InfostudHub i ove godine organizuje Sprint2DS kurs, ovoga puta u online formatu, putem ZOOM platforme, sa napomenom da predavanja neće biti snimljena unapred, već će se odvijati uživo, odnosno predavači će se uključivati na kurs u uživo terminu, isto kada i polaznici.

Kurs će početi u novembru, a planirano trajanje kursa je 6 do 8 nedelja.

Data science je spoj statistike i matematike sa softverskim inženjeringom, bazama podataka, poslovnom analitikom i razumevanjem domena, u cilju pronalaženja znanja u velikim količinama podataka i spada u jedne od najtraženijih IT poslova u poslednje 2 godine.

Za koga je namenjen kurs?

Ako volite podatke i matematiku više od kuckanja koda ili crtanja interfejsa, ako volite da rešavate kompleksne probleme, ako mislite da je kod samo alat a ne svrha sistema, ako volite domenske više od infrastrukturnih problema, ako vam je dosadilo da radite na transakcionim sistemima — onda je ovo pravi kurs za vas.

Šta treba da znam da bih uspešno pratio kurs?

Osnove programiranja Python-a. Osnovna razumevanja matematičkih formula. Razumevanje podataka i osnovne operacije maninuplacije podataka. Razumevanje šta je baza podataka, šta je csv fajl, šta su tipovi podataka, šta je funkcija, osnove objektno-orijentisanih sistema.

Šta dobijam posle kursa?

Dovoljno znanja i referenci za početak DS karijere. Bilo to kroz pronalaženje novog data science posla ili pokretanje data science projekata u vašoj organizaciji. Kroz praktične primere bićete u stanju da uspešno rešavate probleme na intervijuima za DS posao; a kroz data-hackatlon razvićete projekat koji pruža uvid u vaša znanja.

Kurs će se sastojati iz 5 modula i isto kao i prethodni kurs, možete izabrati i upisati samo onaj/one koji vas zanimaju.

Osnovni paket – modul I (2 nedelje):

  • Uvod u DS, rad sa podacima, osnove statistke
  • Exploratory data analysis (EDA) i vizualizacija podataka
  • Klasifikacija, predikcija, klastering
Predavanja:
3., 5., 10, i 12.novembar 18:30 – 20:30
Vežbe:
13. novembar 18:30-20:00

Neuronske mreže i computer vision – modul II (1 nedelja):

  • Šta su i kako rade neuronske mreže
  • Rad sa slikama
Predavanja:
17. i 19. novembar 18:30 – 20:30
Vežbe:
27.novembar 18:30 – 20:00

Rad sa tekstom – modul III (1 nedelja): 

  • Natural language processing (rad sa tekstom)
  • Pretraživanje informacija (elasticsearch)
Predavanja:
15. i 17. decembar od 18:30 – 20:30
Vežbe:
23. decembar 18:30 – 20:30

DS kroz aplikacije — modul IV (1 nedelja):

  • Deployment DS aplikacija
  • Praktični primeri 
  • End-to-end rešenja 
Predavanja:
1. i 3. decembar od 18:30 – 20:30
Vežbe:
11. decembar 18:30 – 20:00

Rad sa velikim skupovima podataka — modul V (1 nedelja):

  • Big data — hadoop, spark
  • Paralelna obrada podataka
  • DS with big data

Termin održavanja TBA.

QA sesije će biti zakazane u dogovoru sa predavačem.

Osim ovih 5 modula, ukoliko bude dovoljno zainteresovanih moguće je održati i šesti modul na neku od sledećih tema za koju se pokaže najveće interesovanje:

  1. Napredne neuronske mreže i rad sa slikama
  2. Napredni rad sa tekstom
  3. Machine learning algoritmi
  4. Klasifikacija
  5. Sistemi za preporučivanje (recommedners)

Planirani nedeljni raspored kursa je:

  1. Online uživo predavanja 2 x 2 sata nedeljno
  2. Online uživo izrada zadataka 1 x 1.5 sat nedeljno
  3. Q&A sesije 1×2 sata (3 puta u toku kursa)

Cena

Moduli se mogu kupiti odvojeno ili zajedno. Uslov održavanja modula jeste dovoljan broj ljudi koji će prisustvovati. Cene i paketi su sledeći:

MODUL I: 130 EUR po polazniku

MODUL II: 100 EUR po polazniku

MODUL III: 100 EUR po polazniku

MODUL IV: 100 EUR po polazniku

MODUL V: 100 EUR po polazniku

PAKET SVIH 5 MODULA: 450 EUR po polazniku

Zbog načina na koji će se kurs održavati, uživo u online formatu, preporučeno je da polaznici imaju dva monitora kako bi mogli i raditi i pratiti kurs u isto vreme.

Minimalan broj polaznika za kurs je 10, a maksimalan 20 ljudi. Rok za prijavu je 30.10.2020.

Predavači

Ilija Subašić: Trenutno je Data Lead u Securitytrails.com. Edukator, doktorat iz informatike sa Univerziteta u Luvenu, Belgija, na temama obrada prirodnog teksta. Preko 10 godina svakodnevnog rada na data science problemima u realnim sistemima. Oblasti intersovanja: obrada prirodnog jezika (NLP), pretraživnje dokumenta, social media mining. Iskustvo u nekim od najboljih londonskih startup kompanija, i predavač na nekoliko data science kampova.

Vladimir Matić: Master sa ETF-a u Beogradu i doktorat sa Univeziteta u Luvenu na temama upotrebe machine learning algoritama u medicinske svrhe. Razvoj matematičkih algoritama koji bi automatizovali interpretaciju signala elektroencefalograma kod novorođenih beba (neoguard.net). Sfera njegove naučne eksertize su mašinsko učenje-veštačka inteligencija, digitalna obrada (biomedicinskih) signala i automatika. Vodi data science tim na Singidum univerzitetu i uređuje sajt datahacker.rs

Dušan Popović: Iskusni inženjer u Data Science oblasti i istraživanju sa preko deset godina analitičkog iskustva, uključujući oblasti u medicini, finansijama, razvoju softvera i potrošačkoj industriji. Projekt menadžer sa bogatim iskustvom u razvoju i održavanju multidisciplinarnih i međunarodnih saradnji. Predavač u oblasti Data Science-a sa preko sedam godina predavačkog iskustva.