Reino Unido: Beca Doctorado en Ingeniería de Software ASI

Título a Recibir: Doctorado
Lugar de Estudio: Reino Unido
Oferente: ASI
Idioma(s): Inglés
Modalidad: Presencial
Limite de Postulación: 15/10/2018

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País(es) que aplican:

Las becas son para los nacionales y residentes de los siguientes países:

Descripción:

ASI, Ofrece Beca Doctorado en Data Science & Data Engineering, para estudiantes internacionales. Estas becas son para el año 2019 con experiencia en la transición a una carrera en ciencias de datos. La beca ASI, fue una oportunidad fantástica para que easyJet experimentara con ciencia de datos de una manera poco arriesgada. Contratamos a los Fellows que estaban trabajando con nosotros, y han sido la base del equipo de ciencia de datos en easyJet. Este es un programa único que ha beneficiado enormemente a easyJet.

Para desbloquear el poder de los datos para obtener una ventaja competitiva, ayudamos a las organizaciones a dar sentido a los datos, grandes y pequeños. Creemos firmemente en proporcionar soluciones innovadoras, simples y fáciles de implementar que generen valor comercial. Ofrecemos un paquete integral de servicios a medida que incluyen consultoría, capacitación y búsqueda de especialistas de datos sobresalientes de nuestros propios becarios de ciencias de la información y de la comunidad.

Paquete Ofrecido:

Los becarios se les pagan el salario vital de Londres durante cuatro días a la semana durante la duración de su proyecto de seis semanas. Las dos semanas de entrenamiento al comienzo de la beca son gratuitas para los estudiantes.
ASI no proporciona alojamiento.

Requisito(s):

Debe tener derecho a trabajar a tiempo completo en el Reino Unido. Si esto se basa en una visa, proporcione una copia de su visa junto con su solicitud.
En general, los candidatos exitosos cumplen con la mayoría de los requisitos a continuación:
Un doctorado en un tema STEM.
Un alto nivel de competencia matemática.
Experiencia de programación.
La habilidad de codificar
Alguna experiencia con conceptos teóricos de aprendizaje estadístico (por ejemplo, pruebas de hipótesis, inferencia bayesiana, regresión, SVM, bosques aleatorios, redes neuronales, procesamiento del lenguaje natural, optimización).
Experiencia con algunas bibliotecas de codificación utilizadas frecuentemente en ciencia de datos.
La capacidad de comunicarse efectivamente con diferentes audiencias.
Experimente componer y seguir un plan de proyecto / apegarse a los plazos autoimpuestos / resolver proactivamente sus propios problemas.
El modo de aplicación es en línea.

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