офлайн

Data Science School 2026

Зареєструватися

Коли

20-24 липня

Де

Львів

Формат

Офлайн

Вартість

безоплатно за результатами відбору

pc

Про школу

Data Science в 2026 — це про вміння працювати з даними, ставити правильні запитання, знаходити закономірності та будувати рішення, які працюють у реальному світі.

З цим розбираємося на Data Science School — п’ятиденному офлайн-інтенсиві для студентів і молодих фахівців, які хочуть системно розпочати свій шлях у Data Science та отримати практичний досвід роботи над реальними завданнями.

Під час школи учасники пройдуть повний цикл Data Science-проєкту: від збору й аналізу даних до побудови моделей машинного навчання, оцінювання результатів і презентації власного рішення.

Окрім лекцій, школа містить практичні воркшопи, менторський супровід від інженерів індустрії та фінальний проєкт, який дозволить застосувати здобуті знання на практиці.

Для кого

  • Студентів 1–2 курсу, які хочуть розпочати кар'єру в Data Science
  • Студентів 3–4 курсів технічної спеціальності, які хочуть розвиватися в AI або ML
  • Магістрів, які хочуть систематизувати знання або перейти в Data Science з іншої спеціалізації
  • Молодих спеціалістів чи стажерів в ІТ, які прагнуть поглибити знання у сфері аналізу даних
  • Спеціалістів, які мають базові знання Python та готові інтенсивно навчатися протягом п'яти днів

Щоб взяти участь

  • Заповніть реєстраційну форму
  • Дочекайтеся результатів відбору
  • Отримайте лист із подальшими інструкціями. Реєстрація триває до 17 липня включно.

Що отримаєте

  • Розуміння повного циклу Data Science-проєкту: від постановки задачі до презентації результатів
  • Навички роботи з Python, Pandas, NumPy, Jupyter Notebook або Google Colab
  • Практичний досвід аналізу, очищення та візуалізації даних
  • Розуміння базових алгоритмів машинного навчання: класифікації, регресії, кластеризації та методів зниження розмірності
  • Можливість попрацювати над проєктом під супроводом менторів
  • Можливість презентувати власне рішення експертам індустрії та отримати професійний фідбек

Організатори

Організатори

Партнери

Програма

Відкриття та старт роботи з даними
10:00 - 12:00

Воркшоп: вступ до Data Science, структура DS-проєкту, базовий Python і Pandas.

13:00 - 15:00

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

День 2. Аналіз даних і візуалізація
10:00 - 12:00

Воркшоп: методи аналізу та візуалізації даних; Matplotlib, Seaborn, Plotly.

13:00 - 15:00

Практична сесія: побудова графіків, аналітичних панелей і короткого data story.

День 3. Основи машинного навчання
10:00 - 12:00

Воркшоп: класифікація і регресія. KNN, Decision Trees, базові метрики якості моделей.

13:00 - 15:00

Практична сесія: побудова моделей класифікації або регресії та оцінювання їхньої якості.

День 4. Кластеризація, ознаки та моделювання
10:00 - 12:00

Воркшоп: кластеризація даних. K-Means, DBSCAN, dimensionality reduction, базове feature engineering.

13:00 - 15:00

Практична сесія: сегментація користувачів/об’єктів, робота з багатовимірними даними, підготовка фінального рішення.

День 5. Фінальне завдання та підсумки
10:00 - 15:00

Фінальне завдання, оцінювання результатів, нагородження переможців.

Поширені запитання

Меню
Приєднатися
En