VK Education

Часто задаваемые вопросы

Обучение

В чем отличие очного формата обучения от дистанционного?

Очный и дистанционный формат не отличаются программой. У очной группы больше возможностей получать ответы на свои вопросы от преподавателей, завести полезные знакомства и наладить профессиональные связи.

Я смогу изменить формат обучения в процессе учебы?

Мы не приветствуем смену формата обучения в процессе прохождения курса. Но перевод с очного на дистанционное возможен, если у вас есть уважительная причина (смена места жительства и т.п.). Мы в индивидуальном порядке рассмотрим вашу просьбу.
Перевод с дистанционного на очное возможен в случае освобождения вакантных мест на очной форме обучения.

Я смогу совмещать учебу в вузе с учебой в Академии больших данных MADE?

Результаты первого набора показали, что совмещение учебы в вузе и Академии больших данных невозможно. Сессия и защита диплома в вузе совпадают с окончанием семестров в Академии больших данных MADE — вам будет сложно справляться с такой нагрузкой. Но мы будем ждать вас после окончания вуза.

В чем отличие специализаций Data Scientist, Machine Learning Engineer и Machine Learning Operations Engineer с точки зрения обучения?

Для каждой специализации изучается отдельный комплекс дисциплин. Но вы можете изучать дисциплины сверх рекомендованных.

Я смогу изменить специальность обучения?

Распределение по специальностям проходит по итогам первого семестра. На первом семестре мы даем возможность попробовать себя во всех направлениях, чтобы ваш выбор в конце семестра основывался на персональных склонностях и карьерных предпочтениях.

Я могу поступить сразу на второй семестр, если пойму, что программа первого семестра мной хорошо изучена и применяется в работе?

Если вы хорошо знаете предлагаемую для изучения дисциплину, вы можете выполнить и защитить проектные задания, а мы зачтем курс для перевода на следующий семестр.

Можно экстерном пройти обучение, если я пойму, что знаю этот материал?

Первый семестр призван выровнять уровень знаний поступивших на курс.
Если у вас большой опыт в Data Science и Big Data, вы можете повторить материал в ритме всей группы, либо экстерном сдать ключевые задания и быть переведенными на следующий семестр.

Сколько дисциплин нужно изучить за семестр?

Каждый семестр проводятся занятия по 5-8 дисциплинам из которых нужно сдать 3. От вашей специальности зависит, какие дисциплины обязательны к сдаче, а какие «на выбор».

Сколько часов в неделю занимает учеба?

25-40 часов в неделю: 12-15 часов необходимо для посещения 4-5 дисциплин и 13-25 часов — на самостоятельную работу и выполнение домашних заданий.

Отчисляют слушателей с плохой успеваемостью?

Мы отчисляем из Академии больших данных MADE тех, кто не освоил за семестр необходимый минимум.

Работа

Я смогу совмещать работу с учебой в Академии больших данных MADE?

Занятия в Академии больших данных проходят в будни с 19:00 до 22:00, а также в субботу с 11:00 до 20:00. Если вы сможете посещать занятия в это время — мы ждём вас.

У выпускников Академии больших данных MADE есть привилегии при трудоустройстве в VK?

В процессе обучения мы обращаем внимание на слушателей, которые показывают выдающиеся результаты, и рекомендуем их на открытые позиции в VK. Учащиеся и выпускники Академии больших данных MADE проходят упрощенный процесс трудоустройства.

Я смогу взять академический отпуск?

Академический отпуск можно взять один раз на один год за всё время учебы.
Для академического отпуска должна быть уважительная причина. Низкая успеваемость не является уважительной причиной для академического отпуска.

Поступление

Как проходят вступительные испытания?

Всё про вступительные экзамены написано на этой странице.

Кому будет полезно учиться в Академии больших данных MADE?

Мы обучаем тех, кто уже знаком с Data Science.
Также мы поможем мягко перейти в Data Science, если вы работаете
в смежной области, добились карьерной вершины в своём направлении и хотите более интересных задач. Прежде всего мы ждём программистов на Python, C++, Java и аналитиков данных.

Во время занятий вы сможете:

систематизировать имеющиеся знания;
углубить знания в конкретных направлениях;
расширить кругозор методов, инструментов и сервисов применения Data Science.

Кому нет смысла поступать в Академию больших данных MADE?

Если вы работаете в Data Science на позициях уровня Middle+, к сожалению, из учёбы в Академии MADE вы вынесете минимум пользы — скорее всего, вы уже знаете всё, чему мы учим на курсе.

Если вы только хотите попасть в Data Science, пройдите любые базовые курсы,
а потом поступайте к нам учиться, чтобы углубить знания.
Мы не учим с нуля — новичкам будет сложно справиться с объёмом материала, который нужно освоить в процессе обучения в MADE.

Можно поступить в Академию больших данных MADE без опыта работы/профильного диплома?

При зачислении мы в первую очередь смотрим на результаты вступительных экзаменов. А в спорных моментах — изучаем резюме и обращаем внимание на опыт работы в Data Science.

Какие материалы нужно изучить для поступления?

Материалы для подготовки к онлайн-тестированию можно скачать здесь: тестирование, математика.

На каких языках нужно уметь программировать?

Вам обязательно нужно уметь программировать на C++, Python или Java. На вступительных экзаменах мы проверим ваш уровень программирования. Во время учебы нужно будет писать код на этих языках.

Могу ли я изменить формат обучения во время вступительных экзаменов?

Мы проводим единый конкурс для очного и дистанционного форматов обучения.
Если вы не набрали необходимое количество баллов для зачисления на очный формат обучения, но набрали достаточно баллов для участия в конкурсе на дистанционный формат обучения, мы вам предложим такой вариант.