Sigma Software University розпочав Data Science Summer School для студентів Національного університету «Львівська політехніка». Програма передбачає вивчення ключових концепцій машинного навчання, їхнє застосування на практиці, інтерактивну роботу в групах над практичними завданнями та над власним проєктом.
22 липня відбулася перша лекція програми Sigma Software Data Science Summer School. Участь у Школі беруть 20 студентів третього курсу кафедри систем штучного інтелекту, що навчаються за спеціальністю «Комп’ютерні науки». Заняття триватимуть п’ять тижнів, упродовж яких учасники мають закласти міцний фундамент для подальшого вивчення Machine Learning.
На відкритті були присутні представники вишу та компанії Sigma Software, які брали участь у підготовці навчального процесу. Вітальна промова від Наталі Мельникової, тренінг-менеджерки Sigma Software, налаштувала всіх на робочий лад та зарядила енергією успіху!
Запуску Літньої школи передувало чимало спільних ініціатив, проведених для студентів добрих партнерів компанії Sigma Software – Львівської політехніки. До речі, це не перший досвід співпраці з кафедрою систем штучного інтелекту. Минулої осені студенти третього курсу презентували свої курсові проєкти експертам Sigma Software, а навесні Денис Пишьєв, Senior Software Developer компанії, брав участь у рев’ю бакалаврських робіт студентів четвертого курсу. Представники Sigma Software були приємно вражені їхнім рівнем підготовки, але немає меж досконалості, тому вирішили започаткувати власну навчальну програму, щоб допомогти студентам краще розібратися у затребуваному напрямі.
З самого початку навчання планували в офлайн-форматі. Карантин вніс свої корективи, проте не зміг завадити намірам. Михайло Дубовий, тренер Data Science Summer School та Senior Software Developer у Sigma Software, зміг майстерно адаптувати програму до онлайн-формату. Тому тепер всі учасники можуть підключатися до занять зі зручних для них локацій.
Формат навчання – лекції, насичені прикладами та практикою. Інтерактиву, за словами тренера, буде вдосталь. Для зручності виконання практичних завдань учасників буде поділено на чотири команди. За п’ять тижнів вони мають презентувати свої напрацювання викладачам та експертам компанії.
Під час першої лекції тренер приділив увагу ключовим поняттям та історії напрямку Machine Learning і зробив стислий огляд всієї програми. Попереду на учасників літньої школи чекає ще чотири зустрічі, на яких вони мають розвинути інтуїцію та розуміння ключових концепцій машинного навчання, дізнатися, як ці концепції застосовують на практиці, розібрати все на прикладі лінійної моделі, вивчити вірогіднісні інтерпретації та статистичні тести для лінійної регресії.
Михайло Дубовий орієнтований на плідну взаємодію з аудиторією, адже тема непроста, всі мають розуміти процес повністю. Тому запевняє, що спонукатиме учасників активно залучатись у процес навчання та задавати питання, аби всі були в рівних умовах.
Робота з учасниками Data Science Summer School не закінчиться влітку, підсумки можна буде підбивати восени, коли стане зрозуміло, яким чином студенти змогли використати отримані навички у своїх проєктах та як отриманні знання допомогли у навчанні.