офлайн

Data Science School 2025

Коли

з 21 до 25 липня 2025

Де

Львів

Формат

Офлайн

Вартість

Безоплатно, за попереднім відбором

 pc

Про подію

Data Science School 2025 — це про фундамент у data science, практичні навички роботи з даними та машинним навчанням, а ще про спільноту. Разом з Національним університетом <Львівська політехніка> ми створюємо середовище, де учасники з різних університетів вчаться, прокачують аналітичне мислення та працюють разом над реальними задачами.

Для кого

  • Студенти 1–2 курсів, які цікавляться аналітикою, програмуванням та машинним навчанням
  • Студенти 3–4 курсів ІТ-спеціальностей, які хочуть розвиватися в напрямку Data Science
  • Молоді спеціалісти та стажери з ІТ-сфери, які хочуть систематизувати або поглибити знання в DS
  • Учасники без досвіду в ML, але з базовими навичками Python та аналітичним мисленням

Вимоги

  • Python: базовий рівень (змінні, цикли, списки, робота з файлами)
  • Бібліотеки: бажано знання Pandas, NumPy, Matplotlib на рівні туторіалів
  • Дані: основи роботи з таблицями, CSV, базові поняття аналітики

В програмі

  • Вступ до Data Science. Основи Python і Pandas
  • Аналіз даних і візуалізація: Matplotlib, Seaborn, Plotly
  • Основи машинного навчання: алгоритми KNN, Decision Trees
  • Кластеризація та моделювання: (k-means, DBSCAN). Dimensionality Reduction
  • Аналіз нового набору даних, побудова моделі

Партнери та організатори школи

Орагнізатори

Партнери школи

Програма навчання

Відкриття та перша навчальна сесія
09:00 – 09:30

Реєстрація учасників, welcome кава

09:30 – 10:00

Урочисте відкриття школи. Виступи представників університетів та партнерів

10:00 – 12:00

Воркшоп: Вступ до Data Science. Основи Python і Pandas

12:00 – 13:00

Обід

13:00 – 15:00

Практична сесія: Робота з реальними датасетами. Завдання на очищення та аналіз даних

Підсумок

Перевірка рішень, оцінювання завдань та надсилання зворотного зв'язку учасникам

Аналіз даних і візуалізація
10:00 – 12:00

Воркшоп: Методи візуалізації даних: Matplotlib, Seaborn, Plotly

12:00 – 13:00

Обід

13:00 – 15:00

Практична сесія: Побудова графіків, аналітичних панелей

Підсумок

Оцінювання результатів, фідбек, розсилка рішень

Основи машинного навчання
10:00 – 12:00

Воркшоп: Класифікація і регресія. Алгоритми: KNN, Decision Trees

12:00 – 13:00

Обід

13:00 – 15:00

Практична сесія: Побудова моделей класифікації та їх оцінка

Під кінець дня

Перевірка результатів, коментарі, надання оцінок

Кластеризація та моделювання
10:00 – 12:00

Воркшоп: Кластеризація даних (k-means, DBSCAN). Dimensionality Reduction

12:00 – 13:00

Обід

13:00 – 15:00

Практична сесія: Сегментація користувачів/товарів, робота з багатовимірними даними

Під кінець дня

Оцінювання, підготовка до фінального дня

Фінал. Контрольне завдання та підсумки
10:00 – 12:00

Контрольне завдання: Аналіз нового набору даних, побудова моделі

12:00 – 13:00

Оцінювання результатів журі

13:00 – 14:00

Обід

14:00 – 14:30

Виступи партнерів. Коментарі та рекомендації

14:30 – 15:00

Нагородження переможців. Вручення сертифікатів