Хотите дальше читать devby? 📝
Support us

Data Science лаборатория InData Labs: готовим новое поколение экспертов по анализу данных

Оставить комментарий
Data Science лаборатория InData Labs: готовим новое поколение экспертов по анализу данных

Профессия data scientist остается самой “горячей” профессией XXI века. Спрос на экспертов в области data science продолжает расти абсолютно во всех сферах бизнеса, а найти опытных специалистов становится все сложнее. Недавно американский сайт для поиска работы Glassdoor опубликовал рейтинг самых востребованных вакансий в США, вакансия Data Scientist в этом рейтинге заняла первое место и по праву была названа “the best job in America”.

InData Labs как компания, которая разрабатывает продукты и оказывает услуги в области анализа данных, машинного обучения и искусственного интеллекта, как никто другой ощущает нехватку опытных специалистов в этой сфере. Поэтому еще 3 года назад основатели компании решили разработать собственную программу для обучения студентов обработке естественного языка, машинному обучению, компьютерному зрению и другим технологиям, которые сегодня пользуются огромным спросом со стороны бизнеса.

Главная цель программы дать талантливым студентам возможность начать карьеру в Data Science. Для InData Labs это возможность делиться своим уникальным опытом со студентами, развивать data science сообщество в Беларуси и готовить новое поколение профессионалов, способных вести компанию вперед.  

Участники Data Science лаборатории InData Labs с первого дня применяют свои знания на практике, решают задачи из разных отраслей и учатся у признанных в Беларуси экспертов по искусственному интеллекту и машинному обучению.

Денис Пирштук, Chief Data Scientist в InData LabsДенис Пирштук, Chief Data Scientist в InData Labs, руководит лабораторией с момента ее создания. 

“Мы находим людей, которые уже обладают хорошей теоретической базой в области Computer Science и Machine Learning, и помогаем им получить важный практических опыт, решая интересные задачи, под нашим менторством, - рассказывает Денис. - Лаборатория InData Labs это не Data Science курс для начинающих. Анализу данных с нуля за 3 месяца не научишься. Лаборатория — это место для талантливых ребят, решивших связать свою карьеру с Big Data & Data Science, и уже достаточно много узнавших об этом самостоятельно. Мы же помогаем углубить свои знания, получить ценный практический опыт, а также предоставляем готовую серверную инфраструктуру с графическими процессорами, чтобы решать действительно сложные задачи в области Deep Learning на больших объемах данных.”

Мы стараемся набирать в лабораторию самых мотивированных студентов, поэтому всем желающим попасть в InData Labs мы предлагаем поучаствовать в Data Science конкурсе. Победители конкурса проходят в лабораторию и получают стипендию на время обучения.

Изначально лаборатория создавалась в партнерстве с НИИ ППМИ БГУ, в первом наборе участвовало лишь несколько студентов ФПМИ, которых на программу лично приглашали руководители компании. С 2015 года мы уже трижды набирали в лабораторию студентов, обучали их и выпускали готовых к самостоятельной работе специалистов.

В мае у нас состоялся очередной выпуск. Интересно, что в этом году в отборочном конкурсе приняли участие не только студенты, но и специалисты с большим опытом работы, желающие развиваться в Data Science, также расширяется география участников. Нас это очень радует, так как растущий интерес означает, что мы занимаемся полезным делом.

После окончания нашей лаборатории у участников, как правило, не возникает проблем с поиском интересной работы, многие остаются работать в InData Labs. В этом году 50% выпускников лаборатории присоединились к нашей команде. Две наши выпускницы прошли стажировку в Google, одной из них Google недавно сделал оффер.

Наши выпускники подтверждают, что они одни из лучших в мире. Двое участников лаборатории получили "серебряные медали" в конкурсе по обработке естественного языка для "Quora" на Kaggle, войдя в Топ-5% из 3300 участников.

Если хотите взглянуть на лабораторию InData Labs глазами наших студентов, читайте отзывы участников, которые уже прошли обучение в лаборатории:

InData Labs Data Science Laboratory

"Работа в лаборатории оказалась очень полезной, так как в процессе я познакомилась с рядом новых задач. Я узнала много нового об обработке текста, нейронных сетях и инструментах визуализации данных. Мы попробовали решать интересные задачи и сравнивать свои подходы. Познакомилась с прогнозированием временных рядов”.

Евгения Жданович

InData Labs Data Science Laboratory“Просто удивительно полезно! Изначально я ожидал, что курс будет иметь "теоретическую" направленность - что-то вроде по лекции каждую неделю от сотрудников InData Labs, а практика уже самостоятельно и дома. Но предложенный подход, когда бОльшая часть времени уделяется нашей практической подготовке, мне понравился гораздо больше :)”.

Павел Филипович

InData Labs Data Science Laboratory“Посещение лаборатории оказалось для меня весьма продуктивным. Было несколько задач по обработке естественного языка, чему я очень рад, так как эта тема связана с моей дипломной работой :) Очень полезной оказалась работа в команде, которая заставляет смотреть на проблему с разных сторон и помогает синтезировать идеи”.

Антон Кулеш

InData Labs Data Science Laboratory“Главное - это общение. На встречах всегда было интересно обсуждать различные методы и подходы решения задач, делиться своими решениями и знакомиться с решениями коллег. Особо отмечу участие в процессе сотрудников команды InData Labs, которые давали ценные рекомендации и советы не только на встречах, но и в Slack.”

Евгений Мамуль

Мы постоянно работаем над улучшением программы и формата обучения. Например, программа следующего этапа, который стартует в сентябре 2017 года, будет расширена. Мы планируем добавить теоретические и практические занятия по программной инженерии, разработке алгоритмов для параллельной обработки больших объемов данных и высоких нагрузок. Эти навыки очень важны для запуска успешных data science проектов. Мы убедились в этом на собственном опыте, и нам есть чем поделиться с участниками лаборатории.

Если ты хочешь попасть в Data Science лабораторию InData Labs, подписывайся на наш блог или на нашу страницу в Facebook, чтобы первым узнать о начале следующего набора.

По любым вопросам пишите нам на [email protected]

Помогаете devby = помогаете ИТ-комьюнити.

Засапортить сейчас.

Читайте также
На российском рынке назрел дефицит специалистов в области машинного обучения
На российском рынке назрел дефицит специалистов в области машинного обучения
На российском рынке назрел дефицит специалистов в области машинного обучения
2 комментария
Обошла 200 претендентов: как микробиолог с PhD в 45 лет начала карьеру в Data Science
Обошла 200 претендентов: как микробиолог с PhD в 45 лет начала карьеру в Data Science
Обошла 200 претендентов: как микробиолог с PhD в 45 лет начала карьеру в Data Science
16 комментариев
По капле крови предсказывают оставшееся время жизни, дрон высасывает осиное гнездо. Техдайджест
По капле крови предсказывают оставшееся время жизни, дрон высасывает осиное гнездо. Техдайджест
По капле крови предсказывают оставшееся время жизни, дрон высасывает осиное гнездо. Техдайджест
Обработка больших данных: первые шаги в понимании Hadoop MapReduce и Spark
Обработка больших данных: первые шаги в понимании Hadoop MapReduce и Spark
Обработка больших данных: первые шаги в понимании Hadoop MapReduce и Spark
Big Data как концепт довольно понятна, но из-за того, что она включает в себя множество процессов, сложно сказать, с чего именно нужно начать изучение. Как хранятся файлы? Или как получать эти файлы? А может, сразу — как анализировать данные? О своём опыте работы с Big Data и почему Spark лучше, чем Hadoop MapReduce в обработке данных, рассказывает Эмилия Межекова, ETL-developer в Luxoft.

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.