Ma'lumotlar tahlili muhandisligi – data analytics engineering bo'yicha bepul onlayn kurs

Data Analytics Engineering (DAE) onlayn kursi AQSh davlati tomonidan eʼlon qilingan bepul kurs hisoblanadi. Dastur 2 bosqichda boʻlib oʻtadi. Birinchi bosqich noyabr oyidan boshlanib 14 hafta yaʼni 3 oy davom etadi va muvaffaqiyatli ishtirokchilar ikkinchi bosqichga taklif qilinadi. Dasturning ikkinchi bosqichi ham 3 oy davom etadi. Bu onlayn trening hisoblanib, darslar ingliz tilida olib boriladi. Kursda eng muvaffaqiyatli boʻlgan ishtirokchilar EPAM jamoasida ishlash imkoniyatini ham qoʻlga kiritishlari mumkin. Dastur davomida ishtirokchilar mentorlik loyihalarida ishtirok etishadi, treninglarda qatnashishadi va LinkedIn platformasining oʻrganish qismida cheksiz shugʻullanish imkoniyatiga ega boʻlishadi. Kurs soʻnggida esa sertifikatlar taqdim etiladi.

Dasturda Oʻzbekiston fuqarolari qatnashishlari mumkin. Nomzodlardan Relational Database Management System (DBMS) theory boʻyicha boshlangʻich bilimga ega boʻlish va Structured Query Language (SQL)ni tushunish talab qilinadi. Ishtirokchilar 1-noyabrga qadar roʻyxatdan oʻtishlari lozim. Roʻyxatdan oʻtish jarayonida ingliz tilini bilish boʻyicha sertifikat talab qilinmaydi, ammo nomzodlardan test olinadi.

Dastur haqida ushbu havola orqali batafsil maʼlumot olish mumkin.

Dasturda ishtirok etish uchun quyidagi talablar mavjud:

• Dasturda faqatgina Oʻzbekiston fuqarolari yoki ushbu davlatda istiqomat qilayotgan fuqarolar ishtirok etishlari mumkin;
• Treningga texnik universitetni yoki texnikaga ixtisoslashtirilgan muassasalarda oʻqiyotgan yoki uni tamomlaganlar qatnashishlari tavsiya qilinadi;
• Karyerasi, yaʼni oʻz sohasini oʻzgartirib axborot sohasida ishlashni boshlamoqchi boʻlganlar ham kursda qatnashishlari mumkin;
• Nomzodlar Relational Database Management System (DBMS) theory boʻyicha boshlangʻich bilimga ega boʻlishlari lozim;
• Structured Query Language (SQL)ni tushunish talab qilinadi;
• Nomzodlarning ingliz tilini bilish darajasi B2 (IELTS 5) dan kam boʻlmasligi kerak. Maxsus sertifikat talab qilinmaydi, ammo ariza topshirish jarayonida ingliz tilidan test olinadi;
• Bank va texnik sohada tajribasi bor nomzodlarga saralash jarayonida ustunlik beriladi;
• Dastur uchun saralab olingan taqdirda ishtirokchilar ikkinchi bosqichda ham toʻliq shugʻullanish va berilgan vazifalarni bajarishga tayyor boʻlishlari kerak.

Dastur talablari haqida ushbu havola orqali batafsil maʼlumot olish mumkin.

Dasturning quyidagi foydali jihatlari mavjud:

• Dastur davomida eng yaxshi ishtirok etgan, berilgan barcha vazifalarni bajargan, soʻnggi berilgan loyihalarni yaxshi topshirgan va mentorlar tomonidan yaxshi baholangan ishtirokchilar EPAM jamoasiga ishlash uchun tavsiya qilinishi, intervyuga chaqirilishi va ishga qabul qilinishi mumkin;
• Ishtirokchilar treninglar mobaynida 50dan ortiq davlatlardan boʻlgan 3,500 dan ziyod axborot boʻyicha mutaxassislardan iborat global hamjamiyat bilan ishlash imkoniyatini qoʻlga kiritishadi;
• Shaxsiy karyerani rivojlantirish boʻyicha ajoyib yoʻl xaritasi bilan ishlash imkoniyati mavjud;
• Kurs ishtirokchilari Forbes Global 2000 dan kelgan 280 dan ortiq dunyoning yetakchi brendlari bilan ishlash imkoniyatiga ega boʻlishadi;
• Nomzodlar bir qancha innovatsion loyihalarning eng yangi va ijodkorlik bilan yondashilgan yechimlari bilan tanishish imkoniyatini qoʻlga kiritishadi;
• Dastur davomida ishtirokchilar mentorlik loyihalarida ishtirok etishadi, treninglarda qatnashishadi va LinkedIn platformasining oʻrganish qismida cheksiz shugʻullanish imkoniyatiga ega boʻlishadi;
• Kurs soʻnggida ishtirokchilarga sertifikatlar beriladi.

Dasturning foydali tomonlari haqida ushbu havola orqali koʻproq maʼlumot olish mumkin.

Dasturda ishtirok etish jarayoni quyidagicha:

1. Tegishli havolaga kirib roʻyxatdan oʻtish kerak;
2. Yangi CV (rezyume)ni yuklash kerak;
3. Nima uchun Data Analytics Engineering sohasiga qiziqishi va dasturda ishtirok etishdan maqsadini arizaning “Additional information” qismiga kiritishi kerak. (Bunda nomzodning treningda qatnashishdan maqsadi, kursdan qanday natijalarni koʻzlayotgani va ushbu soha boʻyicha bilimlarini bayon qilib berishi lozim);
4. Ingliz tili boʻyicha testni topshiriladi (Intervyu olinish bosqichigacha yetib borish va dasturda ishtirok etish uchun test natijalari B2dan yuqori boʻlishi lozim);
5. Tayyorlovchi onlayn kursni oʻqish (kurs 25-noyabrgacha tugatilishi lozim va natijalar 70% dan yuqori boʻlishi zarur);
6. Intervyuda qatnashing;
7. Texnik intervyudan oʻtish (tayyorlanish uchun kerak boʻladigan resurslarni ushbu havola orqali topish mumkin);

Dastur ikki asosiy bosqichda tashkil etiladi:

• Birinchisi shugʻullanish kursi hisoblanib, 3 oy davom etadi va har hafta 12 soat davomida ishlash talab qiladi. Ushbu davr mobaynida ishtirokchilar vazifalarni bajarish, mustaqil shugʻullanish va yuzaga kelgan savollarni mentorlar bilan tahlil qilish bilan shugʻullanishadi;
• Birinchi bosqich davomida yaxshi natija koʻrsatgan ishtirokchilar ikkinchi bosqichga ham taklif qilinadi. Ikkinchi bosqich odatda 3 oy davom etadi va ishtirokchilar uzluksiz ravishda shugʻullanishadi. Ushbu davr mobaynida ular axborotlarni tartibga keltirish, vizualizatsiyani amalga oshirish, axborot sifatini nazorat qilish va bir-birga bogʻliq texnologiyalar bilan oʻzaro tanishib chiqishni oʻrganishadi.

Dasturga ushbu havola orqali roʻyxatdan oʻtish mumkin.

Data & Analytics Engineering boʻyicha mustaqil tayyorgarlik koʻrish uchun ushbu havola orqali qoʻshimcha adabiyotlar va materiallarni topish mumkin.

Trening boʻyicha qoʻshimcha maʼlumotlarni ushbu havola orqali topish mumkin.

Dastur boʻyicha qoʻshimcha savollar tugʻilgan taqdirda ushbu havola orqali javob olish mumkin.

Ushbu havola orqali ITning qaysi sohasida qobiliyati borligini bilib olish uchun quiz topshirish mumkin.

Data Analytics Engineering haqidagi maqola bilan ushbu havola orqali tanishish mumkin.

Maʼlumot uchun:

Tel: +1-267-759-9000;

+1-267-759-8989

E-mail: SupportRDPortal@epam.com

Dastur haqida quyidagi ijtimoiy tarmoqlar orqali ham maʼlumot olish mumkin:

-vkontakte;

-facebook;

-twitter;

-telegram.