Kurs Data Science (Analityk danych) dla młodzieży i studentów
Zajęcia powadzone przez trenera na rzecz maksymalnie 12-osobowej grupy. Taka forma szkolenia jest najbardziej efektywna ze względu na możliwość zarówno pracy zespołowej jak i indywidualnej z trenerem podczas każdych zajęć. Uczestnik wypracuje sobie umiejętności, które może na bieżąco weryfikować z kolegami z grupy lub osobą prowadzącą zajęcia.
W ramach kursu uczestnik realizuje projekty praktyczne, które stanowią jego pierwsze profesjonalne portfolio. Zgodnie z planem nauczania, kurs trwa 108 godziny zajęć z Trenerami. Czas trwania to około 5-6 miesięcy, w zależności od tempa realizacji materiału przez kursanta. Można wybrać wersję semestralną - 2 razy w tygodniu po 2,5 godziny lub wersję przyspieszoną - 4 razy w tygodniu po 2,5 godziny
Do obowiązków Data Science (Analityka danych) należy m.in.:
- analizowanie dużych zbiorów danych,
- budowanie modeli predykcyjnych,- identyfikowanie wzorców i trendów,
- opracowywanie algorytmów uczenia maszynowego,
- wizualizacja danych,
- optymalizacja procesów analitycznych oraz dostarczanie cennych wniosków biznesowych na podstawie zebranych informacji.
Oto kilka powodów, dla których warto być Data Science (analitykiem danych):
- Rozwiązywanie złożonych problemów: Analitycy danych mają możliwość angażowania się w rozwiązywanie złożonych problemów biznesowych, wykorzystując zaawansowane techniki analizy danych.
- Wpływ na decyzje biznesowe: Poprzez dostarczanie dokładnych analiz i prognoz, analitycy danych wpływają bezpośrednio na procesy podejmowania decyzji w firmach.
- Dynamiczny rynek pracy: Wzrost zapotrzebowania na specjalistów od analizy danych oznacza, że analitycy danych mają dostęp do różnorodnych i dynamicznych możliwości kariery.
- Innowacyjne projekty: Analitycy danych często uczestniczą w innowacyjnych projektach, wykorzystując najnowsze technologie i narzędzia w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.
- Rozwój umiejętności: Działając w dziedzinie Data Science, można ciągle rozwijać umiejętności, ucząc się nowych narzędzi, języków programowania i technik analizy danych.
