Аналитик данных (Data scientist)
МГТУ им. Н.Э. БауманаОписание
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
Модули
свернутьПреподаватели
Антонова
Вероника Михайловна
МГТУ им. Н.Э. Баумана, к.т.н.
доцент МГТУ им. Н.Э. Баумана
к.т.н.
Бухтояров
Владимир Викторович
МГТУ им. Н.Э. Баумана
старший научный сотрудник
Пересунько
Евгения Олеговна
Сибирский федеральный университет
Ассистент
Пересунько
Павел Викторович
Сибирский федеральный университет
Старший преподаватель
Панфилов
Илья Александрович
Сибирский государственный аэрокосмический университет им. академика М.Ф. Решетнёва
доцент
к.т.н.
доцент
Курашкин
Сергей Олегович
Сибирский государственный аэрокосмический университет им. академика М.Ф. Решетнёва
Ассистент
Доррер
Михаил Георгиевич
Сибирский государственный аэрокосмический университет им. академика М.Ф. Решетнёва
Доцент
Кандидат технических наук
Тынченко
Вадим Сергеевич
МГТУ им. Н.Э. Баумана
Профессор, Руководитель департамента технологий искусственного интеллекта, к.т.н.
д.т.н.
Доцент
Соколов
Григорий Владимирович
ООО «СХД БАУМ»
руководитель проектов
Масич
Игорь Сергеевич
Сибирский федеральный университет
Профессор
Доктор технических наук
доцент
Мизгирев
Лев Сергеевич
ООО "ИНТЕРПРОКОМ"
Программист
Аверин
Андрей Валентинович
АО «СИТРОНИКС»
Пресейл архитектор
Кукарцев
Владислав Викторович
Сибирский государственный аэрокосмический университет им. академика М.Ф. Решетнёва
Доцент
кандидат технических наук
Сафронов
Денис Алексеевич
МГТУ им. Н.Э. Баумана
Программист 2 категории
Профстандарт
Специалист по большим данным
06.042Специальность
Аналитик данных (Data Scientist)
Отрасль
Промышленность
Ответственный за программу
+7(495)1828385