Образовательная программа от Wargaming и InData Labs
Октябрь 1 - Декабрь 22, 2017 | Все события
Денис Пирштук с 2016 года ведет курс по анализу данных для студентов 3-го курса КМ и СА. По совместительству он является ведущим научным сотрудником (Chief Data Scientist) в компании InData Labs и организатором лаборатории, ежегодного тренинга по Data Science для студентов. Лучшие выпускники лаборатории получили возможность работы в компании (среди них несколько студентов и выпускников КМ и СА).
В этом году формат лаборатории изменился, став более масштабным, о чем ниже лучше расскажет сам Денис.
После 3-x успешных наборов в лабораторию InData Labs мы решили расширить формат нашего тренинга!
В нашем новом образовательном проекте мы объединяем усилия с ведущими специалистами Wargaming и запускаем проект Wargaming Forge. Теперь тренинг будет сразу в два потока: Data Science и Software Engineering!
Первые 6 недель будут общими, т. к. data scientist тоже пишет много кода, а многим инженерам тоже интересно немного узнать про большие данные и во всё проникающие технологии машинного обучения. А затем подгруппа Data Science погрузится в продвинутые темы анализа данных и их приложения.
В прошлом году мы в рамках тренинга учились:
- строить прогнозные модели (участвовали в конкурсе Тинькофф Банка)
- статистической проверке гипотез (разобрали пример анализа оттока клиентов)
- основам построения рекомендательных систем
- обработке и построению моделей на текстах (конкурс Quora на Kaggle)
- глубокому обучению
- визуальному анализу данных на примерах SuperSet и Tableau
Причем, большую часть теории участники изучали по нашим конкретным указаниям самостоятельно в качестве домашнего задания. Как и решали задачи. Встречи же в офисе мы всегда старались посвятить трудным теоретическим частям, долгим мозговым штурмам и анализу решений задач! И, конечно, общей систематизации знаний.
Отзывы ребят предыдущего набора можно почитать в нашей статье.
В 4-й раз мы постараемся сделать тренинг еще лучше! Надеюсь, он тоже станет для участников большим прыжком в профессиональном росте.
Набор на конкурсной основе. Задание можно скачать на сайте проекта. По машинному обучению там достаточно интересная конкурсная задача, в которой можно ограничиться достаточно простой моделью, а можно и попробовать обойти конкурентов, показав немного своих знаний и в нейросетевом представлении изображений!
Заявки и решения принимаются на сайте проекта до 1 октября! Всем успехов в решении тестового задания!