Каждую неделю российские пользователи задают в поиске Яндекса 200-300 тысяч запросов о том, как сделать что-то за определённый промежуток времени. Мы проанализировали эти запросы и выяснили, что люди хотят сделать за несколько секунд:



И что хотят успеть за несколько минут:



Больше подробностей ищите на странице исследования «"Стать феей за секунду" — что хотят сделать за несколько секунд или минут».

http://clubs.ya.ru/company/replies.xml?item_no=95736

В прошлом году в Высшей школе экономики появился факультет компьютерных наук, созданный при участии Яндекса. На первый курс поступило более 320 человек. Специалисты Яндекса принимали активное участие в разработке программы обучения и преподавании в бакалавриате «Прикладная математика и информатика», и вот каким был первый год обучения студентов этой программы.

Михаил Левин, руководитель службы анализа больших данных в Яндексе, один из преподавателей факультета компьютерных наук ВШЭ:

На факультет поступило неожиданно много студентов. Сначала на «Прикладной математике и информатике» у нас было сто бюджетных мест. Однако к середине июля мы получили куда больше ста заявлений только от олимпиадников, которые могли рассчитывать на поступление без экзаменов. В итоге за счёт ВШЭ увеличили количество бюджетных мест и набрали около двухсот человек — почти в два раза больше, чем собирались. Вместо одного лекционного потока сформировали два.

В первом и втором модулях студенты изучали программирование на Python и C++, в третьем начался базовый курс алгоритмов. Кроме того, первокурсникам преподавали математический анализ, дискретную математику, линейную алгебру и геометрию (на сайте ВШЭ можно изучить общую программу бакалавриата целиком). Многие семинаристы — сотрудники Яндекса. Лекторами по некоторым курсам также были специалисты из Яндекса, а кроме того мы пригласили хороших лекторов из НМУ, с мехмата. Большинство наших семинаристов и лекторов получили от студентов высокие оценки.

На входе мы проводили тестирование по математике и программированию (кстати, по ссылке можно проверить свои силы и сравнить результаты с результатами наших первокурсников). Оно было нужно, чтобы создать пилотную группу из наиболее сильных и готовых к дополнительной нагрузке студентов. На семинарах они уходят вперёд или рассматривают темы более глубоко, а также сдают более продвинутые факультативы по математике и алгоритмам.


С первого курса студенты ПМИ ФКН начинают проектную работу. Проектный семинар стартовал в третьем модуле. Индивидуальными проектами наших студентов руководят более 25 менторов из IT-индустрии и науки. Темы проектов простираются от приближенных решений задачи коммивояжера, архиватора и написания ботов, хорошо играющих в 2048, до веб-схемы метро с поиском маршрута, распознавателя капчи, кластеризации раковых транскриптов и сервиса статистического анализа истории рыночных цен финансовых активов, в общем — смотрите сами. В конце третьего модуля студенты сдали промежуточные отчёты, и сейчас у большинства из них уже есть работающие прототипы.

С первых дней на факультете начал работу центр студенческих олимпиад ВШЭ под руководством Михаила Густокашина. Тренировки проходят два раза в неделю — на факультете и в Яндексе. К нам поступили очень сильные олимпиадники, имеющие опыт в спортивном программировании, и результаты не заставили себя ждать. Две команды дошли до полуфинала международного студенческого чемпионата по программированию ACM ICPC, одна из них вышла в финал. Это очень сильный результат: команда состояла целиком из первокурсников, и ребята выступили лучше всех команд первокурсников в России.

Конечно, на факультете есть не только бакалаврские программы. У нас продолжает работать магистратура, в которой, в Читать далее...

Сегодня мы открываем регистрацию на чемпионат по спортивному программированию Яндекс.Алгоритм-2015. В этом году чемпионат пройдёт полностью в онлайне, на платформе Яндекс.Контест. Участником может стать каждый, кто умеет решать алгоритмические задачи и воплощать решения на одном из 13 языков программирования.

Яндекс.Алгоритм состоит из нескольких отборочных раундов, в каждом из которых нужно решить пять задач за 100 минут. В финал, который состоится 6 августа, выйдут 25 лучших по результатам отбора. Призёров ждут денежные призы: 300 тысяч рублей за первое место, 150 — за второе и 90 — за третье. Кроме того, 512 сильнейших участников Алгоритма получат футболки от Яндекса.

Спортивное программирование — область, в которой нужно уметь решать очень сложные задачи за очень короткое время. Насколько это умение нужно программисту при написании промышленного кода? Мы задали этот вопрос сотрудникам Яндекса, которые занимались или занимаются спортивным программированием, и узнали, как этот опыт помогает (или мешает) им в работе.




Яндекс.Алгоритм проводится в третий раз. В 2013 и 2014 годах победу в чемпионате одержал белорус Геннадий Короткевич. Разбор задач чемпионатов прошлых лет можно найти в нашем техноблоге на Хабрахабре (задачи Яндекс.Алгоритма-2013 и Яндекс.Алгоритма-2014).

http://clubs.ya.ru/company/replies.xml?item_no=95600

Если вы когда-нибудь задавались вопросом, какого цвета бедро испуганной нимфы, недоумевали, о каком таком «перванше» идёт речь в любимой книге, или хотели перекодировать нужный оттенок из RGB в HSV, вы уже наверняка знакомы с колдунщиком цветов Яндекса. Если нет, то вот он, просим любить и жаловать.


Колдунщик цветов появился в 2008 году. К нему быстро привыкли: кому-то он помогал в работе, кому-то просто нравилось вращать барабан и узнавать о существовании цветов вроде «бисмарк-фуриозо». Но летом прошлого года страница результатов поиска поменяла интерфейс, и некоторыми возможностями пришлось временно пожертвовать — в том числе и колдунщиком цветов. Зато вернулся он в улучшенном виде.

Старый колдунщик знал 234 цвета. В новом их стало 1010: мы взяли за основу несколько существующих списков именованных цветов (это те, за которыми закреплены конкретное название и координаты в стандартных цветовых моделях вроде RGB) и добавили несколько оттенков, названия для которых придумали сами. Теперь нужно было разложить эти цвета по порядку — чтобы людям было удобно пользоваться колдунщиком, переходы между соседними цветами должны быть плавными. Надо ли говорить, что это оказалось и сложнее, и интереснее, чем мы думали.

Так выглядел наш набор цветов до сортировки.


Вручную выстроить эти цвета в плавную последовательность практически невозможно. Один и тот же цвет на глаз воспринимается по-разному — в зависимости от его окружения. Когда меняешь расположение одного цвета, нужно передвигать и другие. Местоположение одних только оттенков синего можно выверять до бесконечности. Очевидно, что эту задачу нужно решать математически.

В упрощенном виде её можно сформулировать так: нужно нанизать 1010 цветов на нитку — так, чтобы получившиеся бусы максимально плавно меняли окрас. Тут необходимо учитывать, что нитка одномерная, а все модели цветового пространства как минимум трёхмерны. Это связано с физиологией человеческого зрения. Фоторецепторы, с помощью которых мы различаем цвета, — колбочки — делятся на три типа, по чувствительности к разным длинам волн света. Первые интенсивно реагируют на фиолетово-синюю часть спектра, вторые — на зелёно-жёлтую, третьи — на жёлто-красную. Например, если раздражены два последних типа рецепторов, то мы видим жёлтый цвет, если только последние — красный.

Такая физиология человеческого восприятия отражена в цветовой модели RGB. Это трёхмерное пространство, заданное осями, по которым увеличивается интенсивность красной (red), зеленой (green) и синей (blue) компонент. Поместить наши цвета в это пространство никакой проблемы не составляет — их координаты известны. Проблема — в плавности переходов от одного цвета к другому.


Чтобы переход был плавным, две соседние «бусины» должны минимально отличаться по цвету — для человеческого восприятия. Это уточнение не такое очевидное, каким кажется. Логично предположить, что чем меньше один цвет отстоит от другого в математической модели, тем меньше они отличаются на глаз. Значит, необходимо найти такое расположение для нашей нитки, чтобы между последовательными бусинами-цветами было наименьшее расстояние. Это верный ход мысли, но не для всякой цветовой модели.

Цветовые пространства большинства моделей, в том числе и RGB, не однородны для нашего восприятия. Другими словами, человеческим глазом один и тот же сдвиг по осям координат ощущается по-разному в разных цветовых регионах. Если взять два цвета — например, красный и тёмно-зеленый — и изменить их координаты так, чтобы сдвиг по всем трём осям был равным и параллельным, то на глаз разница между красным и получившимся тёмно-красным будет больше, чем между тёмно-зеленым и тёмно-тёмно-зеленым. Это значит, что если мы найдем математический алгоритм, который по оптимальному маршруту обойдёт все интересующие нас объекты такого цветового пространства и нанижет их на одномерную нитку, то для человеческого глаза изменение её окраса не будет равномерным — а мы-то хотели добиться именно этого.

Одна из моделей, в которых визуальная однородность достигается математическими средствами, назвается CIELAB — в ней-то мы и решали нашу задачу. По своему устройству CIELAB принципиально отличается от RGB: оси координат в ней задают яркость и две пары противоположных цветов (красный — зеленый, синий — жёлтый).


Итак, мы поместили наши Читать далее...

Сегодня мы выпустили обновлённое приложение Яндекс.Метро для Android. Теперь с его помощью жители Москвы могут пополнить транспортную карту «Тройка», а петербужцы — карту «Подорожник». Это позволит не тратить время в очереди в кассу. Средства поступают на карту сразу, перед поездкой её нужно только активировать: приложить к жёлтому информационному терминалу в московском метро или к визуализатору — в Петербурге. К оплате принимаются банковские карты Visa и MasterCard, а сам платёж обеспечивают Яндекс.Деньги. При пополнении «Подорожника» комиссия составит 3%, для карты «Тройка» комиссии нет.

Кроме того, у Яндекс.Метро новый дизайн и небольшие изменения в интерфейсе. В частности, мы перенесли список станций маршрута и нашу любимую подсказку — в какой вагон лучше садиться для быстрой пересадки с одной линии на другую — в нижнюю часть экрана. Так до них будет проще дотянуться пальцем, особенно на смартфонах с большим экраном.


Обновлённое Яндекс.Метро поможет вам не только под землёй, но и на поверхности — прямо из приложения можно перейти в мобильные Яндекс.Карты и посмотреть, где находятся выходы с нужной станции.

Яндекс.Метро для Android доступно в Google Play. Обновлённая версия Метро для iOS появится в App Store в ближайшее время.

http://clubs.ya.ru/company/replies.xml?item_no=94717

Миллионы людей пользуются Яндекс.Картами в интернете, но почти не встречают их на улицах. Мы решили это исправить и разместить в городах печатные карты — чтобы они помогали прохожим ориентироваться на месте. Мы обратились с этой идеей в несколько крупных городов. На старте откликнулись Омск, Казань и Волгоград: нас поддержали как местные власти, так и рекламные операторы, которым принадлежат щиты и другие рекламные поверхности.

Первый проект был запущен весной прошлого года в Омске — совместно с Министерством культуры Омской области. Мы решили создать своего рода путеводители по городу. Коллеги из министерства составили список интересных мест. Мы подготовили и напечатали макеты. А места для размещения макетов предоставил один из операторов наружной рекламы. Гуляя по Омску, теперь можно подойти к карте и узнать, что интересного есть поблизости, почитать любопытные факты из истории города, посмотреть режим и часы работы музеев. В феврале этого года аналогичный проект стартовал в Волгограде.

Яндекс.Карты в Омске. Макет в полном размере

Немного другой проект мы запустили в Казани вместе с городским Комитетом по транспорту. Там стояла задача рассказать о маршрутах общественного транспорта, чтобы людям было проще выбрать нужный автобус или трамвай. И в декабре прошлого года на остановках Казани  появились макеты, созданные на основе Яндекс.Карт. На каждом макете представлена схема движения транспорта, который следует через остановку, и карта местности в радиусе 1,5-2 километров от неё. Прохожие могут не только выбрать подходящий транспорт, но и узнать о находящихся поблизости объектах — магазинах, школах и так далее. Макеты подготовлены на русском и английском языках, чтобы ими могли пользоваться и местные жители, и иностранные гости.

Яндекс.Карты в Казани. Макет в полном размере

Подобные проекты делаем не только мы. Иногда к нам приходят общественные организации или компании, которые хотят напечатать карту с расположением определенных объектов. И мы с удовольствием помогаем всем, кто делает полезные для городов проекты. А чтобы с нами было удобнее работать, мы создали сайт «Карты в городе». Там есть примеры уже готовых проектов и удобные формы для отправки запроса. Если у вас есть хорошая идея и для её реализации нужна карта, напишите нам через сайт. Мы или бесплатно выгрузим вам нужный фрагмент карты, или предложим другой формат сотрудничества.
 

Команда Яндекс.Карт

http://clubs.ya.ru/company/replies.xml?item_no=93652

Каждый день пользователи Яндекс.Диска автоматически сохраняют несколько миллионов фотографий, сделанных в самых разных местах. Мы проанализировали обезличенные данные по снимкам 2014-2015 годов и увидели, когда и где люди чаще фотографируют.

Летние фотографии с мобильных устройств
По клику на изображение откроется полная карта фотографий. Сезон можно выбрать в левом верхнем углу.

По данным Яндекс.Диска

В любое время года много снимков из крупных городов России, Украины и Беларуси. В Европе круглый год снимают Париж и Прагу, а летом — ещё Барселону и Рим. Кроме того, на карте хорошо видны курорты. Зимой становится больше фотографий из Юго-Восточной Азии, а летом — из Европы, с Чёрного и Средиземного морей.
Вот так, например, выглядит побережье Турции в разные времена года:

О том, когда больше всего фотографируют, читайте в небольшом исследовании по данным сервиса Яндекс.Диск.

http://clubs.ya.ru/company/replies.xml?item_no=93610

Сегодня мы представляем новые Яндекс.Карты. Во-первых, сервис сменил интерфейс. Это видно сразу: теперь самое главное — карта — занимает всё окно браузера. Панорамы тоже открываются на полном экране: ничто не будет отвлекать вас, скажем, от изучения изразцов на стенах ярославской церкви Иоанна Предтечи в Толчкове или туннеля Кругобайкальской железной дороги. Карточки объектов научились не только подсказывать адрес, но и показывать, как улица выглядит на панорамах, — так проще найти нужный дом. Заодно карточка поможет построить до места назначения маршрут. Если вариантов проезда несколько, их можно сравнить прямо на карте и выбрать самый удобный.

Впервые новый интерфейс Яндекс.Карт мы показали в октябре 2013 года. До сегодняшнего дня он был доступен в бета-версии.

Андрей Кармацкий, руководитель службы дизайна геоинформационных сервисов:

Мы начали работать над новым дизайном Яндекс.Карт в марте 2013 года. До этого мы собрали статистику и отзывы по текущему интерфейсу и выяснили, для чего люди чаще всего используют карты и как они с ними взаимодействуют. Если кратко, то основные сценарии такие: посмотреть карту, посмотреть пробки, найти конкретное место или организацию, построить маршрут, сохранить или распечатать карту. Эти сценарии нам было важно заложить в новый интерфейс в первую очередь. Кроме того, работая над Картами, мы осознали ещё одну важную вещь: собственно интерфейса на сервисе должно быть мало, а контента — карт и панорам — много. И стали чуть более критично смотреть на количество кнопок на экране. Все гипотезы мы ещё раз проверили, проанализировав и кластеризовав несколько тысяч пользовательских сессий, и в октябре 2013 года запустили бета-версию Яндекс.Карт. С тех пор многое дополнилось и улучшилось, и наконец новый интерфейс стал доступен всей аудитории сервиса на всех устройствах — компьютерах, планшетах и смартфонах. Сейчас на Картах всё ещё нет некоторых возможностей и инструментов, которые были в старом интерфейсе, но мы ни о чём не забыли. Мы хотим оценить их востребованность и действительно нужные вернуть, сделав их лучше.

Второе изменение на сервисе касается содержимого карт. Мы начинаем объединять карты, над которыми работают профессиональные картографы, и Народную карту, над которой работают пользователи. В результате на сервисе появятся подробные схемы всех городов России, больших и маленьких. Посмотреть схемы можно и сейчас — на слое «Народная карта», но после объединения пользователи смогут строить по улицам всех населённых пунктов маршруты.

Сама Народная карта превращается в редактор Яндекс.Карт — ссылка на него находится в меню, обозначенном буквой "i", в левом нижнем углу. Теперь поучаствовать в обновлении Яндекс.Карт могут все желающие. С помощью редактора можно отметить на карте любые изменения вокруг: например, снесённый дом или только что построенную школу.

Никаких специальных навыков для редактирования карты не требуется, внести правку можно за считанные минуты. Все исправления проходят модерацию и после этого появляются на Картах. Обновления будут происходить каждый месяц.

Павел Гущин, руководитель проектов Яндекс.Карт:

В штате Яндекса есть профессиональные картографы. Они работают над созданием и актуализацией наших карт. Но разумеется, мы не можем уследить абсолютно за всем, что происходит в городах страны. А что-то меняется каждый день: появляются новые здания, исчезают старые, открываются магазины и детские сады. Первыми обо всех изменениях узнают жители

Читать далее...

Яндекс выпустил очередное — уже восьмое по счёту — исследование, посвящённое интернету в России. Задача исследования — отобразить основные показатели развития интернета: как в отдельных регионах, так и в стране в целом. Для этого мы используем информацию из нескольких источников. Это данные от сервисов Яндекса — например, Метрики и Справочника Яндекс.Карт, — а также сведения от Фонда «Общественное мнение», исследовательской группы TNS и компании GfK.

В 2014 году аудитория интернета в России составила 72,3 миллиона человек — именно столько людей выходили в сеть хотя бы раз в месяц. 83% из них пользовались интернетом каждый день. Темпы роста аудитории сохранились на уровне 2013 года: за год в стране появилось 6 миллионов новых пользователей. По проникновению интернета — то есть доле интернет-пользователей среди населения — Россия опережает другие страны СНГ и Грузию.

Среди отдельных регионов проникновение интернета выше всего в Москве и Санкт-Петербурге. Там в сеть хотя бы раз в месяц выходят 77% населения. Самый низкий уровень проникновения интернета, 57%, — в Приволжском федеральном округе.

Всё больше людей выходят в интернет со смартфонов и планшетов. Если в 2013 году доля мобильных пользователей среди всех пользователей интернета составляла 56%, то в 2014 году — уже 68%. Самое высокое в стране проникновение мобильного интернета — в Северо-Кавказском федеральном округе, а самое низкое — на Урале. У владельцев мобильных телефонов самой популярной платформой остаётся Android, а на планшетах по-прежнему лидирует iOS.

Самый дорогой в стране интернет — на Дальнем Востоке. Тарифы на мобильный интернет там начинаются от 530 рублей в месяц. Фиксированный широкополосный доступ в сеть стоит в среднем 600 рублей, и скорость загрузки при этом относительно невысока — всего 4 Мбит/c. Самый быстрый фиксированный интернет — в Санкт-Петербурге и Москве. Он же один из самых дешёвых: на скорость в 15-20 Мбит/с в столицах можно рассчитывать за 300 рублей абонентской платы.

Подробнее об этих и других показателях развития интернета в России читайте в полном тексте исследования. Бюллетени за предыдущие года можно найти здесь.

http://clubs.ya.ru/company/replies.xml?item_no=93459

Недавно мы выпустили исследование про то, что люди ищут в связи с разными странами. Для него мы проанализировали более 200 тысяч случайных запросов автоматически и около 25 тысяч — вручную. В результате исследование получилось очень большим, и всё равно осталось ещё много интересного.

Например, мы посчитали, сколько запросов по определённым темам задают о разных странах, и нарисовали карты. Чем темнее закрашена страна, тем больше про неё запросов по каждой теме, то есть — тем сильнее ей интересуются в связи с этой темой. Интерес людей показывает, насколько сильно влияние каждой страны в определённой области.

Скажем, туризм. Больше всего запросов об отдыхе в Египте, более 900 тысяч в месяц. Следующие по привлекательности страны — Турция, Таиланд, Белоруссия, Финляндия и Вьетнам.

По клику на изображение можно перейти на полные карты. Нужную тему выберите в правом верхнем углу.



Или кино. Индийские и турецкие фильмы и сериалы вне конкуренции, о них спрашивают ещё больше, чем об отдыхе в Египте — более 1,3 и 1,1 миллиона запросов в месяц соответственно. Индийское кино ищут больше, чем американское, корейское и французское вместе взятые.

По распространению национальных кухонь лидируют Грузия, Китай и Узбекистан. Но вообще кулинарные предпочтения пользователей Яндекса очень разнообразны — среди стран, про которые часто спрашивают в связи с кулинарией, есть и страны Закавказья, и азиатские, и европейские.



Другие карты (эмиграция, музыка, порно и т.д.) смотрите здесь, а всё остальное про разные страны в поиске Яндекса — читайте в исследовании.

http://clubs.ya.ru/company/replies.xml?item_no=93424

Мы обновили Яндекс.Почту для iPhone. Приложение изменилось во всём: у него новый интерфейс и новые возможности.


Теперь Яндекс.Почта позволяет работать с несколькими аккаунтами параллельно, читать письма и отвечать на них без интернета, легко и быстро разбирать корреспонденцию. Больше о том, что нового появилось в приложении, читайте в блоге Яндекс.Почты.

http://clubs.ya.ru/company/replies.xml?item_no=93391

В прошлом году Яндекс учредил стипендию имени Ильи Сегаловича для студентов и аспирантов факультета компьютерных наук Высшей школы экономики. Она выдаётся на один год за успехи в учёбе и научной деятельности. Сегодня мы рады объявить имена первых лауреатов этой стипендии.

Стипендию получили 16 человек: Тимур Бадретдинов, Михаил Дубов, Степан Зимин, Вадим Калашников, Наталья Корепанова, Илона Папава, Александр Пономаренко, Анна Потапенко, Айдар Сайранов, Полина Святокум, Ярослав Сергиенко, Исмаил Хамитов, Евгений Цымбалов, Андрей Шестаков, Иван Шугуров и Рамиль Яруллин. Поздравляем!

Декан факультета компьютерных наук Иван Аржанцев и стипендиатка Наталья Корепанова

У многих стипендиатов уже есть серьёзные научные работы и достижения. Cтудентка магистратуры Наталья Корепанова несколько лет занимается анализом эффективности лечения детского лимфобластного лейкоза. Работы аспиранта Александра Пономаренко на тему исследования и разработки алгоритмов поиска в распределённых масштабируемых хранилищах данных публиковались в международных научных журналах. Ещё один аспирант факультета, Анна Потапенко, изучает статистический анализ текста и опубликовала уже 10 научных работ на эту тему.

Среди стипендиатов не только аспиранты и студенты старших курсов, но и первокурсники, многие из которых являются победителями и призёрами олимпиад по математике и программированию. Например, студент первого курса Айдар Сайранов, который входит в число 50 лучших спортивных программистов мира и сейчас готовит свою команду к участию в финале чемпионата мира по программированию ACM в Марокко.

Факультет компьютерных наук ВШЭ был открыт в прошлом году при участии Яндекса. Это одно из немногих мест в России, где можно получить системное образование в области хранения и обработки больших данных. В ближайшие выходные, 4 и 5 апреля, в Москве состоятся День открытых дверей для поступающих в магистратуру факультета компьютерных наук и День для школьников. Всю информацию о них вы можете найти на сайте факультета.

http://clubs.ya.ru/company/replies.xml?item_no=93386

Яндекс открывает новый набор в Школу анализа данных. Это двухгодичные вечерние курсы для тех, кто хочет получить образование в области обработки и анализа данных и извлечения информации из интернета. Школа требует хорошей математической подготовки и рассчитана прежде всего на студентов и молодых выпускников инженерных и математических специальностей.


В Школе анализа данных можно получить знания, которых нет в программах большинства университетов. Студенты школы изучают машинное обучение, методы обработки больших данных, компьютерное зрение, информационный поиск и другие области компьютерных наук под руководством специалистов, которые работают в IT-индустрии или занимаются современной наукой.

Если вы хотите поступить в ШАД, заполните анкету на сайте школы до 15 мая. После этого вы получите письмо со ссылкой на онлайн-тест по математике и основам программирования. Всех, кто успешно справится с тестом, мы пригласим на письменный экзамен, который состоится в конце мая – начале июня. Лучшим по результатам экзамена предстоит пройти собеседование, по итогам которого будет принято окончательное решение.

На сайте школы вы можете изучить экзаменационные задания прошлых лет и узнать, к чему стоит готовиться. Познакомиться с преподавателями школы и узнать о новом направлении «Большие данные» можно будет на Дне открытых дверей ШАД. Он состоится 19 апреля в московском офисе Яндекса, для участия необходимо зарегистрироваться.

Занятия в ШАД проводятся по вечерам в будние дни. Учиться в школе можно очно или заочно, по видеолекциям. Во время обучения или после окончания школы студенты могут пройти стажировку в Яндексе.

Школа анализа данных существует с 2007 года и выпустила более 300 специалистов, многие из которых занимаются наукой, работают в Яндексе и других крупных IT-компаниях в России и за рубежом. Отделения ШАД существуют в Санкт-Петербурге (в рамках Computer Science Center), Новосибирске, Екатеринбурге, Минске и Киеве.

http://clubs.ya.ru/company/replies.xml?item_no=93373

В феврале 2015 года люди задали более 3,5 миллиона запросов о туристических поездках в поиске Яндекса. Это показывает, что спрос на путешествия вполне себе сохраняется. Конечно, люди стали экономить на отдыхе, но пока не отказываются от него полностью, а просчитывают разные варианты и выбирают наиболее выгодный. Чем больше возможностей для выбора — тем проще это сделать. Сегодня мы запустили новый сервис для поиска и выбора туров — Яндекс.Путешествия. С его помощью вы можете подобрать тур по множеству разных параметров и сравнить цену тура со стоимостью самостоятельной поездки.


Мы старались сделать Яндекс.Путешествия по-настоящему удобным сервисом, который не уступал бы привычному способу покупки туров — у менеджера в турагентстве. Как и многие другие наши сервисы, это метапоисковик — он агрегирует данные партнёров и представляет их в удобном виде так, чтобы вы могли сравнить все варианты и выбрать подходящий.

Технология персонализации, учитывающая ваши интересы к тем или иным направлениям, и гибкие настройки сервиса помогут выбрать то, что лучше отвечает вашим желаниям. Будь это неделя на пляже в Хургаде или свадебное путешествие на Мальдивы. Выбрав подходящее направление, вы можете отсортировать все предложения по цене тура, рейтингу отеля или его популярности.

Для каждого отеля Путешествия показывают разные варианты размещения, фотографии и положение на карте — чтобы вы могли оценить, например, расстояние до пляжа. Кроме того, на карте можно посмотреть отели по соседству и выбрать тот, который понравится больше. Также вы можете почитать отзывы других путешественников об отеле, собранные с сайтов партнёров. Отзывы мы показываем с помощью собственной технологии извлечения фактов. Благодаря этому сверху оказываются самые информативные фрагменты наиболее свежих отзывов.


Пользуйтесь Яндекс.Путешествиями и оставляйте ваши комментарии. Сервис только появился, и то, как он будет развиваться, во многом зависит от потребностей путешественников, то есть от вас и ваших отзывов.

http://clubs.ya.ru/company/replies.xml?item_no=93323

На Яндекс.Маркете появилась возможность искать товары только в зарубежных магазинах. Для этого в трёх категориях наиболее востребованных заграничных товаров — «Гардероб», «Детские товары» и «Косметика и духи» — теперь есть специальный фильтр. В результатах поиска вы можете не спеша изучить предложения от разных магазинов и выбрать, например, итальянское платье или израильскую косметику.


Уточнить пожелания к покупке помогут дополнительные фильтры. Например, можно выбрать любимую марку и указать сумму, которую вы готовы потратить на новое платье. Цены на все товары указаны в рублях, а их описания доступны на русском языке. Расплатиться можно картой любого российского банка, некоторые магазины также принимают оплату через Яндекс.Деньги.

Как показало наше исследование с компанией GfK, иностранные интернет-магазины становятся в России всё популярнее. Если 2013 году товары за рубежом заказывало чуть больше трети онлайн-покупателей, то в 2014 доля таких пользователей достигла уже половины. Это неудивительно: очень часто — особенно это касается одежды и косметики — выбор за границей больше, качество товаров выше, а цена даже с учётом доставки получается ниже.

Сейчас на Маркете можно выбирать товары из Германии, Китая, Италии, Израиля, Чехии, Швейцарии, Эстонии и Финляндии. Среди партнёров сервиса Yoox.com, Witt-international.com, DHgate.com, Kidsroom.de и другие магазины, ассортимент которых насчитывает сотни тысяч моделей. Это и массовые товары, многие из которых не купить в России, и брендовая одежда, которая за границей часто бывает дешевле.

Конечно, при заказе товаров из-за рубежа стоит учитывать некоторые тонкости. Например, из-за колебаний курса стоимость заказа при оплате может измениться — как в большую, так и в меньшую сторону. Кроме того, доставка товаров из других стран, как правило, занимает чуть больше времени, чем доставка по России. Все подробности можно узнать здесь, а также уточнить у службы поддержки — она есть у всех магазинов, подключённых к Маркету.

http://clubs.ya.ru/company/replies.xml?item_no=93306

С какой страной у вас ассоциируются слова магазин, товар и доставка? Согласно нашему новому исследованию, эти три слова чаще всего встречаются в поисковых запросах с упоминанием Китая. Мы проанализировали запросы к Яндексу, в которых присутствуют названия стран, территорий и их жителей, и выяснили, какие слова чаще встречаются в запросах про определённые страны. Например, для Индии это фильм, сериал и любовь, для Болгарии — перец, рецепт и салат, а для Литвы — авто, княжество и бульвар. Теперь попробуйте догадаться, к какой стране относятся слова:

• тур–массаж–бокс;
• порно–кроссворд–авто;
• кружево–музыка–паб;
• государство–площадь–гвардия;
• язык–песня–мясо;
• флаг–женщина–конфликт;
• дерево–кедр–операция.

Проверить себя можно на карте ассоциаций.


Поисковые запросы про страны очень разнообразны. Они показывают, что люди думают и знают о разных странах. Про Австралию и Монголию больше всего ищут факты и теоретические сведения — [единственная полноводная река в австралии], [социальная структура монгольского общества]. О некоторых странах — например, Доминиканской Республике или Шри-Ланке — спрашивают почти исключительно в связи с турами и отелями. Китай, Швейцария, Италия и Финляндия интересуют людей в первую очередь с точки зрения товаров, а Индия и Турция — с точки зрения кино.

О каких-то странах спрашивают много, о каких-то — совсем мало. На основе поисковых запросов к Яндексу мы составили карты мира: общую и для четырёх разных городов. Интерес к странам мира часто зависит от места проживания, поэтому у жителей Москвы, Санкт-Петербурга, Новосибирска и Владивостока они выглядят по-разному.


Видно, что жителей Санкт-Петербурга больше, чем жителей трёх других городов, интересуют страны Северной Европы: Финляндия, Эстония, Латвия, Литва и Норвегия. Новосибирцы чаще, чем в среднем по стране, спрашивают про страны Юго-Восточной Азии, а также про Казахстан и Монголию. Во Владивостоке преобладает интерес к странам Восточной и Юго-Восточной Азии: Филиппинам, Южной Корее, Сингапуру, КНДР, Японии и Камбодже.

Подробности о том, как люди ищут разные страны, и картинки на эту тему — на странице исследования «Разные страны в поиске Яндекса».

http://clubs.ya.ru/company/replies.xml?item_no=93100

Распознавание изображений — одна из самых сложных задач для компьютера. Мы уже рассказывали о том, как устроено компьютерное зрение и как оно применяется в наших сервисах — например, при поиске похожих изображений в Яндекс.Картинках. Теперь технология компьютерного зрения работает и в Яндекс.Диске — благодаря ей вы можете найти изображения форматов JPEG, GIF и PNG, содержащие текст поискового запроса. Достаточно ввести в поисковую строку нужное слово, и система найдёт на Диске картинки, на которых оно встретится. В результатах поиска вы увидите изображения с этим словом, документы, в тексте которых оно содержится, а также файлы и папки, в названиях и описаниях которых есть это слово.

Когда на Диске тысячи фотографий, разложенных по разным папкам, поиск по текстам позволит быстро найти среди них нужную. Например, скан договора с названием вроде scan723.JPG или фотографию визитки человека, с которым понадобилось связаться. Искать можно не только документы, но и любые фотографии, которые сделаны для того, чтобы сохранить текст, будь то объявление на двери подъезда или любопытный рекламный плакат в метро.

В основе поиска текстов на изображениях лежит технология оптического распознавания символов. Систем распознавания, опирающихся на эту технологию, много, и все они разные. Какие-то решают определённую задачу, например распознают партитуры, какие-то работают только с чистым текстом. Для Яндекс.Диска мы разработали свою универсальную систему, способную распознавать текст на картинках разных по виду, содержанию и, главное, качеству.

Система состоит из двух частей — классификатора картинок и модуля распознавания. Сначала классификатор, глубокая нейронная сеть, отбирает из всех картинок те, на которых изображён текст. Он учится отличать их от прочих на огромной базе изображений. Использование машинного обучения позволяет добиться высокого качества распознавания — ведь алгоритм опирается не на какие-то вручную заданные правила, а на опыт анализа миллионов разных картинок. Когда изображения с текстом отобраны, алгоритм находит на них линии, предположительно содержащие текст, — различать их помогает ещё одна нейронная сеть. На следующем этапе алгоритм оставляет только те линии текста, в которых он уверен.



Затем модуль распознавания разбивает линии текста на отдельные символы. Для каждого символа алгоритм выбирает несколько наиболее вероятных вариантов распознавания среди известных ему. Например, это могут быть буквы «О», «о» и цифра «0», очень похожие друг на друга. После этого в дело вступает языковая модель — алгоритм принимает решение, какой из символов-кандидатов подходит лучше всего. Языковая модель опирается на словари и учитывает не только сходство символов с теми, что знает система, но и контекст, то есть соседние символы. Если из нескольких вероятных символов складывается известное системе слово, то она может принять решение, что на картинке написано именно оно. Даже если некоторые символы-кандидаты в этом слове менее вероятны, чем другие.



Конечно, точность распознавания текста (а значит, и успех поиска) зависит от типа изображения, его чёткости, фона, на котором находится текст, и многих других факторов. Поэтому для разных видов изображений она разная. Например, для отсканированных документов точность распознавания текстов на русском языке составляет около 80%, для фотографий с надписями — 63,2%, а для скриншотов приближается к 100%. Помимо русского языка, система также распознаёт английский, украинский и турецкий. Точность распознавания текстов всего потока изображений более 70%. Это неплохой результат, но мы будем работать над его улучшением.

http://clubs.ya.ru/company/replies.xml?item_no=93034

Почти четыре месяца назад, в конце ноября 2014 года, мы выпустили альфа-версию нового Яндекс.Браузера. Когда речь идёт о программном обеспечении, слово «альфа» означает предварительную версию. Это не готовый продукт, а скорее опытный образец. Альфа-версию можно сравнить с наброском картины: общий замысел художника понятен, но работы предстоит ещё очень много.

Обычно альфа-версии используются для закрытого тестирования: программу дают попробовать ограниченному числу испытателей-добровольцев, которые потом высказывают своё мнение. Мы, однако, решили открыть альфа-версию нового Яндекс.Браузера для всех желающих. У нас скопилось много идей о том, каким должен быть браузер будущего, и мы рассчитывали поделиться этими идеями с вами — чтобы послушать, что вы скажете в ответ.

Расчёт оказался верным: мы получили рекордное количество отзывов. Их оказалось даже больше, чем осенью 2012 года, когда вышел первый Яндекс.Браузер. Мы хотим сказать спасибо всем, кто оставлял замечания, сообщал о неполадках и вносил предложения — в блоге Яндекса, в клубе браузера, на «Хабрахабре», в социальных сетях или через форму обратной связи. Мы изучили все отзывы до единого и продолжаем работу над браузером — теперь с учётом ваших пожеланий.

С сегодняшнего дня новый Яндекс.Браузер переходит в стадию бета-тестирования. Если задачей альфа-версии было показать вам наше видение браузера будущего, то бета-версия — это следующий шаг. Её задача — сделать будущее настоящим. Это своего рода испытательный полигон, где мы будем улучшать уже сделанное и пробовать новое.

Мы объединили в одной бета-версии две разных сборки браузера: классическую и новую. После установки вы можете выбрать, в каком интерфейсе работать: в новом — с прозрачными панелями и «Изнанкой» — или в классическом интерфейсе Яндекс.Браузера.


В новый интерфейс мы внесли несколько доработок. Во-первых, обновился механизм работы со вкладками. Отыскать вкладки, которые вы открыли, но ещё не успели просмотреть, теперь стало проще — они помечаются кружком.


Во-вторых, в новом интерфейсе появились закладки. Чтобы увидеть панель закладок, нужно кликнуть по заголовку страницы или открыть новую вкладку.


Разработка браузера — это долгий, но увлекательный процесс. Если вы хотите принять в нём участие — загружайте бета-версию для Windows и OS X и не забывайте рассказывать нам о том, что вам нравится, что не очень и что вы хотели бы изменить или добавить.

http://clubs.ya.ru/company/replies.xml?item_no=92970

Все люди, вне зависимости от того, какую музыку они любят и сколько часов в день проводят в наушниках, иногда сталкиваются с одной и той же проблемой: личная фонотека заслушана до дыр и хочется чего-нибудь новенького. С одной стороны, выбор огромен — музыкальные каталоги в интернете насчитывают десятки миллионов треков и пополняются каждый день. С другой стороны, сориентироваться в этом разнообразии бывает непросто: музыки много, а вы один.

С сентября 2014 года в Яндекс.Музыке работает система музыкальных рекомендаций. Она даёт ответы на вопрос «Что бы ещё послушать?». У системы есть две ключевые особенности. Во-первых, её советы персональны — то есть составляются с учётом интересов каждого конкретного пользователя. А во-вторых, система самообучается: чем больше вы слушаете музыку, тем точнее будут рекомендации.

Как выявляются предпочтения
Прежде чем советовать пользователю ту или иную музыку, необходимо составить представление о его музыкальных вкусах. Самый простой способ сделать это — посмотреть, какие треки на Яндекс.Музыке он уже послушал. Это самая важная информация для рекомендательной системы; по истории прослушиваний можно установить, каких исполнителей и какие жанры человек предпочитает. Однако чтобы составить более полную картину, неплохо ещё понимать, что ему нравится больше, а что — меньше.

Для этого мы используем дополнительные данные. Один из источников таких данных — оценки «Нравится» и «Не нравится», которые ставят пользователи. Оценку «Нравится» в Яндекс.Музыке можно ставить трекам, альбомам, исполнителям и целым музыкальным жанрам. Оценка «Не нравится» есть в жанровом радио и в радио по исполнителю: с её помощью можно отметить треки, которые пришлись не по душе.

Как правило, люди оценивают музыку, которая вызвала у них сильный эмоциональный отклик — неважно, положительный или отрицательный. Поэтому оценки довольно точно отражают пристрастия человека. Но одних оценок недостаточно: во-первых, люди ставят их далеко не всегда, а во-вторых, в шкале не хватает полутонов — есть только или «хорошо» («Нравится»), или «плохо» («Не нравится»).

Поэтому, помимо оценок и прослушиваний, мы обращаем внимание и на другие действия пользователя: пропуски треков (например, в альбоме, подборке или радио) и добавления треков в плейлисты.


Все действия мы разделяем на положительные и отрицательные. Положительные — прослушивание, оценка «Нравится», добавление в плейлист — говорят о том, что музыка нравится пользователю, а отрицательные — пропуск и оценка «Не нравится» — наоборот. Важно понимать, что действия неравнозначны: например, пользователь может пропустить трек, который в целом ему по душе, но сейчас не подходит под настроение. Поэтому каждому действию мы присваиваем вес: у оценки «Нравится» он максимальный, а у пропуска — минимальный.

Как строится прогноз
Алгоритм анализирует профиль пользователя (то есть данные о его музыкальных предпочтениях) и предсказывает, какие треки и исполнители могут ему понравиться. Кроме того, алгоритм умеет дообучаться в режиме реального времени. Каждый раз, когда вы совершаете новое действие — слушаете трек или добавляете его в плейлист, — профиль обновляется, и прогноз строится заново. Это позволяет быстро подстраиваться под вкусы и предлагать музыку, которая отвечает сегодняшнему настроению.

Делая прогноз, алгоритм также учитывает информацию о том, как связаны друг с другом объекты из каталога Яндекс.Музыки: треки, альбомы, исполнители, жанры. Благодаря этим данным можно советовать человеку новых исполнителей в его любимом жанре. Кроме того, система сравнивает профили всех пользователей Яндекс.Музыки. Это делается для того, чтобы выявить людей со схожими музыкальными предпочтениями: то, что нравится одному, может понравиться и другому.


Как составляются рекомендации
Обработав данные, алгоритм выдаёт список треков и исполнителей, которые могут понравиться пользователю. Считать его окончательной рекомендацией, однако, нельзя. Во-первых, список слишком длинный — чтобы прослушать все треки, которые система выбрала за раз, не хватит и суток. Во-вторых, мы считаем, что рекомендации должны быть разнообразными: они должны включать в себя не только советы вида «раз вам понравилось X, послушайте Y», но и что-то ещё, что помогло бы сориентироваться в мире музыки — скажем, сообщения о новых релизах любимых исполнителей или чарты треков в жанрах, которые вам нравятся.

Поэтому прогноз, построенный алгоритмом на основе профиля пользователя, мы «разбавляем» информацией из других источников. Это могут быть сведения о том, что слушают друзья из социальных сетей, актуальные подборки — саундтрек к только что вышедшему фильму или Читать далее...

В середине июня в Москве открывается Школа дизайна Яндекса — трёхмесячный бесплатный курс о дизайне продуктов в больших компаниях. Занятия ведут сотрудники Яндекса.

yandex.ru/design-school

Идея открыть школу дизайна возникла, когда мы осознали, что рынок полон дизайнерами с хорошим вкусом и поставленной рукой, которым остро не хватает представления о процессах в большой компании, о работе над массовыми продуктами. Когда такие ребята выходят к нам на работу, их многое сбивает с толку: возникает конфликт личности и бренда, количество связей и договоренностей с людьми резко возрастает, а вся творческая энергия поглощается стеной противоречий.

В большой компании большие команды. В отличие от мелких групп единомышленников, здесь людям бывает некогда думать о том, как степень их свободы влияет на свободу окружающих. В таких условиях легко потеряться среди «старших». Работа над продуктами, которые создают сотни людей и пользуются которыми миллионы, должна делать из дизайнера ответственного архитектора, а не блуждающего в потёмках.

Преодолению всех этих трудностей мы будем учить студентов нашей школы так, как когда-то учились этому сами.

Мы хотим видеть в школе ребят из всех регионов страны, иногородних привезём и бесплатно поселим недалеко от офиса. Успешных выпускников мы будем рады пригласить на работу.

Заполнить анкету и узнать подробности вы можете на сайте школы.
 

Команда школы

http://clubs.ya.ru/company/replies.xml?item_no=92794