http___www.teamnet.ro_hr_karijere_obrazovni-programi_analiza-misljenja-i-veliki-podaci__1.xml
1.1 2.1 3.1 4.1 4.2 5.1 6.1 7.1 8.1 9.1 10.1 11.1 12.1 13.1 14.1 15.1 16.1 17.1 18.1 19.1 20.1 21.1 22.1 23.1 24.1 25.1 26.1 27.1 28.1 29.1 30.1 31.1 32.1 33.1 34.1 35.1 37.1 38.1 39.1 41.1 42.1 43.1
Opinion Mining & Big Data is a programme conducted by Teamnet in partnership with the Faculty of of Automatic Control and Computers, University Politechnica of Bucharest. For the students who wanted to be able to detect with precision all the opinions expressed in writing or during the discussions, we launched an academic research programme which can improve and develop the tools currently used on a large scale. We wished to also approach other topics related to the analysis of large data and text volumes generated nowadays, by applying techniques such as automatic learning, information retrieval, analysis of social networks and predictive modeling. Opinion Mining & Big Data is a programme that addresses Bachelor and Master students from the Faculty of Automatic Control and Computers, Faculty of Mathematics and Informatics and not only. The results obtained following the research are included as content in their papers. Currently, we have three main directions in application development: - Automatic Media Monitoring: detection of the mentioned entities, opinions and quotations for texts in Romanian; - Public data analysis for Specific Projects: - Building the graph of businessmen in Romania; - Bid analysis in Romania; - Building conversational agents that model a historical, scientific or literary personality. Being an intern in the Opinion Mining & Big Data project means you’ll manage to develop your business skills in order to: - Study algorhytms and techniques specific to the field of the internship; - Work for the development of a software application which includes the algorithms suggested for solving the problem; - Work in testing and validating the results of the application developed; - Work for integrating and improving the existing data collection platform and discover opinions in online texts, written in Romanian (using open-source technologies such as Apache Solr, Apache Nutch, Weka, Mallet, etc.); - Stimulate critical thinking, working for developing their own ideas by improving or combining various existing solving skills. Among the research topics suggested, a broad range of technologies specific to the following fields: - Natural Language Processing: lemmatisation, POS tagging, affective scoring, n-gram models etc; - Information Retrieval: Apache Nutch & Lucene & Solr; - Machine Learning: Weka, Mallet, clustering (STC, Lingo); - NoSQL Databases: MongoDB, Neo4j. Moreover, during the entire internship, you will benefit from a sponsorship from our side. To enter the programme, you have to go through the following stages: - Send an application; - Attend an interview with our HR team; - Pass a logical and technical test; - Attend an interview with a specialist in the respective field of activity; - Integrate in the team. If you want to apply for a position in this programme, you should have: - Solid Java knowledge (C and Python are a plus); - Solid knowledge of data and algorithm structures; - Desire to broaden your scientifical documentation in a new field and to study the existing open-source programmes in the filed; It is considered a plus: - Knowledge of basic text mining concepts, information retrieval or machine learning; - Involvement in open-source projects or other software projects developed by a team ( for example, in the university); - 7 students attended the summer internships; - 6 interns also worked on their papers during their internship in the company; - 4 students continued the collaboration as fulltime employees. - 8 students attended the summer internship classes; - 7 interns also drafted their paper while working in the company; - 4 students were hired fulltime after graduation;
1.1 2.1 3.1 4.1 4.2 5.1 6.1 7.1 8.1 9.1 10.1 11.1 12.1 13.1 14.1 15.1 16.1 17.1 18.1 19.1 20.1 21.1 22.1 23.1 24.1 25.1 26.1 27.1 28.1 29.1 30.1 31.1 32.1 33.1 34.1 35.1 37.1 38.1 39.1 41.1 42.1 43.1
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); - 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. - 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;