FellowshipPL
Zrób z nami innowacyjny projekt Data Science!
opis programu
FellowshipPL obejmuje 3-miesięczny projekt realizowany w grupach pod czujnym okiem mentorów o tematyce: finansowej, platformy social media, cybersec oraz medycznej.
Zadanie będzie polegało na wspólnym rozwiązaniu RZECZYWISTEGO problemu za pomocą następujących narzędzi Data Science:
1. Zbieranie i agregacja danych
2. EDA
3. Modelowanie
4. Tworzenie produktu (data product)
dla kogo
Jest to program skierowany do młodych stażem analityków, jak i wszystkich chcących zacząć swoją przygodę z Data Science.
Chcesz się przebranżowić na Data Scienist? To program zdecydowanie dla Ciebie!
Aby dołączyć i być efektywnym wsparciem dla projektu wystarczy:
chęć i determinacja do nauki ogólne pojęcie o programowaniu (podstawy Pythona)
co możesz zyskać
1. Praca projektowa ukierunkowana na rozwiązywanie realnych problemów
2. Praca w zespole
3. Rozbudowa portfolio
4. Praca z narzędziami programistycznymi
5. Referencje przy aktywnym uczestnictwie
inwestycja
200 zł za pełny program, tj. trzy miesiące
Info organizacyjne
do 11.01 - zapis mailowo [[email protected]]!
Prosimy podać w tytule "Zapis na FellowshipPL", a w treści imię, nazwisko i nick na discordzie (https://discord.gg/mCnAyuGGPU).
Opłatę w wysokości 200 PLN prosimy przesyłać na numer konta
73 1050 1344 1000 0097 3659 1356
o tytule "FellowshipPL: Imię i Nazwisko".
Harmonogram:
04.01 19:00 - otwarty live na youtube przedstawiający założenia programu + możliwość zadawania pytań
12.01 19:30 - prezentacja projektów + przydzielanie do grup projektowych
13-14.01 - indywidualne spotkania z grupami (wprowadzenie do projektów, rozdzielenie zadań)
Przydział do grup jest losowy - przewidujemy tutaj małą niespodziankę - info podamy mailowo bezpośrednio do każdej osoby zapisanej :)
Q1: Czy będzie podział na grupy podstawowe, zaawansowane itd? Tak, by w danej grupie znajdowały się osoby na podobnym poziomie.
A1: Nie przewidujemy takiego podziału. Chcemy zasymulować rzeczywiste warunki zespołowe: ludzie z różnym poziomem wiedzy i doświadczenia się wspólnie motywują i wspierają.
Q2: Chciałbym wybrać i realizować konkretny temat, inne mnie nie interesują. Czy jest to możliwe?
A2: Po wyklarowaniu się listy chętnych przydział do grup będzie losowy, natomiast przewidujemy lekkie rotacje (wymiana ludzi pomiędzy grupami 1:1).
Q3: Czy można połączyć FellowshipPL z pracą?
A3: Zdecydowanie tak! Mamy świadomość, że ludzie mają swoje życie - tym niemniej zależy nam, by osoby, które zadeklarowały się do wykonania danego zadania je wykonały. Jest tu element odpowiedzialności i zaufania w pracy zespołowej.
Q4: Jak często będą spotkania z mentorami? Jak będzie zorganizowana praca w grupach?
A4: Przewidujemy wyczerpujące spotkanie wprowadzające, gdzie będzie można zadać wszelkie pytania. Dodatkowo będzie stworzony osobny kanał, gdzie będzie przestrzeń do poruszenia każdego napotkanego problemu a wsparciem merytorycznym będą służyć mentorzy. W przypadku, gdy problem będzie bardziej skomplikowany - będzie zorganizowane spotkanie. Natomiast niezmiennie zachęcamy uczestników do wdrożenia quasi-scrumowego podejścia do zarządzania projektem, czyli zgłaszanie postępów za pomocą tzw. daily jak przystało na realne warunki w dziedzinie.
Q5: Do kiedy trwają zapisy?
A5: do 11 stycznia. Aby się skutecznie zrekrutować wystarczy wysłać maila z imieniem, nazwiskiem i nickiem na discordzie (https://discord.gg/mCnAyuGGPU) na [email protected] oraz wysłać przelew 200 PLN na numer konta podany wyżej o tytule "FellowshipPL: Imię i Nazwisko".
Q6: Co się stanie jak zrezygnuje?
A6: Prosimy o przekazanie informacji o rezygnacji i podaniu powodu albo bezpośredniemu mentorowi albo @wassp, wpłata za fellowship jest bezzwrotna.
Q7: Ile czasu potrzeba poświecić na program?
A7: Ok. 8-10 godzin tygodniowo.
Q8: Mam dodatkowe pytanie i nie znalazłem/am odpowiedzi tutaj, gdzie uzyskam odpowiedź?
A8: Proszę zadaj je na kanale #fellowshippl (https://discord.gg/mCnAyuGGPU), odpisujemy na bieżąco :)
FAQ
Mentorzy
Radek Janik - dyrektor działu badań i rozwoju oraz cybersecurity w jednej z instytucji rządowych Zjednoczonych Emiratów Arabskich, szef działu badań i rozwoju w projekcie z zakresu medycyny. A z wykształcenia lingwista oraz informatyk. Po godzinach fan dobrego dania, zabawy słowem i liczbami.
Mateusz Kubaszek - Architekt systemów rozproszony i Big Data.
Dodatkowo Ewangelista języka Rust i z zainteresowaniem pogłębia tematykę ML/MLOps (żeby zaimplementować bibliotekę ML w Rust ;)). Poza pracą miłośnik wspinaczki górskiej, szachowych potyczek i biohackingu. Na pełen etat mąż i ojciec.
Tomasz Puncewicz - od 5 lat związany z rynkami finansowymi, zarówno jako trader i architekt systemów opartych na DS. Prywatnie emerytowany barman, który z lubością okazjonalnie stanie na deskach Łódzkich cocktailbarów.
Tomasz Kosnowicz - z wykształcenia matematyk, zawodowo związany z modelowaniem ryzyka kredytowego. Fan zaawansowanych modeli regresji. Prywatnie miłośnik pieszych wędrówek oraz piw rzemieślniczych.
Konrad Łyda - Machine Learning Engineer, zawodowo zajmujący się zagadnieniami praktycznego tworzenia, wykorzystania i utrzymywania rozwiązań opartych o modele Uczenia Maszynowego i Sieci Neuronowych. Głownie próbuje zaprzęgać konie Deep Learningu do wozu Wizji Komputerowej. W wolnych chwilach współorganizuje spotkania społeczności skupionej wokół Data Science oraz pomaga wejść w świat machine learning publikując na UczymyMaszyny.pl
Konrad Duraj - z wykształcenia inżynier biomedyczny, zawodowo twórca systemów diagnostycznych opartych na modelach sztucznej inteligencji. Jego ulubionym zagadnieniem są metody przetwarzania obrazów z dziedziny głębokiego uczenia. Prywatnie niepoprawny optymista, interesujący się filozofią oraz szeroko rozumianą nauką.
Bohdan Turani - Machine Learning Engineer. Na dzień dzisiejszy zajmuje się tematami analizy i optymalizacji automatyzowanej stron WWW i automatyzacją Online Marketingu. Miłośnik Pandas-a i Julii.
© Untitled. All rights reserved.