«Лаборатория новых профессий» запускает курс «Специалист по большим данным»

23 марта 2015, 09:00

18 апреля в московском центре «Лаборатория новых профессий» стартует программа «Специалист по большим данным» — трёхмесячный интенсив для разработчиков и экспертов по ИТ-инфраструктуре, которые хотят войти в быстрорастущую индустрию Big Data. Приятная «фишка» курса — возможность учиться из любой точки мира, не теряя в качестве.

Читать далее

Джуниор-аналитик в Big Data получает от $1 000 в месяц, а специалист с опытом 3-4 года может легко зарабатывать и $4 000 в месяц. Курс «Специалист по большим данным» даёт возможность сделать резкий скачок в карьере вместе со стремительно развивающейся индустрией больших данных. 

Учиться можно дистанционно, оставаясь в Беларуси — слушатели, проходящие обучения в онлайне, ощущают себя полноценными участниками занятия благодаря профессиональной многокамерной съёмке, а также могут задавать вопросы преподавателям в режиме видеоконференции и активно принимать участие в дискуссии. Записи всех занятий также доступны слушателям в личном кабинете.

Обучение через практику

Программа готовит специалистов, которые владеют всеми основными технологиями и инструментами Big Data и умеют своими руками создавать системы по обработке больших данных. Курс строится на работе с тремя кейсами, каждый из которых длится по месяцу. Это:

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

К концу курса у слушателей будет опыт разработки трёх систем: DMP-платформы, рекомендательной системы и платформы по анализу социального графа. 

Так выглядит учебный план первого месяца:

  • Первая неделя: начинаем с самых азов. Каждый слушатель самостоятельно разворачивает небольшой Hadoop-кластер.
  • Вторая неделя: нужно предобработать 1ТБ веб-логов и корректно загрузить их в таблицу HBase.
  • Третья неделя: начинаем анализировать логи — пока без машинного обучения. Берем детерминированные заранее правила и выделяем классы пользователей.
  • Четвёртая неделя: Machine learning over Map-Reduce. Строим DMP-систему по анализу веб-логов. 

Kaggle, реальные массивы данных и мастер-классы

Каждый из кейсов программы преподаётся в три этапа. Сначала  слушатели 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 слушатели попробуют оптимизировать алгоритмы показа рекламы в системе D.C.A. Alliance: тот, кто добьётся хороших результатов, не только получит одобрение преподавателей, но и полностью «отобьёт» стоимость обучения. 

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

  • Развертыванию Hadoop/HDFS/HBase.
  • Предобработке и очистке данных.
  • Построению модели предсказания.
  • Выбору оптимального алгоритма машинного обучения.
  • Калибровке модели.

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

Занятия проходят три раза в неделю — по понедельникам, средам и субботам. По понедельникам и средам — аудиторные занятия. Они построены так, чтобы максимально вовлекать слушателей в работу (в противовес старомодной университетской лекции), всё строится на решении задач и разборе кейсов. Цель аудиторных занятий — объяснить методику решения задач, показать, как работают все необходимые инструменты, и дать критический взгляд на теорию и основные концепции. По нашему опыту, такой формат даёт глубокое понимание и хорошие рабочие навыки.

Такой формат позволяет активно вовлекать и онлайн-аудиторию. Мы решили, что на этом курсе будем требовать от онлайн-участников работать со включенной камерой. Конечно, слушатели стесняются и даже возмущаются, но включенная камера не оставляет шанса работать спустя рукава.

Преподают только представители индустрии

Вести занятия будут практики из ведущих технологических компаний, работающих с большими данными. К примеру, на первой программе «Специалист по большим данным», которая уже идёт в «Лаборатории новых профессий», в разное время преподавателями выступают:

  • Александр Петров — директор по R&D компании Data-Centric Alliance.
  • Екатерина Фроловичева — начальник отдела технологических исследований «Сбербанк России».
  • Киншук Мишра — технический директор Spotify.
  • Андрей Неволин — ведущий инженер по разработке ПО, EMC Skolkovo.
  • Андрей Свирщевский — руководитель направлений Аналитики и Гарантирования Доходов компании SAS Россия/СНГ.

Индустрия меняется очень стремительно, и мы даём 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.

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 — готовы принять на работу большое количество квалифицированных людей.

Баллы, рейтинг, беджи

Мы создали систему баллов и рейтингов, которая поможет преподавателям и работодателям ориентироваться, насколько упорно трудятся слушатели. 

У каждой подзадачи будет минимум два уровня сложности: первый — просто её решить, второй — решить с дополнительными условиями. За такие достижения мы будем давать специальные бейджи и дополнительные баллы. На заметку тем, кто поставил перед собой цель найти новую работу: такие «ачивки» очень интересуют наших партнёров-работодателей. 

Требования к студентам 

Программа ориентирована на сложившихся профессионалов, которые хотят совмещать учёбу 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.

Как видите, у нас не концлагерь, но все довольно жёстко. Мы хотим выпускать специалистов, в компетенциях которых мы уверены и достижениями которых мы сможем гордиться в будущем. Регистрируйтесь на курс сейчас — количество мест в группе ограничено. При оплате до 1 апреля скидка 10%!

 ----------------------------------------------------------------------

НОЧУ «Лаборатория новых профессий» 

ИНН 7706471452, КПП 770601001 (г. Москва, Россия).

 

подписка на главные новости 
недели != спам
# ит-новости
# анонсы событий
# вакансии
Обсуждение