Доцент кафедри Тетяна Грищук взяла участь в навчальному курсі "Introduction to Data Science, Analytics & AI"

14-15 квітня я відвідала у Києві навчальний курс Олександра Романко “Introduction to Data Science, Analytics & AI”.

Олександр - професіонал, що працює в компанії IBM та викладає в декількох вузах Канади та України.

Introduction to Data Science, Analytics & AI

Хочу поділитись деякими моїми враженнями та висновками.

1.Основні ідеї та методи машинного навчання не нові. 20-30 років тому вивчали в більшості такі ж методи оптимізації та машинного навчання, які вивчають і зараз.

2. Нове життя машинного навчання в останні роки відбулось завдяки прориву в технологіях збереження та обробки великих даних, а саме хмарним технологіям, GPU тощо.

Основні ідеї та методи машинного навчання

3. Аудиторія. Достатньо різноманітна: студенти і дорослі, викладачі та працівники ІТ-компаній. Багато було програмістів, які раніше концентрувались на чистому програмуванні, але реально відчувають перспективність цього напрямку бізнесу та намагаються надолужити прогріхи з математики, чисельних методів, методів оптимізації та машинного навчання. З цього висновок – студентам нашої спеціальності пощастило, тому що все це викладається у нас на високому рівні. На заході

4. Python. Мова програмування номер один для Data Science та Machine Learning. На сьогодні практично всі відомі математичні методи та технології реалізовані у перевірених відкритих бібліотеках Python. Для інших мов програмування прийнято писати врапери з Python, а не повторювати імплементацію з нуля.

Python

5. Python – мова для прототипування, моделювання, дослідження та інтеграції з продакшеном. Це ж просто щастя!

6. Jupyther Notebook – сучасний інструмент науковців, спеціалістів з Data Science та Machine Learning. Пояснення, графіки, код на Python, конвертація в HTML і PDF та багато інших переваг.

Хочу окремо подякувати компанії Delphi Software за квиток на цей захід.

Тетяна Грищук,
доцент кафедри КСУ ВНТУ,
Data Scientist, Delphi Software

Logo Delphi Software