Mail.ru Group открыла набор на бесплатные курсы повышения квалификации для специалистов в области data science Статьи редакции
Обучение продлится полтора года, после чего лучшим ученикам предложат работу в компании.
Mail.ru Group объявила второй набор на бесплатное обучение в «Академии больших данных Made» по трём специальностям — Data Scientist, Machine Learning Engineer и Data Engineer. Об этом vc.ru рассказал представитель компании.
Заявки принимаются до 1 августа 2020 года на сайте проекта. Со 2 по 23 августа пройдут вступительные испытания по математике и программированию и соревнование по машинному обучению в онлайн-режиме. Также абитуриентам предстоит пройти онлайн-собеседование.
Обучение начинается 7 сентября и продлится три семестра — до января 2022 года. Учиться можно будет как очно, так и дистанционно — всего 15-20 часов в неделю.
Программа рассчитана на специалистов с опытом работы 1-3 года, которые хотят дополнить свои знания или освоить новую профессию, говорят в компании.
Среди преподавателей — создатель авторских курсов в СПбГУ, НИУ ВШЭ и Harbour.Space University Сергей Николенко, профессор-исследователь, заведующий центром глубинного обучения и байесовских методов машинного обучения НИУ ВШЭ Дмитрий Ветров, руководитель группы машинного обучения «Почты» и «Облака» в Mail.ru Group Эдуард Тянтов и другие.
Студенты будут изучать модели машинного обучения для высоконагруженных сервисов, прикладной анализ данных, обработку больших данных и естественного языка, компьютерное зрение и распознавание речи и другие области. Лучшим выпускникам предложат работу в Mail.ru Group.
Комментарий недоступен
Комментарий недоступен
Вы вступительные прошлогодние видели? Какое отношение они имеют к ДС?
Комментарий недоступен
Я как раз говорю про прошлогодние вступительные в маде. Там были и алгоритмы и задачи по линалу.
Комментарий недоступен
Похоже вы сотрудник мейл.ру. Вопрос в том, насколько корректно оценивать на вступительных испытаний по тем знаниям, которые МЛ инженеру в реальной работе не понадобятся.
Комментарий недоступен
А как еще отсеять студента с минимумом опыта? Я вот уже математику забыл)) Зато приобрел навыки в профессии.
И математика пригождается мне очень редко. Хотя без нее было бы совсем плохо.
15-20 часов в неделю математики - мало кто 3 семестра выдержит. За такое еще и доплачивать было бы неплохо, причем неплохо так доплачивать.
Сейчас разберёмся, спасибо!
Быстро вы.
А в чём принципиальное отличие от Шада?
То есть шутка "Требуется репетитор по математике в data science startup" уже не шутка?