Применение технологий Yandex Cloud в образовательном процессе

• Приветствие и представление участников вебинара.  

• Даниил Ефимов, менеджер проектов в науке и образовании Яндекс.Клауд.  

• Алексей Свистунов, Нижегородский государственный университет.  

• Армен Бикларя, факультет компьютерных наук НГУ.  

• Облачные технологии как экосистема сервисов.  

• Примеры сервисов: бессерверные вычисления, машинное обучение.  

• Популярность облачных технологий на рынке.  

• Важность облачных технологий для разработчиков.  

• Необходимость обучения студентов работе с облачными сервисами.  

• Совместимость облачных сервисов от разных вендоров.  

• Большинство студентов не используют облачные технологии.  

• Облака как инструмент для модернизации курсов.  

• Примеры использования: лекции, практические задания, соревнования.  

• Две модели внедрения облачных технологий: модернизация существующих курсов и добавление новых технологий.  

• Примеры: демонстрация работы баз данных в облаке.  

• Алгоритмы и программирование.  

• Сервисы для разработчиков.  

• Работа с данными.  

• Информационная безопасность.  

• Вычислительные предметы и искусственный интеллект.  

• Бесплатный контент на платформе Яндекс.Практикум.  

• Модели использования контента: вдохновение, прохождение модулей, получение сертификатов.  

• Этапы внедрения облачных технологий: анализ курса, техническая подготовка, проведение курса, контроль и обратная связь.  

• Стартовый грант на сервисы Яндекс.Клауд.  

• Грантовая программа поддержки курсов в университетах.  

• Центр технологий для общества и социально значимые проекты.  

• Приглашение присоединиться к оптимическому сообществу.  

• Новости о новых запусках и сервисах.  

• Возможность делиться успехами использования облака в образовании.  

• Введение в трек "Распределенное программирование на технологии Java".  

• История создания трека и его изменения с 2005 года.  

• Введение курса по облачным технологиям с 2017 года.  

• Проблемы с зарубежными облачными провайдерами.  

• Поиск отечественного облачного провайдера.  

• Требования к партнеру: поддержка необходимых сервисов и отсутствие финансовых взаимоотношений с студентами.  

• Практический курс с теоретической частью.  

• Введение в облако и сервисы.  

• Краткий экскурс в получение стартового гранта и развертывание сервисов.  

• Четыре лабораторные работы.  

• Первая работа: знакомство с хранилищем и облачными функциями.  

• Вторая работа: работа с контейнерами и облачными базами данных.  

• Третья работа: развертывание и модификация готового приложения.  

• Шаги для выполнения лабораторной работы.  

• Установка инфраструктуры и подключение к кластеру Kubernetes.  

• Подготовка шаблонов развертывания и масштабирование приложений.  

• Примеры развертывания приложений с использованием различных подходов.  

• Демонстрация отказоустойчивости и балансировки запросов.  

• Студенты самостоятельно развертывают инфраструктуру.  

• Успешный тестовый прогон курса.  

• Рекомендации по использованию модели с одним каталогом и распределению прав студентов.  

• Материалы лабораторных работ доступны по репозиторию.  

• Алексей Унов из Нижегородского госуниверситета отвечает на вопросы.  

• Вопросы можно задавать в чате трансляции.  

• Инициатива использования облака исходила от Алексея.  

• Университетское облако оказалось неэффективным.  

• Получен грант от Яндекса для вуза, что оказалось удобным решением.  

• Курс включает большую практическую деопс-часть.  

• Студенты впервые знакомятся с оркестраторами, такими как Kubernetes.  

• Курс помогает студентам эффективно запускать приложения в Kubernetes.  

• Студенты работают в облаке 12 академических часов в неделю.  

• Доступ к облаку ограничен двумя днями в неделю.  

• Планируется увеличение времени на изучение Kubernetes.  

• Планируется уход от работы студентов в одном каталоге.  

• Увеличение количества часов на изучение Kubernetes.  

• Важно показать, как работает Kubernetes, а не только как его использовать.  

• Армен Бикларян, кандидат технических наук, представляет курс по работе с данными в Высшей школе экономики.  

• Курс модифицирован с использованием сервисов Яндекс Клауда.  

• Интерактив с аудиторией через QR-код для голосования.  

• Вопрос о уровне подготовки студентов по облачным технологиям.  

• Средний уровень подготовки оценивается как низкий.  

• Курсы необходимы и невозможны без индустриальных партнеров, таких как Яндекс.  

• Призыв к активности в чате и оставлению лайков и эмоций.  

• Возможность оставлять вопросы в чате трансляции.  

• Дисциплина "Хранилища данных" преподается на третьем курсе.  

• Курс включает 40 контактных часов, разделенных на лекции и семинары.  

• Студенты выполняют индивидуальные задания и проекты, включая работу с данными и создание дашбордов.  

• В курсе участвуют 11 групп, что создает большую нагрузку на преподавателей.  

• Итоговая оценка складывается из контрольной работы, домашнего задания, работы на семинаре и экзамена.  

• Работа на семинаре и домашнее задание требуют вовлечения инфраструктуры.  

• Студенты выполняют задания после семинаров и в домашнем режиме.  

• Контрольное домашнее задание включает разработку витрины данных для анализа внутренних рейсов.  

• Использование Яндекс Клауд для получения внешних данных и создания дашбордов.  

• Студенты развивают софт скилы, участвуя в ИТ-проектах.  

• Команда из Яндекса проводит мастер-классы для студентов.  

• Студенты записывают видео питчей для продвижения своих проектов.  

• Ранее использовались кустарные методы, что создавало проблемы.  

• Яндекс Клауд обеспечивает мгновенное создание кластера и гибкую настройку ролей.  

• Интеграция с Яндекс Дата Процесс и Дата Лэнс для построения дашбордов.  

• Вопросы о готовности к внедрению облачных технологий в учебные курсы.  

• Высокий уровень зрелости и готовности к использованию облачных решений.  

• Вопросы о наиболее интересных образовательных треках, связанных с облачными технологиями.  

• Представлены курсы по облачной инфраструктуре и контейнеризации.  

• Хранение данных и инфобез занимают первое и второе места соответственно.  

• Яндекс.Клауд соответствует всем требованиям ФЗ.  

• Яндекс.ДатаСфера предоставляет возможность программирования.  

• Поддерживаются различные языки программирования, включая Python.  

• Студенты могут запускать базовые ноутбуки для практики.  

• Использование данных от Яндекса для демонстрации работы.  

• Важность геолокационной информации.  

• Фидбек от работодателей о востребованности навыков работы с данными.  

• Вторая волна подъема востребованности дата-инженеров.  

• Крупные компании нуждаются в навыках работы с данными для обучения моделей машинного обучения.  

• Большая часть работы выполняется самостоятельно.  

• Аудиторные компоненты используются для консультаций и решения технических проблем.  

• Курс полностью переведен в онлайн из-за сложностей с настройкой инфраструктуры в аудиториях.  

• Высокая степень зрелости преподавателей и готовность вузов работать с Яндекс.Клаудом.  

• Востребованность курсов по облачным технологиям среди студентов.  

• Студенты пишут дипломы на основе работы с облачными технологиями, создавая конечные продукты.  

• Переход к продуктовому мышлению и клиентоцентричности.  

• Важность дизайна и мышления в контексте облачных технологий.  

• Благодарность за участие и приглашение к дальнейшему общению.