Master
2026/2027
Mentor's Seminar
ID 1149363
Type:
Compulsory course (Artificial Intelligence)
Delivered by:
Big Data and Information Retrieval School
Where:
Faculty of Computer Science
When:
1 year, 1-4 module
Open to:
students of one campus
Language:
English
ECTS credits:
3
Contact hours:
20
Course Syllabus
Abstract
Семинар наставника — практическая дисциплина первого года магистратуры, которая помогает студентам закрыть пробелы в базовых инструментах и подготовиться к техническим собеседованиям. В первом модуле студенты проходят вводные занятия по Python и короткий курс по SQL: от выборки данных из одной таблицы до соединений таблиц, CTE и оконных функций. Во втором и четвёртом модулях студенты проходят демо-собеседования по машинному обучению, математике и инструментам разработки и получают обратную связь от наставников.
Learning Objectives
- Освоение базовых инструментов работы с данными: Python и SQL
- Умение писать запросы к реляционным базам данных и использовать стандартные функции обработки данных
- Подготовка к техническим собеседованиям по машинному обучению, математике и инструментам разработки
- Развитие навыка устно и структурированно объяснять решения технических задач
Expected Learning Outcomes
- - Умение писать программы на Python с использованием базовых типов данных, управляющих конструкций и функций
- - Умение выбирать, фильтровать и сортировать данные из таблицы с помощью SQL
- - Умение агрегировать данные, использовать подзапросы и CTE
- - Умение соединять таблицы и применять оконные функции
- - Умение сохранять результаты запросов в базе данных (DML/DDL)
- - Способность отвечать на вопросы технического собеседования по машинному обучению, математике и инструментам разработки
Course Contents
- Введение в Python (1 курс)
- SQL: введение, базовые операторы, типы данных (1 курс)
- SQL: группировка, агрегаты, подзапросы (1 курс)
- SQL: соединение таблиц, операции над множествами, CTE (1 курс)
- SQL: оконные функции, DML/DDL (1 курс)
- Демо-собеседования (1 курс, 2 модуль)
- Демо-собеседования (1 курс, 3-4 модуль)
Interim Assessment
- 2026/2027 1st moduleФормула оценивания: «зачёт», если средняя оценка за 4 домашних задания по SQL (по 10-балльной шкале) больше 3.5; иначе — «незачёт».
- 2026/2027 2nd module«Зачёт» / «незачёт» по результатам демо-собеседования. Критерии оценивания сообщаются студентам заранее.
- 2026/2027 4th module«Зачёт» / «незачёт» по результатам демо-собеседования. Итоговая оценка — «зачёт/незачет». Критерии оценивания сообщаются студентам заранее.
- 2027/2028 2nd module-
- 2027/2028 3rd module-
Bibliography
Recommended Core Bibliography
- Базы данных и SQL - Кузьменко И. П. - Ставропольский государственный аграрный университет - - - 2024 - русский - https://e.lanbook.com/book/462110 - ЛАНЬ - 462110
- Изучаем Python. Т.1: ., Лутц, М., 2020
- Изучаем Python. Т.2: ., Лутц, М., 2020
Recommended Additional Bibliography
- Маркин, А. В. Программирование на SQL : учебник и практикум для вузов / А. В. Маркин. — 3-е изд., перераб. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2024. — 805 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-18371-9. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/534873 (дата обращения: 02.07.2026).