Цифровая экосистема МТС сообщает о начале нового набора в Школу аналитиков данных МТС. Все участники, прошедшие конкурсный отбор, пройдут бесплатное обучение, а лучшие из них получат приглашение на работу в МТС.
В рамках программы Школа аналитиков данных МТС студенты учатся продвинутому владению Python, осваивают основы классического машинного обучения и знакомятся с принципами построения ML-моделей в разных сферах использования, например, геоаналитика, реклама и финтех. Как указали в компании, в этом потоке в программе появятся занятия по обработке естественного языка (NLP), а блок, посвященный рекомендательным системам, временным рядам и Spark, будет значительно расширен.
Для того, чтобы стать студентом курса, нужно подать заявку до 20 октября и выполнить тестовое задание. Обучение стартует 7 ноября 2024 года и будет проходить в онлайн-формате: два раза в неделю студентов ждут вебинары с разбором теории и практических кейсов. Для работы с большими данными МТС предоставит свой собственный кластер. Программа рассчитана на 10 месяцев, ее участникам будут доступны комплексные итоговые работы и обратная связь от преподавателей — специалистов центра Big Data МТС.
Как рассказали представители МТС, за выполнение домашней работы, посещение занятий и участие в интерактивах начисляются баллы, которые ученики могут обменять на мерч МТС. По итогам прошлых потоков лучшие слушатели получили приглашение на работу в Центр Big Data МТС.
«Сегодня специалисты по анализу Big Data становятся ключевыми фигурами в любых отраслях — промышленности, банковском, научном и других направлениях, а сильные аналитики пользуются спросом на рынке труда Красноярского края и за его пределами. С помощью нашего бесплатного курса можно научиться говорить на языке цифр — собирать, обрабатывать, анализировать и трактовать массивы данных. Лучшим из учеников мы предложим работу — по итогам прошлых потоков курса несколько десятков человек успешно закончили обучение и получили оффер в Центр Big Data МТС», — рассказал директор МТС в Красноярском крае Сергей Егошин.
