Ви ја претставуваме Виолета Маневска, ментор на Академијата за Data Science која во целост ни објаснува својот модулот, што значи да се биде data scientist и што се очекува по завршување на оваа Академија во рамки на работните позиции.

Претставете се вие и вашата експертиза(супер моќ)

Виолета Маневска, доктор на информатички науки, работи како професор на Факултетот за информатички и комуникациски технологии при Универзитетот „Св. Климент Охридски“ во Битола. Дипломирала, магистрирала и докторирала на Институтот за информатика при Природно-математичкиот факултет во Скопје. Нејзиниот истражувачки интерес е во областите на применета математика и статистика, анализа на податоци и бази на податоци.

Кој модул го изучуваат студентите со вас на академијата и како истиот им помога да станат идни Data Science експерти?

Во рамките на Академијата за Наука за податоците (Data Science Academy) студентите го изучуваат математичкиот модул (Mathematics Module) во чии рамки се запознаваат со основните концепти на теорија на веројатност, статистичка анализа на податоци и елементи од линеарна алгебра.Всушност, со овој модул студентите ги дооформуваат или се стекнуваат со потребните предзнаења за работа со алгоритмите кои се применуваат врз податоците од експерименталните технологии, како и со предзнаења за анализа на податоци, добивање на соодветно множество на податоци, управување со податоците за брз и надежен пристап до големите количества на податоци, и развој на практични вештини кои се потребни за современата аналитика.

По завршување на академијата, што можат да работат студентите?

Завршувајќи ја оваа Академија, студентите ќе бидат оспособени, користејќи соодветни софтверски алатки и алгоритми, да го обавуваат процесот на трансформација на големите количества податоци во информации кои се неопходни во процесот на донесувањето на стратешки одлуки за нивно понатамошно оптимално користење и работење.Науката за податоци е компјутерска гранка која денес наоѓа примена скоро во сите области од нашето живеење. Во таа насока, по завршувањето на Академијата, студентите можат да работат како аналитичари на податоци, инженери за податоци или инженери за машинско учење, да се занимаваат со визуелизација на податоци, развој на алатки за анализа на податоци и слично, независно каква е природата на податоците кои ги обработуваат.

Препорака/ совет за успех за идните студентите?

Науката за податоците опфаќа бројни алатки и технологии со кои се овозможува да се прават опсежни анализи и испитувања кои ќе ја проектираат иднината и ќе го менуваат светот. Затоа, денес вреди да се вложува во образование за Наука за податоците!

Прочитај повеќе

AI -Разбивање митови и други дешавки

AI -Разбивање митови и други дешавки

AI -Разбивање митови и други дешавки Сезоната “AI -Разбивање митови и други дешавки” ја започнуваме со кој друг, ако не со ветераните на програмерскиот занает, познати и признати “виновници” за една од нашите најголеми академии, ментори, џедаи и почесни членови на...

Проект за реален клиент – Академија за софтвер тестинг

Проект за реален клиент – Академија за софтвер тестинг

Реалниот проект е иницијатива на Qinshift Academy каде студентите применуваат теоретските знаења и вештини што ги стекнале во текот на академијата која ја посетуваат. За софтвер тестерите,овој проект овозможува да се соочат со предизвиците на тестирањето во реална...

Проекти за реални клиенти на студентите од Академиите за Веб дизајн и фронт – енд и UI/UX дизајн

Проекти за реални клиенти на студентите од Академиите за Веб дизајн и фронт – енд и UI/UX дизајн

Дигиталната и технолошка експанзија им нуди на компаниите пристап до поголем пазар, но истовремено промовира и поголема конкурентност. За да добијат дел од пазарот, брендовите се приморани да инкорпорираат креативни и иновативни решенија. Затоа следењето на трендови...