Alternativna proga - brezplačen tečaj Šole za analizo podatkov, usposabljanje 3 semestri, datum 30. november 2023.
Miscellanea / / December 03, 2023
Isti program vodilnih strokovnjakov v IT industriji
Kaj je ShaD
Dveletni program Yandex se je pojavil leta 2007 in postal prvo mesto v Rusiji, ki je poučevalo analizo podatkov. Tečaji ShaD so bili osnova magistrskih programov na velikih univerzah, kot sta HSE in MIPT.
1. Prilagodljiv program za tiste, ki želijo raziskati strojno učenje in delati v industriji IT
2. Avtorski tečaji ruskih in tujih znanstvenikov in strokovnjakov
3. Domače naloge so blizu resničnim nalogam v IT praksi
4. Diploma, ki je priznana ne samo v Rusiji, ampak tudi v velikih tujih podjetjih
Glavna stvar o ShaD
Jezik poučevanja: ruski in angleški
Kako dolgo traja: 2 leti
Oddaja vlog za vpis: april – maj 2022
Kdaj se začne šola: september 2022
Obremenitev: 30 ur/teden
Kdaj: zvečer, 3-krat na teden
Cena: brezplačno*
Za koga: Za vse, ki opravijo sprejemni izpit
Izbrana področja višje matematike v kontekstu podatkovne znanosti s poudarkom na reševanju problemov. Za močne duhom.
Cilj predmeta: obvladati glavne dele matematične analize in linearne algebre, potrebne za uspešno uporabo na področju Data Science. Tečaj je priporočljiv za začetnike na področju Data Science. Po zaključku tečaja boste lahko pridobljeno znanje iz matematične analize in linearne algebre uporabili za začetek na tem področju.
Podatkovna znanost vključuje široko paleto pristopov in metod za zbiranje, obdelavo, analizo in vizualizacijo naborov podatkov vseh velikosti. Ločeno praktično pomembno področje te znanosti je delo z velikimi podatki po novih načelih matematično in računalniško modeliranje, ko klasične metode zaradi nezmožnosti prenehajo delovati skaliranje. Ta tečaj je zasnovan tako, da pomaga študentu pri učenju osnov predmetnega področja s pomočjo formulacije in reševanje tipičnih problemov, na katere lahko naleti raziskovalec podatkovne znanosti delo. Da bi študenta naučili reševati tovrstne probleme, avtorji tečaja študentu zagotovijo potrebni teoretični minimum in pokažejo, kako bazo orodij uporabiti v praksi.