"Лаборатория новых профессий" запускает курс "Специалист по большим данным"

Big Data

28 февраля в Москве стартует программа "Специалист по большим данным" - трехмесячный интенсив для разработчиков и экспертов по IT-инфраструктуре, которые хотят войти в быстро в растущую индустрию Big Data. Курс разработан "Лабораторией новых профессий" - это образовательный проект центра Digital October.

Обучение через практику

Цель программы - научить разработчиков и технических специалистов решать важнейшие задачи, которыми занимаются специалисты по Big Data. Курс состоит из трех кейсов, и каждый из них длится по месяцу. Это:

  • Анализ социальных графов
  • Создание мультиклассных классификаторов на основе анализа веб-логов
  • Разработка рекомендательных систем

Интерактивный онлайн

Приятная фишка курса - возможность учиться из любой точки мира, не теряя в качестве. Занятия проходят в центре Digital October три раза в неделю по вечерами, но в них можно принять участие и удаленно. Студенты, проходящие обучения в онлайне, ощущают себя полноценными участниками занятия благодаря профессиональной многокамерной съемке, а также могут задавать вопросы преподавателю в режиме видеоконференции и активно принимать участие в дискуссии. Записи всех занятий также доступны студентам в личном кабинете.

Преподают только представители индустрии

Вести занятия будут практики из ведущих технологических компаний, работающих с большими данными. К примеру, в разное время в качестве лекторов выступят Валерий Топинский (экc-Яндекс, ШАД), Константин Круглов (основатель D.C.A. Alliance) и Киншук Мишра (Spotify). Индустрия меняется очень стремительно, и мы даем студентам навыки и умения, актуальные прямо сейчас.

Каждый слушатель также получит персонального тьютора, который будет регулярно отслеживать прогресс в выполнении лабораторных работ, смотреть код, помогать с поисками решений и давать обратную связь.

Kaggle, реальные массивы данных и мастер-классы

Каждый из кейсов программе преподается в три этапа. Сначала слушатели учатся видеть общие закономерности и разбирают хорошо проработанные задачи из Kaggle. Дальше выполняют самостоятельные проекты с реальными данными под руководством тьюторов. К примеру, в рамках второго кейса слушатели попробуют оптимизировать алгоритмы показа рекламы в системе D.C.A. Alliance - а тот, кто добьется хороших результатов, не только получит одобрение преподавателей, но и полностью отобьет стоимость обучения.

На первых двух этапах студентам даются практические навыки по полному циклу работы с большими данными:

  • Развертыванию Hadoop/HDFS/HBase
  • Предобработке и очистке данных
  • Построению модели предсказания
  • Выбору оптимального алгоритма машинного обучения
  • Калибровке модели

Третья часть знакомит слушателей с готовыми инструментами, а также дает возможность послушать мастер-классы по лучшим практикам от лидеров индустрии (Яндекс, Сбертех, Spotify, МТС, IBM, Cloudera). Спикеры будут рассказывать на реальных примерах, как собирают, хранят и используют большие данные в их компаниях.

Собеседование после окончания курса

Каждый студент, который успешно выполнит итоговые квалификационные задания, получит возможность пройти собеседование в ведущих российских технологических компаниях. Стратегические партнеры программы - Сбербанк-Технологии и D.C.A. Alliance, они готовы принять на работу большое количество квалифицированных людей.

Требования к студентам

Программа ориентирована на сложившихся профессионалов, которые хотят совмещать учебу с работой. Вот минимальные требования:

  • Хорошие рабочие знания по основам теории вероятностей и математической статистики
  • Опыт разработки приложений от 2-х лет
  • Также (очень желательно) знать основы теории машинного обучения.

Источник: rubyflow.ru

Вход для пользователей