Duomenų mokslo ir AI internetinis kursas
Kristina Grigaitytė
Duomenų mokslo alumni
Švietimo komanda iš
“Praktiniai projektai ir 1:1 mentorystė suteikė man darbdavių vertinamų įgūdžių, kurie mane išskyrė darbo rinkoje.”
Ženk kitą žingsnį savo duomenų mokslininko karjeroje
Mūsų programos tikslas – suteikti tau įgūdžių, patirties ir pasitikėjimo, kurių reikia sėkmingai duomenų analitikos karjerai.
Ko tikėtis?
Įgyk praktinių įgūdžių
Atlik ~15 realių duomenų mokslo projektų. Kiekvieną iš jų peržiūrės ir asmeniškai pakomentuos patyręs duomenų mokslininkas.
Išmok įrankių ir kalbų,
reikalingų analitiko karjerai pradėti
Rinkis vieną iš dviejų paklausių specializacijų:
Pasirenk darbui
ir gauk tai įrodantį sertifikatą. 97,9 proc. mūsų absolventų gauna darbą per 6 mėnesius nuo programos baigimo.
Programos aprašas
Mūsų programą parengė rinkos profesionalai, siekiantys padėti tau gauti darbą ir pritaikyti savo įgūdžius nuo pat pirmos dienos po mokslų baigimo.
01
Duomenų tvarkymas naudojant Python
Išmokite, kaip apdoroti ir vizualizuoti duomenis naudojant NumPy, Pandas ir kitas duomenų vizualizavimo bibliotekas. Taip pat sustiprinsite tiesinės algebros, Python programavimo ir mokslinių skaičiavimų įgūdžius.
02
Statistinės išvados
Pagilinkite statistikos žinias ir gilinkitės į tikimybių, statistinių išvadų, A/B testų ir priežastinių išvadų temas. Įgykite įgūdžių kurti ir tikrinti eksperimentines hipotezes bei suprasti statistinius modelius. Išmokite SQL, kad galėtumėte efektyviai dirbti su duomenimis reliacinėse duomenų bazėse.
03
Mašininis mokymasis
Sužinokite, kaip naudoti įvairių tipų mašininio mokymosi modelius, pavyzdžiui, KNNs, decision trees, random forests, support vector machines, gradient boosted trees, XGBoost, LightGBM, K-Means clustering ir kt.
04
Computer vision (AI specializacija)
Pradėkite nuo skaitmeninių vaizdų apdorojimo ir pereikite prie vaizdų klasifikavimo ir aptikimo / segmentavimo. Naudokitės tokiomis bibliotekomis kaip PIL, NumPy ir OpenCV, o su PyTorch įvaldykite CNN architektūras, pavyzdžiui, AlexNet ir ResNet. Pritaikykite savo įgūdžius praktiniuose projektuose, kurdami kokybės užtikrinimo, vaizdų ženklinimo ir savavaldžių automobilių modelius.
05
Natural Language Processing (AI specializacija)
Susipažinkite su Natural Language Processing pagrindais: nuo teksto apdorojimo, tokenizavimo ir reprezentacijos metodų. Tyrinėkite pažangų teksto analizavimą naudodami giluminio mokymosi modelius, tokius kaip BERT, GPT ir T5. Taikykite savo žinias praktinėms užduotims, įskaitant nuotaikų analizę, teksto klasifikavimą ir pavadintų subjektų atpažinimą. Naudokitės iš anksto apmokytais modeliais, kad efektyviai spręstumėte realias kalbos apdorojimo problemas.
06
Individualūs specializacijos moduliai
Dirbkite su mūsų įdarbinimo partnerių projektais ir kurkite stažuotės lygio portfolio.
Baik mokslus per 12 mėnesių ar mažiau: tempą pasirinksi pats
Mūsų programa tau leidžia pačiam pasirinkti mokymosi tempą. Per savaitę kryptingam mokymuisi skirdamas 15 valandų, studijas gali baigti per 10 mėnesių. Kuo daugiau valandų skirsi mokymuisi, tuo greičiau baigsi.
Susikurk darbų portfelį ir įrodyk savo įgūdžius darbdaviams
Geriausias būdas mokytis duomenų mokslo – įgyti praktinės patirties su realiais duomenimis. Tad šioje programoje atliksi iki 15 įprastų ir vieną pagrindinį projektą bei susikursi darbo pokalbiui tinkamą portfelį, kurį galėsi drąsiai rodyti potencialiems darbdaviams.
Dirbdamas su pagrindiniu projektu:
Identifikuosite kliento verslo problemą
Gausite, tvarkysite ir tyrinėsite reikalingus duomenis
Naudosite mašininį mokymąsi ar kitus pažangius metodus prognozėms atlikti
Sužinosite, kaip sukurti realų poveikį verslui pasitelkiant duomenų pasakojimą
Pasirinksite projektą iš labiausiai dominančios rinkos šakos
Projektų pavyzdžiai
Naudojant vaizdo atpažinimo funkciją sukurti savarankiškai važiuojančių automobilių modelį.
Sukurti ir paleisti modelį banko klientų kredito rizikai numatyti.
Naudojant LLM sukurti pokalbių robotą, kuris padėtų greitai rasti informaciją automobilio naudotojo instrukcijoje.
Naudokite mašininį mokymąsi, kad sukurtumėte modelį, pagal kurį būtų galima prognozuoti insulto riziką pacientams.
Mokykis iš profesionalų, kurie 100 % seka naujausias rinkos tendencijas
Dovydas Čeilutka
Lead of Data Science
Staff Data Scientist at Vinted
Tomas Šostak
Senior team lead
Product Data Scientist at Vinted
Dalia Jankevičiūtė
Mentor
Strategic Partner Development Manager at Google
Deividas Skiparis
Senior team lead
Data Scientist at Vinted
Mike Jin
Mentor
Senior Research Scientist at Centaur Labs
Užtikrintos karjeros galimybės
Ar gausi darbą, priklauso nuo tavęs paties. Tačiau mes pasirengę padėti ir didžiuojamės iki šiol pasiektais rezultatais: 97,9 proc. mūsų absolventų įsidarbino per 6 mėnesius.
Unikali mokymosi patirtis
Sukurta sėkmei
Mokytis internetu gali būti sudėtinga, ypač kai tai darai vienas. Žmonės geriausiai išmoksta padedami asmeninio mokytojo. Patikrintas Turing College metodas remiasi rinkos profesionalų patirtimi ir užtikrina, kad gausi tiek asmeninės pagalbos, kiek tik reikia, kad tau pasisektų.
Mokykis iš vyresniųjų komandų vadovų
Tobulėk mokydamas kitus
Semkis pasitikėjimo iš karjeros konsultanto
Naudokis bendruomenės pagalba
Mokykis bet kada ir bet kur
Gyvenimas gali būti nenuspėjamas, todėl mūsų platforma suteikia tiek lankstumo, kiek reikia. Nesvarbu, ar su mokslais derini darbą, šeimą ar kitus įsipareigojimus, mokymosi medžiagą gali pasiekti visą parą ir mokytis savo tempu.
97.9%*
Įdarbinimo lygis
40+
Studentų tautybės
1000+
Aktyvūs studentai
*Darbui pasiruošę absolventai gavo darbo pasiūlymą ir įsidarbino per 6 mėnesius nuo studijų baigimo.
Kaip įstoti?
Paraiškos teikimo procesas susideda iš trijų dalių.
Paraiška
Užpildysi paraiškos formą ir pasidalinsi su mumis savo asmenine ir akademine patirtimi.
Vaizdo ar garso įrašas
Įrašysi savo atsakymus į kelis klausimų – jie padės mums įvertinti, ar programa tau tinka.
Interviu
Galiausiai turėsi pokalbį su mūsų priėmimo vadovu.
Priėmimo kriterijai
Dedication of 15-30 focused hours per week
Valandos bus tikslingos, jei:
- Naudosiesi kompiuteriu (ne išmaniuoju telefonu)
- Mokysiesi be trukdžių tam skirtoje erdvėje
- Būsi pailsėjęs, nepervargęs (ne po intensyvaus protinio darbo).
Aiški motyvacija
Turi būti stipriai motyvuotas prisijungti prie programos bei gebėti nurodyti konkrečius tikslus ir priežastis, kodėl nori tobulinti įgūdžius
Sklandi anglų kalba
Turi mokėti anglų kalbą ne žemesniu nei B2 lygiu.
Modernus kompiuteris
Tau reikės kompiuterio, kuriame gali laisvai diegti įrankius ir kuris turi aktyviai palaikomą bei atnaujinamą operacinę sistemą.
Lankstūs mokėjimo būdai
Vietų skaičius ribotas. Registruokis dabar!
Pradžios datos
Sausio 20 d.
Paraiškos terminas:
2025-01-13
Vasario 3 d.
Paraiškos terminas:
2025-01-27
Mūsų alumni pasiekė karjeros aukštumas. Gali ir tu.
Turing College buvo visiškai kitokia mokymosi patirtis su daug asmeninio dėmesio ir labai įkvepiančiu požiūriu į kiekvieną žmogų.
Studentai iš
Turing College changed my life forever! Studying at Turing College was one of the best things that happened to me.
Linda Oranya
Data scientist @ Metasite Data Insights
After the course, I was able to get into work and solve real business problems easily.
Ovidijus Kuzminas
ML engineer @ Oxus.AI
Turing College provides practical online education on my schedule. Thanks to that, I have changed my career without impacting time spent with my family.
Dominika Szulc
Junior ML Engineer @ Future Processing
The sole fact that I joined Digital Marketing program by Turing College was a contributing factor to me getting a job.
Justas Sadauskas
Account Manager @ Defined Chase
I have finished two universities, and studied in most of the major online platforms to get extra certificates. And Truing College is one of the most advanced place so far.
Ignas Lukosevicius
Junior Media Buyer @ Pulsetto
Turing College is for those who want to master data science.
Edvard Sivickij
Data Analyst @ Kilo Health
DUK
Kokia tikimybė, kad gausiu ES gyventojams skirtą stipendiją?
Tavo galimybė gauti stipendiją priklauso nuo kelių veiksnių:
- Gyvenamoji vieta: Turi gyventi Europos Sąjungoje.
- Pokalbis. Turi parodyti stiprų norą mokytis ir tobulėti tiek programos metu, tiek ateities karjeroje.
- Įsipareigojimas. Turi turėti aiškų ketinimą baigęs programą pilnu etatu dirbti susijusioje srityje. Taip pat turi turėti galimybę bent 20 valandų per savaitę skirti studijoms.
- Konkurencija. Stipendija skiriama 5% geriausių kandidatų. Tavo galimybės gauti stipendiją priklausys nuo to, kaip kiti kandidatai pasirodys priėmimo procese.
Jei atitiksi gyvenamosios vietos reikalavimą, pokalbio metu parodysi savo potencialą ir įsipareigojimą bei pateksi tarp 5% geriausių kandidatų, turėsi rimtą galimybę gauti stipendiją. Tačiau atmink, kad konkurencija tikrai didelė.
Kokio atlyginimo galiu tikėtis po studijų?
Atlyginimas, kurio gali tikėtis baigęs mūsų programą, priklauso nuo kelių pagrindinių veiksnių:
- Vieta. Pavyzdžiui, atlyginimas už tas pačias pareigas Silicio slėnyje bus didesnis nei Lietuvoje dėl pragyvenimo išlaidų, paklausos ir kitų veiksnių.
- Norimos pareigos. Viskas priklauso nuo to, kiek tavo įgūdžiai ir patirtis atitinka pageidaujamą poziciją.
- Tavo patirtis ir įgūdžiai. Kuo aiškiau parodysi savo vertę, tuo didesnės galimybės užsitikrinti konkurencingą atlyginimą.
- Darbo pokalbis ir derybų įgūdžiai. Tai, kaip pasirodysi pokalbyje ir atsakysi į klausimus, gali turėti įtakos pirminiam atlygio pasiūlymui. Be to, tavo galutinis atlyginimas taip pat priklausys nuo to, kaip pavyks susiderėti po pokalbio.
Atlyginimai Europoje ir kitur
Jei tave domina darbas kitoje Europos šalyje, rekomenduojame pradėti nuo „Glassdoor“ bazinio darbo užmokesčio skaičiuoklės. Pasirink norimą šalį ar miestą, ir sužinosi norimų pareigų atlyginimų diapazoną.
Atmink, kad bazinio darbo užmokesčio įverčiai gali būti iki 20 proc. žemesni, nes jie apima jaunesniųjų, viduriniosios grandies ir vyresniųjų specialistų vidurkius. Nepaisant šios paklaidos, šie įverčiai vis tiek gali padėti atsirinkti tinkamus pasiūlymus. Orientuokis į bazinį atlyginimo lygį ir nepasiduok spaudimui priimti pasiūlymo, jei jis daugiau nei 20 proc. žemesnis už bazinį atlyginimą toje šalyje.
Pavyzdys: duomenų analitiko atlyginimas Vilniuje.
Kaip Turing College man padės gauti darbą?
Mes čia ne tik tam, kad išmokytume tave sėkmei reikalingų įgūdžių – mes taip pat pažadame tau padėti pradėti karjerą ir užsitikrinti svajonių darbą! Studentams padedame trimis būdais:
- Patvirtinimo programa. Mūsų patvirtinimo programa skirta suteikti tau tikros samdymo proceso patirties nuo pradžios iki galo. Mes padėsime patobulinti tavo „LinkedIn“ profilį, tvarkingai „GitHub“ patalpinti projektus, teisingai atsakyti į pokalbio klausimus ir sistemingai kandidatuoti į atviras pozicijas.
- Rekomendacijos samdymo partneriams. Kai praeisi patvirtinimo programą, rekomenduosime tavo savo partneriams, kurie visada ieško talentingų specialistų.
- Rekomendacijos mūsų tinklui. Mūsų mentoriai dirba tokiose įmonėse kaip Tesla, Google, IBM ir Vinted. Pamatę tavo įgūdžius ir potencialą, jie tave gali rekomenduoti savo darbovietei. Daugeliu atvejų jų rekomendacija tampa bilietu tiesiai į pokalbio etapą.
Ką daryti, jei per 24 valandas nuo registracijos negavau informacijos iš Turing College?
Jei nuo registracijos praėjo daugiau nei 24 valandos ir negavai iš mūsų atsakymo, pabandyk štai ką:
Patikrink šlamšto ar reklamos aplankus. Kartais mūsų el. laiškai gali pasimesti, todėl pažiūrėk, ar mūsų žinutė per klaidą ten nepateko. Susisiek su mumis - jau esi mūsų svetainėje, tad spustelėk pokalbio mygtuką apatiniame dešiniajame ekrano kampe. Mūsų draugiška komanda visada pasiruošusi tau padėti ir pasirūpinti, kad tavo paraiška susilauktų deramo dėmesio.
Kokiais atvejais galiu prarasti stipendiją ir ar reikės ją grąžinti?
Mūsų stipendijų sąlygos skirtos pritraukti atsidavusius studentus, kurie išties trokšta duomenų analitiko karjeros. Jei nori išlaikyti savo stipendiją, atmink kelis dalykus:
1. Darbo paieškos ir įdarbinimo sąlygos:
a. Studijų metu ir vieną mėnesį po studijų baigimo prieš kandidatuodamas į bet kokią įmonę (įskaitant mūsų samdymo partnerius) turėsi mus informuoti. Taip mes galėsime duoti tau asmeninių patarimų ir padėti rasti geriausią variantą. Praėjus mėnesiui po studijų baigimo, galėsi laisvai teikti paraiškas bet kur, nesikreipdamas į mus.
b. Jei vienas iš mūsų samdymo partnerių pasiūlys tavo lūkesčius atitinkantį darbą (iš anksto pateiksime atlyginimų diapazoną), tikimės, kad sutiksi, nebent turėsi rimtą priežastį to nedaryti. Rimtos priežasties pavyzdys būtų, jei priimtum kito samdymo partnerio pasiūlymą arba pasiūlyme atsirastų netikėtų reikalavimų, pvz., persikraustyti į kitą miestą ar šalį.
2. Išlaikyti mokymosi tempą:
Kad galėtumėte baigti Turing College per priimtiną laiką, nustatėme minimalų mokymosi tempo reikalavimą. Pastebėjome, kad tik išlaikydami nuoseklų tempą studentai gali sėkmingai baigti Turing College. Minimalus mokymosi tempas studentams, gaunantiems 100 % stipendiją, yra toks:
- Mūsų duomenų mokslo programai - jūsų vidutinis mokymosi greitis turėtų būti ne mažesnis nei vidutiniškai 3 savaitės sprintui. Tai prilygsta 3 modulių užbaigimui per 9 mėnesius;
- Mūsų duomenų analitikos programą turėtumėte baigti ne vėliau kaip per 8 mėnesius.
- Mūsų skaitmeninės rinkodaros ir analitikos programą turėtumėte baigti per 6-10 mėnesių.
Pažeidus vieną iš šių sąlygų, stipendija bus nutraukta. Jei stipendija nutraukiama, turėsite grąžinti visą gautą stipendijos sumą. Šias stipendijos sąlygas įgyvendiname siekdami užtikrinti, kad į savo programą pritraukiame studentus, kurie rimtai nusiteikę siekti karjeros susijusioje srityje.
Kokios mano galimybės gauti pilną stipendiją?
Tavo galimybės gauti pilną stipendiją priklauso nuo kelių veiksnių:
- Motyvacija: turi parodyti stiprią motyvaciją kurti AI pagrįstus sprendimus - savo darbovietėje ar startuolyje.
- Įsipareigojimas: turi aiškiai parodyti ketinimą dirbti pilnu etatu technologijų srityje arba kurti savo startuolį po programos baigimo. Taip pat turėsi skirti ne mažiau kaip 15 valandų per savaitę mokslams.
- Konkurencija: stipendijos skiriamos 20 geriausių kandidatų. Galimybės priklauso nuo to, kiek paraiškų gausime ir kaip tavo pasirodymas interviu metu palyginamas su kitais.