Готовы начать обучение?

Свяжитесь с нами любым удобным способом. Мы всегда рады ответить на ваши вопросы о программах обучения и помочь выбрать подходящий курс.

Наши контакты

Адрес офиса

Námestie Slovenského národného povstania 32, 958 01 Partizánske, Slovakia

Телефон

+421 940 600 444

Напишите нам

Частые вопросы при выборе курса

Многие сталкиваются с похожими сомнениями перед началом обучения. Вот что мы слышим чаще всего и как помогаем с этим разобраться.

1

Нет времени на очное обучение

Наши программы построены с учётом занятости студентов. Записи лекций доступны в любое время, задания можно выполнять по собственному графику. Главное — стабильность, а не скорость.

2

Недостаточно математической базы

Мы начинаем с основ и постепенно наращиваем сложность. Вводные модули помогают освежить знания по статистике и линейной алгебре. Если что-то непонятно — всегда можно задать вопрос преподавателю.

3

Сложно выбрать специализацию

В первые недели вы познакомитесь с разными направлениями: анализом данных, моделированием, машинным обучением. Это поможет понять, что вам ближе. Консультанты курса тоже могут подсказать, исходя из вашего опыта.

4

Неясно, как применить знания на практике

Каждый модуль включает практические кейсы из реальных проектов. Вы будете работать с настоящими данными и решать задачи, которые встречаются в индустрии. К концу курса у вас будет портфолио с несколькими завершёнными проектами.

Что даёт обучение в Polendris Jumavero

Мы фокусируемся на практических навыках, которые можно сразу применять в работе. Программа разработана так, чтобы вы освоили инструменты количественного анализа и машинного обучения шаг за шагом.

После первых месяцев студенты обычно замечают, что начинают иначе смотреть на данные — видят закономерности там, где раньше был только шум. Это не магия, просто вы учитесь задавать правильные вопросы.

  • Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения и их применения
  • Навыки работы с Python, R и специализированными библиотеками анализа данных
  • Портфолио из реальных проектов для демонстрации потенциальным работодателям
  • Умение интерпретировать результаты и объяснять их нетехническим специалистам
Студенты анализируют данные во время практического занятия