В Центре исследования больших данных НИТУ «МИСиС» начинается набор на учебные курсы по машинному обучению и анализу данных Data Mining In Action (DMIA). Они ориентированы на молодых специалистов, которые хотят начать карьеру в этой области. Успешные выпускники курса смогут претендовать на позиции аналитиков и junior data scientist в различных отраслях бизнеса.
Курсы в рамках проекта DMIA читают практикующие специалисты по Data Science, работающие в крупных российских IT-компаниях. Многие из них имеют
В этом году стартует обновленная версия проекта. «Поменялось содержание курсов, и обновился формат, — говорит Эмели Драль, руководитель проекта, директор по анализу данных Mechanica AI. — DMIA сотрудничает с вузами и различными компаниями, такими как „Инфосистемы Джет“, „Райффайзенбанк“. Начиная с прошлого семестра, мы ввели базовое направление как отдельный поток со своими семинарами и заданиями и очень довольны запуском. Это дало нам возможность усложнить все специальные направления и добавить туда лекционные часы, расширив их тем самым вдвое».
Data Mining in Action включает 4 направления: базовое (общий поток) и три специализированных направления. Чтобы поступить на курс по базовому направлению, как сообщают организаторы, нужно «не бояться производных, градиентов и матриц, а также быть способным справиться с установкой Python и простым заданием на основы синтаксиса». Входными требованиями по специализированным направлениям являются знание математики (матанализа и теории вероятностей), а также базовые знания по машинному обучению (методы, метрики качества) и «умение писать читаемый программный код».
Отбор проходит в виде онлайн-теста, который состоит из 3 разделов: математика, программирование и мотивационная часть. По окончании курса студенты, успешно сдавшие задания, получат сертификаты о прохождении DMIA. Некоторые выпускники предыдущего набора получили предложение о работе от компаний-партнеров (5 человек из 40, приглашенных на собеседование по окончании курса). Такая возможность будет у всех, кто успешно закончит курс.
Курс продлится 10 недель, с 9 февраля по 27 апреля 2019 года. В рамках каждого направления предусмотрено 40 академических часов очных занятий и столько же времени требуется на самостоятельную работу.
Участие для студентов бесплатно по результатам предварительного отбора. Организаторы ожидают получить в этом году около 1000 заявок, среди которых на курс будет принято около 400 человек. Полные группы слушателей набираются обычно за
Виктор Кантор, руководитель проекта, эксперт по машинному обучению «Яндекс.Такси»: «Курс действительно растет из года в год, преимущественно по причине того, что это один из немногих практических курсов, которые проводят ведущие специалисты-практики. Программа всегда актуальная, задания интересные, а также масса возможностей для взаимодействия с профессиональным миром анализа данных и карьерного развития. В области анализа данных до сих пор наблюдается нехватка специалистов на фоне растущего рынка, а слушатели, успешно прошедшие наш курс, показывают хорошие результаты на собеседованиях».
Краткая справка о Центре исследования больших данных НИТУ «МИСиС»
Центр исследования больших данных создан в 2018 году в НИТУ «МИСиС» в партнерстве с российской ИТ-компанией Naumen. В центре проводятся поисковые и прикладные научные исследования в области технологий интеллектуальной обработки неструктурированных данных. В подразделении с помощью методов Data Science разрабатываются программные решения по таким направлениям, как автоматическая обработка естественного языка, разведочный информационный поиск, кросс-язычный поиск данных, мультимодальное тематическое моделирование, языковое моделирование, векторное представление сущностей, вопросно-ответные системы, системы поддержки принятия решений. В состав центра входят эксперты в области анализа данных, машинного обучения и компьютерной лингвистики, а также инжиниринга информационных систем. Ведется и научно-методическая деятельность: разработка образовательных курсов, организация и проведение лекций, семинаров и конференций. Среди задач центра — вовлечение студентов и аспирантов вуза в создание передовых наукоемких решений в сфере Data Science, востребованных на рынке.
