1 + 2 lygis Nemokamos studijos

Duomenų mokslas – pradedančių studijos

Duomenų mokslas šiandien yra būtina bet kurio verslo dalis, atsižvelgiant į didžiulį duomenų kiekį su kuriuo susiduriame kiekvienas. Duomenų mokslas šiuo metu yra viena iš labiausiai diskutuojamų temų, o jo populiarumas bėgant metams tik auga.

Tai kas iš tikrųjų yra tas duomenų mokslas? Duomenų mokslas yra studijų sritis, kurioje nagrinėjami didžiuliai duomenų kiekiai, naudojant šiuolaikines priemones ir metodus, kad būtų galima rasti nematytus modelius, gauti prasmingą informaciją ir priimti verslo sprendimus. Duomenų mokslas naudoja mašininio mokymosi algoritmus kuriant nuspėjamuosius modelius.

  • 1608€
    Vidutinis duomenų inžinieriaus atlyginimas Lietuvoje
  • 96%
    Duomenų inžinieriai Lietuvoje yra patenkinti savo darbu
  • 82%
    Studentų sėkmingai pabaigia Duomenų mokslo studijas

Įsidarbinimo galimybės

Atsiliepimai

Enrika Vyšniauskaitė

Junior Python Developer @Corner Case Technologies

CodeAcadamy padėjo pasiekti man labai svarbų tikslą: įsidarbinti Junior Python programuotoja. Jaučiu didžiausią padėką savo dėstytojui, kuris padėjo man tapti geresnei savo srities žinovei bei siekti maksimalių rezultatų. Visa tai prisidėjo prie to, kur esu dabar – dirbti mėgiamą darbą stiprioje IT kompanijoje!

Mantas Sviklas

RPA DevOps Engineer @Telia

CodeAcademy pasirinkau nes jie aiškiai papasakojo apie kursų krypčių pasirinkimus ir galimybes. Įsiminė kantrūs dėstytojai, kurie visada atsakydavo į kilusius klausimus ir informuodavo, kad kiekvieną problemą galima spręsti keliais būdais.

Programa

7 mėn.
  • 1 temos
  • 2 temos
  • 3 temos
  • 4 temos
  • 5 temos

Programavimas su Python

  • Įvadas
  • Aplinkos paruošimas
  • Virtualios programavimo aplinkos kūrimas (VENV)
  • Pirmoji programa bei komandinė eilutė Kintamieji, if sąlyga Versijavimas (git)
  • Data tipai – Boolean, data, laikas, masyvai, žodynai
  • Ciklai, išimtys
  • Funkcijos
  • Objektinis programavimas, klasės
  • Paveldėjimas, klaidų ieškojimas (debug)
  • Darbas su katalogais ir failais
  • Loginimas
  • UNIT testų kūrimas
  • Web Scraping
  • RestAPI – Flask framework’o įžanga, Docker

Tiriamoji duomenų analizė (Exploratory data Analysis)

Exploratory Data Analysis refers to the critical process of performing initial investigations on data so as to discover patterns, to spot anomalies, to test hypothesis and to check assumptions with the help of summary statistics and graphical representations.

  • Jupyter notebook
  • Numpy
  • Duomenų manipuliacija (Pandas)
  • Vizualizacija (maltplotlib, seaborn)

Duomenų klasterizavimas ir klasifikavimas

  • Duomenų tyrybos teorija
  • Tiesinė regresija
  • Logistinė regresija ir K-artimiausio kaimyno metodai
  • Bajeso klasifikatorius
  • Sprendimų medžio ir atsitiktinio miško metodai
  • Artimiausių vidurkių ir hierarchinio klasterizavimo metodai
  • Asociacijų taisyklės
  • Teksto analizė

Įvadas į mašininį mokymąsi

  • Mašininio mokymosi pagrindai
  • Atsitiktiniai miškai – vienas iš galingiausių ir universaliausių mašininio mokymosi algoritmų
  • Duomenų ištyrimas
  • Modelių tvirtinimas
  • Trūkstamų verčių tvarkymas ir kt.

Asmeninis projektas

  • Darbas su pasirinkta užduotimi
  • Duomenų rinkimas
  • Duomenų apdorojimas
  • Tiriamoji duomenų analizė
  • Modelio kūrimas
  • Modelio deploy‘inimas
  • Modelio stebėjimas

Dėstytojai

Mūsų dėstytojų komanda – skirtingų IT specialistų mišinys. Vieni, kaip kokie superdidvyriai 🦸, dienomis
užima Top pozicijas savo įmonėse ir vakarais atsiliepia į studentų pagalbos šauksmus, kiti – dirba kaip freelancer’iai, kasdien žongliruodami tarp klientų bei studentų. Tačiau visi jie 100% pasiruošę žiniomis ir patirtimi padėti tau! 🧑‍🎓

Dirbtinis intelektas

Mindaugas Bernatavičius

Principal Software Engineer @Virtustream 

Dirbtinis intelektas

Povilas Pažėra

Lead Data Scientist @Omnisend

Big Data

Simonas Audickas

Senior Data Scientist @Syno International

Big Data

Justas Kalpokas

Senior Data Scientist @Exadel

Big Data

Tomas Ivanaitis

Programos kalendorius

Laikotarpis

liepos 18 d. - vasario 24 d.

Laikas

18:00 - 22:00

Trukmė

480 valandų

Kaina

Studijos yra nemokamos

Skaičiuoklė

Išsimokėjimo galimybės

Mes siūlome tiek skirtingų išsimokėjimo galimybių ir lengvatų, kad sukūrėme skaičiuoklę savo galimybes pasiskaičiuoti pačiam – visai kaip banke. 💸

CodeAcademy finansavimas

  • Nuo 50 €/mėn.

Lietuvos Užimtumo Tarnybos finansuojami kursai

  • Finansuoja Lietuvos Užimtumo Tarnyba ir Europos Sąjungos fondai
  • Reikalinga atitikti Užimtumo Tarnybos reikalavimus.

Mokėk po sėkmingo įsidarbinimo!

  • Mėnesinis mokestis – 10% nuo Neto pajamų, su galimybe turėti mokėjimo atostogas iki 5 mėnesių.

Dažniausiai užduodami klausimai

Kursų grafikas yra fiksuotas, visos pamokos yra vedamos gyvai, profesionalių CodeAcademy dėstytojų, kuriems, paskaitų metu, galite užduoti klausimus, pasitikrinti namų užduotis, gauti patarimų dėl ateities projektų.

Mokslams virtualioje ervėje naudojame vieną pažangiausių bei lanksčiausių pedagoginių programų – Microsoft Teams. Kartu su Microsoft Teams turėsite prieigą prie Microsoft Office paketo nemokamai vieneriems metams.

Prisijungimai prie Studijų aplinkos studentams atsiunčiami likus 5-3 darbo dienoms iki užsiėmimų pradžios į sutartyje nurodytą el. paštą.

Susisiekite su mumis!