Обучение

Мы готовим специалистов в области анализа данных. В процессе обучения наши студенты изучают современные технологии сбора, обработки и хранения данных, решают интересные задачи, участвуют в реальных проектах и исследованиях.

Проекты

Внутри DM Labs мы решаем задачи компаний и создаем свои инновационные продукты, благодаря высокой компетенции наших сотрудников в области анализа данных.

Исследования

DM Labs совместно с представителями ведущих университетов, научными лабораториями и компаниями-партнерами проводит исследования в области теории анализа данных, а также работает над увеличением эффективности и масштабируемости методов машинного обучения.

Обучение в DM Labs

Data Mining 2012-2013 в цифрах

Тут картинка

60

часов лекций
Тут картинка
знают
Python, Java, C++, R

18

студентов

2

успешных командных проекта

19

экспертов
CTO, Big Data Developers, Data scentists, R&D
из США, Германии, России
Различных специальностей

200

часов домашней работы
Первый год обучения был запущен в феврале 2013 года при поддержке программы Game|Changers.

Наши студенты сейчас работают в ведущих IT-компаниях.
Трое открывают стартапы в области анализа данных, в том числе на основе своих выпускных работ.
Выпускными проектами в области финансов и анализа социальных сетей уже активно
интересуются компании, готовые инвестировать в их дальнейшее развитие.

Карта занятий

Introduction to data analysis with R
Machine Learning
Big Data
Data mining in industry
Октябрь
Февраль
Май
Июль
Сентябрь
Лекционные занятия
Командный проект
Выпускной проект
Marketing
Finance
Image
retrieval
Search
technologies
Geographic
Information
System

Introduction to data analysis with R

Machine Learning

Introduction to Big Data

Data Mining in Industry

курс ведет
Александр Шлемов
СПбГУ, DM Labs, Researcher

Introduction to data analysis with R

Цель курса

  • Научить основам программирования на R
  • Подготовка студентов к курсам
    по ML и Big Data

Основные темы

  • Программирование на R
  • Тестирование и отладка программ на R
  • Проверка статических гипотез
  • Организация процесса анализа данных
курс ведет
Вячеслав Баранов
PlanBmedia, Технический директор

Machine Learning

Цель курса

  • Дать понимание задач машинного обучения
  • Научить студентов применять основные алгоритмы машинного обучения

Основные темы

  • Задачи машинного обучения (ML)
  • Алгоритмы ML с учителем
  • Алгоритмы ML без учителя
  • Оценка работы алгоритмов
курс ведет
Артем Алиев
Yota, Senior Architect, Big Data Solution

Introduction to Big Data

Цель курса

  • Понимание, что такое Big Data и какие
    параметры ее характеризуют
  • Дать базовое понимание современных
    масштабируемых аналитических платформ ( применение, основы архитектур различных технологий, сильные и слабые стороны)

Основные темы

  • Что такое Big Data
  • Современные технологии Big Data (MapReduce, BSP, Hive, Zeromq, Pregel, Cassandra, Hadoop, Storm, NoSQL)
  • Проблемы, возникающие при приминении машинного обучения на больших данных
курс ведут
Эксперты из различных компаний

Data Mining in Industry

Цель курса

  • Показать конкретные примеры (исследования и проекты) применения методов data mining и создания архитектурных решений для обработки big data в компаниях различных сфер деятельности.

Основные темы

  • Темы посвящены применению методов анализа данных в различных областях.
  • Например, data mining в робототехнике, финансовом секторе, анализе социальных сетей, рекомендационных систем, поисковых движках и т.д.

Наши партнеры

Михаил Горбатовский
IBM, Business Development Executive, Big Data
Студенты DM Track высоко мотивированы и могут работать над реальными проктами в сфере Data Mining.
Алексей Смирнов
Netrika, технический директор
Я рад видеть, что благодаря этим курсам люди могут превнести что-то новое в свои исследования, используя методы DM
Вячеслав Баранов
PlanBmedia, Технический директор
Профессиональными знаниями можно и нужно делиться, потому что это здорово помогает формированию среды и общества в целом.

Подписывайтесь на наши новости

* indicates required