МТС Web Services открыла набор на четвёртый поток Школы аналитиков данных МТС
Кодик кратко объясняет суть статьи
МТС объявила о наборе на бесплатную 10-месячную онлайн-программу школы аналитики данных, прием заявок открыт до 30 октября 2025 года. Программа ориентирована на студентов старших курсов технических направлений, junior/middle-аналитиков и IT-специалистов, интересующихся анализом данных. Отбор проходит через мотивационное письмо, анкетирование и тестирование. Курсы включают еженедельные вебинары от экспертов МТС, практические задания, проекты с обратной связью и возможность стажировки с последующим трудоустройством. Учебный план охватывает SQL, Python, математику, машинное обучение, большие данные, нейросети, NLP, Spark, разработку ML-систем и защиту от атак. Дополнительно предусмотрены занятия по профессиональному нетворкингу.
Читайте в Telegram
|
Приём заявок продлится до 30 октября 2025 года, при этом 10-месячное обучение полностью бесплатное и будет проходить в онлайн-формате, сообщили «Коду Дурова» в пресс-службе МТС.
В компании сообщили, что программа Школы аналитиков данных МТС направлена на студентов последних курсов технических специальностей, Junior/middle аналитиков данных, а также специалистов из смежных областей ИТ, желающих лучше изучить анализ данных.
На программу действует конкурсный отбор — необходимо написать мотивационное письмо, заполнить анкету и успешно справиться с профильным тестированием.
- В рамках курса два раза в неделю действующие эксперты из разных продуктов Центра BigData MWS будут проводить для студентов вебинары.
- Теоретическая часть и разбор практических кейсов разбиты домашними заданиями и контрольными работами – специалисты MWS также дают слушателям обратную связь по проектам в рамках образовательного процесса.
- Также самые талантливые участники курса смогут пройти стажировку в МТС Web Services, а затем получить приглашение на работу.
Сообщается, что образовательная программа учитывает ключевые направления в изучении больших данных: SQL, Python, математику, ML, Big Data, работу с нейросетями и рекомендательными системами.
Кроме того, учащиеся также смогут освоить Spark, дообучение моделей, обработку естественного языка (NLP) и принципы построения ML-моделей в разных сферах использования, например, в геоаналитике, рекламе и финтехе.
Также для слушателей предусмотрен профессиональный нетворкинг и блоки по основам ML System design и противодействию адверсальным атакам.
