорошо оплачиваемую работу. Интернет полон таких сообщений в блогах.

    Умение писать код, с другой стороны, необходимо везде, и поэтому, когда потенциальный работодатель выбирает между человеком, хорошо знающим математику, и тем, кто хорошо пишет код, почти всегда побеждает второй.

    Но я верю, что это изменится. Не сейчас, а когда-нибудь в будущем.

    Важно отметить, что статьи, которые вы читаете, и занятия, которые вы посещаете в университете, могут не иметь прямого отношения к набору навыков, которые вам понадобятся в отрасли. Это правда, но я не думаю, что это имеет большое значение.

    Как правило, вещи, которые вам необходимо знать для работы в отрасли в качестве Data Scientist или Software Developer, вы можете выучить самостоятельно, иначе вы все равно не сможете выучиться в университете. Большинство вещей, которым люди научились в индустрии, можно приобрести только на постоянной работе в какой-нибудь компании.

    В то же время для меня было стрессом пытаться найти работу в промышленности, одновременно работая над диссертацией по теоретической физике и изучая науку о данных.

    У меня не было всех необходимых знаний; Я не понимал, как устроены дела в Силиконовой долине и что от меня ожидают. У меня была почти нулевая сеть, и единственное, что я пытался делать, это рассылать свое резюме в разные компании, снова и снова, проваливая собеседование за собеседованием, извлекая уроки из каждой неудачи и повторяя это, пока это как-то не сработало.

    Помню, как однажды меня спросили, что я делаю для своей диссертации? Я занимался Квантовым Монте-Карло и сказал об этом интервьюеру. После нее я попытался объяснить, что это значит и зачем это нужно. Интервьюер посмотрел на меня и спросил: «А как эта методика может помочь нам повысить вовлеченность клиентов?»

    Я бы сказал, что подход, который выглядит наиболее многообещающим для тех, у кого нет специальности, состоит в том, чтобы посещать занятия, связанные с DS, на факультете CS. Изучайте DS/ML в свободное время.К счастью, для этого есть много отличных ресурсов. Я бы сказал, что было бы неплохо найти профессора на вашем факультете, заинтересованного в применении машинного обучения к своим проблемам. Подать заявку на стажировку, связанную с машинным обучением, в технологических компаниях и пройти стажировку в качестве аспиранта проще, чем устроиться на постоянную работу.

    Получить работу на полный рабочий день после стажировки довольно просто. Например, мой друг Вэньцзянь Ху, который тоже изучал физику в нашей исследовательской группе, поступил именно так и получил должность исследователя в Facebook AI Research.

    В общем, было бы неразумно переоценивать влияние вашей специальности, университета и т. д. на поиск работы в отрасли. Когда компания нанимает вас, они планируют платить вам деньги за решение проблем, с которыми они сталкиваются. Ваша степень и ваша специальность — это всего лишь прокси для оценки ваших способностей. Конечно, пройти этап фильтрации резюме HR-менеджерам без строк в резюме, которые они ожидают увидеть, тяжело, и ваш нетворкинг, необходимый для поиска работы, будет слабее, но, опять же, это не то, что должно влиять на решение для вашей специальности.

    Я могу показаться наивным, но нужно выбирать специальность не потому, что он/она считает, что это приведет к хорошей зарплате, а потому, что ты увлечен ею.

    В: Как бы вы сказали, в чем сейчас заключаются интересные проблемы в науке о данных/ML? Я примерно на 50% закончил свои магистратуры и не уверен, где в конвейере машинного обучения я хочу работать. Я разговаривал с кем-то, кто утверждал, что двумя лучшими областями являются создание и масштабирование Algo (в отличие от приложений DS/ML, которые могут быть более простыми библиотеками). Что вы думаете об этом? / любая рекомендация с точки зрения гибкости карьеры.

    Я бы сказал, что интересные проблемы в DS/ML далеки от того, что сегодня является мейнстримом. Основные проблемы переполнены. Применение машинного обучения к кредитному скорингу, рекомендательным системам, розничной торговле и другим дисциплинам, где мы выяснили, как преобразовывать данные в деньги, скучно. Но если вы примените DS/ML к нерешенным проблемам в математике, физике, биологии, химии, истории, археологии, геологии или любой другой области, где люди не пытались применять ML в такой степени, вы можете найти свою следующую Purple Cow.

    О выборе профессии. В отличие от биологии или физики, навыки, которые вы изучаете в DS/ML, гораздо легче перенести из области в область. Конечно, разработка алгоритмов для трейдинга в каком-нибудь банке или хедж-фонде — это не то же самое, что работа над беспилотными автомобилями, но разница не такая уж и большая, и вы сможете довольно быстро набраться необходимых навыков, пока вы хорош в основах.

    В: Является ли 30-летний возраст слишком поздним рубежем, чтобы присоединиться к сообществу машинного обучения с опытом работы, а не с математикой/CS? Или можно успеть на последний поезд? Если да, то каковы, по вашему мнению, минимальные требования для этого?

    Конечно, еще не поздно.90% ML требуют математических знаний на уровне первого года обучения в техническом вузе, поэтому сверхглубокие математические знания не нужны. А самые распространенные языки в DS — это python и R, которые являются высокоуровневыми, так что вы можете начать их использовать, не вникая в технические детали.

    Я бы порекомендовал пройти несколько онлайн-курсов по DS и начать работать над проблемами на Kaggle. Конечно, многие понятия будут звучать по-новому, но нужно лишь немного дисциплины и самоотверженности, и все придет.

    Еще два примера, связанные с возрастом:

    • Гроссмейстер Kaggle Евгений Патеха начал свой путь в Data Science в возрасте сорока лет.
    • Kaggle Гроссмейстер Александр Ларко присоединился к Kaggle в возрасте пятидесяти пяти лет.

    Вопрос: Считаете ли вы формальное фундаментальное образование в технической области необходимым для успеха в Data Science и соревнованиях Kaggle? Есть ли в вашей практике противоположные примеры?

    Полезно да.Существенный нет. В Kaggle много людей с отличными результатами, не имеющих фундаментального образования в технической сфере. Стереотипным примером является Микель Бобер-Иризар, который является гроссмейстером Kaggle, но все еще учится в средней школе.

    Другое дело, что вам нужно помнить, что навыки, которые вы изучаете в Kaggle, являются лишь небольшим подмножеством навыков, которые вам нужны, когда вы работаете над ML в промышленности или академических кругах. А для тех навыков, которые Kaggle не развивает, фундаментальное образование в технической сфере может иметь решающее значение.

    Но опять же. Вы можете быть хороши в Kaggle без аттестата средней школы.

    В: Как долго вы изучали Data Science/ML, чтобы выйти на уровень, на котором вы были конкурентоспособны в Kaggle?

    В январе 2015 года я решил перейти на науку о данных. После этого я начал посещать онлайн-курсы на Coursera. В конце февраля я узнал о Kaggle и зарегистрировался там. Через два месяца я получил свою первую серебряную медаль.

    В: Можно ли добиться высоких результатов kaggle на простом домашнем компьютере и без облака?

    Облако на соревнованиях не использую.Но у меня дома два относительно мощных компьютера. Один с четырьмя графическими процессорами, другой с двумя. Вы можете получить хорошие результаты на kaggle без очень мощной машины, но нехватка вычислительной мощности ограничит вас в отношении того, сколько идей вы можете проверить в единицу времени. И количество этих идей, которые вы проверяете, сильно коррелирует с вашим результатом. Итак, если вы тренируете модели 24/7, вам, вероятно, следует инвестировать в хороший рабочий стол.

    После нескольких итераций я закончил со следующим блоком разработчика с четырьмя графическими процессорами для тяжелой работы и рабочим столом с двумя графическими процессорами для прототипирования.

    В то же время иметь мощную машину недостаточно. Вы должны быть в состоянии написать код, который может использовать это в своих интересах.

    • Одна из причин, по которой я перешел с Keras на Pytorch, заключается в том, что в то время DataLoader в PyTorch был намного лучше.
    • Мы записали альбументаций , потому что imgaug был слишком медленным, и мы получили 100% загрузку ЦП, а графические процессоры не были полностью загружены.
    • Для ускорения ввода-вывода jpeg-изображений с диска не следует использовать PIL , skimage, и даже OpenCV , а искать libjpeg-turbo или PyVips .

    и т. д.

    В: Может ли он дать какой-нибудь совет о том, с чего начать работу с Kaggle, начинающим специалистам по данным? Лучший совет для новичка в соревновании, присоединяющегося к их первому соревнованию?

    Есть много способов попасть в Kaggle, но, судя по тому, что я заметил, один из самых эффективных способов получить необходимые знания — это использовать хакерский подход.

    1. Посмотрите несколько онлайн-курсов, посвященных основам программирования на Python и машинного обучения.
    2. Выберите соревнование на Kaggle. Если вы можете написать конвейер end2end, который сопоставляет данные с отправкой, это здорово. Если вы новичок, это может быть сложно. В этом случае зайдите на форум и скопируйте-вставьте ядро, которым кто-то поделился.
    3. Запустите его на своем компьютере, создайте заявку и появитесь в таблице лидеров. На этом этапе, скорее всего, вы почувствуете боль операционной системы, драйверов, версий библиотек, проблем с вводом-выводом и т. д. Важно начать привыкать к этому как можно раньше.Если вы понятия не имеете, что происходило в этом ядре, ничего страшного.
    4. Настройте несколько параметров, можно делать это вслепую, переобучите свои модели, отправьте свои прогнозы. Надеюсь, некоторые из ваших модификаций поднимут вас в таблице лидеров. И не волнуйтесь, сотни людей вокруг вас делают то же самое. Они регулируют различные ручки, до которых могут дотянуться без глубоких знаний или интуиции, почему что-то происходит.
    5. Чтобы стать выше всех тех людей, которые слепо настраивают параметры, вам нужно начать развивать интуицию и получить фундаментальные знания о том, что может и что может не работать, чтобы вы могли более разумно и эффективно исследовать фазовое пространство возможных подходов.На этом этапе вам нужно будет добавить к вашим экспериментам изучение. Вам нужно будет учиться в двух направлениях. Первое — основы, занятия типа mlcourse.ai, CS231n, чтение книг, изучение математики, статистики, как писать код лучше и т. д. Как правило, заставить себя это делать сложно, но в долгосрочной перспективе это критично . Во-вторых, вы увидите на форуме множество новых терминов, связанных с проблемой, которую вы пытаетесь решить. Сосредоточьтесь на них. Попробуйте использовать свое стремление стать лучше в таблице лидеров в качестве дополнительной мотивации для изучения новых вещей.Но не выбирайте между изучением и экспериментами со своим пайплайном — делайте и то, и другое одновременно. Машинное обучение — это прикладная дисциплина, и вы не хотите, чтобы ваши знания стали чисто книжными. Теория без практики глупа. Практика без теории слепа.
    6. После завершения соревнований, несмотря на все ваши усилия, вы, скорее всего, окажетесь довольно низко в таблице лидеров. Это ожидаемо. Внимательно прочитайте форум, прочитайте решения, которыми поделились победители, попытайтесь понять, что вы могли бы сделать лучше.В следующий раз, когда вы столкнетесь с похожей проблемой, ваша отправная точка будет намного выше.
    7. Повторите процесс во многих соревнованиях, и вы доберетесь до вершины. Что более важно, так это то, что в вашем распоряжении будут хорошие пайплайны для многих проблем и хорошо развитая интуиция о том, как справляться с проблемами машинного обучения, с которыми вы сталкиваетесь на соревнованиях, на работе или в академических кругах.

    В: Вас, как человека с опытом работы в области физики, иногда расстраивает, когда соревнования больше похожи на переобучение, чем на соревнования.фактическое обобщение на конкретную задачу? Если так, как вы справляетесь?

    Как правило, для получения хорошего результата требуется переопределение данных и метрик. Это нормально, и это ожидаемо. Люди используют набор данных ImageNet в течение стольких лет, и в процессе все еще генерируются новые знания. Но для этого нужно разбираться в нюансах метрики и данных. И здесь приходит знание. Пока новые знания создаются во время испытания, я не против переоснащения.Как вы могли заметить, пайплайны и идеи, которые хорошо справились с одной проблемой, служат надежной основой для решения следующей, что говорит о некоторой обобщаемости.

    В: Что вы думаете об утечках данных в Kaggle, например, Santander, прогнозировании дирижаблей и Google Analytics? Этично ли использовать утечку данных в соревнованиях Kaggle?

    Я признаю, что организовать конкурс очень сложно, поэтому я не виню организаторов, когда обнаруживается утечка. Я также в порядке, когда люди пользуются утечками.Я должен признать, что утечки отбивают у меня желание участвовать в челлендже, но в основном это связано с тем, что я не смогу так легко обобщить полученные знания другим брошенным вызовом. Я по-прежнему считаю, что администраторы Kaggle должны создать контрольный список возможных утечек данных и проверить данные перед вызовом, чтобы предотвратить повторение одних и тех же проблем, но я считаю, что они работают над этим.

    В: Насколько полезны соревнования Kaggle для бизнеса/работы A DL Eng.?

    Трудно сказать. Kaggle повышает ваш набор навыков в нескольких важных, но очень узких областях. Это важный набор навыков, и для одних должностей он может быть очень полезным, а для других — нет. Для всех работ, на которых я работал, и особенно сейчас, когда я работаю над самостоятельным вождением, навыки Kaggle являются мощным дополнением к набору навыков, которые я получил из академических кругов и других источников знаний.

    Но опять же, навыков Kaggle, даже если они солидные, недостаточно. Многому можно научиться только в индустрии.

    Быть Kaggle Master не обязательно и недостаточно, чтобы хорошо разбираться в том, чем вы занимаетесь на работе, но в то же время я считаю, что если человек Kaggle Master, ему должно быть достаточно пройти этапы фильтрации резюме HR и пригласить человека на технический экран.

    В: Насколько полезно участие в соревнованиях Kaggle после того, как вы станете гроссмейстером? Какова ваша мотивация заниматься Kaggle, когда вы уже опытный специалист по данным?

    Как я уже говорил, я больше не участвую в соревнованиях Kaggle, но я начал искать соревнования, которые проводятся в связи с различными конференциями.Моя команда добилась хороших результатов на MICCAI 2017, CVPR 2018 и MICCAI 2018. Соревнования обычно включают в себя хорошие, чистые наборы данных, которые требуют минимальной очистки данных и позволяют вам меньше сосредотачиваться на данных и больше на численных методах. Это роскошь, которой вы обычно не имеете на работе, где процесс выбора данных обычно является наиболее важным компонентом создания полезного конвейера.

    В: Что бы вы порекомендовали студентам и выпускникам из своего опыта обучения и соревнований? Какие вехи нужно установить, чтобы овладеть наукой о данных?

    Я даже не знаю, что такое мастерство в науке о данных. Есть много способов ответить на этот вопрос. Но в этом AMA я говорю как гроссмейстер Kaggle, поэтому, допустим, ваша первая веха должна состоять в том, чтобы стать мастером Kaggle. Это относительно просто, но пока вы работаете над этим, у вас будет лучшее представление о том, чего вы хотите в этой области.

    В: Как далеко вы можете продвинуться в Kaggle (и в области науки о данных в более широком смысле) без образования в области математики/информатики или какого-либо другого предмета, требующего большого внимания? Как далеко могут завести вас страсть и желание учиться?

    Вы можете достичь вершины в Kaggle или любой другой области науки о данных, если вы ориентированы на цель и хотите учиться.Самый трудный шаг – это первый шаг. Просто сделай это. И лучшее время для этого — прямо сейчас, сегодня, потому что завтра обычно означает никогда.

    Меня никто не спрашивал, как вы находите людей, которые помогут вам добиться лучших результатов в том или ином соревновании? Я думаю, что это важная тема, которую я не видел в сообщениях блога.

    Самый распространенный подход: какие-то друзья или коллеги загорелись конкурсом, говорят о нем, встречаются, обсуждают проблему, формируют команду.Некоторые люди пытаются что-то сделать; другие заняты другой деятельностью. Эта команда куда-то добирается, но обычно не так далеко.

    Лучший подход, который хорошо работает как для меня, так и для других участников:

    1. Вы пишете свой пайплайн или рефакторинг пайплайнов, которыми поделились на форуме.
    2. Этот конвейер должен сопоставлять входные данные с отправкой в ​​правильном формате, а также генерировать оценку перекрестной проверки.
    3. Вы подтверждаете, что улучшения в вашей оценке перекрестной проверки коррелируют с улучшениями в таблице лидеров.
    4. Вы выполняете исследовательский анализ данных, внимательно читаете форум, читаете статьи, книги, решения предыдущих конкурсов, которые аналогичны тому, что вы делаете. Вы работаете полностью самостоятельно.
    5. В какой-то момент, скажем, за 2–4 недели до конца, вы застрянете. Ни одна из идей не улучшит ваше положение. Вы пробовали все. И вам нужен новый источник идей.
    6. В этот момент вы смотрите на таблицу лидеров вокруг вас и общаетесь с активными участниками, имеющими такое же положение.
    7. Прежде всего, чистое среднее значение ваших прогнозов даст вам небольшой, но важный импульс. Во-вторых, скорее всего, ваши подходы были немного другими, и полезно просто поделиться списком идей, которые были или не были опробованы. В-третьих, поскольку соревнование изначально проводилось отдельно для каждого человека, все вы просматривали данные, все вы писали свои пайплайны, все вы отдавали предпочтение этому соревнованию по сравнению с другими видами деятельности, и все вы были мотивированы эффектами геймификации, которые создается таблица лидеров в реальном времени.

    Но что еще более важно, люди склонны переоценивать количество свободного времени, которое они готовы потратить на решение задачи, и недооценивать количество проблем, с которыми они столкнутся, прежде чем у них будет стабильный сквозной конвейер. Создание команд через таблицу лидеров служит фильтром, гарантирующим, что ваши потенциальные товарищи по команде находятся на той же странице, что и вы.

    Есть некоторые соревнования, где знание предметной области важно для хорошего выступления. Например, табличные данные и соответствующие функции разработки или медицинской визуализации, где вы можете рассмотреть возможность создания команды с человеком, который имеет глубокие знания в предметной области, даже если он / она не имеет сильного опыта DS, но такая ситуация довольно редка.

    В то же время способ формирования команд в отрасли совершенно другой. Использовать подход, который работает в Kaggle, для формирования команды в промышленных условиях было бы неразумно.

    Хочу поблагодарить всех людей, с которыми мне посчастливилось встретиться в команде и которые многому меня научили во всех соревнованиях, которые я пробовал:

    Санакоев Артем, Буслаев Александр, Мушинский Сергей, Нижибицкий Евгений, Лопухин Константин, Лопухин Алексей Носков, Артур Кузин, Руслан Байкулов, Павел Нестеров, Арсений Кравченко, Евгений Бабахин, Дмитрий Пранчук, Артур Фаттахов, Илья Кибардин, Лиам Деймвуд, Алексей Швец, Антон Добренький, Селим Сефербеков, Александр Калинин, Александр Рахлин.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.