Обучение
- AI. Работа с нейросетями
- Подготовительные курсы
-
Программирование
- Промышленная разработка программного обеспечения на Java
- Промышленная разработка ПО на ASP.NET
- Разработка игр на Unity
- Курсы создания сайтов и Front-end разработки
- Разработка мобильных приложений под iOS
- Разработка мобильных приложений на Android
- Разработка веб-приложений на PHP
- Разработка веб-приложений на Python
- Разработка на C++
- Разработка игр на С++
- Разработка на Node.js
- Программирование на Go (Golang)
- Реляционные базы данных и SQL
- Веб-разработка на Ruby on Rails
- 1С программирование
- Fullstack
- Наука о данных
- Тестирование ПО
- Центр профессионального развития
- IT Bootcamp
- Гуманитарные и экономические дисциплины в IT
- Управление проектами и продуктами
- Бизнес- и системный анализ
- Веб-дизайн и компьютерная графика
- Системное и сетевое администрирование
- Информационная безопасность
- Маркетинг и продажи
- Английский язык для IT
Обучение
- AI. Работа с нейросетями
- Нейросети: практическое применение
- Искусственный интеллект в управлении командами и процессами
- Программирование
- Промышленная разработка программного обеспечения на Java
- Промышленная разработка ПО на ASP.NET
- Разработка игр на Unity
- Курсы создания сайтов и Front-end разработки
- Разработка мобильных приложений под iOS
- Разработка мобильных приложений на Android
- Разработка веб-приложений на PHP
- Разработка веб-приложений на Python
- Разработка на C++
- Разработка игр на С++
- Разработка на Node.js
- Программирование на Go (Golang)
- Реляционные базы данных и SQL
- Веб-разработка на Ruby on Rails
- 1С программирование
- Тестирование ПО
- Ручное тестирование ПО
- Мобильное тестирование приложений
- Автоматизированное тестирование на Python
- Автоматизированное тестирование на Java
- Автоматизированное тестирование на JavaScript
- Автоматизированное тестирование на C#
- Тестирование безопасности
- Гуманитарные и экономические дисциплины в IT
- Technical writing
- IT HR
- PR в IT
- Управление финансами в IT
- Управление проектами и продуктами
- Project management
- Product management: Основы управления IT-продуктом
Data Science – тот случай, когда тяжело в учении, но очень интересно «в бою»
Data Scientist – эксперт в области аналитики данных, который должен обладать техническими навыками для решения сложных задач, а также любопытством, чтобы, собственно, уметь их генерировать. Интересно, что эта профессия, несмотря на сложность её получения, несколько лет подряд возглавляет топ-50 лучших рабочих мест (по версии портала Glassdoor). При составлении рейтинга учитываются количество вакантных мест, уровень зарплаты и удовлетворенность работой.
Получается, что вложенные силы в обучение оправдываются теми выгодами и преимуществами, которые можно получить после трудоустройства. Убедятся в этом вскоре и первые выпускники профессионального курса «Основы Data Science». Шесть месяцев под руководством и по направлению тренера Романа Сидоренко они учились проводить сбор исходных данных и находить аналитические зависимости, приобретали знания в области Machine Learning, узнавали, как пользоваться основными инструментами Data Mining, Big Data и Data Science. Какие остались впечатления?
Дмитрий Шахрай:
– Работаю преподавателем в университете, на курс по Data Science записался, поскольку начал интересоваться этой областью. До этого изучил язык программирования Python и думал, как можно его применить. Собственно, это и привело меня в IT-Academy. Прошёл отбор. Входные задания мне показались интересными, но не очень сложными. Наверное, потому что уже была база. А вот сама программа обучения – очень насыщенная, всё шло плотнячком, времени расслабляться не было. Но здесь нужно понимать, что Data Science – довольно широкая область и углубляться в ней можно бесконечно. На курсе мы получили основы, были интересные задания. Впечатления остались самые положительные.
Андрей Щеглов:
– Сейчас работаю бизнес-аналитиком. Пришёл на курс с целью сменить сферу деятельности, связать свою карьеру с машинным обучением и Data Science. Образовательный центр ПВТ предлагает основательную программу обучения по Data Science. Увидел это и решил: почему бы не попробовать? Входные тесты дались нормально, у меня математическое образование, с программированием тоже дружу, поэтому особых проблем не возникло. Курс в целом достаточно сложный, потребовал много усилий, но дал много новых и полезных знаний.
Заключительным этапом обучения стала открытая защита проектов перед работодателями. Среди них были представители компаний EPAM Systems, Oxagile, Wargaming, «Альфа-банк», Debitrum Technologies. Тренер Роман Сидоренко рассказал, что в итоговых работах делался акцент на уникальности идеи, также выпускникам нужно было пояснить, почему применялись те или иные метрики и алгоритмы, каким образом они подходили к выполнению задачи, как обрабатывали данные и откуда их вообще брали.
Работодатели отметили сильную мотивацию выпускников и интересные темы итоговых работ, а также высказали заинтересованность в начинающих специалистах, которые знают Data Science.
В частности, в «Альфа-банк» готовы рассматривать кандидатов без опыта работы. Среди требований – хороший уровень Python, SQL, знание инструментов ML и AI, владение математическим аппаратом. Также важны креативность и способность к быстрому обучению.
Компания Oxagile предлагает вакансии как для новичков в сфере Data Science, так и для опытных специалистов. Основное требования для джуниоров – хороший математический бэкграунд. Предпочтение отдаётся кандидатам, которые имеют профильное высшее образование. А тем, кто хочет трудоустроиться в Data Science Department, необходимо иметь опыт работы либо с C++, либо с Python.
Готовы пригласить на работу Data Scientist уровня Junior и в EPAM. База у соискателей должна быть следующей: уверенное владение английским языком, знание Python, SQL, математики, машинного обучения, навыки коммуникации и презентации.
Во время защиты проектов работодатели смогли познакомиться с резюме начинающих специалистов в области Data Science. Двое наших выпускников уже прошли собеседования и получили офферы в Debitrum Technologies. Остальным тоже желаем успешного трудоустройства!
А если вы интересуетесь наукой о данных, хотите познакомиться с основными современными средствами Data Mining, Machine Learning, Big Data и научиться с ними работать, то ждём вас в IT-Academy! Следующая группа стартует в июне-июле. Заявки принимаем здесь.
Для курса «Основы Data Science» необходима предварительная подготовка: нужны базовые навыки программирования на языке Python или других объектно-ориентированных языках, а также основные знания математики (пределы, дифференциальное и интегральное исчисление). Зачисление проводится на конкурсной основе по результатам теста по английскому языку, решения задач по программированию и устного собеседования с преподавателем на знание основ математики.