Аналитик данных (Data scientist)
МГТУ им. Н.Э. Баумана![](https://s3.objstor.cloud4u.com/unti-prod-cat/CACHE/images/cover/data-analyst-mgtu-cdo-LOGO/b20512e77c9faef095235b40767d9542.jpg)
Описание
Дополнительная профессиональная программа повышения квалификации «Аналитик данных (Data scientist)» разработана ведущими преподавателями-практиками МГТУ им. Н.Э. Баумана для изучения технологий и подходов в области анализа данных и подходит тем, кто планирует совершенствовать свои знания в Data Science.
В программу включены практические кейсы, основанные на реальных бизнес-задачах индустриальных партнеров МГТУ им. Н.Э. Баумана. Данные кейсы используются для отработки навыков и компетенций по изучаемым в рамках учебного плана темам. После прохождения итоговой аттестации выпускники программы «Аналитик данных (Data scientist)» удостоверение о повышении квалификации образца МГТУ им. Н.Э. Баумана.
Преимущества курса:
-
Обучение в онлайн-формате в режиме 24х7 из любой удобной локации.
-
Глубокие фундаментальные знания, актуальная необходимая теория и 55% прикладной практики.
-
Интенсивное прохождение программы за 4 месяца для быстрого старта в профессии.
-
Занятия с ведущими преподавателями-практиками МГТУ им. Н.Э. Баумана
-
-
Помощь в трудоустройстве (рекомендуем резюме лучших выпускников индустриальным партнерам).
-
Удостоверение о повышении квалификации установленного образца МГТУ им. Н.Э. Баумана.
Часов в программе
Цель программы
Актуальность
Правильное использование больших данных позволяет получить полезную информацию в любой области.
Наука о данных пользуется большим спросом и объясняет, как цифровые данные преобразуют бизнес и помогают ему принимать более четкие и важные решения.
Основное отличие Data Science от классических методов бизнес-аналитики — это поиск связей и закономерностей в массивах информации, для разработки моделей, предсказывающей результат.
Входная диагностика 1 час
Итоговая аттестация 8 часов
Компетенции
Профессиональные
ПК-1.р. Способен классифицировать и идентифицировать задачи искусственного интеллекта, выбирать адекватные методы и инструментальные средства решения задач искусственного интеллекта
Знает методы, сбора исходной информации и формирует требования к решению задач с использованием методов искусственного интеллекта.
Уметь:Умеет классифицировать и идентифицировать задачи систем искусственного интеллекта в зависимости от особенностей проблемной и предметной областей.
Владеть:Выбирает методы и инструментальные средства искусственного интеллекта для решения задач в зависимости от особенностей проблемной области.
ПК-4.р. Способен разрабатывать и применять методы машинного обучения для решения задач
Знает как определять метрики оценки результатов моделирования и критерии качества построенных моделей.
Уметь:Умеет проводить анализ требований и определяет необходимые классы задач машинного обучения.
Владеть:Принимает участие в оценке и выборе используемых методов машинного обучения.
ПК-5.р. Способен использовать инструментальные средства для решения задач машинного обучения
Знает способы использования инструментальных средства для решения задач машинного обучения.
Уметь:Умеет осуществлять оценку и выбор инструментальных средств для решения поставленной задачи.
Владеть:Разрабатывает модели машинного обучения для решения задач.
ПК-.6.п. Способен осуществлять сбор и подготовку данных для систем искусственного интеллекта
Знает методы и способы сбора и подготовки данных для систем искусственного интеллекта.
Уметь:Умеет осуществлять поиск данных в открытых источниках, специализированных библиотеках и репозиториях.
Владеть:Выполняет подготовку и разметку структурированных и неструктурированных данных для машинного обучения.
ПК-7.п. Способен выполнять анализ больших данных
Знает методы и способы выполнения анализа больших данных.
Уметь:Умеет использовать знания о вариантах использования больших данных, определениях, словарях и эталонной архитектуре больших данных для эффективного извлечения, хранения, подготовки больших данных.
Владеть:Выполняет обработку, удаленную, распределенную и объединенную аналитику, описание и управление качеством и достоверностью, использует результаты анализа больших данных.
ПК-8.п. Способен использовать одну или несколько сквозных цифровых субтехнологий искусственного интеллекта
Знает способы решения прикладных задач и участвует в реализации проектов в области сквозной цифровой субтехнологии «Компьютерное зрение».
Решает прикладные задачи и участвует в реализации проектов в области сквозной цифровой субтехнологии «Обработка естественного языка».
Умеет решать прикладные задачи и участвует в реализации проектов в области сквозной цифровой субтехнологии «Рекомендательные системы и системы поддержки принятия решений».
Владеть:Решает прикладные задачи и участвует в реализации проектов в области сквозной цифровой субтехнологии «Распознавание и синтез речи».
Решает прикладные задачи и участвует в реализации проектов в области перспективных сквозных цифровых субтехнологий искусственного интеллекта.
Требования
Нет
Образование
- Высшее образование
- Среднее профессиональное образование
Владение необходимыми профессиональными компетенциями
Профессиональные:
Знать: Типовые решения, библиотеки программных модулей, шаблоны, классы объектов, используемые при разработке программного обеспечения
Уметь: Использовать существующие типовые решения и шаблоны проектирования программного обеспечения.
Владеть: Проектированием структур данных
2. Способен инсталлировать и сопровождать программное обеспечение информационных систем и баз данных, в том числе отечественного происхождения, с учетом информационной безопасности
Профессиональные:
Знать: Методы и средства проектирования баз данных.
Уметь: Применять методы и средства проектирования программного обеспечения, структур данных, баз данных, программных интерфейсов.
Владеть: Проектированием баз данных.
3. Написание программного кода с использованием языков программирования, определения и манипулирования данными
профессиональные
Знать: Синтаксис выбранного языка программирования, особенности программирования на этом языке, стандартные библиотеки языка программирования. Технологии программирования. Особенности выбранной среды программирования и системы управления базами данных
Уметь: Применять выбранные языки программирования для написания программного кода. Использовать выбранную среду программирования и средства системы управления базами данных.
Владеть: Методами оптимизации программного кода с использованием специализированных программных средств. Методами оценки и согласования сроков выполнения поставленных задач.
Модули
свернутьПреподаватели
![](https://s3.objstor.cloud4u.com/unti-prod-cat/CACHE/images/instructor/Screenshot_16/3b4e6862f6c0e47ef828dd0943d82f01.jpg)
Антонова
Вероника Михайловна
МГТУ им. Н.Э. Баумана, к.т.н.
доцент МГТУ им. Н.Э. Баумана
к.т.н.
![](https://s3.objstor.cloud4u.com/unti-prod-cat/CACHE/images/instructor/Screenshot_13/b0336ec41f66f3a1b55fd49e395254c6.jpg)
Бухтояров
Владимир Викторович
МГТУ им. Н.Э. Баумана
старший научный сотрудник
![](https://s3.objstor.cloud4u.com/unti-prod-cat/CACHE/images/instructor/3123.1659371149/6c2e2619c8cdeafcbb56eb51d0fc7f03.jpg)
Пересунько
Евгения Олеговна
Сибирский федеральный университет
Ассистент
![](https://s3.objstor.cloud4u.com/unti-prod-cat/CACHE/images/instructor/Screenshot_15/3cd45f5f2853576bea36eeda3059698a.jpg)
Пересунько
Павел Викторович
Сибирский федеральный университет
Старший преподаватель
![](https://s3.objstor.cloud4u.com/unti-prod-cat/CACHE/images/instructor/3123.1680804807/02c8118928383c5afd1a17363f8fdcce.jpg)
Курашкин
Сергей Олегович
Сибирский государственный аэрокосмический университет им. академика М.Ф. Решетнёва
Ассистент
![](https://s3.objstor.cloud4u.com/unti-prod-cat/CACHE/images/instructor/3123.1663314674/b76f80fbb3aa6b8b6eecb575e1488288.jpg)
Доррер
Михаил Георгиевич
Сибирский государственный аэрокосмический университет им. академика М.Ф. Решетнёва
Доцент
Кандидат технических наук
![](https://s3.objstor.cloud4u.com/unti-prod-cat/CACHE/images/instructor/Screenshot_11/0e0776b3681fb7419c2006b9b628b7fb.jpg)
Тынченко
Вадим Сергеевич
МГТУ им. Н.Э. Баумана
Профессор, Руководитель департамента технологий искусственного интеллекта, к.т.н.
д.т.н.
Доцент
![](https://s3.objstor.cloud4u.com/unti-prod-cat/CACHE/images/instructor/Screenshot_12/66532951840e3201ced3bc4d8f2432f9.jpg)
Соколов
Григорий Владимирович
ООО «СХД БАУМ»
руководитель проектов
![](https://s3.objstor.cloud4u.com/unti-prod-cat/CACHE/images/instructor/3123.1680804741/45596c787ff39637db7b20a30fc192e0.jpg)
Масич
Игорь Сергеевич
Сибирский федеральный университет
Профессор
Доктор технических наук
доцент
![](https://s3.objstor.cloud4u.com/unti-prod-cat/CACHE/images/instructor/Screenshot_14/3526f7cb2dfb147e427168e0bddd683a.jpg)
Панфилов
Илья Александрович
Сибирский государственный аэрокосмический университет им. академика М.Ф. Решетнёва
доцент
к.т.н.
доцент
Профстандарт
Специалист по большим данным
06.042Ответственный за программу
+7(495)1828385