ქართული რაგბის არქიტექტორი...
მსოფლიო რაგბი ლეგენდარულ კლოდ სორელს ემშვიდობება - ფრანგ მორაგბესა და მწვრთნელს, რომელიც 76 წლის ასაკში გარდაიცვალა. სორელი საფრანგეთის ქალაქ ბეზიეში, 1948 წლის 17 აპრილს დაიბადა და როგორც ფრანგულ, ი...
Data Bootcamp-ის რჩეული მონაწილეები, თიბისის Data აკადემიაში, გადამზადებას გადიან
თიბისის Data აკადემიაში, ტექნოლოგიური პროექტის Data BootCamp-ის ბათუმის და თბილისის რჩეული მონაწილეები, თიბისის პროფესიონალ ჯგუფთან ერთად, მონაცემთა მეცნიერებისა და ხელოვნური ინტელექტის მიმართულებით ორ კვირიან კურსს გადიან.
Data აკადემია თიბისიში 2023 წელს დაარსდა. აკადემიის მთავარი ფოკუსი Data-ს და ხელოვნური ინტელექტის შესახებ ცნობადობის ამაღლება და Data Literacy-ს გაზრდაა; ასევე, Data-ს მიმართულებით ახალი ტალანტების აღმოჩენა და მათ კარიერულ განვითარებაზე ზრუნვაა.
„თიბისისთვის Data & AI ერთ-ერთი პრიორიტეტული მიმართულებაა. შესაბამისად აქტიურად ვცდილობთ ამ მიმართულებით სხვადასხვა პროექტებში ჩართვას და ამ სფეროს ტალანტებისთვის თავის გაცნობას. Data Bootcamp ერთ-ერთი ასეთი ინიციატივაა. პროექტის ფარგლებში ჟიურის რჩეული მონაწილეები ჩვენს გუნდში გადიან ორ კვირიან სტაჟირებას რაც მათ აძლევს შესაძლებლობას რეალურად ნახონ თუ როგორ ხდება მოწინავე კომპანიაში მონაცემების დამუშავება, გამოყენება, როგორია მუშაობის სპეციფიკა და აქვთ იმის საშუალება რომ ამ დარგის საუკეთესო სპეციალისტებთან გაატარონ დრო. ვფიქრობ, რომ ეს მათი კარიერის განსაზღვრისთვის საკმაოდ გარდამტეხი პერიოდი იქნება“ - ნუცა აბაზაძე, თიბისის სტრატეგიული პროექტების მენეჯერი მონაცემთა ანალიზის და მართვის დეპარტამენტში.
Data Bootcamp-ი ტექნოლოგიური პროექტია, რომელიც თიბისის განათლების პროგრამის მხარდაჭერით და საქართველოს ინოვაციების და ტექნოლოგიების სააგენტოს (GITA) ორგანიზებით განხორციელდა. პროექტში მონაწილეობდნენ, 15 წელს ზევით, პროგრამირებაში გამოცდილი და Data Science-ით დაინტერესებული პირები.
თიბისის მხარდაჭერით, Data Bootcamp-ებმა სტარტი გურჯაანის ტექნოპარკში აიღო, ბათუმისა და ზუგდიდის შემდეგ, თბილისის ტექნოპარკში დასრულდება. ბანაკებში ჯამში 400-მდე ახალგაზრდამ მიიღო მონაწილეობა, რომლებმაც 7 დღიან ინტენსიურ სასწავლო კურსზე გაიარეს ტრენინგები, მენტორშიფ სესიები ხელოვნური ინტელექტის (AI) და მანქანური სწავლების (ML) მიმართულებით.
კომენტარები