Analiza mišljenja i veliki podaci program je koji Teamnet provodi u suradnji s Fakultetom automatike i računarstva, Sveučilišta Politechnica u Bukureštu.
Za studente koji su htjeli precizno otkriti sva mišljenja izražena u tekstovima i govorima, pokrenuli smo program akademskog istraživanja da u širokoj primjeni poboljšamo i razvijemo trenutno korištene instrumente.
Također smo postavili kao cilj pristup drugim temama kao i spajanje s analizom velikih količina podataka i tekstova koji se danas generiraju, primjenjujući tehnike kao što je automatsko učenje, pronalaženje informacija, analiza društvenih mreža i prediktivno modeliranje.
Program Analiza mišljenja i veliki podaci je program usmjeren na studente dodiplomskog i diplomskog studija s Fakulteta automatike i računarstva, Fakulteta Matematike i Informatike, ali ne samo na njih. Rezultati dobiveni nakon istraživanja uključeni su kao sadržaj u njihove radove.
Trenutno imamo tri smjera u razvoju aplikacija:
- Automatizirano nadgledanje medija: otkrivanje spomenutih cjelina, mišljenja i citata za tekstove na rumunjskom jeziku;
- Analiza javnih podataka za specifične projekte:
- Izrada grafikona poslovnih ljudi u Rumunjskoj
- Analiza ponuda u Rumunjskoj;
- Izgradnja konverzacijskih agenata koji bi trebali modelirati povijesnu, znanstvenu ili književnu ličnost.
Kao vježbenik u projektu Analiza mišljenja i veliki podaci, razvit ćete svoje poslovne vještine da biste:
- učili algoritme i tehnike specifične za ovo područje stručnog usavršavanja;
- radili za razvoj softverske aplikacije koja uključuje algoritme predložene za rješavanje problema;
- radili na testiranju i provjeri rezultata razvijene aplikacije;
- radili na integraciji i poboljšanju postojeće platforme za sakupljanje podataka i otkrili mišljenja u tekstovima na internetu napisanima na rumunjskom jeziku (koristeći open-source tehnologije kap što su Apache Solr, Apache Nutch, Weka, Mallet, itd.);
- stimulirali kritičko razmišljanje, radili na razvoju svojih ideja poboljšanjem ili kombinacijom različitih vještina rješavanja.
među ostalim predloženim temama za istraživanje, širok raspon tehnologija specifičnih za sljedeća područja:
- obrada prirodnih jezika: lematizacija, POS označavanje, afektivni rezultati, stabla ovisnosti, n-gram modeli itd.
- Dobivanje informacija: Apache Nutch & Lucene & Solr;
- Strojno učenje: Weka, Mallet, clustering (STC, Lingo);
- NoSQL baze podataka: MongoDB, Neo4j.
Štoviše, tijekom cijelog stručnog usavršavanja, imat ćete pogodnost sponzorstva s naše strane.
Da biste ušli u program, morate proći kroz sljedeće faze:
- Pošaljite prijavu;
- Dođite na razgovor kod našeg tima za ljudske potencijale;
- Prođite logički i tehnički test;
- Doći na razgovor sa stručnjakom u odgovarajućem području aktivnosti;
- Uklopite se u tim.
Ukoliko se želite prijaviti za mjesto u ovom programu, morate imati:
- Solidno znanje Jave (C i Python su plus);
- Solidno znanje o strukturama podataka i algoritama;
- Želja za proširenjem svoje znanstvene dokumentacije na novom području te za učenjem o postojećim open-source programima na tom području;
Plusom se smatra:
- Znanje osnovnih koncepata izvlačenja teksta, dobivanja informacija ili strojnog učenja;
- Uključenost u open-source projekte ili druge softverske projekte koji se razvijaju timski (na primjer na sveučilištu);
Sesija 2013.-2014.
- 7 studenata obučavalo se na ljetnom stručnom usavršavanju;
- 6 vježbenika također je radilo na svojim radovima tijekom stručnog usavršavanja u tvrtki;
- 4 studenta nastavila su suradnju kao zaposlenici na puno radno vrijeme.
Sesija 2012.-2013.
- 8 studenata pohađalo je nastavu na ljetnom stručnom usavršavanju;
- 7 vježbenika također je napisalo svoj rad tijekom rada u tvrtki;
- 4 studenata zaposleno je na puno radno vrijeme nakon diplomiranja;