Сакате да станете Data Scientist?
По долгорочно планирање спремни сме да ја понудиме првата практична академија за Data Science во Македонија која што во 8 месеци ќе ве фокусира во областа на Машинското учење и ќе ве изгради во млади консултанти кои ја имаат потребната основа да се изградат во професионалци компетентни на светско ниво.
Нашата цел е да ве специјализираме во Python, анализа на податоци, класификација, регресија и заедно да навлеземе во светот на NLP (Natural Language Processing), како и да ви дадеме можност за практичен реален проект каде што ќе можеме да ви го пренесеме нашето консултантско искуство и да ви помогнеме заедно со нас да ги направите првите чекори во областа.
Програмата на академијата за Data Science е верификувана од Министерство за образование и наука на Р. Македонија
Новата академија почнува во Декември 2020. За повеќе информации ПРИЈАВЕТЕ СÈ!

Фази на учење на академијата
Фаза 1Python
Тука ќе се запознаеме со Python, неговата семантика и изучување на основните податочни структури како: листи, низи, библиотеки и мапи. По запознавањето ќе преминеме на основните библиотеки за анализа и визуелизација на податоци. Ќе научиме како се превземаат податоци од веб страни и како истите да се стават во база. За да можеме подоцна тие податоци да ги обработиме, во овој модул ќе се запознаеме и со основната синтакса на SQL (Structured Query Language).Фаза 2Математика и статистика
Во овој модул ќе се изучуваат:
Комбинаторика, аксиоми на веројатноста •
Условни и независни настани •
Tотална веројатност и Баесова теорема •
Случајна променлива •
Бројни карактеристики на случајна променлива •
Математичка статистика •
Параметарски хипотези и тестови на значајност •
Непараметарски хипотези и тестови на значајност •
Законот за големи броеви •
Централна лимит теорема •
Корелација и корелациона матрица •Фаза 3Анализа на податоци
Анализата на податоци е клучна во еден проект и клучна вештина на која што треба да се посвети големо внимание. Во овој дел, повторно ќе се дружиме со Python, но овојпат во доста понапредна форма. Тука ќе научиме како со помош на Python да ги визуелизираме и разбереме податоците, да го разбереме бизнисот и проблемот како и да препознаеме како да продолжиме понатаму. Во овој дел базирано на прашањето кое го решавате, ќе успеете да препознаете дали истото се решава со класификација, регресија или друга методологија.Фаза 4Регресија
Една од опциите да продолжиме понатаму е да го решаваме проблемот со помош на регресија, па затоа ќе имаме посебен дел во кој ќе се изучат основните алгоритми за регресија. За време на овој дел ќе разберете кои алгоритми за регресија постојат, кога се користат и најважно за каков тип на податоци можете да ги искористите. По многу практични примери, ќе бидеме спремни за хипотези и тестирање на хипотези.Фаза 5Класификација
Втора опција е решавање на проблемот со помош на класификација. Во овој дел ќе ги изучиме во детали најважните алгоритми за класификација, како што се линеарна регресија, логичка регресија, nearest neighbours...) Исто како и во регресијата, целта на овој модул ќе биде да ги разберете сите алгоритми и да стекнете знаење и чувство кога истите се користат во реални проекти. Откако ќе се запознаеме и ќе се чуствуваме удобно при нивно користење, ќе бидеме спремни за евалуација на модели за класификација.Фаза 6NLP (Natural Language Processing)
Во овој модул ќе се запознаме со анализа и класификација на текст, како и сите алгоритми и модели кои се употребуваат при сегментација и класифиција. За време на овој дел од академијата ќе ви пренесеме не само теорија, туку и реални примери и предизвици кои сме ги имале во последните години.ПРАКТИЧЕН ДЕЛПрактичен проект
По завршувањето на теоретскиот дел, последните 8-10 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.
Како да аплицирате

Аплицирате

Тимот ја разгледува апликацијата

Состанок

Одобрување

Подготовка
Мake the first step to become a
Мaster of your data!
- Времетраење
6 месеци теорија и 2 месеци менторска изработка на проект со реални податоци - Динамика
2 пати неделно по 3 часа и 30 минути - Услови за плаќање
Попуст од 5% за плаќање во целост или можност за плаќање на 10 рати - Почеток
Октомври, 2020
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.
Повеќе информации
Целта на нашата академија е да понудиме простор за изучување на обемна тематика во детали, а не да протрчаме кон серија на клучни зборови кои само ќе ви дадат недоволна основа за понатамошниот развој во областа.
Што велат нашите студенти
[testimonial_view id="1"]