AD_olimp | Анализ Данных для олимпиадников

Открыта регистрация на Летнюю экономическую школу «I Love Economics» 2026 ЛЭШ ILE — крупнейшая выездная школа по экономике при поддержке НИУ ВШЭ. Участвовать могут школьники, которые окончили с 8 по 10 класс. В школе будет два учебных трека — «Экономика» и «Бизнес-кейсы и анализ данных». ЛЭШ ILE пройдет с 30 июля по 14 августа на базе Технопарка Физтех-лицея имени П.Л. Капицы в г. Долгопрудном Московской области — с питанием, проживанием и всеми условиями для учебы и отдыха. Стоимость участия 170 000 рублей. Регистрация открыта до 15 июня. Зарегистрироваться Прочитать отзывы участников прошлых лет Связаться по любым вопросам: lesh@iloveeconomics.ru

💙 Моделирование перетоков предпочтений всеросников Мы проанализировали, как изменились предпочтения победителей и призеров Всероса технических предметов при выборе вуза. Поскольку статистики крайне мало, то оценивать модель на панельных данных не получится 🔹 Вместо этого мы использовали модель, которая оценивает, как на вероятность выбора вуза влияют регалии абитуриента, местонахождение университета, размер стипендии и его популярность в поисковых запросах 💬 Переток предпочтений оценивается как число студентов, которые при прочих равных, ожидались абитуриентами одного ВУЗа, но по каким то причинам поступили в другой. Значимые различия являются сигналом к структурным сдвигам - изменений предпочтений 🔹 Основные результаты - Физики и математики стабильно выбирают МФТИ: шанс поступления на Физтех в 1.9 раз выше, чем в вышку, и в 1.8 раз выше, чем в СПбГУ - Информатики, напротив, чаще идут в ВШЭ: шанс выбора ВШЭ в 2.7 раза выше, чем МФТИ - Дополнительный поисковой запрос в период поступления в среднем дает +0.06% к шансу выбора. При этом у МГУ отдача от поисковой популярности дошла до незначимого эффекта из-за заметно большей популярности ВУЗа 💬 Главный сдвиг - СПбГУ В 2019 году в СПбГУ открылся МКН, и до него поступление всеросников по математике в Петербург было не типичным. Однако в 2025 году стал заметен эффект перетока математиков из МФТИ в СПбГУ: шанс того, что абитуриент с дипломом всероса по математике предпочтёт СПбГУ вместо МФТИ, вырос на 14.6% по сравнению с ожидаемыми значениями на основе предыдущих лет 👇 Как вы думаете, что нужно делать ВУЗам чтобы к ним поступали всеросники?

Нравится экономика и анализ данных? Тебя ждёт крутое событие! Мы запускаем первую конференцию по экономике и искусственному интеллекту! 💙 Уже 18 октября 16:00 в Москве — уникальная площадка для обмена опытом между ML-инженерами и экономистами В программе конференции: — доклады про использование ML/DL в макроэкономике и финансах — карьерные консультации с HR-специалистами, которые расскажут, как получить оффер — афтерпати со спикерами и гостями 📍 Место: Президентская академия, пр-кт Вернадского, д. 82, стр. 1. Следите за анонсами и успейте зарегистрироваться до 17 октября: https://t.me/+5V0QFYh7OV8xZmYy

💙 От Всероса до работы в IT с 300к+: путь экономистов-олимпиадников 💬 Выбираете программу бакалавриата, любите экономику и аналитику, но не уверены, кем сможете работать в IT после выпуска? 🔹 Мы проанализировали кем работают студенты и выпускники известных программ бакалавриата смежных с экономикой и аналитикой, опираясь на учебные планы и статистику выпусков/студентов 💼 Кем можно будет работать? 🔹 Аналитик - популярный путь для выпускников ФЭН ВШЭ, РЭШ 🔹 Data Scientist/ML-специалист в FinTech. Обратите внимание на ЭАД (ВШЭ) и "Экономику и науки о данных" (РАНХиГС) — на программах сильная математическая база с упором на ML 💬 Почему экономистов ценят в IT? 🔹 Сильная мат база, опыт в моделировании и оптимизации 🔹 Опыт в решении качественных задач помогает тестировать гипотезы 🔹 Финансы + макроэкономика улучшают понимание в скоринге, оценки фрод-рисков, финансовых прогнозах 👇 Как вы считаете, куда стоит поступать? Делитесь опытом в комментариях — Это поможет тем, кто выбирает ВУЗ прямо сейчас 💙

🚀 Олмат собрали папку полезных каналов по экономике, чтобы вы не тратили время на поиск качественных ресурсов 🔥 Наш канал также включен в эту папку. Поэтому рекомендуем вам подписаться на все каналы, чтобы всегда быть в курсе самой актуальной информации в мире олимпиадной экономики 👇

💙 Какие факторы повышают шанс взять диплом всероса по экономике? 💬 Мы проанализировали 5 ключевых гипотез, чтобы понять, что на самом деле повышает шансы на диплом Факторы, влияющие на результат: 🔹Участие на других Всеросах — шанс возрастает до 80% 🔹Не взял диплом в прошлом году — такие участники в среднем набирают на 18 баллов больше 💬 Пол участника, регион и участие не за свой класс — значимо не влияют результат. Вариативность их результатов имеет случайную природу Даже участники из сильных сборных (например, Московской) не имеют статистически значимого преимущества, что ставит под сомнение стереотип о «региональном неравенстве» результатов Почему опыт так важен? 🔹 Знакомство с форматом 🔹 Междисциплинарный бэкграунд 👇 Что по вашему опыту значимо влияет на шанс взять диплом? Делитесь в комментариях!

💙 ChatGPT предсказывает проходные на всерос по экономике Методы NLP стремительно меняют аналитику образования, позволяя превращать текст задач в численные метрики! 🔹Так мы с помощью ChatGPT-4 декомпозировали задания региона ВсОШ по экономике на ключевые параметры: сложность заданий, уровень математического аппарата и понятность формулировок, по которым дальше построили прогнозную модель 💬 Что влияет на проходные? Вышло что только 25-35% вариативности проходных определяются сложностью задач, в остальном она связана с прошлогодними баллами, числом автопроходников и т.д. 🔹Полученный моделью прогноз: - 11 класс: 82 балла - 10 класс: 73 балла - 9 класс: 69 баллов Кому вы больше доверяете, прогнозам моделей или оценкам преподавателей? Делитесь мнением в комментариях! 🔥 Хочешь дешево подготовиться к заклу? В интенсиве от «Олимп» разбобраны ключевые темы ВсОШ: видео-лекции (в т.ч. от Александра Челеховского и Дмитрия Блидмана!), задачи и секреты подготовки. Промокод AD2025 даст скидку 1000₽!

💙 Оценка ожидаемого проходного балла на Всерос по экономике В преддверии результатов регионального этапа по экономике школьники формируют свои ожидания проходных, которые, как показывает практика, довольно близки к реальным проходным баллам 🔹 Согласно результатам опроса, участники предполагают следующие проходные баллы: ⦁ 71 ± 1.5 балла в 9 классе ⦁ 79 ± 1 балл в 10 классе ⦁ 83 ± 1 балл в 11 классе 💬 Как соотносятся ожидаемые и реальные проходные баллы? В аналогичном посте ранее, мы обнаружили, что средние прогнозы отклонялись от фактических следующим образом: ⦁ на 9.6% в 9 классе ⦁ на 4% в 10 классе ⦁ на 2% в 11 классе Стоит отметить, что ожидаемые проходные являются смещенной оценкой, что связано с различными психологическими факторами. Рост и падение проходных зачастую могут быть переоценены 💬 Как вы думаете, насколько сильно ожидания могут быть завышены? Поделитесь своим мнением в комментариях 👇

Коллеги по первой лабе (Международной лаборатории теории игр) переняли эстафету закрывшегося CSC и запускают проект по теоретической информатике на базе ПОМИ РАН Это сообщество для тех, кому интересы: - алгоритмы - теоретическая информатика - теоретические аспекты машинного обучения, и другое вокруг CS (лучше зайдите на сайт или канал и сами посмотрите:) Теоретической информатикой в России сейчас мало кто занимается (понятно в какой момент все резко уехали). На выжженном поле вдвойне сложно что-то заново начинать, поэтому я бесконечное уважение испытываю за такие штуки Надеюсь, получится пригласить ребят в этом году дать свои задачки на летнюю стажировку на ФПМИ❤️

💙 Прогнозирование проходных баллов с помощью машинной обработки заданий В основном проходные баллы прогнозируют по протоколам олимпиад, но это хорошо работает только при доступности данных всех участников. Без протоколов сбор данных становится сложным, а гугл-формы и неофициальные рейтинги имеют проблему самоотбора 💬 Мы предлагаем обработку заданий для оценки их сложности На примере Всероса по информатике 🔹 Для этого сравнили три подхода: - Prompt Engineering + Llama3.1-3B - Finetuning BERT - GRU с эмбеддингами Universal Sentence Encoder, обученная на задачах LeetCode Лучший результат дала модель GRU (коэффициент корреляции сложности заданий с проходными ~0.67) 💬 Далее построили прогнозную модель проходных Признаками были средняя сложность заданий и проходной в прошлом году В итоге модель CatBoostRegressor ошибалась в среднем на ~3.6% 💬 Такой подход также помогает составителям оценивать проходные баллы еще на этапе их составления ❤️‍🔥 20 реакций и прогнозируем проходной по экономике

💙 Дорогие читатели! С каждым годом всё больше людей знакомится с нашими исследованиями, графиками и полезными данными о школьных олимпиадах. Мы искренне ценим каждого из вас и благодарны за вашу активность и поддержку! 💬 В этом году мы обновили стилистику канала, выложили 23 поста и собрали более 37 тысяч просмотров и более 800 новых подписчиков присоединилось к нам, чему мы очень рады! 💙 Вашими любимыми постами стали: - Кластеризация тестовых задач по экономике - До вышки за 30 минут? 👇 Пишите в комментарии какие посты вам запомнились больше всего 🔥 В следующем году нас ждут большие изменения: мы планируем расширяться, ждите еще более интересные и полезные проекты!

💙 Рост цен на услуги репетиторов по олимпиадной экономике 💬 В этом году мы наблюдаем рост цен на услуги репетиторов по олимпиадной экономике на 24%, что значительно выше прогноза годовой инфляции в 8-8.5% При 2 занятиях в неделю, ежемесячные расходы на репетитора увеличились в среднем на 3200 рублей 💬 Какие причины могут за этим стоять? - Влияние общей инфляции в стране - Рост спроса на олимпиады и образование. За последний год число поисковых запросов "ВсОШ Экономика" выросло на 45% 🔥 Делитесь своими мыслями! Как вы считаете, как это повлияет на доступность олимпиадного образования по экономике для школьников?

🚀 Хотите готовиться к олимпиадам по экономике эффективнее? Ребята с канала Экономическая жвачка сделали папку с классными каналами для подготовки к олимпиадам по экономике 🔥 В папке есть информация как о подготовительных курсах и выездных олимпиадных школах, так и о финансах, инвестициях и экономике в целом

💙 Кластеризация тестовых задач по экономике 💬 Как бы выглядело облако тестовых задач по экономике, если бы мы представили их в виде векторов, где близость векторов отражает семантическую схожесть условий заданий? 🔹 В результате мы получили кластеры заданий, которые объединены общей темой. Таким образом мы можем лучше понять, какие темы похожи друг на друга 🔥20 реакций и делаем кластеризацию задач ILE (и сравним с их рубрикатором)

Привет! Сегодня наши друзья запускают свой сервис для упрощения подготовки к олимпиадам по экономике SolveHub. Ребята собрали там: — Задачи как с олимпиад, так и авторские для подготовки к олимпиадам. А также разделили их по уровню сложности, теме и типу — Все тестовые вопросы за многие годы из реальных олимпиад. Раздел отлично подходит для подготовки к МЭ и РЭ ВсОШ, а так же для подготовки к отборочным этапам перечневых олимпиад — Олимпиады прошлых лет и возможность их решения — Календарь олимпиадника - чтобы не пропустить регистрации и этапы олимпиад В самом ближайшем будущем ребята добавят: — Полезные материалы, чтобы знать, что почитать, порешать, посмотреть и послушать дополнительно — Личную статистику по всем решенным задачам и тестам Сам сайт: solvehub.app Подписывайтесь на телеграмм канал ребят @solvehub_app и пишите свои впечатления на @solvehub_man

💙 GPT-o1 Решает олимпиады по математике 💬 Недавно OpenAI представили новую модель ChatGPT-o1. По их словам, нейросеть набрала 84% от максимального балла на отборе международной олимпиады по математике 🔹 Совместно с Олмат-Математика мы решили проверить навыки нейросети в решении олимпиадных задач по математике! 💬 Преподаватели из Олмат-Математика имеют огромный опыт в проверке заданий и помогли нам оценить ответы GPT-o1 В своем канале они решают олимпиаду Бельчонок с помощью GPT-o1 (спойлер: там призер) 🔥 Как результат - модель завоевала диплом 3 степени олимпиады 3 уровня (Изумруд) 💬 Модель все равно пыталась найти задаче универсальную формулу, а не дойти до ответа логически. Часто она даже отказывалась решать задания, поскольку не могла перебрать все варианты ответа или задача была слишком сложной Поэтому результат ее на межнаре - просто тест на обучающей выборке Интересно как ChatGPT-o1 решил всерос? Смотри первый комментарий 👇👇👇

💙 Региональное неравенство на всероссийской олимпиаде школьников 💬 В последнее время в СМИ часто всплывают заголовки "Качество образования падает", однако все олимпиадники на себе ощущают, как каждый год задания всероса и ЕГЭ становятся все сложнее, а проходные все выше 💬 Одной из причин данной проблемы является увеличение неравенства в качестве образования среди регионов. На графике изображено региональное неравенство по дипломам всероса на душу населения. Если в Москве на 100 тыс. населения приходится порядка 10 призеров всероса, то на регионы в среднем в 20 раз меньше 💬 Как мы видим, в ковидный год неравенство сильно выросло и до сих пор не вернулось к предыдущему среднему уровню