Назад
Python-разработчик
ООО "МЭО"
Описание
Программа разработана в рамках смежной специальности "IT-разработчик", а также в рамках направления профессиональной переподготовки в области разработки алгоритмов и программ в рамках проекта "Цифровые профессии 2022".
В условиях цифровой экономики рост объема информации характерен почти для каждой сферы общественной деятельности. На фоне этого подготовка специалистов в области области разработки программного обеспечения, сервисов и приложений в любой предметной области с помощью многоуровневого языка программирования Python является актуальным и востребованным на современном рынке для решения профессиональных задач.
Программа является программой профессиональной переподготовки и предназначена для:
- инженеров и технических специалистов различного профиля, заинтересованных во внедрении технологий программирования на языке Python в свою деятельность;
- инженеров-программистов и программистов, заинтересованных в смене или расширении профиля своей деятельности;
- преподавателей и научных работников.
Программа знакомит слушателей:
- с основными принципами машинного обучения (обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с подкреплением);
- основами методологии CRISP DM, этапами создания проектов ИИ;
- основами работы с Python;
- методами работы с базовыми библиотеками анализа данных (numpy, pandas, matplotlib, SQLite);
- сферами использования машинного обучения (анализ данных, компьютерное зрение, обработка естественного языка).
В программе раскрываются:
- особенности использования ИИ для решения социальных и экономических проблем;
- предварительная обработка и визуализация данных;
- алгоритмы машинного обучения для решения задач классификации, кластеризации, уменьшения размерности, регрессии;
- метрики для оценки эффективности работы алгоритма машинного обучения;
- возможности внедрения разработанных и обученных алгоритмов.
Основной формой реализации Программы является заочная форма с использованием дистанционных образовательных технологий. Количество часов, отведённое на выполнение практических заданий, в т.ч. в режиме самостоятельной работы составляет 211 часов (80%).
Часов в программе
Цель программы
Актуальность
Входная диагностика 2 часа
Итоговая аттестация 2 часа
Компетенции
Профессиональные
Написание программного кода с использованием языков программирования, определения и манипулирования данными
Слушатель должен знать:
• Синтаксис выбранного языка программирования, особенности программирования на этом языке, стандартные библиотеки языка программирования;
• Методологии разработки программного обеспечения;
• Методологии и технологии проектирования и использования баз данных;
• Технологии программирования;
• Особенности выбранной среды программирования и системы управления базами данных;
• Компоненты программно-технических архитектур, существующие приложения и интерфейсы взаимодействия с ними.
Слушатель должен уметь:
• Применять выбранные языки программирования для написания программного кода;
• Использовать выбранную среду программирования и средства системы управления базами данных;
• Использовать возможности имеющейся технической и/или программной архитектуры.
Слушатель должен владеть:
• Навыками создания программного кода в соответствии с техническим заданием (готовыми спецификациями);
• Навыками оптимизации программного кода с использованием специализированных программных средств.
Способность совершенствовать и разрабатывать новых методы, модели, алгоритмы, технологии и инструментальные средства работы с большими данными.
Слушатель должен знать:
• основные методы машинного обучения;
• основные библиотеки для машинного обучения (Scikit-learn, Keras, TensorFlow).
Слушатель должен уметь:
• работать в средах разработки для языка Python;
• реализовывать алгоритмы машинного обучения с учителем, без учителя, обучения с подкреплением.
Слушатель должен владеть:
• навыками использования машинного обучения применительно к практическим задачам;
• навыками работы с современным программным и аппаратным инструментарием для реализации алгоритмов машинного обучения.
Способность выполнять подготовку данных для проведения аналитических работ по исследованию больших данных.
Слушатель должен знать:
• задачи и методы интеллектуального анализа данных;
• основные принципы, используемые при сборе и подготовке данных.
Слушатель должен уметь:
• реализовывать сбор и подготовку данных в задачах анализа данных, компьютерного зрения, обработки естественного языка;
• работать с библиотеками Pandas, Numpy и Matplotlib.
Слушатель должен владеть:
• навыками получения данных, пригодных для использования в машинном обучении;
• навыками оценки пригодности и достаточности данных для проведения дальнейшего машинного обучения.
Способность проводить аналитические исследования с применением технологий больших данных в соответствии с требованиями заказчика.
Слушатель должен знать:
• основные элементы дизайн-мышления;
• основные этапы разработки проекта согласно методологии CRISP DM.
Слушатель должен уметь:
• оценивать эффективность применяемых методов машинного обучения;
• уметь развертывать модель в конечной среде.
Слушатель должен владеть:
• навыками формулирования предложений по дальнейшему совершенствованию работы модели машинного обучения;
• навыками представления результатов работы проекта.
Требования
Нет
Образование
- Высшее образование
- Среднее профессиональное образование
Модули
свернуть
151,00ч
108,00ч
151,00ч
108,00ч
Преподаватели
Тращенков
Сергей Викторович
ООО "МЭО"
Заведующий кафедрой программирования и вычислительных технологий
https://www.researchgate.net/profile/Sergei-TrashchenkovПрофстандарт
Программирование и создание ИТ-продуктов
06.001Ответственный за программу
88006001614