2017 թվականին տվյալների գիտնականը 9-րդ ամենապահանջվածն էր, ՏՏ դերը Ֆրանսիայում և Միացյալ Թագավորություն, և պահանջարկը շարունակեց աճել: Այո, տվյալների գիտության ճամբարներն ու դասընթացները գնալով ավելի արժեքավոր են դառնում: Տվյալների գիտության ուսուցման ճամբարներում ընդգրկվածությունը, որն ընդգծում է սուզվող, գործնական և կենտրոնացված ուսուցումը, ավելացել է, քանի որ ավելի շատ գործատուներ այժմ գերադասում են փորձը և ցուցադրվող հմտությունները, քան զուտ հավատարմությունը:
Տվյալների գիտության և վերլուծության դասընթացները և bootcamps-ը արագորեն ժողովրդականություն են ձեռք բերել, քանի որ դրանք ապահովում են ինտենսիվ, նպատակային և արագացված ուսուցում, որը լավագույնս հարմար է մարդկանց տվյալների աշխատանքին նախապատրաստելու համար՝ հատուկ ոլորտին, աշխատանքին պատրաստ հմտություններով, որոնք նրանց անհրաժեշտ կլինեն: Ամենակարևորը, bootcamp-ին գրանցվելը նշանակում է, որ մեկ ուրիշը ներգրավված է ձեր հաջողության մեջ և պատրաստ է օգնել ձեզ, երբ դրա կարիքը ունենաք, մեկնաբանություններ տրամադրի ձեր առաջընթացի, CV-ի և պորտֆելի վերաբերյալ և սկսել ձեր աշխատանքի որսը:
Ի՞նչ է Data Science Bootcamp-ը:
Տվյալների գիտության ճամբարները ինտենսիվ, երեքից վեց ամիս տևողությամբ կրթական ծրագրեր են, որոնք խոստանում են զինել շրջանավարտներին սկզբնական մակարդակի կարիերայի համար: Ծրագրավորումը, տվյալների վիզուալիզացիան, վիճակագրական վերլուծությունը, տվյալների վերլուծությունը և կանխատեսող վերլուծությունը շրջանավարտների ձեռք բերած տեխնիկական հմտություններից են:
Մեքենայական ուսուցումը, հանձնարարական վերլուծությունը և կանխատեսող պատճառահետևանքային վերլուծությունը բոլորն օգտագործվում են տվյալների գիտության մեջ՝ օգնելու մեզ կանխատեսումներ և, որ ավելի կարևոր է, դատողություններ անել: Այլ կերպ ասած, այն օգտագործում է տեխնոլոգիա և մաթեմատիկա՝ չմշակված տվյալների մեջ թաքնված օրինաչափությունները (ինչպես նաև շահութաբերությունն ու արտադրողականությունը բարձրացնելու ռազմավարությունները) բացահայտելու համար:
Տվյալների գիտության բեռնախցիկները սովորեցնում են ուսանողներին, թե ինչպես դա անել՝ օգտագործելով մի շարք լեզուներ և շրջանակներ, ինչպիսիք են Spark, SQL, Python, R, Pandas և Hadoop: Մի քանի թեմաներ նշելու համար դուք կուսումնասիրեք գծային ռեգրեսիայի, A/B թեստավորման, կոդավորման և մեքենայական ուսուցման հիմունքները:
Որո՞նք են Data Science Bootcamp-ին հաճախելու առավելությունները:
Տվյալների գիտության ճամբարին մասնակցելու բազմաթիվ առավելություններ կան: Սկսնակների համար ծրագիրը ավելի քիչ ծախսատար է և ավելի քիչ ժամանակ է պահանջում, քան հարակից առարկայի տիպիկ բակալավրի կոչումը: Bootcamps-ը կարող է ավարտվել կես դրույքով կամ լրիվ դրույքով, ինչը թույլ է տալիս ավելի մեծ հարմարվողականություն և ճկունություն ուսուցման մեջ: Բացի այդ, այս դպրոցները հաճախ տրամադրում են կարիերայի խորհրդատվություն, ինչը կարող է կարևոր նշանակություն ունենալ ավարտելուց հետո աշխատանք ապահովելու համար:
Data Science Bootcamps-ի առավելություններն ու թերությունները
Թեև ճամբարին մասնակցելու բազմաթիվ պոտենցիալ առավելություններ կան, կարևոր է պահպանել ձեր ակնկալիքները:
Bootcamp-ին մասնակցելու առավելությունները
- Դա արագ պատրաստում է ձեզ նոր կարիերայի
Թերևս վաճառքի ամենաազդեցիկ փաստարկն այն է, որ դուք կաշխատեք և պատրաստ կլինեք աշխատանքին այն ժամանակի մի մասում, որը պահանջվում է ստանդարտ քոլեջի դիպլոմ ստանալու համար (նույնիսկ ավելին, եթե ավարտին հասցնեք որևէ հետբուհական աշխատանք: ) Դուք կարող եք պատրաստ լինել երեքից վեց ամիս անց հարցազրույցի մեկնարկային մակարդակի պաշտոնի համար:
Եթե հաշվի առնենք, որ Նիդեռլանդներում տիպիկ մուտքային մակարդակի տվյալների գիտնականը վաստակում է 68,880 եվրո, Իսպանիայում 30,050 եվրո, Գերմանիայում՝ 64,024 եվրո և Ֆրանսիայում՝ 55,485 եվրո, դա հեշտ է տեսնել: ինչու.
- Ստեղծեք պրոֆեսիոնալ ցանց
Ցանցային ընտրանքների քանակը, որոնք այն կարող է տրամադրել, զգալի վաճառքի գործոն է: Հաստատությունների մեծամասնությունը կազմակերպում է ցանցային միջոցառումներ, հրավիրում է նշանավոր տեխնոլոգիական տիտաններին ներկայանալ համալսարանում որպես հյուր բանախոս, ընդունելու շրջանավարտների նախագծերի ցուցադրություն և ունենալ դասախոսներ, որոնք ոլորտի փորձագետներ են՝ կապերի լայն ցանցերով: Երբ նրանք սկսում են աշխատանք փնտրել, ձեր դասընկերները նույնպես կդառնան կարևոր կապեր:
- Մտեք բարձր պահանջարկ ունեցող դաշտի առաջին հարկ
Ինչ-ինչ պատճառներով տվյալների գիտնականը LinkedIn-ի կողմից անվանվել է Եվրոպայում ամենահեռանկարային կարիերան և ամենալավ զբաղվածությունը: Պահանջարկը – և աշխատավարձերը – այժմ մեծ են և ակնկալվում է, որ կշարունակեն բարձրանալ:
Ըստ MIT-ի հետազոտությունների, կազմակերպությունները, որոնք օգտագործում էին տվյալների վրա հիմնված որոշումների կայացում իրենց ոլորտի վերին երրորդում, 5%-ով ավելի շատ էին: արտադրողական և 6%-ով ավելի եկամտաբեր, քան իրենց մրցակիցները: Հաշվի առեք, որ տվյալների գիտությունը համեմատաբար նոր առարկա է, և շատ ձեռնարկություններ դժկամությամբ են ընկալել տվյալների մեջ ներդրումների արժեքը՝ պատկերացումների և եկամուտների առումով:
Bootcamp-ին մասնակցելու թերությունները
- Վիճակագրությունը այս ծրագրերում այնքան կարևոր չէ, որքան սովորական քոլեջի ծրագրերում
Քանի որ տվյալների գիտությունը այնքան լայն թեմա է, աշխատանքի տեսակը, որը դուք փնտրում եք, կորոշի, արդյոք դուք պետք է մասնակցեք ճամբարի, ստանաք մագիստրոսի կոչում կամ օգտագործեք առցանց ուսուցման այլ գործիքներ:
Տվյալների գիտության բեռնախցիկները լավ տեղավորվում են մեքենայական ուսուցման համար, քանի որ դրանք ձեզ սովորեցնում են ծրագրավորման բոլոր լեզուները, որոնք ձեզ անհրաժեշտ կլինեն մոդելներ ստեղծելու և կիրառելու համար:
Այնուամենայնիվ, bootcamp-ը միշտ չէ, որ կարող է լինել լավագույն տարբերակը: Հետազոտության ոլորտում աշխատանքի համար կարող է պահանջվել ավարտական աստիճան: Եթե ցանկանում եք աշխատել ֆինանսական ոլորտում, ապա նույնը կարելի է ասել։
Քննեք որոշ աշխատանքի հայտարարություններ այն պաշտոնների համար, որոնք ձեզ հետաքրքրում են: Ստուգեք՝ արդյոք պահանջվում է առաջադեմ աստիճան: Սա կարող է օգնել ձեզ ընտրություն կատարելիս:
- Bootcamp-ի արժեքը
Տվյալների գիտության ճամբարները էժան չեն, նույնիսկ երբ համեմատվում են Միացյալ Թագավորության բարձրագույն կրթության ծախսերի հետ: Նույնիսկ ուսման ծախսերը (ասենք 750 եվրո) և որևէ կարևոր տեխնոլոգիա (նոութբուք) հանելուց հետո, դուք դեռ պետք է հաշվի առնեք կորցրած եկամուտը 12 շաբաթ լրիվ դրույքով ծրագրում գրանցվելու ընթացքում:
Դուք կարող եք նվազեցնել ազդեցությունը՝ դիմելով կրթաթոշակների և սովորելով հաստատությունում առկա վճարման տարբեր եղանակների մասին: Կես դրույքով ծրագրերը կարող են նաև լավ տարբերակ լինել սովորելու ընթացքում վաստակելը շարունակելու համար:
Որքա՞ն գումար կարող եմ ակնկալել վաստակել Data Science Bootcamp-ն ավարտելուց հետո:
Տվյալների գիտնականի միջին աշխատավարձը Մեծ Բրիտանիայում կազմում է 59781 ֆունտ, Նիդեռլանդներում՝ 68,880 եվրո, Իսպանիայում՝ 30,050 եվրո, Գերմանիայում՝ 64,024 եվրո, Ֆրանսիայում՝ 55,485 եվրո, Իտալիայում՝ 37,785 եվրո:
Ցուցակի առաջատար չորս երկրների տվյալների ավագ գիտնականները միջինը վաստակում են 67,428 եվրո Ֆրանսիայում, 80,300 եվրո Գերմանիայում, 90,500 եվրո Նիդեռլանդներում և 87,575 ֆունտ ստերլինգ՝ Միացյալ Թագավորությունում: Մյուս կողմից, տվյալների գլխավոր մասնագետը Միացյալ Թագավորությունում վաստակում է մինչև 128,040 ֆունտ, Գերմանիայում՝ 114,155 եվրո, Նիդեռլանդներում՝ 102,033 եվրո, Ֆրանսիայում՝ 89,000 եվրո:
Data Science Bootcamps-ի շրջանավարտները մեծ գումար վաստակելու ներուժ ունեն
Հաշվի առնելով, որ մուտքի մակարդակի տվյալների գիտնականները վաստակում են միջինը 60,000 եվրո, իսկ ոլորտի փորձառու մասնագետները շատ ու շատ ավելին են վաստակում, Bootcamp-ի ուսանողների եկամուտների ներուժը բավականին նշանակալի է:
Քանի որ տվյալների գիտությունը դեռևս համեմատաբար նոր է որպես ոլորտ, փորձառու տվյալների գիտնականները պակասում են, և նրանց աշխատավարձերն արտացոլում են դա:
Արդյո՞ք Data Science Bootcamp-ը երաշխավորված է ձեզ աշխատանքի տեղավորելու համար:
Այո, շատ հավանական է, որ դա կօգնի ձեզ աշխատանք գտնելու հարցում, քանի որ տվյալների գիտության bootcamp շրջանավարտների ճնշող մեծամասնությունը նշում է, որ աշխատանք է գտել ոլորտում: Իրոք, bootcamp-ի շրջանավարտների 74%-ից 90% միջեւ աշխատանք է գտնում ուսումն ավարտելուց վեց ամիս հետո: Ըստ զեկույցների, մարդկանց մեծամասնությունը կարող է շրջանավարտների աշխատանք գտնել այնպիսի խոշոր կազմակերպություններում, ինչպիսիք են Facebook-ը, Amazon-ը, Microsoft-ը և Google-ը:
Տվյալների գիտության բոտքեմփն ավարտելուց հետո կարող եք ունենալ հետևյալ աշխատատեղերի անվանումները.
-
Տվյալների ինժեներ
-
Մեքենայի ուսուցման ինժեներ
-
Մեծ տվյալների վերլուծաբան
-
Բիզնես վերլուծաբան
-
Տվյալների բազայի ադմինիստրատոր
Հարկ է նշել, սակայն, որ որոշ մարդիկ ավարտում են bootcamps, բայց չեն կարողանում աշխատանք գտնել բիզնեսում: Դա միշտ չէ, որ հեշտ է տիրապետել, և ոչ բոլորն են ստեղծված տվյալների գիտնականի դերի համար:
Ճի՞շտ է, որ Data Science Bootcamps-ի շրջանավարտները աշխատանքի են ընդունվում:
Այո, տվյալների գիտության ճամբարների շրջանավարտները շատ-շատ աշխատանք են գտնում, իսկ ֆիրմաները, որոնք տվյալների տաղանդի խիստ կարիք ունեն, շրջանավարտներ են հավաքում ավարտելուց անմիջապես հետո:
Տվյալների փորձագետների մեծ պահանջարկի պատճառով բավականին հազվադեպ է, որ bootcamp-ի շրջանավարտները գործազուրկ մնան: Ստուգեք ցանկացած լավ դիտարկված դպրոցի արդյունքների հաշվետվությունը, և այն պետք է ցույց տա դա:
Ի՞նչ կարող եմ ես անել, որպեսզի համոզվեմ, որ ես հասնեմ այս արդյունքներին:
Ապահովելու համար, որ դուք աշխատանք եք գտնում ավարտելուց հետո, դուք պետք է հնարավորինս շատ դիմեք դասընթացի ընթացքում և հենվեք ձեր նոր զարգացած մասնագիտական ցանցի վրա՝ սկզբնական մակարդակի պաշտոն փնտրելիս:
Դուք կտիրապետեք ձեր առևտուրին ոլորտի փորձագետների ղեկավարությամբ տվյալների գիտության հեղինակավոր բութքեմփում: Դասընթացի ընթացքում, մոդելներ կառուցելիս և վիզուալիզացիաներ ստեղծելիս դուք պետք է փնտրեք նրանց կառուցողական մեկնաբանությունները: Տվյալների գիտության bootcamp-ի շրջանավարտներից շատերը հայտնում են, որ դասախոսների հետ շփվելը ծրագրի իրենց սիրելի մասերից մեկն էր: Օգտվելով այդ հնարավորությունից՝ սովորելու մեկից, ով գիտի, թե ինչ է նա անում, կարևոր է ձեր ուզած արդյունքները ստանալու համար:
Այսպիսով, Արժե՞ արդյոք տվյալների գիտության բուռն ճամբարը:
Այո, տվյալների բեռնման ճամբարն արժե, բայց ձեր հաջողությունը կախված է դպրոցի որակից, ձեր նվիրվածության աստիճանից (և՛ ուսուցման, և՛ ցանցային կապի մեջ) և ձեր նախապատմությունից և նախկին փորձից:
Դուք հիանալի թեկնածու կլինեք սկզբնական մակարդակի աշխատանքի համար, եթե մասնակցեք ճամբարի, որն ունի որակյալ շրջանավարտներ արտադրելու ուժեղ համբավ, թույլ է տալիս աշխատել առնվազն մեկ կենդանի նախագծի վրա և օգնում է ձեզ ստեղծել ձեր մասնագիտական ցանցը ցանցային միջոցառումների և այլ տեխնիկայի միջոցով: .
Ձեր bootcamp-ի ընթացքում դուք կսովորեք, թե ինչպես ստեղծել և կիրառել մեքենայական ուսուցման մոդելներ, ինչպես նաև կսովորեք, թե ինչպես ծրագրավորել մի շարք լեզուներով (օրինակ՝ Python) և ստեղծել աչքի ընկնող վիզուալիզացիաներ:
Սրանք այն կարողություններն են, որոնք փնտրում են տվյալների գիտության գործատուները, և տվյալների գիտության աշխատանք ստանալը միայն 10-ից 16 շաբաթ տևողությամբ դասընթացից հետո արժե այն մարդկանց մեծամասնության համար՝ կախված նրանից, թե որտեղ են նրանք այժմ իրենց կարիերայում:
Մեկ այլ պատճառ, որ շրջանավարտների մեծամասնությունը կարծում է, որ տվյալների գիտության ճամբարը լավ ներդրում է: Այս պահին դա ֆանտաստիկ ոլորտ է աշխատելու համար: 2020 թվականին ակնկալվում էր, որ ոլորտը կաճի 28%-ով, ինչի արդյունքում կստեղծվի շուրջ 2,7 միլիոն նոր աշխատատեղ: Դա ավելի շատ աշխատատեղ է, քան վերջին շրջանավարտները կարող են լրացնել, ուստի այլ ոլորտների ՏՏ ոլորտի աշխատողները ստիպված կլինեն զարգացնել իրենց հմտությունները և փոխանցել դրանք տվյալների մեջ՝ կարիքը բավարարելու համար:
Մեր խորհուրդն այն մասին, թե ինչպես կարելի է արժեքավոր դարձնել տվյալների գիտության ճամբարը
Երբ խոսքը վերաբերում է բոտքեմփերին, ձեր հաջողությունը կորոշվի նրանով, թե որքան ջանք եք գործադրում, ինչպես եք մոտենում իրավիճակին և որքանով եք նվիրված: Ահա մի քանի ցուցումներ, թե ինչպես կարելի է արժեքավոր դարձնել տվյալների գիտական ճամբարը:
- Կատարեք ձեր հետազոտությունը և կայացրեք տեղեկացված որոշումներ
Գործատուները հետաքրքրված են bootcamp-ի շրջանավարտներով, բայց ոչ բոլոր հաստատություններն ունեն լավ համբավ: Նախքան ձեր bootcamp փորձը սկսելը, կրկնակի ստուգեք, որ ծրագիրը, որը դուք մտածում եք, լավ դիտարկված է: Կարդացեք առցանց գնահատումները, խոսեք ներկա կամ վերջին ուսանողների կամ շրջանավարտների հետ կամ խնդրեք տվյալների գիտության հավաքագրողից կամ վարձակալող մենեջերից լավագույն ծրագրերի և քոլեջների վերաբերյալ իրենց առաջարկությունները: Խորությամբ ուսումնասիրեք ուսումնական ծրագիրը և նախադրյալները bootcamp-ի համար: Կատարեք շրջայց կամ նայեք վիրտուալ ժամանակին, եթե դա անհատական դասընթաց է: Նաև կարդացեք ճամբարի արդյունքների հաշվետվությունը՝ տեսնելու, թե ինչպես են նրա շրջանավարտները:
- Դուրս եկեք այնտեղ և կառուցեք ցանց
Համալսարանի (և վիրտուալ) ցանցային իրադարձությունների կողմից տրամադրվող ցանցային հնարավորությունները, ինչպես նաև հայտնի տեխնոլոգիական կազմակերպությունների հրավիրյալ բանախոսները, որոնք այցելում են տվյալների գիտության լավագույն ճամբարների դասասենյակները, մի բան է, որով bootcamp-ի շրջանավարտները հաճախ հիանում են: Ձեր ուսանողները կարող են դառնալ ապագա գործընկերներ, ուստի ձեր ստեղծած կապերը կարևոր են: Դա վերաբերում է նաև ձեր դասախոսներին: Դուք կսովորեք արդյունաբերության մասնագետներից, որոնք ունեն լայնածավալ մասնագիտական ցանցեր ամուր բոտճամբարում: Օգտագործեք այս պահը նրանց վրա տպավորություն թողնելու համար։
- Սկսեք աշխատել կենդանի նախագծերի վրա որքան հնարավոր է շուտ
Պատճառներից մեկն այն է, որ տվյալների գիտության bootcamp շրջանավարտների այդքան բարձր տոկոսը հավաքագրվում է ավարտելուց անմիջապես հետո, այն է, որ նրանց թույլատրվում է աշխատել իրական աշխարհի նախագծերի վրա իրենց ծրագրերի ընթացքում: Նրանք կարող են հետագայում ցույց տալ գործատուներին՝ ցույց տալու համար, որ իրենք գիտեն, թե ինչ են անում:
- Ստացեք արձագանք
Ինչպես նախկինում ասվեց, տվյալների գիտության լավ ճամբարում կներկայացվեն դասախոսներ, ովքեր աշխատել են այն ոլորտում, որտեղ դուք ցանկանում եք աշխատել: Զգուշորեն ընդունեք նրանց կարծիքը ձեր նախագծերի և պատկերացումների վերաբերյալ: ապագա գործատուն, ամենայն հավանականությամբ, կտեսնի նույն բաները, որոնք նրանք անում են: Bootcamp-ին մասնակցելու լավագույն կողմերից մեկը ոլորտի փորձագետի ականջ ունենալն է, այնպես որ առավելագույնս օգտագործեք դրանից:
Ինչպե՞ս եք ընտրում լավագույն ճամբարը ձեզ համար:
Նախքան որոշեք, թե տվյալների գիտության որ ճամբարն է հարմար ձեզ համար, դուք պետք է կատարեք որոշակի ինքնաարտացոլում: Որո՞նք են ձեր նպատակները և որքա՞ն ժամանակ եք պատրաստ տրամադրել դրանց:
Եկեք սկսենք որոշել, թե առաքման որ եղանակն է իդեալական ձեզ համար.
- Bootcams, որոնք լրիվ դրույքով են և տեղի են ունենում անձամբ
Ամենայն հավանականությամբ, սա այն է, ինչ գալիս է ձեր մտքին, երբ մտածում եք «Bootcamp»-ի մասին: Սա կլինի ինտենսիվ, սուզվող ուսումնական ծրագիր, որտեղ դուք շաբաթական 40-ից 80 ժամ կանցկացնեիք դասերին և ձեր ազատ ժամանակի մի մասը՝ աշխատելով ձեր նախագծերի վրա: Որո՞նք են այս մոդելի առավելությունները: Չկա ավելի արագ մոտեցում ձեր նպատակներին հասնելու համար: Ո՞րն է թերությունը: Աշխատանքով զբաղվելը կարող է դժվար լինել, եթե ոչ անհնար:
- Օնլայն արշավներ, որոնք լրիվ դրույքով են
Մեծ հավանականություն կա, որ դուք տպավորություն ունեք, որ այս դասընթացներն ավելի պարզ են: Նրանք չեն: Սովորաբար, առցանց ճամբարները, որոնք լրիվ դրույքով են, դեռ կպահանջեն շաբաթական մոտ 40-ից 60 ժամ դասասենյակ, և դուք պետք է ավարտեք ձեր առաջադրանքները երեկոյան և հանգստյան օրերին: Մի ակնկալեք, որ կփախչեք դրանից:
- Կես դրույքով, դեմ առ դեմ արշավներ
Այն անհատների համար, ովքեր տատանվում են լրիվ դրույքով ժամանակացույցին հավատարիմ մնալու հարցում, սա կարող է լավ փոխզիջում լինել: Դուք դեռ ստանում եք անհատական դասընթաց անցնելու որոշ առավելություններ, ինչպիսիք են ցանցային կապի ավելի մեծ հնարավորությունները, համալսարանի գործունեությանը մասնակցելու հնարավորությունը և, առնվազն, ամենաարդիական տեխնոլոգիան, որը կարող եք օգտագործել ժամեր անց, եթե դուք հետևում եք պատշաճ արշավի: Իհարկե, կա մի որսորդություն. դուք չեք կարողանա այդքան արագ սկսել որպես տվյալների գիտնական: Համեմատած լրիվ դրույքով ուսման հետ, հեռակա դասընթացների մեծ մասը երկու-երեք անգամ ավելի երկար է տևում ավարտին:
- Օնլայն արշավներ, որոնք մասնակի դրույքով են
Առավելագույն ճկունության համար կարող եք մասնակցել ճկուն առցանց դասընթացի: Այս տարբերակը կարող է առավելապես գրավել այն մարդկանց, ովքեր արդեն աշխատում են և ովքեր ցանկանում են բարելավել իրենց հմտությունները: Այնուամենայնիվ, ինչպես անհատական ծրագրերը, դասընթացն ավարտելու համար ավելի երկար կպահանջվի, հատկապես, եթե այն ինքնուրույն է ընթանում:
Դուք նախ պետք է պարզեք, թե որն է ձեզ համար ամենակարևորը, որպեսզի որոշեք, թե տվյալների գիտության որ ճամբարն է լավագույնը ձեզ համար:
Ընդհանուր առմամբ, դուք պետք է գնահատեք, թե արդյոք տվյալների գիտության ճամբարը համապատասխանում է ձեզ: Դուք, ամենայն հավանականությամբ, հաջողության կհասնեք, եթե ցանկանում եք փոխել ձեր մասնագիտությունը ձեր սեփական տեմպերով, առանց բմբուլների դասընթացի բովանդակության մեջ, և դուք հուսահատ եք և պատրաստ եք ջանքեր գործադրել: Եվ, իհարկե, ընտրել այնպիսի ճամբար, որը լավ համընկնում է ձեզ համար:
Վերջապես, դուք կարող եք դիտել Data Science bootcamp-ը, որը հասանելի է մեր հարթակում: Մենք տրամադրում ենք ամենաարդիական կոդավորման բեռնախցիկները: Մեր դասընթացները հասանելի են ինչպես անձամբ, այնպես էլ առցանց: Մեր հրահանգիչները կօգնեն ձեզ զարգացնել այն տեխնիկական հմտությունները, որոնք ձեզ անհրաժեշտ կլինեն ձեր ընտրած ոլորտում հաջողության հասնելու համար: Անկախ նրանից, թե ինչպիսին են ձեր ՏՏ նպատակները, մեր 1:1 քոուչինգ ծառայությունները ձեզ կտրամադրեն մասնագիտացված խորհրդատվություն:
Եկեք մեր անվճար սեմինարներից մեկը:
Սկսեք ձեր կարիերան որպես տվյալների գիտնական մեր անվճար սեմինարներով, որոնք հիմնված են հարմարվող ուսումնական ծրագրի վրա և առաջնորդվում են ոլորտի փորձագետների կողմից:
