Україна
Data Science Online Program
Хочеш отримати актуальні знання та навички для старту своєї кар'єри в IT? Подавай заявку на цю програму та навчайся у досвідчених експертів ЕРАМ.
Вартість
Безкоштовно
Старт програми
листопад 2022
Тип
Програма
Мова
Англійська
Тривалість
33 тижні
Формат
Online
Рівень
Fundamentals
Деталі
Ця освітня програма в EPAM University розроблена для талановитих джуніорів із початковими знаннями в інженерії, які не мають практичного досвіду роботи.
Учасники програми отримають усі необхідні знання та підтримку від експертів EPAM, що дозволить побудувати успішну кар’єру в ІТ-сфері. Навчальна програма зосереджена на інформації, що необхідна для старту кар'єри в Data Science та ефективного функціонування на реальних проєктах.
ДЕТАЛІ ПРОГРАМИ
- Мова програми та відбору: англійська
- Формат: онлайн
- Дата закінчення реєстрації: 7 жовтня 2022 року, 13:00
- Дедлайн для технічного тесту: 1 листопада 2022 року
- Фактична дата початку навчання: 21 листопада 2022 року
- Тривалість програми: 33 тижні
- 20 тижнів зовнішнього самостійного навчання із Q&A сесіями, лекціями, перевіркою домашніх завдань і щотижневим обговоренням матеріалу з менторами
- 13 тижнів практики в EPAM LABORATORY
Після завершення цієї програми успішні кандидати отримають можливість продовжити свій шлях в компанії EPAM відповідно до свого рівня, навичок і доступних можливостей для майбутніх джуніорів. Програма безкоштовна і проходитиме онлайн.
ЗВЕРНІТЬ УВАГУ, ЩО ДАТА ПОЧАТКУ ПРОГРАМИ МОЖЕ ЗМІНИТИСЯ. У ЦЬОМУ ВИПАДКУ ПЕРІОД ВИБОРУ ЗМІНИТЬСЯ ВІДПОВІДНИМ ЧИНОМ. БУДЬ ЛАСКА, ПЕРІОДИЧНО ПЕРЕВІРЯЙТЕ ДЕТАЛІ ПРОГРАМИ!
Data Science
Data Science – це перспективний напрям в IT, що знаходиться на перетині математики, статистики, програмування та доменної експертизи і допомагає виявляти корисні інсайти з даних.
Більше про цей напрям
ЧОМУ ВАРТО ОБРАТИ САМЕ DATA SCIENCE?
Data Science є одним із найперспективніших напрямків технологій на стику математики, програмування та бізнесу.
Відеорекомендації Youtube, машинний переклад, агрегація новин, медична діагностика, виявлення спаму, кредитний рейтинг, автономні автомобілі — це далеко не повний перелік сфер, де Data Science стала або поступово стає головною рухомою силою розвитку.
Навчання на програмі покриватиме основи машинного навчання з використанням Python, базові алгоритми і їх типові застосування. Учасники будуть тісно співпрацювати з тренерами та наставниками з великим менторським досвідом задля найповнішого опанування теоретичного бекграунду професії.
ЯК ПОБУДОВАНИЙ НАВЧАЛЬНИЙ ПРОЦЕС?
Ви познайомитесь зі складним, але захоплюючим світом Data Science. Ви вивчите стек технологій для аналізу даних і навчитеся створювати сервіси з його допомогою.
Зовнішнє навчання зосереджено на практичному вивченні алгоритмів машинного навчання з використанням пакетів Python, таких як Pandas, NumPy, Sklearn, Gensim, NLTK та інших.
Загалом, програма складатиметься з 12 основних модулів.
Перший розділ сфокусується на базовому проєктуванні, встановленні та налаштуванні середовища Python. Після цього найважливіші концепції будуть підкріплятися коротким оглядом основних статистичних даних. Потім, як перший і найважливіший крок у будь-якій Data Science-задачі, учасники почнуть працювати над дослідженням даних. Очікується, що учасники побудують регресію після того, як зіткнуться зі своєю першою проблемою машинного навчання.
Наступні три модулі будуть присвячені проблемі класифікації і оглядатимуть підходи до обробки текстових даних. Наприкінці першої частини навчання учні братимуть участь у технічному змаганні.
Другий етап зовнішнього навчання буде більш просунутим та почнеться з Unsupervised learning алгоритмів для кластеризації та задач виявлення викидів. Далі йтиме розширений модуль регресії та аналіз часових рядів. Нарешті, два модулі будуть присвячені питанням глибокого навчання.
Наприкінці тренінгу всі студенти проходитимуть підсумкове тестування або співбесіду.
Якщо ви покажете високий результат на першому етапі (зовнішнє навчання), ми запросимо вас продовжити практику на інтенсивному стажуванні EPAM Data Science Lab (внутрішня лабораторія), яке в середньому триває 3 місяці.
Що необхідно для успішного навчання:
- Основи математичного аналізу (похідна, інтеграли, максимуми функції)
- Лінійна алгебра (обчислення, матриці, власні значення, квадратичні формули)
- Основи теорії ймовірностей (визначення ймовірності, Байєса, умовної ймовірності, очікування)
- Статистика (основні поняття, перевірка гіпотез, оцінка параметрів)
- Теорія оптимізації (основні методи та концепції оптимізації)
- Алгоритми та структури даних (основні структури даних, алгоритми сортування, складність алгоритмів)
- Основи Python/SQL
- Володіння англійською мовою на рівні не нижче B2 (Intermediate)
- Готовність розпочати стажування в лабораторії після успішного завершення першого етапу навчання (повний робочий день + домашнє завдання)
Як долучитися до програми?
- Натисніть кнопку «Зареєструватися», заповніть усі необхідні поля та отримайте підтвердження електронною поштою (перевірте папку «Вхідні» та «Спам»).
- Додайте своє CV у профіль на порталі training.epam.ua.
- Опишіть свій інтерес до Data Science у блоці «Додаткова інформація» у своєму профілі (причини вибору цього тренінгу, очікування та знання Data, якими ви вже володієте).
- Пройдіть тест з Англійської мови. Тест з англійської мови стане доступним для проходження у вашому профілі на training.epam.ua після реєстрації. Пройти тест необхідно ДО ЗАКРИТТЯ РЕЄСТРАЦІЇ.
- Отримайте запрошення на співбесіду з рекрутером.
- Виконайте технічне завдання.
Зверніть увагу, що процес відбору та вся комунікація, пов’язана з програмою, відбуватиметься англійською мовою.
Враховуючи обмежену кількість місць для цього тренінгу, порядок подачі заявок і результати тестування будуть вирішальними факторами в процесі відбору.
Корисні посилання
Перегляньте статтю "Data Science: матеріали для самостійного навчання" та цикл статей про аглоритми (тут, тут і тут) щоб підготуватися до відбіркових етапів програми.
Для підвищення рівня англійської скористайтеся:
- коротким 3-хвилинним тестом — Quick English Test
- підбіркою контенту для різних рівнів — English Self-Study Materials
Шукайте більше корисних матеріалів, порад та посилань для самопідготовки в наших соціальних мережах:
- Facebook — https://www.facebook.com/epamuniversityprograms
- Telegram — https://t.me/epamuniprogua
Що ти вивчатимеш?
Модуль 1: Основи техніки
Модуль 2: Базова статистика
Модуль 3: Дослідницький аналіз даних
Модуль 4: Регресія (основний)
Модуль 5: Класифікація (частина 1)
Модуль 6: Класифікація (частина 2)
Модуль 7: Класифікація (частина 3)
Модуль 8: Кластеризація та виявлення викидів
Модуль 9: Регресія (розширений)
Модуль 10: Часові ряди
Модуль 11: Нейронні мережі та основи комп’ютерного зору
Модуль 12: Нейронні мережі та базова обробка природної мови
Data Science Online Program
листопад 2022 · 33 тижні
Програма · Online
Англійська
Fundamentals
Україна
Безкоштовно
З’явилися запитання? Зв’яжися з нами
Org Uni Prog Online UA