Rambler's Top100
Все новости Новости компаний

В Центре исследования больших данных НИТУ «МИСиС» стартуют курсы по машинному обучению и анализу данных

29 января 2019

В Центре исследования больших данных НИТУ «МИСиС» начинается набор на учебные курсы по машинному обучению и анализу данных Data Mining In Action (DMIA). Они ориентированы на молодых специалистов, которые хотят начать карьеру в этой области. Успешные выпускники курса смогут претендовать на позиции аналитиков и junior data scientist в различных отраслях бизнеса.

Курсы в рамках проекта DMIA читают практикующие специалисты по Data Science, работающие в крупных российских IT-компаниях. Многие из них имеют 5-8 лет опыта преподавания, некоторые успешно участвовали в соревнованиях по спортивному анализу данных, есть среди них и успешные руководители стартапов. Формат курсов - это лекции, домашние задания с проверкой экспертами и групповая работа.

В этом году стартует обновленная версия проекта. «Поменялось содержание курсов, и обновился формат, – говорит Эмели Драль, руководитель проекта, директор по анализу данных Mechanica AI. – DMIA сотрудничает с вузами и различными компаниями, такими как «Инфосистемы Джет», «Райффайзенбанк». Начиная с прошлого семестра, мы ввели базовое направление как отдельный поток со своими семинарами и заданиями и очень довольны запуском. Это дало нам возможность усложнить все специальные направления и добавить туда лекционные часы, расширив их тем самым вдвое».

Data Mining in Action включает 4 направления: базовое (общий поток) и три специализированных направления. Чтобы поступить на курс по базовому направлению, как сообщают организаторы, нужно «не бояться производных, градиентов и матриц, а также быть способным справиться с установкой Python и простым заданием на основы синтаксиса». Входными требованиями по специализированным направлениям являются знание математики (матанализа и теории вероятностей), а также базовые знания по машинному обучению (методы, метрики качества) и «умение писать читаемый программный код».

Отбор проходит в виде онлайн-теста, который состоит из 3 разделов: математика, программирование и мотивационная часть. По окончании курса студенты, успешно сдавшие задания, получат сертификаты о прохождении DMIA.  Некоторые выпускники предыдущего набора получили предложение о работе от компаний-партнеров (5 человек из 40,  приглашенных на собеседование по окончании курса). Такая возможность будет у всех, кто успешно закончит курс.

Курс продлится 10 недель, с 9 февраля по 27 апреля 2019 года. В рамках каждого направления предусмотрено 40 академических часов очных занятий и столько же времени требуется на самостоятельную работу.

Участие для студентов бесплатно по результатам предварительного отбора. Организаторы ожидают получить в этом году около 1000 заявок, среди которых на курс будет принято около 400 человек. Полные группы слушателей набираются обычно за 3-4 дня. Объявление о начале набора будет размещено в группах курса в сетях Facebook и «ВКонтакте».

Виктор Кантор, руководитель проекта, эксперт по машинному обучению «Яндекс.Такси»: «Курс действительно растет из года в год, преимущественно по причине того, что это один из немногих практических курсов, которые проводят ведущие специалисты-практики. Программа всегда актуальная, задания интересные, а также масса возможностей для взаимодействия с профессиональным миром анализа данных и карьерного развития. В области анализа данных до сих пор наблюдается нехватка специалистов на фоне растущего рынка, а слушатели, успешно прошедшие наш курс, показывают хорошие результаты на собеседованиях».
Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!

Читайте также:

К2Тех стал технологическим партнером Yandex Cloud

Технологии VK помогут в благоустройстве Московской области

В России впервые на практике применили федеративное машинное обучение

На производстве авиадвигателей в Рыбинске внедрят искусственный интеллект

Представлена система контроля производства цемента и бетона на основе блокчейна и машинного обучения

Оставить свой комментарий:

Для комментирования необходимо авторизоваться!

Комментарии по материалу

Данный материал еще не комментировался.