Шукаємо викладачів Data Science, Big Data, Predictive Analytics, Machine Learning, Bioinformatics
Ми шукаємо спеціалістів, які б хотіли бути викладачами та створити курс для дітей за цими напрямками: Data Science, Big Data, Predictive Analytics, Machine Learning, Bioinformatics.
Навіщо?
Якщо все будет гаразд, то в цьому році ми (BroBots — Brovary IT Hub) разом з місцевою владою та спонсорами відкриємо більше 10 шкіл нашого формату в кількох областях України. Хвалитися ще рано поки немає результату.
Зараз ми забезпечуємо школи базовими курсами — робототехніка (Ардуіно), інтернет речей, електроніка, програмування, моделювання. Але є бажання розширити перелік курсів.
Немає завдання давати дітям спеціальність. Наша мета — дати дітям базові знання на прийнятному для них рівні, показати актуальні напрямки, дати можливість спробувати себе в них, допомогти обрати свій напрям та допомогти їм подолати бар’єр входження до самоосвіти.
В регіонах шалений попит на технічну освіту, там просто ніхто цим не займається. Плюс навчання буде безоплатним.
Робота над курсом буде поділена на три етапи:
1) розробка курсу
2) обкатка (викладання) його на нашій базі в Броварах
3) впровадження курсу в регіонах
Ми готові оплатити цю роботу в міру наших сил.
Отже, якщо ви є спеціалістом в названих галузях і хочете зробити щось реально корисне для майбутнього країни — пишіть мені на цей профіль або на пошту [email protected].
Ми відкритті до співпраці і готові обговорити всі ваші пропозиції.
P.S. Заздалегідь хочу відповісти на питання «Навіщо вчити дітей, вони навчаться і поїдуть?». Гірше буде якщо вони не навчаться і залишаться.
Для довідки:
БроБотс — некомерційний неприбутковий проект, що заснований в Броварах Олександрою Дудар, Дмитром Корнієнко та Пилипом Духлієм. Наша мета — створення в Україні сучасної якісної позашкільної дитячої освіти.
32 коментарі
Додати коментар Підписатись на коментаріВідписатись від коментаріввідпишу всім «треба більше математики і ще 100500 розділів математики додати»: людині має бути цікаво. Нащо вчити 100500 формул, якщо неясно куди це притулити? Тому спершу слід показати що робить вся та математика, базові задачі по АІ/ДС. І тоді в учня/студента горітимуть очі і він вчитиметься з подвійним запалом
так себе совет. в итоге студент толком не выучит математику, а к ML/DS может охладеть/забить или оно станет непопулярно. в итоге ни то ни се
к тому же всегда лучше учить что-то обширное, а потом при желании начинать специализироваться к чему-то более узкому. ML это как раз узкая область, в которой используется самая банальная математика
Детям хорошо топология заходит, а там один шаг и дифференциальная геометрия, алгебра и все — человека уже не спасти
Математика это не формулы, это рассуждения (теоремы и доказательства). Формулы можно посмотреть в справочнике. В крайнем случае их может вывести разные Mathematica и ко. Тут речь идёт скорее о том, чтобы понимать причинно-следственные связи, уметь оценить полученный результат, ...
Что мешает преподавать математику интересно?
лучше математики их научите, теорверу, линейной алгебре и тд, python, r и сопуствующие библиотеки лишь инструмент, если они основ знать не будут то толку будет 0
У меня в школе было 8 уроков алгебры в неделю + 5 геометрии, база хорошая, но только что с этим делать после школы мне никто не сказал. Так что я была бы очень рада, если бы для меня в школе открыли такие направления как Data Science, Big Data, Predictive Analytics, Machine Learning, Bioinformatics.
Мало математики... Надо ещё линейная алгебра, тензоры, теория вероятностей и, считай, вы готовы. Впрочем, есть и другой путь — тренировать свою нейросеть на типичных задачах и какой-то навык получить можно и без школьной алгебры. Это как водить авто без знания принципов, на которых он едет. Навык выработать можно, но специалистам будете уступать.
теорвер с линейной алгеброй уже перестали быть математикой?
тензоры кстати это часть линейной алгебры, их не надо выделять отдельно
Деление на разделы весьма условно, тензоры я бы больше отнёс к дифференциальной геометрии, потому как они активно применяются не только в линейных пространствах. Правда это скорее за приложениями в Data Science, Big Data, Predictive Analytics, Machine Learning, Bioinformatics где тензор большей частью синоним многомерного массива, а об инвариантности речь не идёт.
тензоры определяются именно в линейной алгебре
en.wikipedia.org/wiki/Tensor_product
en.wikipedia.org/wiki/Tensor_algebra
в дифф геометрии изучаются уже глобальные тензоры на гладких многообразиях, но перед этим нужно выучить как раз определения из лин. алгебры
да, с таким определением тяжело работать
Я же и пишу, что математики мало, надо к перечисленному добавить ещё
вообще-то это все раделы математики
В каком месте я утверждаю обратное?
написано так, как будто математика не включает эти дисциплины9-м классе
если подразумевалась именно школьная, то ок. хотя кое-кто учит это уже в
В machine learning тензоры применяют как обычные многомерные массивы.
При чем тут основы? Основы дают в школе и университете. А на кружке детей надо зантересовать этой сферой, показать практику, отвеит на вопрос «Зачем». Подход от основ и через три года к практическому применению с детьми не работает. Их надо учить в обратном порядке. Например, когда я объясняла, как расчитать расстояние между ракетой и землей для игры в python, дети были поражены, что для этого надо знать теорему пифагора.Один мальчик встал и сказал «Я всем в классе раскажу, зачем нас этому учат»
А МЛ можно вообще учить не зная вообще математических основ?
Конечно, сделать спеца в ML нельзя, но можно показать, как это круто, что с этим делают и создать маленький примитивный проект machinelearningforkids.co.uk/#!/welcome
Очень амбициозная идея! Желаю вашей команде удачи :)
нашо то воно надо тіки дєньгі тратіть та голову сушить як потім ніде не встроїшся
заводи ж оно всі на міталолом попиляні тіки цеха вибитими вікнами світять
це якби на землевпорядника встроїв чи шо то вже без куска хліба не буде
На машин лирнинг/дата всуенс всего 20 вакансий в Киеве. Не факт, что в будущем запрос на таких спецов будет выше.
Зато «не в Киеве» запрос на таких спецов точно будет повыше:
www.forbes.com/...-28-by-2020/#58725c307e3b
«не в Киеве» хватает и своих спецов, с отличными знаниями и дипломами топовых универов. из снг туда прорваться сложно и способны это сделать единицы.
Прорываются то, кто свои мозги привык напрягать с детства, а не прогуливать пары в универе и покупать готовые лабы у старшекурсников. На сколько я понял, автор и пытается детишек приучить к думанию с раннего возраста, тем самым повысив их шансы на жизненный успех. Что само по себе похвально. А вот надо это реализовывать путем прямого изучения ML или искать другие, более «щадящие» пути — это вопрос для дискуссии.
«Прямой путь изучения МЛ» как раз и является наиболее щадящим, потому что там несложная математика используется.
В детстве надо веселиться, а не задротить всякую фигню. Если уж и учить, то английский + что-то фундаментальное (естественные науки, искусство).
А дети что уже python выучили и прошли курс по линейной алгебре и теорверу? Вы для вундеркиндов курсы делаете?
Они прекрасно с пары занятий работают с R. И тот же теорвер можно объяснить ребенку в первом приближении в объеме достаточном для решения поставленной задачи.
Давайте еще раз вам процитирую