×Закрыть

Big Data School 5.0 від Київстар

Відбулось
7 жовтня (середа)
Місце
Online
Вартість
безкоштовно

Прийом заявок: 14 вересня — 7 жовтня
Навчання: 24 жовтня — 12 грудня, 19 грудня — захист курсового проєкту

Київстар традиційно оголошує про старт набору до ювілейної п`ятої Big Data School — власного щорічного освітнього проєкту, головною метою якого є розвивати молоді таланти у сфері Data Science і ринок України в цілому. Прийом заявок на курс навчання триватиме три тижні, з 14 вересня по 07 жовтня 2020 року включно.

Як подати заявку?

Дізнатися більше про школу можна на сайті bigdata.kyivstar.ua/school. Щоб стати студентом, необхідно заповнити реєстраційну форму та надіслати мотиваційний лист. Саме на його основі організатори оберуть кандидатів, які виконуватимуть тестове завдання онлайн. Після успішного проходження усіх етапів попереднього відбору, потенційних студентів школи запросять до виконання тестових завдань. Цього року вдвічі більше студентів матимуть можливість долучитися до навчання в Big Data School — Київстар планує набрати групу з 50 студентів.

Що чекає на студентів?

Курс Big Data School 5.0 відрізняється від курсів минулих років тим, що процес відбору, тестування та навчання повністю проводиться в онлайн форматі. Це означає, що до школи можуть долучитися студенти будь-якого міста України, залишаючись вдома. Крім того, навчання триватиме не 10 днів, як минулого року, а 2 місяці, з 24 жовтня по 12 грудня. Куратори курсу та проєкту Big Data School — ідейні натхненники і фахівці в області Big Data, професіонали з багаторічним досвідом роботи в Київстар, а запрошені ментори — досвідчені практики зі сфери IT, Data Science, Big Data та хмарних технологій. Курс завершиться захистом курсового проєкту 19 грудня.

З чого складається курс навчання?

Курс навчання Big Data School безкоштовний. Унікальна програма Big Data School побудована на застосуванні технологій Big Data для опрацювання великих масивів даних, а також на вивчені алгоритмів машинного навчання та хмарних обчислень. Підчас лекцій та воркшопів ментори покажуть успішні приклади використання Big Data у бізнесі та телеком-галузі зокрема, навчать студентів роботі з інструментами обробки та агрегації великих даних та інструментами Microsoft Azure, та відпрацюють застосування навичок машинного навчання на практиці. Для захисту курсового проєкту студенти отримають реальну бізнес-задачу і матимуть доступ до бази знеособлених та агрегованих даних Київстар.

Інформаційним партнером Big Data School 5.0 є компанія Stud-Point.

Київстар проводить Big Data School вперше за підтримки технологічного партнера — Microsoft Україна. Завдяки цьому студенти зможуть не тільки повчитися у експертів в області Big Data , яким присвоєно статус Most Valuable Professional (MVP) від корпорації Microsoft, але і попрацювати в хмарному середовищі із інструментами Azure.

В цьому році до складу менторів Big Data School приєдналися Євген Полонічко і Олександр Краковецький, експерти в області Big Data та хмарних технологій, номінанти нагороди Most Valuable Professional (MVP), яку надає корпорація Microsoft в якості подяки видатним технічним лідерам спільнот та тим, хто на думку компанії довів свою глибоку експертизу і знання про продукти та технології Microsoft.

Хмарні технології в програмі курсу

Унікальна програма Big Data School побудована на застосуванні технологій Big Data для обробки великих масивів даних в хмарному середовищі, а також на вивченні алгоритмів машинного навчання і хмарних обчислень. Під час лекцій та практичних занять ментори MVP розкриють переваги аналізу великих даних в хмарному середовищі з використанням інструментів Azure, навчать, як самостійно налаштувати хмарну середу для роботи з проєктами (HICSS, Cisco subscription, storage account, Data Lake, Azure Synapse, Databricks). Студенти отримають навички з обробки даних за допомогою Spark на кластері Azure Databricks, а також попрактикуються будувати ETL процеси з використанням Azure Data Factor.

Деталі та реєстрація

Google Calendar iCal
LinkedIn

Нет комментариев

Подписаться на комментарииОтписаться от комментариев Комментарии могут оставлять только пользователи с подтвержденными аккаунтами.

Подписаться на комментарии