Staże

Rozwijamy się i mamy sporo ciekawych projektów.
Szukamy również stażystów, którzy nam pomogą.


O STAŻACH

Mamy bardzo dobre doświadczenia z dotychczasowymi stażami i stażystami. W stażach w QuantUp wzięło dotychczas udział blisko 30 osób, a niektóre z nich zdecydowały się popracować z nami dłużej. Wyniki pracy większości z nich są dla nas bardzo przydatne.

Większość z nas to naukowcy lub byli naukowcy. Lubimy uczyć, uczyć się sami i pracować z młodymi, zdolnymi ludźmi. Staże to świetny sposób nauki.

Staże są wakacyjne, ale nie tylko. Możesz zgłosić się do nas w dowolnym momencie i możemy również pracować w ciągu roku akademickiego. Pomyślimy razem o temacie.

Boisz się, że sobie nie poradzisz? Sprawdź się najpierw w projektach Grupy QU!

Gwarantujemy, że nie będziesz parzyć kawy, kserować dokumentów, porządkować archiwum ani się nudzić!

Niektórzy stażyści zostają z nami na dłużej…


KORZYŚCI DLA CIEBIE

  • Zdobędziesz praktyczne umiejętności, których nie można zdobyć na studiach.
  • Dowiesz się, jak zastosować wiedzę w problemach praktycznych.
  • Dowiesz się, na czym polega biznesowy sposób myślenia. Nauczysz się organizować pracę i jak dobrze komunikować się z innymi.
  • Poznasz nowe zastosowania i narzędzia niezbędne w pracy analityka danych (ang. data scientist).
  • Nauczysz się dobrze analizować dane i jak wykonywać powtarzalne analizy (ang. reproducible research).
  • Zwiększysz swoje umiejętności techniczne.
  • Dobrze poznasz R, może inne języki i narzędzia.
  • Popracujesz w małej i nietypowej firmie — wygląda to zupełnie inaczej, niż w korporacji.
  • Popracujesz z ludźmi o bardzo dużym i różnorodnym doświadczeniu.
  • Prawdopodobnie będziesz pracować z innymi stażystami.
  • Staż w QuantUp zwiększa Twoje szanse na dobrą pracę.

Oczywiście, jak dużo skorzystasz, to zależy od zaangażowania, poświęconego czasu i intensywności pracy. Jeśli staż będzie dłuższy i postarasz się, to znajdziesz się na najlepszej drodze do zostania ,,naukowcem do spraw danych” (ang. data scientist).


CZEGO OCZEKUJEMY?

Jeśli:

  • studiujesz matematykę, ekonometrię lub informatykę,
  • chcesz nauczyć się analizować dane, budować modele predykcyjne, czy pisać programy, które w tym pomagają,
  • chcesz wciąż uczyć się i rozwijać,
  • nie boisz się komputerów i programowania,
  • oraz chcesz zmierzyć się z praktycznymi problemami,

to skontaktuj się z nami. Standardowo staże są w wakacje. Ale dla dobrych kandydatów zawsze jest coś do zrobienia!


STAŻE 2015/2016 — ROK AKADEMICKI I WAKACJE — CHCESZ WZIĄĆ UDZIAŁ?

Jeśli chcesz wziąć udział w stażu, to skontaktuj się z nami. W sprawie stażu w roku akademickim — do 15.10.2015. W sprawie stażu wakacyjnego — do 1.6.2016.

Dowiedz się, jakie są nasze projekty stażowe. A jeśli nie weźmiesz w nich udziału, to po zakończeniu stażu dowiesz się ze strony, co o nich sądzą uczestnicy: jak skorzystali i czego się nauczyli.

Budowa modeli predykcyjnych

  • ,,Specjalne zagadnienia z budowy modeli scoringowych: Regularyzowana i nieparametryczna regresja logistyczna”
  • ,,Wybór cech (feature selection) do budowy modeli predykcyjnych w wersji równoległej: wiele rdzeni, wiele procesorów, wiele komputerów”
  • ,,Metody wyboru cech (feature selection) z wykorzystaniem GPU”
  • ,,Czy stabilne metody wyboru cech (feature selection) poprawiają modele predykcyjne?”
  • ,,Metody budowy stabilnych drzew klasyfikacyjnych”

Analiza i prognozowanie szeregów czasowych

  • ,,Wybrane metody wykrywania anomalii i segmentacji dla szeregów czasowych”
  • ,,Metody wykrywania punktów zmiany (changepoint) w szeregach czasowych i ich zastosowania”
  • ,,Efektywna reprezentacja dużej liczby szeregów czasowych: segmentacja i redukcja wymiaru”
  • ,,Niestandardowe metody wizualizacji szeregów czasowych w pakiecie R”
  • ,,Uwzględnienie obserwacji odstających (outliers) w prognozowaniu szeregów czasowych”
  • ,,Analiza i prognozowanie szeregów czasowych — case studies”

Wizualizacja danych

  • ,,Narzędzia do interaktywnej wizualizacji danych”
  • ,,Wizualizacja danych na mapach z wykorzystaniem R”
  • ,,Dobre i złe wizualizacje danych w R”

Pozostałe tematy

  • ,,Analiza Big Data z pomocą R”
  • ,,Zaawansowane metody web scraping w R”
  • ,,Współpraca R i Pythona w analizie danych”
  • ,,Wykorzystanie metod optymalizacji w problemach biznesowych w R — case studies”


STAŻE 2015 — POZNAJ NASZYCH STAŻYSTÓW I ICH PROJEKTY

Automatyczne / inteligentne prognozowanie szeregów czasowych

Stażyści: Katarzyna Staniewicz (matematyka, UW)

O projekcie stażowym: Efektem stażu było opracowanie uniwersalnej metodologii, pozwalającej na zautomatyzowanie procesu prognozowania szeregów czasowych, ze szczególnym uwzględnieniem: identyfikacji regularności występujących w danych, porównania konkurencyjnych metod/modeli prognostycznych oraz wyboru optymalnego modelu dla określonych danych. Istotnym rezultatem projektu stażowego było również zaprojektowanie i implementacja w środowisku R opracowanej procedury prognozowania oraz weryfikacja jej skuteczności dla wybranych (rzeczywistych) szeregów czasowych.

Katarzyna o sobie: ,,Jestem studentką drugiego roku studiów magisterskich na Uniwersytecie Wrocławskim, kierunek: matematyka, specjalność: zastosowania rachunku prawdopodobieństwa i statystyki. Moja praca magisterska dotyczyła poszukiwania punktów zmiany w szeregach czasowych w danych akcelerometrycznych przy użyciu mieszanek rozkładów.”

Katarzyna o stażu: ,,Moja przygoda ze statystyką zaczęła się tak naprawdę po odbyciu pierwszego stażu w firmie QuantUp (staż dotyczył budowy modeli scoringowych). Dopiero wtedy zobaczyłam, że te wzorki, które pojawiają się na studiach, mają także swoje zastosowanie w praktyce. Od tego momentu chętniej i pilniej się uczyłam, ponieważ wiedziałam, że dobre podstawy teoretyczne plus ciekawe praktyczne zagadnienia to klucz do samorozwoju oraz sukcesu w przyszłej pracy.

Zachęcona współpracą i przede wszystkim ciekawymi, niekonwencjonalnymi zadaniami, zgłosiłam się do firmy QuantUp ponownie. Tym razem chciałam poszerzyć swoją wiedzę w zakresie wizualizacji danych, jednak panowie Artur i Adam zaproponowali mi pracę nad automatyzacją prognozy szeregów czasowych, z czego jestem bardzo zadowolona. Nie dość, że mogłam znacznie bardziej uporządkować swoją wiedzę ze studiów, to także zmierzyć się z wieloma praktycznymi aspektami analizy szeregów czasowych, która jest wszechobecna w pracy statystyka i z pewnością przyda mi się w dalszych zmaganiach.

Ważne jest to, że firma stawia w dużej mierze na stażystów, którzy nie boją się sami sięgać po wiedzę, szukać informacji, rozwiązywać problemów. Myślę, że jest to doskonała "zaprawa" dla osób, które rozpoczynają poszukiwania pracy, gdyż nic ich w niej nie zaskoczy i będą umieli sami radzić sobie z trudnościami, które przyniesie im dane zagadnienie, a nie czekać aż rozwiązanie "samo się pojawi".

Jeśli chodzi o samą współpracę z panem Arturem i panem Adamem uważam, że układała się dobrze. Tak jak na poprzednim stażu, tak i na tym jestem zachwycona podejściem, przede wszystkim wyrozumiałością w kierunku stażysty, chęcią pomocy na każdym polu, a także zainteresowaniem i troską o stażystę.

Serdecznie polecam staż wszystkim, którzy chcą robić coś ambitniejszego niż kserowanie i przekładanie dokumentów na półkach.”

Pozyskiwanie i obróbka danych w R

Stażyści: Beata Dymczyk (matematyka, UW)

O projekcie stażowym: Efektem stażu było opracowanie kodów i tutoriala dotyczącego pozyskiwania i obróbki danych pochodzących z różnorodnych źródeł, począwszy od plików tekstowych i arkuszy MS Excel, poprzez strony internetowe, skończywszy na bazach danych. Dodatkowym efektem było przygotowanie interesujących zbiorów danych do analizy – do wykorzystania na przykład podczas szkoleń firmy QuantUp.

Beata o sobie: ,,Absolwentka matematyki na Uniwersytecie Wrocławskim. W trakcie studiów realizowałam specjalizację Matematyka w ekonomii i ubezpieczeniach. Staż rozpoczęłam pod koniec studiów. Zdecydowałam się wziąć w nim udział, ponieważ chciałam poprawić swoje umiejętności programowania oraz analizy danych.”

Beata o stażu: ,,Staż był bardzo rozwijający. Projekt koncentrował się na imporcie danych do R z różnych źródeł. W trakcie pracy poprawiłam znacznie swoje umiejętności programowania w R, tak jak tego oczekiwałam. Polecam staż w QuantUp ze względu na możliwość zdobycia doświadczenia i wykorzystania w praktyce wiedzy ze studiów.”

Analiza danych przestrzennych w R

Stażyści: Piotr Piestrzyński (matematyka, UW)

O projekcie stażowym: Efektem stażu był przegląd oraz opracowanie przykładów ilustrujących zastosowanie, dostępnych dla środowiska R, najważniejszych narzędzi stosowanych w analizie danych przestrzennych, ze szczególnym uwzględnieniem wizualizacji danych na mapach oraz metod statystyki przestrzennej. W ramach projektu stażowego powstała aplikację (GUI) na bazie technologii Shiny, znacznie ułatwiająca zastosowanie wybranych metod analitycznych dla przykładowych danych przestrzennych.

Piotr o sobie: ,,Rozpoczynając staż byłem na piątym roku matematyki na Uniwersytecie Wrocławskim. Mój staż był realizowany w ramach projektu „Matematyka na UWr – studia pełne możliwości II”. Wyboru miejsca stażu dokonałem (głównie) po przeczytaniu opinii na tej stronie, więc postaram się dodać jeszcze coś od siebie ;-)

Piotr o stażu: ,,Tematem stażu była analiza danych na mapach z wykorzystaniem R. Nie miałem wcześniej do czynienia z analizą przestrzenną, ale temat projektu wydał mi się ciekawy. Przez pierwszą część stażu szukałem informacji w wielu źródłach, przy okazji tworząc raporty i analizy, w których utrwalałem nabytą wiedzę. Stopniowo odkrywałem kompleksowość tego zagadnienia. Od licznych metod wizualizacji (np. kartogramy, mapy interaktywne), aż po całkiem ciekawą warstwę matematyczną (np. autokorelacja przestrzenna, modele regresji przestrzennej). Dzięki pomocy opiekuna udało mi się skierować na konkretniejsze zagadnienia. Ważną rzeczą było to, że staż nie miał „sztywnych ram” — bardzo cenione były własne pomysły i inwencja. Podsumowując, wiele się na stażu nauczyłem: poprawiłem swoje umiejętności programistyczne, zaznajomiłem się z kilkoma narzędziami (jak Shiny) oraz poznałem całkowicie nowe (dla mnie) zagadnienie. Fajnie, prawda?”


STAŻE 2014 — POZNAJ NASZYCH STAŻYSTÓW I ICH PROJEKTY

Analiza i prognozowanie szeregów czasowych — case studies

Stażyści: Hanna Loch (matematyka, PWr), Piotr Kopszak (matematyka, PWr, fizyka, UWr)

O projekcie stażowym: Celem stażu był przegląd róznych metod analizy szeregów czasowych i pokazanie ich efektywności na rzeczywistych, interesujących z praktycznego punktu widzenia danych. Wyniki zostały zaprezentowane w postaci obszernych case studies do użytku wewnętrznego w QuantUp.

Hanna o sobie: ,,Staż odbyłam na wakacjach przed ostatnim, piątym rokiem Matematyki na Politechnice Wrocławskiej, na specjalności Mathematics for Industry and Commerce (w j. angielskim). Obecnie piszę pracę magisterską na temat ergodyczności w modelu FARIMA.”

Hanna o stażu: ,,Staż w firmie QuantUp wybrałam ze względu na możliwość połączenia teorii z praktyką (od znajomych wiedziałam już, że będzie to coś więcej niż tylko parzenie kawy) i jestem z tego bardzo zadowolona. Projekt, nad którym pracowałam, był moją pierwszą poważną stycznością z pakietem R i dla mnie ogromną szansą do nauczenia się jego składni, co z pewnością zaowocuje w przyszłości; zresztą miałam możliwość zapoznania się nie tylko z pakietem R, ale kilkoma innymi, przydatnymi w pracy narzędziami, takimi jak SVN czy Markdown. Dużym plusem stażu była pomoc ze strony opiekuna – jeżeli czegoś nie wiedziałam, mogłam po prostu zapytać, co przy bardziej skomplikowanych zagadnieniach było wręcz nieocenione. Podsumowując: jeśli chcesz zobaczyć praktyczną stronę matematyki od dobrej strony, staż w QuantUpie jest znakomitym pomysłem.”

Piotr o sobie: ,,Jestem studentem Matematyki na Politechnice Wrocławskiej oraz Fizyki na Uniwerytecie Wrocławskim.”

Piotr o stażu: ,,W czasie stażu miałem okazję ugruntować oraz podszerzyć dotychczas zdobytą wiedzę na temat analizy szeregów czasowych. Mogłem przekonać się w praktyce o efektywności modeli znanych dotychczas głównie z teoretycznego punktu widzenia. Poszerzyłem również swoją wiedzię z zakresu programowania w R. Podsumowując, czas spędzony na stażu uważam za niezwykle owocny.”

Text mining w praktyce w R

Stażyści: Artur Menc (matematyka, PWr)

O projekcie stażowym: Celem stażu było wykorzystanie metod statystycznych do analizy szczególnych rzeczywistych danych tekstowych z wykorzystaniem R. Efektem było opracowanie efektywnego sposobu analizy takich danych oraz stworzenie odpowiedniego narzędzia.

Artur o sobie: ,,Obecnie studiuję Matematykę na drugim roku studiów magisterskich na Politechnice Wrocławskiej. W między czasie ukończyłem studia inżynierskie z Informatyki. Moje zainteresowanie nieustannie oscylują pomiędzy statystyką matematyczną i analizą danych, a teoretycznymi problemami informatyki. Ostatni rok studiów między innymi chcę poświęcić na przemyślane podjęcie decyzji czy związać swoją przyszłość z uczelnią i rozpocząć doktorat czy też w pełni poświęcić się analizie danych od strony praktycznej.”

Artur o stażu: ,,Staż w firmie QuantUp odbyłem podczas wakacji. Pracowałem zdalnie spędzając całe wakacje w rodzinnym domu. Nie stanowiło to jednak żadnego ograniczenia, ponieważ w każdej chwili mogłem liczyć na pomoc poprzez pocztę elektroniczną lub rozmowę telefoniczną. Dzięki takiemu modelowi mogłem samodzielnie planować kiedy i jak dużo poświęcę czasu na pracę. Udawało się zachować w tym wszystkim porządek, dzięki dokładnemu planowaniu, co chcemy zrobić i w jakim czasie, a także zorganizowaniu kilku spotkań na żywo. Podczas tych trzech miesięcy nauczyłem się bardzo dużo od strony praktycznej analizy danych. Udało mi się to zrobić, ponieważ przez cały czas opiekun doradzał mi kolejne kroki jakie powinienem wykonać aby w pełni zgłębić dany temat. Z pełnym przekonaniem polecam staż w firmie QuantUp każdemu zainteresowanemu analizą danych.”

Wybrane metody wykrywania anomalii i segmentacji dla szeregów czasowych

Stażyści: Sebastian Osiński (matematyka, PWr)

O projekcie stażowym: Metody wykrywania anomalii w szeregach czasowych mają liczne zastosowania, związane np. z detekcją awarii urządzeń/maszyn (których pracę monitorujemy), czy też wykrywaniem intruzów w systemach informatycznych. Znanych jest wiele metod pozwalających na wykrywanie nietypowych zachowań w analizowanym szeregu. Celem stażu było porównanie właściwości tych metod w praktyce, na rzeczywistych danych.

Sebastian o sobie: ,,Jestem studentem na II stopniu Matematyki na Politechnice Wrocławskiej. Staż rozpocząłem w ostatnim semestrze I stopnia studiów i kontynuowałem go przez wakacje, aż do rozpoczęcia studiów magisterskich. Na staż zgłosiłem się, gdyż chciałem poszerzyć swoją wiedzę na temat analizy szeregów czasowych oraz lepiej poznać pakiet R.”

Sebastian o stażu: ,,Staż w firmie QuantUp pozwolił mi na rozwinięcie wielu umiejętności. Oprócz poznania metod wykrywania różnych typów anomalii w szeregach czasowych, miałem także możliwość poznania takich technologii jak Shiny i SVN, czy też postawienia swoich pierwszych kroków w programowaniu równoległym. Także sam język R jest teraz narzędziem, które wykorzystuję efektywnie na co dzień. Największą zaletą stażu w QuantUpie są jednak ludzie i świetna koleżeńska atmosfera połączona z ogromnym profesjonalizmem i wiedzą opiekunów.”

Jak wykonać w R wykresy znane z Excela?

Stażyści: Sylwia Makara (matematyka, PWr), Damian Smug (matematyka, PWr)

O projekcie stażowym: MS Excel jest narzędziem bardzo często stosowanym do prezentacji wyników. Często jednak wykorzystuje się go w zadaniach, które wygodniej wykonać w R, np. polegających na automatyzacji pracy. Celem stażu było opracowanie sposobu wykonania w R często używanych wykresów znanych z Excela.

Sylwia o sobie: ,,Na staż w QuantUp zdecydowałam się będąc na 4 roku studiów matematycznych na PWr. Po zakończeniu stażu szukałam kolejnych doświadczeń zawodowych i tak znalazłam się na praktykach w Zespole Ryzyka Kredytowego SME/Agro w Credit Agricole. Dziś kontynuuje współpracę z CA i studiuję na ostatnim roku.”

Sylwia o stażu: ,,Staż w QU okazał się być ciekawym i pozytywnym doświadczeniem. Miałam okazję pracować nad bardzo praktycznym tematem, tj. prezentacją danych w R na podstawie możliwości MS Excel. Na stażu nauczyłam się przede wszystkim podstaw programowania w R, co wykorzystywałam i dalej rozwijałam później na studiach. Mogę szczerze polecić staż w firmie QuantUp, ponieważ wiele z niego można wynieść, pracuje się w przyjaznej atmosferze i jego forma jest idealną opcją dla studentów.”

Damian o sobie: ,,Jestem studentem Matematyki (5. rok) na Politechnice Wrocławskiej. Staż odbyłem pod koniec drugiego semestru tych studiów oraz w okresie wakacyjnym. Zdecydowałem się wziąć udział w tym projekcie, aby jednocześnie podszkolić swoją wiedzę na temat wizualizacji danych w pakiecie R i w Excelu.”

Damian o stażu: ,,Głównym celem stażu było porównanie i przedstawienie sposobów, w jaki można zaprezentować w pakiecie R wykresy powszechnie spotykane w Excelu. W tym celu stworzono: dokumenty opisujące ogólnie grafikę w R (dostępne na blogu); pliki prezentujące informacje poglądowe o dostępnych typach wykresów w Excelu oraz właściwe dokumenty, w których omówiono, jak implementować każdy typ wykresu z osobna. Jeden z nich (nt. wykresów kolumnowych) jest również zamieszczony na blogu. W tamtym okresie R był dla mnie nowością, jednak od niedawna wykorzystuję go z powodzeniem w pracy, więc uważam, że już w tej chwili zwraca się czas poświęcony na ten staż.”

Dobra wizualizacja danych w R

Stażyści: Justyna Jankowiak (matematyka, PWr)

O projekcie stażowym: Celem stażu było zrozumienie, na czym polega dobra i zła wizualizacja danych i prezentacja tego zagadnienia na odpowiednich przykładach korzystając z R.

Justyna o sobie: ,,Odbywając staż byłam na ostatnim semestrze studiów licencjackich z matematyki na Politechnice Wrocławskiej. Obecnie kontynuuję studia matematyczne ze specjalnością Statystyka Matematyczna i Analiza Danych na Politechnice Warszawskiej. Nie mam jeszcze jaką ścieżką zawodową chcę podążać, ale swoją karierą wiążę z analizą danych, data science itp.”

Justyna o stażu: ,,Staż pozwolił mi przede wszystkim na poszerzenie znajomości programu R, w szczególności pakietu do tworzenia przejrzystych, estetycznych wykresów czyli ggplot2. Dużo nauczyłam się też o samej wizualizacji danych – po stażu m.in. znacznie łatwiej rozpoznaję próby manipulacji danymi i wiem, jak należy poprawnie interpretować wykresy. Poza merytorycznymi sprawami — staż na pewno pomógł mi rozwinąć umiejętność pisania raportów i notatek z postępów nad projektem — jest to umiejętność, która z pewnością przyda się w każdej pracy.”

Analiza danych w e-commerce

Stażyści: Monika Sikora (matematyka, PWr)

O projekcie stażowym: Celem stażu było zastosowanie w praktyce wybranych bardziej zaawasnowanych metod analitycznych do rzeczywistych danych pochodzących z e-commerce.

Monika o sobie: ,,Staż odbyłam podczas trzeciego roku studiów licencjackich na kierunku Matematyka (PWr).”

Monika o stażu: ,,Praca nad projektem stażowym pozwoliła mi poznać narzędzia statystyczne stosowane w e-commerce. Część z nich, między innymi analizę przeżycia, zastosowałam w analizie danych dotyczących użytkowników pochodzących z serwisu http://tatoeba.org. Praktyki dały mi możliwość pogłębienia wiedzy na temat statystycznej analizy danych oraz rozwinięcia umiejętności programowania w środowisku R.”

Jak wykonać zadania znane z Excela w R?

Stażyści: Kamil Piłatowski (matematyka, PWr)

O projekcie stażowym: Celem stażu było opracowanie materiałów pokazujących na rzeczywistych danych, jak wykonać znane z Excela zaawansowane zadania analityczne w R.

Kamil o sobie: ,,Studiuję matematykę II stopnia na specjalności Statystyka Matematyczna na Politechnice Wrocławskiej. Staż odbyłem po czwartym roku, chcąc wzbogacić swoje doświadczenia zawodowe. Obecnie jestem na piątym roku, piszę pracę magisterską i pracuję jako analityk.”

Kamil o stażu: ,,Staż pozwolił mi poznać zarówno R jak i Excel w bardziej szczegółowy sposób, nauczył jak funkcjonalność pewnych narzędzi przenieść z jednego pakietu do drugiego i jak dostosować wybór pakietu do rodzaju zadania. Ulepszyłem też swój sposób pracy z R, pisanie kodów oraz zapoznałem się z hasłem reproducible research.”


STAŻE 2013 — POZNAJ NASZYCH STAŻYSTÓW I ICH PROJEKTY

Jedno- i wielowymiarowe szeregi czasowe

Stażyści: Agnieszka Rackiewicz (matematyka, UW)

O projekcie stażowym: Celem stażu było stwierdzenie, jaką przewagę nad analizami jednowymiarowymi dają podejścia wielowymiarowe do analizy szeregów czasowych.

Scoring: wybrane praktyczne zaawansowane zagadnienia

Stażyści: Marta Karaś (matematyka, PWr), Katarzyna Staniewicz (matematyka, UW)

O projekcie stażowym: Celem projektu było przeanalizowanie i zaproponowanie rozwiązań szeregu zagadnień ważnych w praktyce budowy modeli predykcyjnych. Efektem pracy było napisanie odpowiednich kodów w środowisku R, pokazujących występujące problemy i ich rozwiązania.

Marta o sobie: ,,Jestem studentką kierunku Matematyka na Politechnice Wrocławskiej. Staż odbyłam w okresie wakacyjnym po 3. roku studiów. Zależało mi na poznaniu narzędzia do pracy z danymi, rozwijania umiejętności programistycznych i na nauce praktycznej analizy danych. Obecnie kontynuuję studia na II stopniu — planuję wybrać specjalizację Statystyka Matematyczna.”

Marta o stażu: ,,Odbycie stażu w firmie QuantUp pozwoliło mi poznać zagadnienia i problemy, które występują w praktyce przy budowie modeli scoringowych. Takiej możliwości — pracy nad rzeczywistymi zagadnieniami pod okiem doświadczonych praktyków — nie miałam na swojej uczelni. Za duże atuty stazu uważam też opiekę merytoryczną nad stażystami — zarówno w kwestiach dot. zagadnień statystycznych, jak i bieżącego przeglądu i recenzji kodów, oraz dostęp do zaawansowanej literatury. Umiejętności nabyte na stażu są przeze mnie wykorzystywane — obecnie m.in. dalej programuję w R.”

Katarzyna o sobie: ,,Rozpoczynając staż byłam studentką trzeciego roku matematyki na Uniwersytecie Wrocławskim (specjalność: zastosowanie statystyki i rachunku prawdopodobieństwa). Obecnie kontynuuję studia na drugim stopniu, realizując tę samą specjalność. Na staż zgłosiłam się dlatego, że chciałam sprawdzić swoje umiejętności jeśli chodzi o programowanie w R oraz pogłębić swoją wiedzę w zakresie statystycznej analizy danych..”

Katarzyna o stażu: ,,Staż w firmie QuantUp dał mi nie tylko możliwość praktycznego zastosowania wiedzy, obserwowania zjawisk matematycznych (z którymi miałam styczność tylko na kartkach książek) w rzeczywistości, ale także poszerzył moje horyzonty. Zobaczyłam zastosowania uogólnionych modeli liniowych, na które póki co nie miałam okazji uczęszczać na swojej uczelni, ale dzięki stażowi z pewnością się na nie wybiorę. Oprócz tego bardzo cenię sobie opiekę mentora projektu, który prócz dużego zaangażowania i wiedzy, wykazał się także wyrozumiałością i cierpliwością w stosunku do moich pytań i wątpliwości. Dyspozycyjność i gotowość niesienia pomocy każdego dnia dodawała skrzydeł i zachęcała do pracy. Miałam kilka momentów, gdzie z powodu braku wiedzy byłam zniechęcona do dalszej pracy, jednak po każdorazowym spotkaniu projektowym z chęcią zabierałam się za rozwiązanie powstałych problemów..”

Segmentacja klientów na potrzeby budowy modeli scoringowych

Stażyści: Małgorzata Gogołowicz (matematyka, PWr), Piotr Kopszak (matematyka, PWr)

O projekcie stażowym: Celem projektu było zaimplementowanie i porównanie standardowych oraz mniej standardowych metod segmentacji stosowanych w marketingu oraz w budowie modeli predykcyjnych.

Małgorzata o sobie: ,,W momencie stażu byłam świeżo po licencjacie z matematyki, teraz kontynuuję studia matematyczne magisterskie na Politechnice, z myślą o specjalizacji statystycznej.”

Małgorzata o stażu: ,,Staż był dla mnie po prostu bardzo interesujący. Uczenie się o nieznanym mi wcześniej zbyt dokładnie klastrowaniu, a także konieczność (a może raczej przyjemność) pracy w R uważam za bardzo dobrze wykorzystany czas. Jestem pewna, że znajomość R przyda się już w trakcie pracy, ale mam nadzieję, że i wiedza o klastrowaniu okaże się użyteczna.”

Piotr o sobie: ,,Jestem studentem IV roku Matematyki na Politechnice Wrocławskiej oraz III roku Fizyki na Uniwersytecie Wrocławskim.”

Piotr o stażu: ,,W czasie ostatnich wakacji odbywałem staż w firmie QuantUp. Głównym jego tematem były różne metody segmentacji klientów kredytowych. Z większością z nich spotkałem się po raz pierwszy w życiu, co ważne od razu mogłem przekonać się o przydatności poszczególnych metod w omawianym zagadnieniu. Poza tym, że poznawany przeze mnie materiał wykraczał poza ten standardowo poznawany na studiach, nauczyłem się zwracać uwagę na takie rzeczy jak większa czytelność kodu oraz organizacja pracy nad projektem większym niż te, którymi dotychczas zajmowalem się na studiach. Udział w stażu oceniam bardzo pozytywnie: nabyłem wiedzę oraz umiejętości praktyczne, które na pewno przydadzą się na uczelni i w dalszej pracy.”

Bootstrap w budowie modeli regresji logistycznej

Stażyści: Michał Burdukiewicz (biotechnologia, UW)

O projekcie stażowym: Celem projektu było zbadanie, w jaki sposób można budować lepsze modele regresji logistycznej z wykorzystaniem metody bootstrap. Zastosowanie metody bootstrap do walidacji modeli predykcyjnych. Wykorzystanie jej do budowy modeli jest podejściem niestandardowym.

Michał o sobie: ,,W momencie stażu pracowałem w Brandenburgische Technische Universität, w tej chwili się doktoryzuję na Wydziale Biotechnologii (UWr).”

Michał o stażu: ,,Minęło za mało czasu, by móc mówić o konkretnych korzyściach, ale na pewno współpraca z tak doświadczonymi osobami pomogła wzbogacić moją wiedzę o analizie danych.”

Obliczenia równoległe w R: przegląd i analiza podejść

Stażyści: Grzegorz Kotkowski (matematyka, PWr)

O projekcie stażowym: Projekt polegał na analizie popularności i możliwości prostszych pakietów R do przyspieszania obliczeń z wykorzystaniem wielu rdzeni lub wielu procesorów.

Zastosowania dynamicznych modeli regresyjnych

Stażyści: Michał Krasoń (matematyka, PWr)

O projekcie stażowym: Staż polegał na zastosowaniu dynamicznych modeli regresyjnych do analizy i modelowania danych rzeczywistych oraz porównaniu tego podejścia ze ,,statyczną” regresją.

Michał o sobie: ,,Student 5 roku Matematyki Finansowej i Ubezpieczeniowej na Politechnice Wrocławskiej, który odkrył, że statystyka jest najbardziej pociągającą go gałęzią matematyki. Na stażu zajmowałem się dynamicznymi modelami regresyjnymi/funkcjami przenoszenia. Obecnie koncentruję się na pogodzeniu studiów i pracy oraz dalszym rozwoju umiejętności z zakresu statystyki i analizy danych z wykorzystaniem komputera, w szczególności w R. Poza tym, fan muzyki, jazdy na snowboardzie i siatkówki.”

Michał o stażu: ,,Staż dał mi bardzo dużo szczególnie w obszarze planowania i wykonywania projektów matematyczno-informatycznych. Dzięki wskazówkom ze strony Quant Up nabrałem dobrych nawyków programistycznych i nauczyłem się tworzyć od podstaw dosyć zaawansowane narzędzia. Z pewnością zaprocentuje to zarówno na studiach, jak i w dalszej karierze, którą wiążę z analizą danych.”


STAŻE 2012 — POZNAJ NASZYCH STAŻYSTÓW I ICH PROJEKTY

Analiza finansowych szeregów czasowych

Stażyści: Monika Andryłojć (matematyka, PWr), Krzysztof Boczkowski (matematyka, PWr)

O projekcie stażowym: Staż polegał na analizie możliwości systemu R w zakresie prognozowania wybranych modeli finansowych szeregów czasowych. Analiza polegała na pracy z danymi rzeczywistymi, a efektem stażu jest obszerny raport oraz kody w R.

Monika o sobie: ,,Jestem studentką matematyki na Politechnice Wrocławskiej. Wybrana przeze mnie specjalność to statystyka matematyczna. Staż w firmie QuantUp odbyłam zaraz po zakończeniu pierwszego etapu studiów (wakacje 2012 r.). W chwili obecnej piszę moją pracę magisterską, pracuję w banku BZ WBK i zastanawiam się, w jaki sposób ukształtować moje dalsze plany zawodowe ;)

Monika o stażu: ,,Uważam, że odbyty przeze mnie staż był bardzo wymagający, ciekawy i wartościowy. Zdecydowanie poprawił moją znajomość pakietu R, umiejętność pracy z danymi, czytania artykułów naukowych i samodzielnego rozwiązywania problemów. Projekt ten był początkiem mojej przygody z finansowymi szeregami czasowymi. Ciągle kontynuuję współpracę z poznanymi w jego trakcie ludźmi i wspólnie pracujemy nad zadaniami o podobnej tematyce. Zdobyta w trakcie stażu wiedza okazała się również przydatna w wykonywanej przeze mnie pracy w banku i była niewątpliwym atutem podczas rekrutacji.”

Metody dekompozycji szeregów czasowych

Stażyści: Anna Kliszcz (matematyka, PWr), Magdalena Szeremeta (matematyka, PWr), Estera Nocoń (matematyka, PWr)

O projekcie stażowym: Celem stażu było wykorzystanie standardowych i niestandardowych metod dekompozycji szeregów czasowych.

Magda o sobie:: ,,Studentka matematyki na Wydziale Podstawowych Problemów Techniki Politechniki Wrocławskiej (specjalność statystyka matematyczna).”

Magda o stażu: ,,Staż w firmie QuantUp odbyłam tuż po ukończeniu licencjatu z matematyki na Wydziale Podstawowych Problemów Techniki Politechniki Wrocławskiej, gdzie obecnie kontynuuję naukę na studiach magisterskich na specjalności statystyka matematyczna. Staż dał mi możliwość przekonania się, że zdawałoby się abstrakcyjną teorię matematyczną można wykorzystywać w praktyce. Zdobyta wiedza o szeregach czasowych ułatwiła mi zapoznawanie się z podobnymi tematami na studiach. Ponad to miałam okazję pracować w programie Gretl i pakiecie R, który jest teraz najbardziej lubianym i często wykorzystywanym przeze mnie narzędziem do analizy danych.”

Estera o sobie:: ,,Jestem studentką matematyki i informatyki na Politechnice Wrocławskiej. Od września br. pracuję w firmie Kruk S.A. jako Młodszy Specjalista ds. Ryzyka.”

Estera o stażu: ,,Staż w firmie QuantUp był dla mnie pierwszą okazją do zastosowania wiedzy ze studiów do rozwiązania realnych problemów. Tematem mojego stażu były zaawansowane metody dekompozycji szeregów czasowych. Głównym celem był ich opis, sprawdzenie własności na danych symulowanych, zastosowanie do wybranych polskich szeregów makroekonomicznych oraz sporządzenie raportu w środowisku LaTEX zawierającego otrzymane wyniki. Temat był dla mnie wyzwaniem, ponieważ były to zupełnie nowe zagadnienia, jednak dzięki pomocy opiekuna mojego stażu oraz osób z zespołu, w którym pracowałam udało się osiągnąć wyznaczony na początku cel. Z perspektywy czasu mogę powiedzieć, że staż bardzo mi pomógł zarówno podczas dalszych studiów jak i podczas szukania pracy. Nie tylko wzbogacił wiedzę na temat szeregów czasowych, ale przede wszystkim umożliwił mi praktyczne poznanie wykorzystywanych narzędzi (głównie pakiet R).”

Metody regresji liniowej i nieliniowej w zastosowaniach praktycznych z wykorzystaniem pakietu R

Stażyści: Joanna Hawrot (matematyka, PWr), Marta Kaczmarz (matematyka, PWr)

O projekcie stażowym: W projekcie stażowym analizowano wiele podejść do modelowania regresyjnego danych rzeczywistych.

Marta o sobie: ,,W chwili rozpoczącia stażu w firmie QuantUp w 2012 roku byłam kandydatką na studia magisterskie ze specjalnością statystyka matematyczna. Pół roku później dołączyłam do organizatorów Grupy QU.
Niecały rok po stażu odbyłam praktykę z zastosowań metod matematycznych w bankowości współpracując z BZ WBK.
Obecnie jestem stażystką w Dziale Analiz Operacyjnych w firmie windykacyjnej KRUK gdzie zajmuje się m.in. projektami związynymi z analizą statystyczną. Pracuje również nad swoją pracą magisterską dotyczącą analizy efektywności metod wyboru cech w kontekście klasyfikacji wieloklasowej.”

Marta o stażu: ,,Doświadczenie zdobyte w trakcie stażu wykorzystuje zarówno na studiach jak i w kolejnych praktykach. Staż w firmie QuantUp to idealne rozwiązanie dla studentów, którzy mogą i chcą wykorzystać swój wolny czas na rozwój wśród profesjonalistów, w elastycznych godzinach i miejscach pracy, a ponadto w miłej atmosferze. Po prostu polecam =]. Unikatowy na rynku staż w firmie QuantUp to idealne rozwiązanie dla studentów, którzy mogą i chcą wykorzystać swój wolny czas na rozwój wśród profesjonalistów, w elastycznych godzinach i miejscach pracy, a ponadto w miłej atmosferze =).
Ja się zdecydowałam i tylko zyskałam. Rozpoczęłam przygodę z Grupą QU, wybrałam ciekawy temat pracy mgr, a dziś jestem stażystką w firmie windykacyjnej KRUK, gdzie zajmuje się projektami związanymi z analizą statystyczną.
Po prostu polecam =].”

Hyper Performance Computing w R

Stażyści: Rafał Topolnicki (matematyka, PWr)

O projekcie stażowym: Tematem miesięcznego stażu był Hyper Performance Computing (HPC) w pakiecie R w zastosowaniu do wyboru cech do budowy modeli predykcyjnych.

Rafał o sobie: ,,W czasie trwania stażu: absolwent studiów licencjackich z matematyki na WPPT PWr oraz studiów magisterskich z fizyki na WFiA UWr. Obecnie: student drugiego roku studiów magisterskich z matematyki na specjalności statystyka matematyczna na WPPT PWr oraz doktorant z fizyki na WFiA UWr na specjalności fizyka ciała stałego.”

Rafał o stażu: ,,Staż, który odbyłem w firmie QuantUp, był jednym z ciekawszych i bardziej wartościowych staży jakie przyszło mi kiedykolwiek zrealizować. Mimo, że trwał tylko miesiąc pozwolił mi poznać wiele ciekawych i użytecznych technik oraz metod stosowanych przy rozwiązywaniu rzeczywistych problemów z pogranicza statystyki i szeroko pojętych finansów. Z perspektywy czasu doceniam praktyczne podejście zarówno do stawianych problemów jak i do sposobów ich rozwiązywania. Zdobyte na stażu doświadczenie ułatwiło mi dalsze studiowanie. Na moją pozytywną ocenę ma oczywiście wpływ osoba i postawa opiekuna stażu, który efektywnie pomagał w rozwiązywaniu postawionych problemów oraz motywował do stawiania sobie nowych wyzwań. Podczas stażu miałem okazję zaznajomić się z pakietem statystycznym R, który wykorzystuję teraz szeroko i chętnie w swojej codziennej pracy. Podobny staż polecam wszystkich, nawet tym którzy nie wiążą swojej przyszłości zawodowej ze statystyką matematyczną.”

Spróbuj ponownie