22 часа практики

Java — строго типизированный объектно-ориентированный язык программирования общего назначения. Данный язык является эталоном безопасности и удобства. Огромное к-во банков используют его в своих ПО, множество сайтов используют язык для написания своего бэкэнда. Огромным плюсом языка является многоплатформенность, код написанный на языке Java можно запускать на любом устройстве где есть JVM. В конце данного курса дети будут иметь крепкую базу языка, что в дальнейшем сильно поможет в изучении более сложных аспектов языка.

После прохождения модуля ученики смогут:

• Обучатся работе в IDE и синтаксису языка
• Улучшат логическое мышление и креативность
• Научатся писать красивый," чистый" код
• Научаться использовать базовые принципы ООП
• Получат крепкую базу знаний в Java Core
• Научатся писать собственные языковые конструкции такие как классы, методы и прочее
• Soft skills: выступать публично, презентовать себя и свои проекты

22 часа практики

Студент получает базовые знания и необходимые навыки для начала своей карьеры тестировщика (QA-инженера). Хороший QA на рынке ценится очень высоко, так как именно от его знаний и умений зависит качество работы продукта и его востребованность на рынке.

Hard skills:

изучение мануального и автоматического тестирования, навык контроля качества разрабатываемого ПО на всех этапах (планировании, проектировании, создании); знания, как улучшить его и предотвратить появление дефектов; навык тестирования отдельных компонентов и продукта целиком.

Soft skills:

развитие аналитического и логического мышления, концентрации, умения думать на шаг впереди и предотвращать нежелательные ситуации, раскрытие творческого потенциала.

22 часа практики

Наука о Данных - одна из областей информатики, которые процветали больше в последнее десятилетие и является основой многих удобств, которые интернет предлагает нам сегодня. Это тесно связано с популярными понятиями, такими как искусственный интеллект, автоматизированное обучение, большие данные, прогнозы, глубокое обучение и многое другое. Это область, где большие компании как Google, Facebook, Amazon, Apple, IBM, Microsoft и другие инвестируют большие деньги.

В этом модуле студенты окажутся в положении настоящего ученого - аналитика, которому необходимо решить проблему. Они будут следовать указаниям инструктора, и осуществлять шаги предпринимаемые Data Scientist - от получение данных и описание проблемы до ее решении.

После прохождения модуля ученики научатся:

• Разным методам структурирования данных
• Разным типами данных с преимуществами и недостатками
• Как можно исследовать набор данных и какие критерии можно учитывать
• Простым алгоритмам прогнозирования (дерево решений, Random Forest, SVM, KNN)
• Понятию статистики для интерпретации результатов
• Простым алгоритмам кластеризации / группировки (K-Means, DBScan) с преимуществами, недостатками
• Способы представления результатов и простые типы графиков
• Soft skills: работать с информацией, управлять вниманием и понимать свою задачу в коллективной работе