17 февраля в Москве старует программа “Специалист по большим данным” –  трехмесячный интенсив для разработчиков и экспертов по IT-инфраструктуре, которые хотят войти в быстро в растущую индустрию Big Data. Курс разработан “Лабораторией новых профессий” – это образовательный проект центра  Digital October.

 

Обучение через практику

Цель программы – научить разработчиков и технических специалистов решать важнейшие задачи, которыми занимаются специалисты по Big Data. Подобный подход отражается в структуре курса. Курс состоит из трех кейсов, и каждый из них длится по одному месяцу. Это:

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

 

Преподают только представители индустрии

Вести занятия будут практики из ведущих технологических компаний, работающих с большими данными. К примеру, в разное время в качестве лекторов на программе выступят Валерий Топинский (экc-Яндекс, ШАД), Константин Круглов (основатель D.C.A. Alliance) и Киншук Мишра (Spotify). Индустрия меняется очень стремительно, и мы даем 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.

 

Kaggle, реальные массивы данных и мастер-классы

Каждый из кейсов программе преподается в три этапа. Сначала студенты 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 студенты попробуют оптимизировать алгоритмы показа рекламы в системе D.C.A. Alliance – а тот, кто сможет добиться хороших результатов, сможет не только получить одобрение преподавателей, но и полностью отбить стоимость своего обучения.

 

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

• Развертывание Hadoop/HDFS/HBase
• Предобработка и очистка данных
• Построение модели предсказания
• Выбор оптимального алгоритма машинного обучения
• Калибровка модели

 

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

 

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, они готовы принять на работу большое количество квалифицированных людей.

 

Онлайн как оффлайн

Еще одна приятная фишка курса – возможность учиться из любой точки мира, нисколько не теряя в качестве. Занятия проходят в центре Digital October три раза в неделю по вечерами, но в них можно принять участие и удаленно. Студенты, проходящие обучения в онлайне, ощущают себя полноценными участниками заняти благодаря профессиональной многокамерной съемке, а также могут задавать вопросы преподавателю в режиме видеоконференции и активно принимать участие в дискуссии. Также записи всех занятий доступны студентам в личном кабинете.

 

Требования к студентам

Программа ориентирована на сложившихся профессионалов, которые хотят совмещать учебу 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.

 

P.S. А еще “Лаборатория новых профессий” решила дать пяти талантливым молодым разработчикам шанс поступить на программу бесплатно. Так родился конкурс Big Data Young Champion. Условия участия смотрите на странице Digital October в Фейсбуке

Прочитать полностью на сайте: «Лаборатория новых профессий» запускает курс «Специалист по большим данным»