22 de ore de practică
În acest modul, studenții vor fi plasați în rolul unui
data scientist adevărat, care trebuie să rezolve o problemă. Ei vor urma indicațiile instructorului și vor parcurge pașii întreprinși de un data scientist - de la obținerea datelor și descrierea problemei, până la rezolvarea acesteia.
Această disciplină, cunoscută și sub numele de știința datelor, este una dintre ramurile informaticii care a prosperat în ultimul deceniu și servește ca bază pentru multe facilități pe care internetul le oferă astăzi. Ea este strâns legată de concepte populare precum
inteligenta artificiala, învățarea automată, big data, previziuni, învățare profundă și multe altele. Este un domeniu în care mari companii precum Google, Facebook, Amazon, Apple, IBM, Microsoft și altele investesc sume considerabile de bani.
După finalizarea modulului, elevii vor
învăța:
- Diferite metode de structurare a datelor
- Diferite tipuri de date cu avantaje și dezavantaje
- Cum să exploreze un set de date și ce criterii să ia în considerare
- Algoritmi de prognozare simpli (arbore de decizie, Random Forest, SVM, KNN)
- Conceptul de statistică pentru interpretarea rezultatelor
- Algoritmi simpli de clusterizare / grupare (K-Means, DBScan) cu avantaje și dezavantaje
- Modalități de prezentare a rezultatelor și tipuri simple de grafice
- Soft skills: lucru cu informații, gestionarea atenției și înțelegerea propriei sarcini într-un mediu de lucru în echipă