Чему научишься за 5 недель
Обучение позволит погрузиться в бигтех и роль Data scientist в команде Т1. Ты разберешь программирование на Python, научишься ускорять работу с данными с помощью CPU и погрузишься в работу с Git: изучишь DVC, SHAP, ML-модели, а еще попрактикуешься в машинном обучении, изучишь различные ML-методы и сможешь применить полученные навыки на практике.
Опыт и навыки
Укрепим знания и поможем стать большим специалистом в ИТ
Онлайн из любого города
Пройти обучение и работать в Т1 можно удаленно из любой точки России и Беларуси
Стажировка в Т1
Шанс пройти стажировку в команде Т1 для лучших финалистов
Мотивация расти
Карьерные треки для выпускников школ позволят быстрее стать мидлом в Т1
Какие системы, навыки и инструменты ты освоишь
ML
Python
GBDT-модель
Т-критерий, U-критерий
Sklearn
DVC (Data Version Control)
SHAP
Git
Evidentlyai
NumPy, Pandas, Matplotlib
MLflow
CPU
Как проходит обучение
Образовательный интенсив длится 5 недель, по результатам обучения — предлагаем карьерный трек в Т1: знакомим с разными ИТ-командами и назначаем интервью лучшим выпускникам
Онлайн и по вечерам
Обучение проходит без отрыва от основной учебы или работы
Встречи с HR и ИТ-блоком
Расскажем о бонусах для сотрудников и том, как устроены рабочие процессы
От 8 часов в неделю
По 4 часа на вебинары и самостоятельную практику
Обучение на LMS платформе
Учебные материалы, видеозаписи и задания — всё на платформе
Индивидуальный подход и поддержка
Специалисты Т1 всегда доступны в чате и помогут с домашними заданиями
HR-поддержка
В программе курса материалы от HR, которые помогут оформить резюме и пройти интервью
Как мы обучаем
Из чего состоит программа
Математическая статистика и теория вероятностей
Изучишь понятие статистического критерия и разберешь популярные рабочие задачи. Узнаешь, что такое T-критерий Стюдента и критерий Манна-Уитни, а также реализуешь работу со статистическими критериями на Python.
Программирование на Python
Изучишь функциональное программирование на Python: функции, аргументы функции, генераторы, декораторы,
и разберешь логирование промежуточных вычислений.
Библиотека NumPy
Изучишь установку библиотеки NumPy, создание и работу с массивами. Подробно разберешь математические и статистические операции, перестановку осей и транспонирование, быстрые поэлементные операции, уход от циклов и векторизованные вычисления.
Библиотеки Sklearn и Matplotlib
Подробно разберешь основы работы в библиотеке Sklearn: загрузку и предобработку данных, алгоритмы машинного обучения, настройку гиперпараметров. Научишься проводить оценку качества моделей, сохранять и загружать модели. Установишь библиотеку Matplotlib, научишься строить графики, диаграмму рассеяния, столбчатую и круговую диаграммы, боксплоты.
CPU
Научишься ускорять работу с данными с помощью CPU. Изучишь работу CatBoost, Py-Boost. Научишься GBDT-моделям, MultiRegression Case, CPU Inference Via Treelite и другим инструментам. Изучишь перекрестную проверку с помощью CPU.
Работа с Git
Узнаешь про инструменты проведения и оценки результатов экспериментов. Изучишь Data Version Control: логирование экспериментов и автоматизацияю пайплайнов. Разберешься в инструментах MLflow и ML-моделях, а также в SHapley Additive exPlanations: назначение, принцип работы, интерпретация моделей и использование в Python. Поработаешь с библиотекой Evidentlyai.
Машинное обучение
Попрактикуешься в обучении и валидировании модели, применении алгоритма обучения без учителя. Проведешь оценку качества данных и предварительную обработку для подготовки данных к анализу. Подробно изучишь алгоритмы кластеризации, адаптивный подход и выбор оптимального метода. Оценишь эффективность методов, узнаешь про контекстные методы и адаптацию алгоритмов.
Практические занятия и учебные проекты
В процессе обучения ты сможешь закрепить полученные знания, применив их в задачах и проектах, максимально приближенных к реальным.
Для прохождения отбора
Освежи эти знания, чтобы успешно пройти тестирование
Образование
Обучаешься в вузе по технической или ИТ-специальности на 3-6 курсе или
в магистратуре
Знание машинного обучения
Понимание основ машинного обучения, основных алгоритмов и области их применения
Знание Python
Понимание базовых концепций языка Python, умение использовать встроенные типы, функции и классы
Основы Git
Знание основных команд и умение работать с инструментом управления версиями Git
IDE
Умение работать с интегрированными средами разработки
Продвинутая математика
Уверенные знания математической статистики и теории вероятностей
Разработка
Понимание принципов работы инструментов разработки
Bitbucket
Знание сетевых репозиториев
Bitbucket
Как стать участником
(1)
Подача заявки
Выбери направление и оставь
заявку через форму подачи на сайте
(2)
Отборочный этап
Пройди тестирование по выбранному направлению и интервью с HR-менеджером
(3)
Обучение
По результатам отбора успешных кандидатов зачислим в группу
ИТ-интенсива
(4)
Интервью на стажировку
Лучших выпускников по итогам интервью рассмотрим на стажировку в Т1
Подать заявку
Сейчас проходит обучение в Открытых школах сентября. Оставь заявку, чтобы узнать о старте набора в новые группы интенсивов в числе первых.
Часто задаваемые вопросы
Я подал(а) заявку. Какие дальнейшие действия?
Мы ответим всем в течение недели после окончания приема заявок. Если твой профиль подошел, расскажем о входном тестировании и дальнейших шагах. Если нам не хватило информации или опыта — уточним или поделимся карьерными возможностями развития в Т1 в рамках других программ.
Сколько длится Открытая школа?
4-6 недель
Все этапы обучения проходят удаленно?
Да, удаленно. Мы предоставляем гибкий график, который не затронет основную деятельность.
География обучения
Участие в интенсиве и стажировка в Т1 возможны с территории России и Республики Беларусь.
Что включает программа обучения и что даст ее прохождение?
Программы собраны на базе тех навыков, которых чаще всего не хватает начинающим специалистам при собеседовании. Таких скилов немного, у каждой роли они свои. Их освоение практически гарантирует успешное прохождение собеседования в Т1.
А сколько времени нужно выделить? Можно совмещать с работой или учебой?
Достаточно выделить 4 часа в неделю на вебинары и еще 4 часа на самостоятельную практику. Вебинары проходят по вечерам по московскому времени, а записи доступны на учебной платформе.
Вы платите зарплату?
Участие в Открытых школах бесплатное, на время прохождения не предусмотрено заключение договора и выплата зарплаты. Лучшие выпускники после собеседования смогут присоединиться к команде Т1 на оплачиваемую стажировку.
Меня возьмут на работу после Открытой школы?
Лучшие выпускники после собеседования смогут присоединиться к команде Т1 на оплачиваемую стажировку.
Я получу сертификат об окончании, если откажусь от трудоустройства?
При выполнении всех практических заданий и успешном завершении обучения предусмотрена выдача сертификата.
Могу ли я выбрать команду при переходе в штат?
Да, лучшие выпускники будут общаться с разными командами, которые ищут специалистов по направлениям Открытых школ.
Нужно ли профильное образование для участия в программе?
Обновленные программы Открытых школ разработаны для студентов вузов, обучающихся по техническим и ИТ-специальностям, 3-6 курсов бакалавриата и специалитета, 1-2 курсов магистратуры.