технологический партнер
индустриальный партнер
+
И нужно ли выбирать вообще. Обязательно для всех, кто хочет работать «в будущем»: научиться решать исследовательские и бизнес-задачи с помощью данных и искусственного интеллекта.
Карьера в Data Science:
- AI Developer
- ML Developer
- BD Engineer
Вебинар | Онлайн-трансляция
24 июня
в 19:00 по Москве
Познакомьтесь с популярными профессиями в Big Data
Data Scientist
Data Scientist
Data Analyst
Data-инженер
AI Developer
1
2
3
4
5
Узнайте больше о сфере на конкретных примерах
Кейсы
Рассмотрим примеры использования Big Data, Artificial intelligence и Machine learning. Сравним и обсудим кейсы
Опыт экспертов
Каждый спикер поделится своим опытом: чем занимается, как к этому пришел и какие перспективы предлагает рынок
Что такое Data Science и Machine Learning и как их применяют
Какие навыки и инструменты используют Data Scientists
Как построить карьеру в Data Science
Можно ли заниматься всем сразу или нужно выбрать одну сферу
Как ускорить процесс обучения
О чем будем говорить
Что такое Data Science и Machine Learning и как их применяют
Как построить карьеру в Data Science
Где и кем вы сможете работать после выпуска
Вам точно стоит прийти, если вы
Хотите получить ответы на все свои вопросы о Big Data от опытного эксперта
Мечтаете примерить роль дата-сайентиста и решить реальную рабочую задачу
Интересуетесь Data Science, но пока не разобрались, как устроена сфера
1
2
3
Готовы развиваться в Data Science и стремитесь больше узнать о профессиях и перспективах
4
Погрузитесь в Big Data
Как зарабатывать если и не 300 к/в наносекунду, то как минимум больше хорошего middle-разработчика
Что делать, чтобы повысить свою ценность как специалиста
Как ускорить процесс обучения
Мы расскажем:
Кто будет говорить:
Давид Григорян
Аналитик больших
данных, МегаФон
Эмиль Магеррамов
Руководитель группы сервисов вычислительной химии, BIOCAD