Программы
Путь к карьере
Мероприятия
Направления
Блог
О нас
Войти
Казахстан

Data Science for AI Engineering

У тебя уже есть сильная база в Python и математике и ты хочешь углубить свои знания в Data Science и AI? Подай заявку на эту бесплатную программу и учись у экспертов EPAM.
19_WCA_lady_v1.jpg
19_WCA_lady_v1.jpg
Стоимость
Бесплатно
Старт программы
ноябрь
Тип обучения
С сопровождением
Язык
Английский
Продолжительность
38 недель
Формат
Online
Уровень
Fundamentals
Детали

Если у тебя уже есть прочная база в математике и Python и ты хочешь углубить свои знания в области Data Science, Machine Learning и AI, эта интенсивная программа для тебя.

Под руководством экспертов EPAM ты:

  1. Освоишь ключевые концепции Data Science: от статистики и анализа данных до машинного обучения
  2. Изучишь методы глубокого обучения и их применение для решения реальных задач
  3. Углубишь экспертизу в рамках одной из специализаций: Natural Language Processing, Machine Learning Engineering или Time Series Analysis
  4. Научишься проектировать и разрабатывать современные AI-решения с использованием LLM, RAG, AI-агентов и других технологий

После успешного завершения всех этапов программы ты укрепишь свои навыки и сможешь применять их в Data Science и AI-направлениях в EPAM или других технологичных компаниях.

Data Science & AI Engineering

Это направление объединяет математику, программирование, машинное обучение и технологии генеративного ИИ для анализа данных, построения прогнозных моделей и разработки решений на базе ИИ.

Больше про направление
direction
Что мы предлагаем?
  1. Обучение с фокусом на индустрию от EPAM — международный лидер в AI-трансформации и IT-консалтинге
  2. Бесплатный доступ к материалам и ресурсам, разработанным практиками
  3. Регулярная поддержка и обратная связь от экспертов в процессе обучения
  4. Сильный упор на практику и развитие профессиональных навыков
  5. Современная образовательная экосистема с встроенными AI‑инструментами
  6. Сертификат о завершении программы при выполнении всех требований для его получения
  7. Возможность присоединиться к команде EPAM после успешного завершения всех этапов
Процесс обучения

Программа состоит из двух этапов, которые помогут тебе перейти от фундаментальных знаний в Data Science к углубленной специализации и работе с современными AI-технологиями.


Этап 1: Fundamentals (4 месяца, ~15 часов в неделю)

Здесь ты освоишь основные подходы и инструменты Data Science благодаря структурированному обучению и большому количеству практики. Тебя ожидает:

  1. Регулярное обучение. Ты будешь самостоятельно изучать учебные материалы, а практические задания и четкие дедлайны помогут поддерживать стабильный прогресс.
  2. Поддержка экспертов. Каждую неделю ты будешь отправлять практические задания опытным менторам и получать от них обратную связь.
  3. Живое общение. Групповые Q&A-сессии с профессионалами EPAM будут проходить регулярно, чтобы помочь тебе лучше усвоить материал.

Успешно заверши этот этап и пройди техническое интервью, чтобы перейти на следующий уровень обучения.


Этап 2: Specialization (4 месяца, ~20-30 часов в неделю)

Этот этап поможет тебе углубить знания и получить больше практического опыта. Сначала ты присоединишься к одной из специализированных менторинг-программ:

  1. Natural Language Processing (NLP)
  2. Machine Learning Engineering
  3. Time Series Analysis

После завершения выбранной специализации ты продолжишь обучение по программе AI Solution Engineering. Здесь ты научишься проектировать и разрабатывать современные AI-решения.

Программа завершается финальным техническим интервью. Если ты успешно его пройдешь и продемонстрируешь высокий уровень подготовки, мы сможем рассмотреть твою кандидатуру на открытые позиции в EPAM при наличии соответствующих возможностей.

Что необходимо для успешного обучения:
training-is-for-you

Основные требования: 

  1. Граждане Казахстана или лица с видом на жительство, имеющие право работать на территории страны
  2. Студенты предпоследнего/выпускного курса вузов или выпускники последних лет
  3. Лица, которым исполнилось 18 лет или более

Требования к навыкам:

  1. Уровень английского языка от Upper-Intermediate (B2) и выше 
  2. Уверенная база в Python, включая библиотеки NumPy и Pandas
  3. Владение математическим анализом (основные темы: производные, интегралы, экстремумы функций в многомерном пространстве)
  4. Умение пользоваться линейной алгеброй (векторы, матрицы, тензоры, операции с ними, линейные уравнения, собственные значения и собственные векторы, квадратичные формы)
  5. Знание теории вероятностей (определение вероятности, теорема Байеса, условная вероятность, математическое ожидание)
  6. Знакомство со статистикой (основные концепции, проверка гипотез, понятие правдоподобия, оценка параметров распределений)
  7. Знание основ теории оптимизации (ключевые понятия и методы оптимизации: стационарные точки, множители Лагранжа, градиентный спуск)
  8. Понимание алгоритмов и структур данных (основные структуры данных, алгоритмы сортировки, сложность алгоритмов)
Как присоединиться к программе?
  1. Зарегистрируйся на этой странице. Когда ты заполнишь все необходимые поля и прикрепишь свое CV, ты найдешь подтверждение с подробной информацией на почте и во вкладке с уведомлениями.
  2. Выполни тест по английскому языку, доступный в разделе «Мои ассессменты» твоего кабинета. Его нужно пройти в течение 5 дней после регистрации и получить результат от B2.
  3. Выполни технический тест, доступный в разделе «Мои ассессменты» твоего кабинета. Его необходимо пройти в течение 5 дней после регистрации и получить результат от 60% и выше по итогам двух частей (материалы для подготовки ниже).
  4. Пообщайся с AI-ассистентом, доступным в разделе «Мои ассессменты» твоего кабинета. Если ты успешно пройдешь предварительный отбор, этот шаг станет доступен на платформе (его рекомендуется завершить в течение 5 дней после открытия).
  5. Пройди технический онлайн-экзамен 27 октября. Ближе к дате мы поделимся дополнительной информацией, если ты пройдешь отбор на этот этап.
  6. Получи приглашение на программу. Мы поделимся результатами отбора и дальнейшими инструкциями в течение 1-2 недель после технического экзамена.

Пожалуйста, регулярно проверяй свою почту, указанную в профиле, чтобы не пропустить важные уведомления.

Что ты изучишь?
Этап 1: Fundamentals (4 месяца, ~15 часов в неделю)
Этап 2: Specialization (4 месяца, ~20-30 часов в неделю)
Обрати внимание
  1. Сроки регистрации, ассессмента и начала обучения могут измениться. Пожалуйста, следи за обновлениями на этой странице и в электронной почте.
  2. Мы разработали этот курс для новичков в IT, которые стремятся освоить навыки в Data Science. Если у тебя уже есть коммерческий опыт в этом направлении, переходи на наш карьерный сайт для поиска вакансий.
  3. Количество мест в группе ограничено, поэтому зачисление будет проходить по конкурсу. Выполнение всех тестов не гарантирует, что ты получишь приглашение на интервью и финальный экзамен. Мы будем отдавать приоритет тем, кто наберет самые высокие баллы и будет соответствовать всем требованиям.
  4. Мы стараемся сделать процесс регистрации и тестирования равным для всех. Если мы заметим какую-либо попытку нечестно пройти отбор, нам придется отклонить твою заявку.
  5. Если ты хочешь зарегистрироваться во время участия в другой программе EPAM Campus, пожалуйста, сначала обсуди это с твоим координатором обучения.
Полезные ссылки
FAQs
Могу ли я подать заявку, если проживаю в другой стране?
Получу ли я сертификат после завершения программы?
Что делать, если во время прохождения ассессмента возникла техническая проблема?
Могу ли я пересдать ассессмент или получить дополнительную попытку?

Как проходит интервью с ИИ-ассистентом и какие темы оно охватывает?

Если я успешно пройду все этапы отбора, гарантирует ли это зачисление на программу?
Когда я узнаю результаты отбора?
Что делать, если я отстану от расписания программы?

Рекомендуемые программы

EPAM Campus предлагает образовательные программы по различным Data-направлениям. Выбери наиболее подходящий для себя вариант и подай заявку: 

  1. Data Science — это область для тех, кто интересуется математикой и программированием и хочет разрабатывать алгоритмы, способные прогнозировать тенденции и поведение. Она объединяет аналитику данных, машинное обучение и технологии генеративного ИИ, помогая выявлять закономерности, строить прогнозные модели и находить решения для бизнес-задач.
  2. Data Analytics Engineering — для тех, кто хочет работать с большими массивами данных и превращать их в ценные инсайты. Это направление включает сбор, обработку, анализ, контроль качества и визуализацию данных с целью упрощения принятия бизнес-решений.