Про курс
Python — одна з найпопулярніших та найлегших мов для початку роботи з кодом. Вона має зрозумілий і чистий синтаксис, велику спільноту та неймовірну кількість додаткових модулів. Знання Python важливе для роботи з машинним навчанням і великими даними, хоча також допоможе автоматизувати навіть тривіальні завдання.
На курсі навчимося впевнено оперувати цією мовою:
— опануємо базові підходи до розробки й поступово переходитимемо до складніших завдань;
— розберемося зі змінними, функціями, модулями, класами та базами даних;
— зрозуміємо, як підходити до задачі, з чого починати, як забезпечувати якість коду на Python та отримувати максимальну користь від написаного.
У модулі Machine Learning Beginning ми розглянемо більшість популярних методів: починаючи від простих (але не менш ефективних) лінійних моделей і дерев рішень, закінчуючи складнішими буcтингами та глибокими нейронними мережами.
Після закінчення ви матимете не тільки загальне уявлення про те, чим є Machine Learning, а й глибоке розуміння сучасних інструментів і нюансів їхнього використання. А також отримаєте практичний досвід тренування, валідації та тюнінгу різних моделей машинного навчання.
Дедлайн прийому заявок на курс був 21 серпня. Проєкт реалізується Міністерством цифрової трансформації в партнерстві з
компанією Binance Charity та Львівським IT Кластером, при сприянні Програми USAID «Конкурентоспроможна економіка України» та проєкту «Цифрові, інклюзивні, доступні: підтримка цифровізації державних послуг в Україні», що впроваджується ПРООН в Україні за підтримки Швеції.
жовтень 2022
точна дата старту буде оголошена згодом
36 600 грн
програма покривається стипендією IT Generation
5 місяців
вебінари та відеолекції
За підтримки IT Generation
У рамках проєкту таланти з будь-якого куточка України зможуть безоплатно здобути професію у сфері IT.
Курс для вас, якщо ви
громадянин/громадянка України
віком від 21 до 60 років
не маєте формальної освіти, кваліфікації та досвіду роботи в ІТ
English
Intermediate і вище
Досвід
знання математики, основ лінійної алгебри та теорії ймовірностей
Час
10-12+ годин на тиждень для виконання домашніх завдань
Навчальний план
-
Основи Python
- Що таке мови програмування. Властивості Python, чим він відрізняється від інших популярних мов. Чому потрібно знати різницю між ними і як це використовувати.
-
Змінні
- Що таке змінні. Де використовуються та навіщо. Опис стандартних типів з їхніми методами й можливостями для використання.
-
Умови та цикли
- Змінні для використання розгалуження у програмах. Цикли: як змусити програму працювати відповідно до потреб користувачів.
-
Функції
- Як використовувати функції у програмах. Чому систему варто ділити на функції. Які фішки в Python можуть полегшити життя розробнику.
-
Файли
- Робота з файлами. Як читати інформацію з файлу, змінювати її та використовувати в інших обрахунках.
-
Модулі
- Що таке модулі. Навіщо створювати багатомодульну програму та які проблеми можуть бути з цим під час написання коду в Python.
-
Класи
- Розглянемо об'єктно-орієнтоване програмування. Чим воно відрізняється від того, що ми писали раніше. Коли його варто використовувати й коли зовсім не варто.
-
Бази даних
- Що і як зберігають у базах даних. Навіщо вони можуть знадобитись та як їх налаштовувати.
-
Мережа. API
- Базові принципи роботи мережі. Як вона функціонує і як почати використовувати її у своїх цілях. Отримання та надсилання інформації через web.
-
Тестування
- Чому треба тестувати свій код. Бібліотеки Python, які є для тестування. Як покривати код тестами.
-
Чистий код
- Відмінність між хорошим і поганим кодом. Правила хорошого коду та як його писати. Які інструменти й практики найкраще в цьому допомагають.
-
Data Science
- — Intro — AI vs ML.
- — Exploratory data analysis: Pandas and NumPy.
- — Visual data analysis.
-
Classic Machine Learning
- — Linear/polynomial regression.
- — Logistic regression.
- — NLP features.
- — Evaluating models. Validation. Metrics.
- — Time series analysis.
- — Decision trees.
- — Random forest / bagging.
- — Boosting — XGBoost, LightGBM, CatBoost.
- — Unsupervised learning.
- — Feature engineering.
- — Feature importance.
-
Intro to Deep Learning
- — Basic neural networks.
- — Into to PyTorch.
- — DL in NLP.
- — DL in CV.
Як відбувається навчання
Вебінари
Двічі на тиждень проходитимуть живі вебінари з куратором.
Професійний досвід
Курс наближений до справжніх робочих умов. Тому ви виконуватимете домашні завдання та багато практикуватиметеся.
Курсовий проєкт
Під час курсу ви зробите два великі проєкти, адже принцип курсу — все як у житті.
Зворотний зв'язок
Куратори завжди на зв'язку. Прислухайтеся до коментарів, щоб досягти крутих результатів. І так, виправляти роботу вдесяте — це нормально.
Сертифікат за здобутки
Видаємо лише тим, хто своїм потом, часом і силами його заслужив.
ГРАФІК
Старт
жовтень 2022
Мова викладання
українська, частина матеріалів буде англійською
Запитання
Яку інформацію та документи треба подати?
Для подачі заявки необхідні:
1. Паспортні дані/копія паспорта (можна з «Дії»).
2. Дата народження.
3. Контактні дані (телефон, email).
4. Інформація про вищу освіту.
Серія та номер диплома про вищу освіту у випадку:
— «пластикові» дипломи від рівня атестата до магістра, видані протягом 1998-2014 років;
— диплом державного зразка від рівня атестата до магістра, видані з 2015 року.
Копія диплома у випадку:
— дипломи, видані до 1998 року;
— дипломи, видані військовими ЗВО.
5. Інформація про досвід роботи:
— електронний витяг з пенсійного фонду або копія трудової книжки, витяг з ЄДР для ФОП.
6. CV.
7. Короткий мотиваційний лист «Чому саме мені потрібна ця стипендія» (мінімум 200 слів).
8. Binance Account ID (студенту перед поданням заявки потрібно зареєструватись на платформі Binance та зазначити ID у заявці).
9. Сертифікат підтвердження володіння англійської мови (у разі наявності).
Як зрозуміти, чи маю я «досвід роботи в ІТ»?
Під досвідом роботи розуміється здійснення діяльності, передбаченої в пункті 4 статті 5 Закону України «Про стимулювання розвитку цифрової економіки в Україні». Якщо студент здійснював або здійснює свою діяльність із зазначеного переліку, то такий студент має досвід роботи в ІТ індустрії.
Які вимоги до моєї попередньої освіти?
Студент не повинен мати освіту у сфері інформаційних технологій незалежно від року випуску, оскільки за ідеологією проєкту студентами повинні бути ті, хто до участі у проєкті не мав жодного відношення до ІТ сфери.
Постановою Кабінету Міністрів України від 29 квітня 2015 року № 266 «Про затвердження переліку галузей знань і спеціальностей, за якими здійснюється підготовка здобувачів вищої освіти» визначено перелік галузей знань та спеціальностей.
Пунктом 12-м визначено перелік спеціальностей вищої освіти в галузі «Інформаційних технологій», зокрема:
— Інженерія програмного забезпечення
— Комп'ютерні науки
— Комп'ютерна інженерія
— Системний аналіз
— Кібербезпека
— Інформаційні системи та технології
А також пунктом 15, зокрема:
Автоматизація та комп'ютерно-інтегровані технології.
Чи можна подати заявку, якщо я молодше 21 року або старше 60 років?
Для участі у проєкті студент повинен бути віком від 21 до 60 років. Cуть проєкту полягає в тому, щоб надати можливість людині змінити свою обрану спеціальність на нову саме в галузі ІТ, а людина молодша 21 року тільки обирає майбутній шлях.
Проте не варто засмучуватись — попереду ще багато освітніх проєктів, в яких і ви обов’язково зможете взяти участь.
Чи маю я на момент подачі заявки бути працевлаштованим (офіційно/неофіційно) або можу бути безробітним?
Вимогами проєкту не встановлене офіційне працевлаштування. Проте звертаємо увагу, що студент не повинен мати досвіду роботи в ІТ компанії.
Чи можна буде змінити курс, якщо захочу інший?
Ні, студент повинен обрати та закінчити навчання за обраною програмою.
Навчання платне чи безоплатне?
Для студентів навчання безоплатне — його вартість покривається грантом від компанії Binance.
Чи є в мене фінансові зобов'язання?
Після отримання гранту від компанії Binance студент повинен сплатити за навчання протягом 2-х днів з моменту отримання гранту.
Коли потрібно сплатити за програму?
Після отримання гранту від компанії Binance студент повинен сплатити за навчання протягом 2-х днів з моменту отримання гранту.
З яким софтом працюватимемо на курсі?
Для першого модуля вам знадобиться VS Code, Anaconda (чи принаймні Python3.7). Під час вивчення ML: Python3 + classic ML stack (NumPy, Pandas, Sklearn, LightGBM/CatBoost/XGBoost) + PyTorch, Jupyter Notebooks.
Як відбувається комунікація на курсі та в якому форматі куратори дають фідбек?
Уся комунікація на курсі відбуватиметься на платформі Slack (робочий чат групи, канали для домашніх завдань і корисних посилань). Куратор даватиме фідбек у вигляді коментарів до домашніх завдань і обговорення на вебінарах.
Чи записуватимуться вебінари?
Так, але краще виділіть час, щоб долучатися до них особисто — буде цікаво.
Чи отримаю я сертифікат?
Вам потрібно виконати 70% всіх домашніх завдань та захистити курсовий проєкт, щоб отримати сертифікат про успішне завершення навчання.
Якщо ви не будете виходити на зв'язок протягом першої половини курсу, відвідувати вебінари чи не будете виконувати домашні завдання, ми будемо вимушені усунути вас від навчання.