Data Scientists

Створюватимемо складні продакшн системи для моделей машинного навчання за допомогою Python та інфраструктурного стека для машинного навчання.

Дата-аналітика на IT-ринку одна з найбільш затребуваних та актуальних професій навіть в сьогоднішніх умовах. Чому? Тому що будь-який бізнес не може бути успішним без грамотного аналізу даних. Обрати професію дата-аналітика сьогодні — це мати стабільний дохід та не боятися залишитися без роботи, адже фахівці цієї сфери можуть успішно працювати над декількома проєктами одночасно

Ознайомимося з низкою основних причин виникнення проблем із навантаженням, а також методами їх вирішення. Розглянемо архітектури топових ресурсів і навчимось оцінювати вартість впровадження та підтримки кожного з рішень.

На курсі будуть розглянуті різні завдання машинного навчання з точки зору роботи з даними і особливостей різних моделей машинного навчання.

Створюватимемо складні продакшн системи для моделей машинного навчання за допомогою Python та інфраструктурного стека для машинного навчання.

Дана освітня програма в EPAM була розроблена для талановитих студентів без попереднього інженерного досвіду або із суміжним досвідом в дата аналітиці. Найважливішим фактором є ваша мотивація стати розробником Data Analytics інженером.

Завдання курсу — навчити студентів виявляти й усувати основні проблеми із навантаженням. Ми розглянемо архітектури топових ресурсів, навчимося визначати ціну впровадження та підтримки різних рішень, зрозуміємо, які обмеження тягне за собою кожне з них. Обговоримо не тільки технічні аспекти рішень, а і їхню вартість (що важливо для стартапів та низькомаржинальних компаній).

Data Quality Engineering - забезпечення якості даних на всіх етапах їх трансформації: побудова і тестування data-процесів, міграція баз і сховищ даних в хмарні сервіси, побудова вітрин даних та інше.

Інтенсивний курс з прикладної лінійної алгебри для роботи з Data Science та Machine Learning.

Щоби бути на одній хвилі з програмістами, ви можете хаотично гуглити кожне незрозуміле слово або підійти до менеджменту проєктування ПЗ комплексно. В останньому вам допоможуть Олександр Гриценко, Development Manager в Oracle Ukraine, та Олександр Свіденюк, Director Of Engineering у GlobalLogic.

Класичний вступний курс із сучасного Machine Learning з акцентом на практику.

Щоби бути на одній хвилі з програмістами, ви можете хаотично гуглити кожне незрозуміле слово або підійти до менеджменту проєктування ПЗ комплексно. В останньому вам допоможуть Олександр Гриценко, Development Manager в Oracle Ukraine, та Олександр Свіденюк, Director Of Engineering у GlobalLogic.

Правильний вибір патерну дозволяє розробнику оптимізувати наявну систему, писати функціональні застосунки з нуля, впроваджувати нові фічі та при цьому не ламати код. Навичка роботи з патернами ― це база, без якої складно розвиватися у програмуванні.

Даний курс надає широкий погляд на галузь машинного навчання. Чим є навчання? Які типи навчань існують? Що можна вважати критеріями ефективного навчання? Які існують методи та алгоритми машинного навчання? Ті, хто оволодіють цим курсом, зможуть приступати до розв’язання реальних задач у галузі науки про дані.

Без ґрунтовних знань математики та статистики не вийде проаналізувати дані, навчити модель, знайти закономірності або передбачити щось нове.

Робота з даними — вже поза справами гігантів, це необхідність будь-якого успішного бізнесу. Орієнтуватися, як отримати з даних найцінніше, повинен кожен менеджер. Після курсу ви зможете самостійно написати прості SQL запити, скласти звіти у Power BI або ж зробити прототип DS-проєкту, а потім потрапити у велику команду.

Практичний курс про те, як застосовувати класичні методи machine learning та deep learning для розв’язання завдань комп’ютерного зору: від балансу кольору на зображенні — до тренування згорткових нейронних мереж для розпізнавання об’єктів у відео.

Курс «Технології Data Science» орієнтовано на слухачів 10, 11 класів, дорослих, які прагнуть опанувати прогресивні технології Data Science. Курс розрахований на початківців у галузі технологій Data Science, що мають базові знання та навички зПрограмування.

Ключове завдання інженера даних — будувати системи обробки big data. Завдяки цьому бізнес отримує коректні дані та може приймати ефективні рішення. Щоби будувати Big Data Platforms, які здатні масштабуватися, необхідно навчитися спрощувати, завантажувати та обробляти дані.

Ви познайомитесь зі світомПрограмування та опануєте основи основ: змінні, умови, цикли, масиви. Головна мета, пам'ятайте: прокачатися, щоб пройти вступне тестування. І все. Тому проходьте Zero максимально швидко (оптимально: 2-4 тижні) Якщо ви будете лише читати, то нічому не навчитесь. Тому пишіть код, експериментуйте — лише так ви отримаєте перший досвідПрограмування і складете вступне тестування. Найважливіше: працюйте самостійно. Не підглядайте чужі рішення.