Беларусь + FemTech = ❤️? Stork целится в миллион установок
Support us

«Лаборатория новых профессий» запускает курс «Специалист по большим данным»

9 комментариев
«Лаборатория новых профессий» запускает курс «Специалист по большим данным»

18 апреля в московском центре «Лаборатория новых профессий» стартует программа «Специалист по большим данным» — трёхмесячный интенсив для разработчиков и экспертов по ИТ-инфраструктуре, которые хотят войти в быстрорастущую индустрию Big Data. Приятная «фишка» курса — возможность учиться из любой точки мира, не теряя в качестве.

Читать далее

Джуниор-аналитик в Big Data получает от $1 000 в месяц, а специалист с опытом 3-4 года может легко зарабатывать и $4 000 в месяц. Курс «Специалист по большим данным» даёт возможность сделать резкий скачок в карьере вместе со стремительно развивающейся индустрией больших данных. 

Учиться можно дистанционно, оставаясь в Беларуси — слушатели, проходящие обучения в онлайне, ощущают себя полноценными участниками занятия благодаря профессиональной многокамерной съёмке, а также могут задавать вопросы преподавателям в режиме видеоконференции и активно принимать участие в дискуссии. Записи всех занятий также доступны слушателям в личном кабинете.

Обучение через практику

Программа готовит специалистов, которые владеют всеми основными технологиями и инструментами Big Data и умеют своими руками создавать системы по обработке больших данных. Курс строится на работе с тремя кейсами, каждый из которых длится по месяцу. Это:

  • Анализ социальных графов.
  • Создание мультиклассных классификаторов на основе анализа веб-логов.
  • Разработка рекомендательных систем.

К концу курса у слушателей будет опыт разработки трёх систем: DMP-платформы, рекомендательной системы и платформы по анализу социального графа. 

Так выглядит учебный план первого месяца:

  • Первая неделя: начинаем с самых азов. Каждый слушатель самостоятельно разворачивает небольшой Hadoop-кластер.
  • Вторая неделя: нужно предобработать 1ТБ веб-логов и корректно загрузить их в таблицу HBase.
  • Третья неделя: начинаем анализировать логи — пока без машинного обучения. Берем детерминированные заранее правила и выделяем классы пользователей.
  • Четвёртая неделя: Machine learning over Map-Reduce. Строим DMP-систему по анализу веб-логов. 

Kaggle, реальные массивы данных и мастер-классы

Каждый из кейсов программы преподаётся в три этапа. Сначала  слушатели учатся видеть общие закономерности и разбирают хорошо проработанные задачи из Kaggle. Дальше выполняют самостоятельные проекты с реальными данными под руководством тьюторов. К примеру, в рамках второго кейса слушатели попробуют оптимизировать алгоритмы показа рекламы в системе D.C.A. Alliance: тот, кто добьётся хороших результатов, не только получит одобрение преподавателей, но и полностью «отобьёт» стоимость обучения. 

На первых двух этапах студентам даются практические навыки по полному циклу работы с большими данными:

  • Развертыванию Hadoop/HDFS/HBase.
  • Предобработке и очистке данных.
  • Построению модели предсказания.
  • Выбору оптимального алгоритма машинного обучения.
  • Калибровке модели.

Третья часть знакомит слушателей с готовыми инструментами, а также даёт возможность послушать мастер-классы по лучшим практикам от лидеров индустрии («Яндекс», «Сбертех», Spotify, МТС, Cloudera). Спикеры будут рассказывать на реальных примерах, как собирают, хранят и используют большие данные в их компаниях.

Занятия проходят три раза в неделю — по понедельникам, средам и субботам. По понедельникам и средам — аудиторные занятия. Они построены так, чтобы максимально вовлекать слушателей в работу (в противовес старомодной университетской лекции), всё строится на решении задач и разборе кейсов. Цель аудиторных занятий — объяснить методику решения задач, показать, как работают все необходимые инструменты, и дать критический взгляд на теорию и основные концепции. По нашему опыту, такой формат даёт глубокое понимание и хорошие рабочие навыки.

Такой формат позволяет активно вовлекать и онлайн-аудиторию. Мы решили, что на этом курсе будем требовать от онлайн-участников работать со включенной камерой. Конечно, слушатели стесняются и даже возмущаются, но включенная камера не оставляет шанса работать спустя рукава.

Преподают только представители индустрии

Вести занятия будут практики из ведущих технологических компаний, работающих с большими данными. К примеру, на первой программе «Специалист по большим данным», которая уже идёт в «Лаборатории новых профессий», в разное время преподавателями выступают:

  • Александр Петров — директор по R&D компании Data-Centric Alliance.
  • Екатерина Фроловичева — начальник отдела технологических исследований «Сбербанк России».
  • Киншук Мишра — технический директор Spotify.
  • Андрей Неволин — ведущий инженер по разработке ПО, EMC Skolkovo.
  • Андрей Свирщевский — руководитель направлений Аналитики и Гарантирования Доходов компании SAS Россия/СНГ.

Индустрия меняется очень стремительно, и мы даём студентам навыки и умения, актуальные прямо сейчас.

Каждый слушатель также получит персонального тьютора, который будет регулярно отслеживать прогресс в выполнении лабораторных работ, смотреть код, помогать с поисками решений и давать обратную связь.

Собеседование после окончания курса

Каждый студент, который успешно выполнит итоговые квалификационные задания, получит возможность пройти собеседование в ведущих российских технологических компаниях. Стратегические партнеры программы — Сбербанк-Технологии и D.C.A. Alliance — готовы принять на работу большое количество квалифицированных людей.

Баллы, рейтинг, беджи

Мы создали систему баллов и рейтингов, которая поможет преподавателям и работодателям ориентироваться, насколько упорно трудятся слушатели. 

У каждой подзадачи будет минимум два уровня сложности: первый — просто её решить, второй — решить с дополнительными условиями. За такие достижения мы будем давать специальные бейджи и дополнительные баллы. На заметку тем, кто поставил перед собой цель найти новую работу: такие «ачивки» очень интересуют наших партнёров-работодателей. 

Требования к студентам 

Программа ориентирована на сложившихся профессионалов, которые хотят совмещать учёбу с работой. Вот минимальные требования:

  • Хорошие рабочие знания по основам теории вероятностей и математической статистики.
  • Опыт разработки приложений от 2-х лет.
  • Также (очень желательно) знать основы теории машинного обучения.

Как видите, у нас не концлагерь, но все довольно жёстко. Мы хотим выпускать специалистов, в компетенциях которых мы уверены и достижениями которых мы сможем гордиться в будущем. Регистрируйтесь на курс сейчас — количество мест в группе ограничено. При оплате до 1 апреля скидка 10%!

 ----------------------------------------------------------------------

НОЧУ «Лаборатория новых профессий» 

ИНН 7706471452, КПП 770601001 (г. Москва, Россия).

 

Читайте также
Опытную айтишницу не взяли на курсы, хотя она отлично сдала тесты (трижды!). EPAM объяснил
Опытную айтишницу не взяли на курсы, хотя она отлично сдала тесты (трижды!). EPAM объяснил
Опытную айтишницу не взяли на курсы, хотя она отлично сдала тесты (трижды!). EPAM объяснил
Разбирались, почему айтишнице с 12-летним опытом нужен EPAM, а она EPAM’у — выходит, нет.
22 комментария
«После армии работал на мясокомбинате». Три истории вайтишников-2025: чего (и сколько) это стоило
«После армии работал на мясокомбинате». Три истории вайтишников-2025: чего (и сколько) это стоило
«После армии работал на мясокомбинате». Три истории вайтишников-2025: чего (и сколько) это стоило
Подсчитали вместе со свеженькими джунами — у нас три кейса.
4 комментария
Украинский офис EPAM бесплатно помогает местным военным «войти в айти»
Украинский офис EPAM бесплатно помогает местным военным «войти в айти»
Украинский офис EPAM бесплатно помогает местным военным «войти в айти»
1 комментарий
«В конце концов я нашёл работу». Зачем айтишники стажируются бесплатно и что потом
«В конце концов я нашёл работу». Зачем айтишники стажируются бесплатно и что потом
«В конце концов я нашёл работу». Зачем айтишники стажируются бесплатно и что потом
Без работы после стажировки или ИТ-курсов при компании не остался никто — правда, работа не всегда там, где была стажировка. 
2 комментария

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.