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IIT-M oferece cursos de ciência de dados a custos acessíveis – Últimas Notícias


O Instituto Indiano de Tecnologia Madras (IIT Madras) estão oferecendo cursos acessíveis em ciência de dados através da plataforma ‘PadhAI’, dizia.

Eles estão lançando um curso on-line de ritmo individualizado sobre fundações de dados ciência, que abrange desde o nível iniciante, as habilidades matemáticas e de programação necessárias para um cientista de dados.

Este curso de cinco meses tem um preço acessível de Rs 1.000 para estudantes e membros do corpo docente, informou o Instituto em comunicado.

“Com a PadhAI, para nós, é a Nação em primeiro lugar. Um objetivo principal é garantir que todos os estudantes de nosso país nas disciplinas de engenharia, ciência ou comércio recebam um entendimento acessível e fundamental da ciência de dados”, disse Mitesh Khapra, co-fundador , One Fourth Labs – um IIT Madras incubou o Start-up.

“Frequentemente, a ciência de dados é ensinada isoladamente e separada dos tópicos avançados e mais populares de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda. Estamos trabalhando para colmatar essa lacuna com uma série unificada de cursos sobre esses tópicos “, acrescentou Khapra.

De acordo com o Instituto, há uma demanda crescente por cientistas de dados treinados na maioria dos setores, como manufatura, serviços financeiros, saúde, educação e TI.



Para atender a essa demanda, um número crescente de profissionais e estudantes está procurando cursos de ciência de dados de boa qualidade.

No entanto, a maioria dos cursos tem preços caros, variando entre dezenas de milhares e até milhares de rúpias, valorizando muito a aquisição de habilidades para esse lucrativo plano de carreira.

Os cursos em PadhAI são projetados para fornecer informações fundamentais. O curso PadhAI sobre ciência de dados começa em 1º de fevereiro de 2020 e está aceitando inscrições em padhai.onefourthlabs.in.

Os professores esperam seguir este curso sobre ciência de dados com cursos subsequentes a preços acessíveis sobre Machine Learning e Deep Learning.


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