ОНЛАЙН-ИНТЕНСИВ ПО АНАЛИЗУ ДАННЫХ И МАШИННОМУ ОБУЧЕНИЮ
ДЛЯ СТАРШЕКЛАССНИКОВ
Дата-Кампус.Digital
1–8 ноября 2021, онлайн
"Дата-Кампус" – это интенсивы и тематические смены по основам анализа данных и машинного обучения для старшеклассников. С 2019 г. около 2000 тысяч человек из 62 населенных пунктов России прошли обучение в Дата-Кампусе.

"Дата-кампус.Медиа" продолжает серию интенсивов по Data Science, в этот раз – с фокусом на применении Data Science и машинного обучения в цифровых экосистемах и инженерных разработках.

Вы освоите основные методы анализа данных и машинного обучения с применением Python, станете разбираться в основных перспективных направлениях развития этих технологий и их применения, научитесь формулировать и операционализировать аналитические гипотезы для последующей проверки на реальных данных, познакомитесь с приёмами аналитического мышления в управлении цифровыми экосистемами и в инженерных разработках.
В РАМКАХ ДАННОГО КУРСА
Вы знакомитесь с профессией «Аналитик данных», получаете навыки программирования на Python, опыт построения действующих моделей машинного обучения и искусственного интеллекта
Формируете навык использования методов анализа данных для формулирования исследовательских задач и гипотез в социально-экономической сфере в соответствии с парадигмой «управление на основе данных»
Наша цель – профессиональное самоопределение участника программы, основанное на профессиональной пробе
Для кого эта программа?

Для учащихся в возрасте от 14 до 18 лет (9-11 классы). Участники с базовыми навыками программирования на языке Python имеют преимущество при наборе в программу.
Что значит «Digital»?

«Дата-Кампус. Digital» посвящен изучению и прменению методов анализа данных и машинного обучения в таких областях: Цифровые экосистемы, Чистая энергетика, Финансы, Коммуникации, Компьютерное зрение. Для участников у нас приготовлены наборы данных, связанные с этими сферами.
Чему
научимся?

— Использовать для управления цифровыми продуктами и решения инженерных задач методы Data Science и Machine Learning.
– Работать в географически распределенной команде.
– Пользоваться облачными сервисами и средствами вычислений, работая над реальным исследовательским проектом.
Как
проходит?

Это будут лекции, мастер-классы, консультации по командным проектам ежедневно онлайн с 07:00 до 15:00 по московскому времени с перерывами. Участники будут объединены в команды, каждая из которых будет выполнять командный проект.
Занятия проходят онлайн на нашей платформе; до начала Кампуса на ней нужно зарегистрироваться по ссылке, которую вы получите на email.
Преподаватели курса

Илья Эдуардович Бойцов
Специалист по машинному обучению. Старший ML разработчик в Яндекс.Вертикали, ex-руководитель группы машинного обучения в Rambler & Co, аспирант НИУ ВШЭ.
Вячеслав Викторович Бакулин
Дата-аналитик, руководитель команды машинного обучения в Центре прикладного анализа больших данных Томского государственного университета. Победитель в 3 треках Data Science-соревнования Econophysica, Газпромнефть и Heriot Watt. 1 место в data-соревновании Сибур.
Павел Павлович Глухов
Научный сотрудник научно-исследовательского сектора «Открытое образование» научно-исследовательского центра социализации и персонализации образования детей Федерального института развития образования РАНХиГС, эксперт лаборатории компетентностных практик образования МГПУ
Андрей Александрович Дерябин
Научный сотрудник Федерального института развития образования РАНХиГС, MSc Social Psychology (London School of Economics), медиа-аналитик, certified Data Science professional.

Попов Александр Анатольевич
доктор философских наук
Генеральный директор АНО ДПО «Открытое образование». Заведующий научно-исследовательским сектором «Открытое образование» Федерального института развития образования РАНХиГС
Заведующий лабораторией компетентностных практик образования Института системных проектов МГПУ.
Участие бесплатно. Количество мест ограничено.

Участники с базовыми навыками программирования на языке Python имеют преимущество при наборе в программу; знание основ Python тестируется при регистрации.
АНО ДПО "Открытое образование"