Skip navigation EPAM

Data Science

  • Санкт-Петербург, Россия

Data Science – одно из наиболее многообещающих направлений развития технологий на пересечении математики, программирования и бизнеса. Рекомендации видео на Youtube, машинный перевод, агрегация новостей, медицинская диагностика, обнаружение спама, кредитный скоринг, автономные автомобили – вот далеко не полный список прикладных областей Science, которые уже сегодня вошли или постепенно входят в нашу жизнь. Данный тренинг позволит изучить основы Machine Learning с использованием Python, познакомиться с базовыми алгоритмами и примерами их применения, получить необходимые в данной отрасли навыки общаясь с преподавателями, имеющими многолетний опыт и множество успешно реализованных проектов за плечами.

Вам откроется сложный и интересный мир Data Science, где вы изучите стек технологий анализа данных и построения сервисов на их основе. Тренинг проводится для начинающих разработчиков и посвящён практическому освоению алгоритмов Machine Learning с использованием таких пакетов Python, как Pandas, NumPy, Sklearn, Gensim, NLTK и др. Студенты, показавшие лучшие результаты получат возможность трудоустройства в ЕРАМ.

Data Science направление открыто в 2014 году в Big Data практике ЕРАМ Санкт-Петербурга, где работают более 130 специалистов. Мы развиваем экспертизу в следующих направлениях: Big Data Software Engineering, Big Data DevOps Engineering, Data Science, Enterprise Search, Blockchain, Internet of Things. Мы ведем коммерческие проекты из разных бизнес-областей: телеком, медицина и биоинформатика, телевидение, издательские дома, ритейл, нефтедобыча и переработка, автомобильная отрасль, финансы и банковский сектор и другие

Периодичность занятий: 1 раз в неделю
Продолжительность тренинга: 3 месяца
Место проведения: Один из офисов EPAM в Санкт-Петербурге
Контактный Email: WFATrainingsSPB@epam.com

Требования к кандидатам

  • Умение программировать на базовом уровне на Python или R;
  • знакомство с основными алгоритмами и структурами данных (поиск, сортировка, списки, очереди, стеки, и т.п.);
  • знания по линейной алгебре, оптимизации, теории вероятностей и математической статистике;
  • базовые навыки работы с данными (умение работать с датафреймами, например вычислять базовые статистики и выполнять фильтрации, делать джойны и т.п.);
  • знание английского языка на уровне не ниже А2+ для студентов и не ниже B1 для выпускников.

Чтобы стать слушателем необходимо

  • Зарегистрироваться на training.ru когда будет открыт новый набор.