Для обучения в Школе данных были отобраны самые сильные студенты Российской экономической школы и НИУ Высшей школы экономики. В РЭШ из всех желающих с разных программ обучения, которые подали заявки на внутренний конкурс, были отобраны кандидаты, соответствующие требованиям Школы данных - умение программировать на языке Python, знание математической статистики. На завершающем этапе были определены студенты, кросс-GPA (средний балл успеваемости) которых наиболее высок. Финалистами оказались Эмиль Лаккис, студент 1 курса программы «Магистр экономики» (MAE) и Дмитрий Майков, студент программы «Мастер наук по финансам»(MSF).
Олег Шибанов, профессор РЭШ и директор программы MSF/MAF так прокомментировал сотрудничество с Школой данных в образовательной сфере: «Big Data и в целом работа с данными - важный элемент современного финансового образования. Как банковский сектор, так и Fintech сталкиваются со все более сложными структурами данных. Мы рады тому, что можем помочь нашим студентам стать более профессиональными в этой области».
Интенсивный курс по изучению машинного обучения и анализа данных «Прикладной анализ данных» разработан экспертами «Билайн», владеющими теоретическими знаниями и опытом использования Big Data для решения реальных задач и повышения эффективности бизнеса.
Сергей Марин, руководитель разработки продуктов Big Data и основатель Школы данных заметил: «Мы стремимся повышать уровень знаний не только собственных специалистов, но и вкладывать силы в развитие отрасли, формирование экспертизы на рынке. Поэтому следующим шагом в том направлении стало предоставление права лучшим студентам учиться в школе. Будем рады видеть их через пару лет в компаниях, эффективно использующих Big Data».
В Школе на техническом курсе проходят обучение аналитики и разработчики различных направлений бизнеса. 17 занятий, составляющие программу курса, проводят специалисты «ВымпелКом» и внешние эксперты. Также в школе открыт курс для менеджеров «Data-MBA». Он разработан для людей без математического образования и не требует специальной подготовки для начала обучения.
Получить более подробную информацию об обучении и записаться в Школу данных можно http://bigdata.beeline.digital/.