Data Science

Data (informasiya) hər bir təşkilatın ən önəmli varlığıdır. Lakin onu uyğun hala çevirə bilmədikdə əldə olan data`nın heç bir dəyəri olmur. Data Science isə bu məlumatların öyrənilməsidir. 3 əsas elmdən ibarətdir – riyaziyyat, statistika, informasiya texnologiyaları. Data Scientist`in vəzifəsi veriləri təhlil etmək, işləmək, modelləşdirmək, sonra şirkətlər və digər təşkilatlar üçün fəaliyyət planları yaratmaq və nəticələri şərh etməkdən ibarətdir.

Coders Azerbaijan front end

Əsas iş sahələri

Kimlər müraciət edə bilər?

Riyaziyyat və statistika üzrə tələb olunan biliklərə sahib olan hər kəs proqrama müraciət edə bilər. Bunun üçün sizdən xüsusi təhsil göstəricisi deyil, komandada işləmə bacarığı və analitik düşüncə tələb olunur.

Tədris müddəti

4 Ay

Praktiki saatlar

144

Texniki İngilis dili

+

Qəbul prosesi

Sıfırdan

Modullar

4

Gündəlik işləmə imkanı

+

Akademik saatlar

128

Proyekt sayı

2

Konsultasiya dəstəyi

+

Coders Bootcamp

Həftə içi 5 gün, hər dərs 3 saat olmaqla nəzəri və praktiki keçirilən dərslərə qatılaraq yeni bir ixtisasa yiyələnmiş olacaqsınız. Bundan əlavə həftə sonları mərkəzimizdə əlavə dərslərə qatılaraq həftə ərzində olan boşluqlarınızı tamamlaya bilərsiniz. Hər modulun sonunda ay ərzində öyrəndiklərinizi praktiki tətbiq edəcəksiniz. Bu layihələr sizin karyeranızda böyük rol oynayan şəxsi portfolionuzda yer alacaq. Proqramın sonunda siz, geniş portfolioya sahib olan təcrübəli mütəxəssis olacaqsınız.

Tədris Proqramı

  • Başlanğıc
  • Modul 1
  • Modul 2
  • Modul 3
  • Modul 4

Sizin proqrama ilk addımınız ödənişsiz karyera yönümlü konsultasiya ilə başlayacaq. Hansı ki, bu konsultasiya ilə siz təməl biliklərə yiyələnmiş olacaqsınız. Proqram menecerlərimiz proqram müddətində daima karyera bələdçisiniz olaraq peşəkar inkişaf yolunuzun hər addımında sizinlə birgə çalışacaqlar.

Python dili vasitəsiylə nümunə proqram kodunun tərtib edilməsi. NumPy və Panda alətləri vasitəsiylə verilənlərin analiz edilməsi və matplot vasitəsiylə uyğun qrafiklərin tərtib edilməsi;

Verilənlərin statistik metodlar vasitəsiylə analiz edilməsi.

 

Machiene learning texnologiyası vasitəsiylə Xətti və Lojistik reqressiya metodunun tətbiq edilməsi. Supervised Learning vasitəsiylə Qərar ağacı (Decision Tree), Xətti Random Forest və Navies Bayes modelinin tətbiq edilməsi;

Nümunə mətndən Text Mining metodu vasitəsiylə axtarılan məlumatın əldə edilməsi. Text Mining’də NLP texnologiyasının istifadə edilməsi.

Keyfiyyətli təhsil

Karyera imkanı

Əmək bazarı ilə sıx əlaqədə olan müəssisəmiz tələbələri konsultasiya edərək onlarla ünsiyyətdə olur və istədikləri mövqeyə sahib olanadək mütamadi olaraq dəstəyini göstərir.