Затем прошла профпроба: «Специалист по Data science».
Учащиеся определяли задачи машинного обучения, собирали и подготовили данные, для разработки алгоритма по переводу аудиосообщений в текст, проанализировали осциллограмму и спектрограмму звуковой записи, поработали с акустической и лингвистической моделями для машинного обучения. Итогом работы был перевод аудиофайла в текст, с чем ребята в целом справились. Учащиеся поработали над акустическими и лингвистическими моделями для алгоритма распознавания аудио сообщение и выяснили, насколько важно специалисту по Data science, для создания эффективного программного алгоритма, знать не только математику, физику и информатику, но и русский язык, правила грамматики и пунктуации. Поэтому хороший специалист по Data science должен быть развит всесторонне!
Такие занятия помогают ребятам познакомиться с современным профессиями и попробовать себя в роли специалиста в IT сфере.