Data Science Winter School

Зимова школа 2018 з Data Science організовується факультетом прикладних наук Українського Католицького Університету і є продовженням традиції зимових та літніх шкіл. Цього року учасникам школи – студентам, аспірантам, молодим професіоналам – будуть запропоновані два курси: Reinforcement Learning (навчання з підкріпленням) та Time Series & Forecasting (Часові ряди та прогнозування). Протягом зимової школи учасники отримують як ґрунтовні теоретичні знання, так і будуть мати багато практичної роботи. 

Звертаємо вашу увагу, що школа не є початкового рівня – складності курсів відповідає середньому і вище рівням. Дана школа розрахована на тих, хто вже має ґрунтовні знання зі статистики та лінійної алгебри.

Школа буде проходити з 10 по 17 січня 2018 року. Запропоновані курси – Reinforcement Learning та Time Series & Forecasting – будуть йти одночасно. Це означає, що учасники школи можуть відвідати тільки один з них.

Розклад подій на школі

  • 10 січня – реєстрація учасників
  • 11-13 січня – навчання
  • 14 січня – вихідний день на школі
  • 15-17 січня – навчання

 

Навчальний день на кожному курсі має наступну структуру розкладу:

  • до обіду відбувається теоретичне навчання у форматі лекцій
  • після обіду – практична робота з консультаціями викладачів

Ранній та пізній термін реєстрації ― до 1 грудня та 15 грудня відповідно.
Місце проведення – Український Католицький Університет, м. Львів, Україна.

Робоча мова школи – англійська. Навчальний матеріал школи відповідає 3 ECTS кредитам.

 

Реєстрація завершена

 

Reinforcement Learning

Ключові теми курсу:
– Bandit algorithms
– Markov decision processes
– Model-free control
– Value function approximation
– Policy gradients
– Meta-learning
– Learning through self-play
– Deep reinforcement learning

Більше інформації на сторінці курсу Reinforcement Learning.

Викладач

pablo_maldonado

Pablo Maldonado, Ph.D.

Applied mathematician and data scientist consultant
Czech Technical University, Prague

Time Series & Forecasting

Ключові теми курсу:
– Typical patterns in time series data
– Time series decomposition
– Forecasting
– Forecasting using regression
– ARMA modelling
– ARCH/GARCH: models with conditional volatility
– Basic models for multivariate time series data
– Forecasting special data

Більше інформації на сторінці курсу Time Series & Forecasting.

Викладач

pablo_maldonado

Dr. Yarema Okhrin

Professor of Statistics
at the University of Augsburg, Germany

Вартість навчання

Вартість навчання наведена у таблиці нижче. Будь ласка, зверніть увагу, що вартість залежить від моменту подачі заявки – дедлайн ранньої та пізньої реєстрації. Вартість участі не включає проживання та харчування.

Опція до 1 грудня  до 15 грудня
Учасники з України 8 000 UAH 10 000 UAH
Іноземні учасники 300 Euro 350 Euro

Знижки на навчання

Організатори можуть надавати знижки до 30% студентам та аспірантам українських університетів. Ті, хто бажає отримати знижку, повинні заповнити додаткову форму та надати наступну інформацію:

  • обґрунтування необхідності мати знижку
  • рекомендаційний лист від викладача чи наукового керівника з рідного університету

 

Кількість можливих знижок обмежена. Організатори не несуть зобов’язань пояснювати своє рішення у випадку надання чи відмови у знижці. 

Подати заявку на знижку ви можете за посиланням: https://goo.gl/7rTTuV.

 

Попередні вимоги

Кандидати на участь повинні володіти ґрунтовними знаннями з лінійної алгебри, теорії ймовірностей та статистики. Добре володіти мовами програмування Python та R (бажано для курсу Time Series & Forecasting). Детальні вимоги вказані на сторінках окремих курсів.

 

Реєстрація

Перед реєстрацією на школу, кандидати повинні ознайомитися з правилами надання послуг, правилами розгляду заявок від кандидатів, процедурою оплати за навчання, розкладом занять, правилами видачі сертифікатів, можливостями для поселення та харчування. Будь ласка, перейдіть на сторінку “Умови участі” для більшої інформації.

Увага! Через велику кількість заявок на участь в Зимовій Школі ми змушені були закрити реєстрацію раніше пізнього дедлайну. Перепрошуємо за незручності.

 

Реєстрація завершена

 

Попередні школи та майстерні

 

Контакти

У випадку виникнення питань, будь ласка, звертайтеся за: