fbpx

DATA SCIENCE
ACADEMY
2021

DATA SCIENCE
ACADEMY
2021

ПОПУСТОТ ЗА АКАДЕМИЈАТА ВАЖИ ДО 31.3.2021

Data Science Academy 2021

(ONLINE ОБУКА)

По две успешни академии за Data Science ве повикуваме да станете дел од третата Академија која ќе ве насочи во областа и ќе ве изгради во млади консултанти кои ја имаат потребната основа да бидат компетентни професионалци на светско ниво.

Нашата цел е да ви дадеме можност за изработка на практичен реален проект каде што со помош на нашето консултантско искуство ќе ги направите првите чекори во оваа област.

Програмата на академијата за Data Science е верификувана од Министерство за образование и наука на Македонија.

We practice what we teach.

Опис на академијата

Оваа академија е наменета за почетници кои имаат афинитет да работат со броеви. Бидејќи Data Science е мултидисциплинарна наука и бара познавање од програмирање, статистика и бизнис, преку добро структурираните модули ќе се стекнете со вештини кои ќе ви овозможат да бидете самостојни при применување на истите и користење на соодветните алатки. Почнувајќи од основи на програмирање со Python, па преку напредни алгоритми за машинско учење и вештачка интелигенција, ќе стигнеме до работа на реални проекти што ќе биде од огромно значење за вашата Data Science кариера. По завршувањето на академијата ќе се стекнете со титула „Почетник по вештачка интелигенција и машинско учење“.

За кого е наменета и какво предзнаење е потребно?

Академијата е наменета за сите ентузијасти и вљубеници во Data Science, за студенти кои сакаат да го надградат своето знаење и да се специјализираат во оваа насока, за оние кои би сакале да направат промена во својата кариера или да се унапредат на веќе постоечката работна позиција.

Не е потребно никакво предзнаење, но би било предност доколку имате искуство со работа во Excel и сакате броеви.

Што ќе се изучува во рамки на Академијата?

  • Модул 1Вовед во програмирање со Python

    Во овој модул од академијата, ќе се запознаете со синтаксата на Python и основните податочни структури. Ќе научите да дефинирате условни изрази, начин на структурирање на код, циклуси, функции, работа со датотеки и начин на справување со грешки.
  • Модул 2Анализа и визуелизација на податоци

    Во овој модул ќе научите како со помош на програмскиот јазик Python да се соочите со проблемите при работа со податоци и како тој ќе ви помогне при нивна анализа, визуелизација на истите и извлекување на значајни заклучоци. Во овој дел базирано на прашањето кое го решавате, ќе успеете да препознаете дали истото се решава со класификација, регресија или друга методологија.
  • Модул 3Математика и статистика за Data Science

    Во овој модул, студентот ќе изучи основи на математика и статистика, комбинаторика, условни и независни, параметарски и непараметарски хипотези и тестови на значајност, корелација и корелациона матрица. Сите овие се потребни за понатамошно детално разбирање на алгоритмите за машинско учење и нивна имплементација при правење на модели за предвидување.
  • Модул 4Превземање на податоци (Web Scraping) со Python

    Во овој модул студентите ќе научат како да превземаат податоци од web страни кои што ќе ни бидат корисни. Потоа ќе видиме како овие податоци да се зачуваат и да се анализираат со помош на претходно научените библиотеки.
  • Модул 5Регресија

    За време на овој модул ќе разберете кои алгоритми за регресија постојат, кога се користат и најважно за каков тип на податоци можете да ги искористите. Студентот ќе креира и анализира регресиони модели за машинско учење. По многу практични примери, ќе бидеме спремни за хипотези и тестирање на хипотези.
  • Модул 6Класификација

    Во овој модул ќе ги изучиме во детали најважните алгоритми за класификација, како што се, логичка регресија, nearest neighbours, дрва за одлучување. Исто како и во регресијата, целта на овој модул ќе биде да ги разберете алгоритмите за класификација и да стекнете знаење и чувство кога истите се користат во реални проекти. Откако ќе се запознаеме и ќе се чувствуваме удобно при нивно користење, ќе бидеме спремни за евалуација на модели за класификација.
  • Модул 7Кластерирање

    За време на овој модул ќе разберете кои алгоритми за кластерирање односно групирање постојат, кога се користат и најважно за каков тип на податоци можете да ги искористите. Исто како и во претходните модули, ќе направиме и нивна евалуација. По овој дел ќе можете да креирате и евалуирате податочни кластери.
  • Модул 8NLP ( Natural Language Processing)

    Овој модул ќе го запознае студентот со “text mining”, основите за манипулација со текст, анализа и класификација на текст, како и сите алгоритми и модели кои се употребуваат при сегментација и класифиција на делови од текстот. Ќе анализираме и ќе работиме на реални примери и предизвици кои сме ги имале во последните години.
  • ПРАКСАРабота на проект

    По завршувањето на теоретскиот дел, последните 6-10 недели од академијата ќе бидат посветени на вашето практично искуство. Праксата вели дека ниеден курс или академија не може да се мери со искуството стекнато на првите проекти. Нашата методологија на предавање создава комбинација од практичното и теоретското знаење, па затоа сакаме нашето консултантско искуство да ви го предадеме на тој начин што ќе ви го понудиме овој менторски период од 2 месеци за да можете заедно со нас да го решите вашиот прв реален проект.
 

Што можете да работите по завршувањето на Академијата? 

По завршувањето на академијата ќе се стекнете со титула „Почетник по вештачка интелигенција и машинско учење“ и ќе можете да го започнете вашиот кариерен пат како:

 
Тимот ја разгледува апликацијата

Data Scientist

Аплицирате

Data Analyst

 
Состанок

Data Consultant

Artboard 2 copy 3

Machine Learning Engineer

 

Воедно, со знаењето што ќе го стекнете ќе можете да се унапредите на вашата веќе постоечка работна позиција.

Како да аплицирате?

1-apliciraj1

Аплицирате

Ги внесувате вашите лични податоци во формата за пријавување.
2-timot-ja-razgleduva2

Тимот ја разгледува апликацијата

Нашиот тим ќе ве исконтактира по што ќе договориме состанок.
3-sostanok3

Состанок

Состанокот ќе се одвива online каде ќе имате прилика да се запознаете со дел од вашите инструктори. Дополнително ќе направиме и кратка анализа на вашето моментално знаење со цел креирање на персонализирани чекори и насоки за припрема пред Академијата.
4-odobruvanje4

Одобрување

Нашиот тим ќе ве исконтактира за да го потврди вашето место на академијата.
 
5-podgotovka5

Подготовка

По потврдата на вашата апликација, постои дел за припрема, каде базирано на вашите потреби ќе ви испратиме наши скрипти кои ги користиме за брз on-boarding во областа.
 

ПРИЈАВА

Оставете ги вашите лични податоци и нашиот тим ќе ве исконтактира.

Направете го првиот чекор кон вашата иднина во Data Science. Местата се ограничени, резервирајте сега.

     

     

    Појаснување за попусти и плаќање на рати

    1Early Bird 20%
    Early Bird попустот важи до 31.03.2021 за сите заинтересирани кои не ги исполнуваат условите за користење на 30% попуст
    2Специјален попуст за студенти 30%
    Овој попуст е наменет за сите редовни или вонредни студенти запишани на приватни или државни факултети во Македонија кои во моментот на пријавување се на возраст помеѓу 18 и 25 години. Истите треба да достават потврда за редовен/вонреден студент во моментот на исплата на првата рата за школување на Академијата за Data Science.
    3Плаќање на рати
    Инстант кредит за уплата на Академијата е достапен преку НЛБ Банка, со можност за исплата до 18 рати без камата. Документите за аплицирање се поднесуваат во нашите простории. Плаќањето може да се изврши и преку ПОС терминал преку договор склучен со Дата Мастерс ДОО Скопје за исплата на износ на рати, како и преку трансакциска сметка. За повеќе информации контактирајте нè на: 072 303 206.