מומחה במדעי הנתונים - קורס 209,000 רובל. מ-SkillFactory, הכשרה 12 חודשים, תאריך 27 בנובמבר 2023.
Miscellanea / / November 27, 2023
מכון מוסקבה לפיזיקה וטכנולוגיה (Phystech) הוא אחת האוניברסיטאות המובילות במדינה ונכללת בדירוג הראשי של האוניברסיטאות הטובות בעולם.
למכון יש לא רק היסטוריה עשירה - המייסדים והפרופסורים של המכון היו חתני פרס נובל פיוטר קפיטסה, לב לנדאו וניקולאי סמנוב - אלא גם בסיס מחקר גדול.
הבסיס לחינוך ב-MIPT הוא "שיטת הפיסטק" הייחודית, שנוסחה על ידי פיוטר קפיטסה: בחירה קפדנית של מועמדים מחוננים הנוטים לעבודה יצירתית; השתתפות בהכשרת מדענים מובילים; גישה פרטנית לתלמידים בודדים על מנת לפתח את נטיותיהם היצירתיות; חינוך מהצעדים הראשונים באווירה של מחקר טכני ויצירתיות בונה תוך שימוש בפוטנציאל של מיטב המעבדות בארץ.
בוגרי MIPT כוללים את חתני פרס נובל אנדריי גיים וקונסטנטין נובוסלוב, מייסד החברה ABBYY David Yan, אחד ממחבריהם של העקרונות האדריכליים לבניית מערכות מחשב בוריס Babayan.
בית ספר לנתונים SkillFactory הכשרת Big Data, Data Science, Machine Learning, Data Engineering ו-AI
ההכשרה בבית הספר SkillFactory מבוססת על תרגול רב. תוכניות הקורס הוסיפו רק את מה שיוביל אותך למטרה של ההכשרה: לצבור מיומנויות וידע על מנת להצליח בעבודה חדשה, או לשפר את כישוריך.
SkillFactory הוא בית ספר מקוון שמכשיר מומחים לעבודה עם נתונים ומוצרי IT.
אנו מציעים קורסים קצרי מועד ושנתי להכשרת מומחים מאפס ולתת התחלה בטוחה להתחיל את המסע במקצועות ה-IT המודרניים.
תוכניות ההכשרה שלנו הורכבו בהשתתפות מומחים מובילים מחברות רוסיות וזרות גדולות, כגון NVIDIA, Amazon, Yandex, BON Games, Lamoda.
תחומי לימוד:
- מדע נתונים
- למידת מכונה
- ביג דאטה
- ניתוח נתונים באמצעות Python
- בניית אתרים
- עיצוב משחק
- ניהול מוצרי IT
בסיום הקורס מקבלים תעודה, תיק פרויקטים שהושלמו, ניסיון בהשתתפות בהאקתונים ומפת דרכים להמשך פיתוח
בחרתי בקורס ב-Data Science כי אני עובד עם מאגר פרסומים באוניברסיטה, מנהל סטטיסטיקה ומחפש שיטות לפשט ולהפוך את העבודה שלי לאוטומטית. הקורס מאוד אינפורמטיבי, כל החומר מוסבר בשפה נגישה. עכשיו סיימתי רק 10% מהקורס, אבל כבר יש לי מושג איך ליישם את המידע שהתקבל לתחום שלי. כמובן, באתי במחשבה של אולי...
יתרונות: נפח התוכנית, איכותה, תמיכה. חסרונות: למי שאין הרבה מוטיבציה, לא יהיה קל לסיים את השייט עד סוף 21.05. הלכתי ללמוד ב-SF לקורס DS PRO (שנתיים) ואני יכול לומר שאני מרוצה מהקורס. לאחר שנה של לימודים, קיבלתי תפקיד ב-IT Analytics. הרשו לי לציין כמה נקודות - אם אתם לא מוכנים לעבוד גם כשאתם לא רוצים או שזה קשה, התחילו עם פסיכולוג...
אני מתאמן במדעי הנתונים בפלטפורמת SkillFactory. כיוון זה נבחר במטרה לשנות את מצבו הכלכלי ולשנות את סוג פעילות העבודה. ההכשרה מבוססת על עבודה עם הפלטפורמה, מתן החלק התיאורטי של הקורס, הרצאות וידאו פתוחות, סמינרים מקוונים ומטלות מעשיות. למרבה המזל או למרבה הצער, אתה צריך להקדיש מספיק זמן ללימוד מקצוע חדש...
באופן עקבי, מוכשר ובשפה נגישה.
החלטתי לנסות את כוחי בתכנות ממש לאחרונה. כדי לא לעכב את תהליך הלמידה, החלטתי לקחת את קורסי SkillFactory (התמחות במדעי הנתונים). הקורסים מסבירים את החומר בצורה די מפורטת ומעניינת, יש הרבה מקורות נוספים לסקרנים. בנוסף לחלק המעשי, נדונים נושאים טכניים, כמו מבני נתונים, קצת...
אני לומד את קורס מדעי הנתונים מ-SkillFactory כבר 3 חודשים. אני מתכנתת 1C במקצועי בחופשת לידה ממושכת. בחרתי קורס כל כך מקיף במודע, כי... החליטה לשנות את תחום פעילותה, אך להישאר בתחום ה-IT. הקורס אובייקטיבי לא קל, אבל המנטורים מ-SkillFactory מספקים תמיכה נהדרת. החומרים עצמם נגישים, מובנים ומאוד ספציפיים. בהתחשב בידע הטכני שלי...
תואר ראשון בניתוח נתונים ולמידת מכונה. הפוך למומחה IT מבוקש, קבל דיפלומה מאוניברסיטה ממלכתית ושנה את העולם בעזרת טכנולוגיה עילית. למד במשרה מלאה וחלקית באינטרנט: האזינו להרצאות והשלימו את המפגש מבלי לצאת מהבית. בתום ההכשרה תקבלו תואר ראשון מטעם RANEPA.
פותח במשותף עם ראש החוג למתמטיקה. לוגיקה ותיאוריה של אלגוריתמים, אוניברסיטת מוסקבה. M.V. Lomonosov → למד ליצור מודלים חזויים לעסקים → התאמן על פרויקטים ומקרים אמיתיים → התחל לעבוד מרחוק מכל מקום בעולם
מדע הנתונים כולל מגוון רחב של גישות ושיטות לאיסוף, עיבוד, ניתוח והצגה של מערכי נתונים בכל גודל. תחום נפרד וחשוב למעשה במדע זה הוא עבודה עם נתונים גדולים תוך שימוש בעקרונות חדשים מודלים מתמטיים וחישוביים, כאשר שיטות קלאסיות מפסיקות לעבוד בגלל חוסר האפשרות שלהן דֵרוּג. קורס זה נועד לעזור לתלמיד ללמוד את היסודות של תחום הנושא באמצעות ניסוח ו פתרון בעיות אופייניות שחוקר מדעי הנתונים עלול להיתקל בהן עֲבוֹדָה. כדי ללמד את הסטודנט לפתור בעיות כאלה, מחברי הקורס מספקים לתלמיד את המינימום התיאורטי הדרוש ומראים כיצד להשתמש בבסיס הכלים בפועל.