Цифровизация в государственном и муниципальном управлении: анализ и прогнозирование Big Data

Программа повышения квалификации «Цифровизация в государственном и муниципальном управлении: анализ и прогнозирование BigData» предназначена для государственных и муниципальных служащих, направлена на развитие профессиональных качеств, повышение статистической грамотности и формирование навыков применения передовых методов анализа и прогнозирования Big Data в целях повышения эффективности принятия управленческих решений.

Пройдя этот курс, вы сможете: анализировать различные типы данных, осуществлять выбор наиболее эффективных инструментальных средств сбора и обработки информации, участвовать в разработке и внедрении проектов информационно-технологической инфраструктуры государственной и муниципальной службы.

Слушатель, освоивший программу повышения квалификации, будет обладать следующими компетенциями:

• навыками работы с разными источниками информации (включая расширенный поиск в сети Интернет);
• навыками работы с большим объемом разнородных данных (статистических, аналитических), использования метода контент-анализа;
• умением выявлять причинно-следственные связи между выделенными элементами, анализировать исследуемые явления в контексте выявленных связей и закономерностей;
• умением приходить к логическим заключениям по итогам проведения анализа, умение структурировать и конкретизировать суждения, формулировать выводы (в том числе и на основе неполных данных).

Кому подходит:

• специалистам, осуществляющим постановку задач и разработку технических заданий, связанных со сбором, хранением, анализом и прогнозированием Big Data;
• специалистам по сбору, обработке и анализу больших данных и машинному обучению;
• специалистам по кибербезопасности.

В результате обучения слушатели:

• изучат основы методов сбора, хранения, анализа, прогнозирования и представления данных; методы статистического и интеллектуального анализа данных (первичный, визуальный, кластерный анализ и др.);
• смогут участвовать во внедрении информационно-технологических проектов; проводить сравнительный анализ методов и инструментальных средств анализа больших данных в государственном и муниципальном управлении;
• овладеют навыками участия во внедрении инфраструктуры сбора, хранения и анализа Big Data.

Ключевые преимущества программы

• комплексность получаемых компетенций;
• ориентация на современные технологии анализа данных;
• понимание особенностей развертывания и адаптации систем обработки больших данных;
• ориентация на требования, предъявляемые к специалистам данного направления подготовки на рынке труда, а также сформулированные в Справочнике квалификационных требований к претендентам на замещение должностей государственной гражданской службы и государственным гражданским служащим, в рамках Единого квалификационного справочника должностей руководителей, специалистов и служащих, утвержденного Постановлением Правительства РФ от 31.10.2002 №787.

В результате обучения вы будете знать:

• что такое «Big Data» и их типы;
• развитие технологий сбора, хранения, анализа и прогнозирования «Big Data»;
• основные методы Data Mining.

В результате обучения вы будете уметь:

• анализировать и визуализировать различные типы данных;
• собирать и анализировать Big Data, строить на их основе прогнозы при принятии управленческих решений.

В результате обучения вы будете иметь практический опыт:

• работы в пакете RStudio;
• выбора методов и инструментальных средств анализа данных для проведения аналитических работ;
• визуализации данных;
• построения прогнозных моделей.

В результате обучения вы будете знать:

• что такое «Big Data» и их типы;
• развитие технологий сбора, хранения, анализа и прогнозирования «Big Data»;
• основные методы Data Mining.

В результате обучения вы будете уметь:

• анализировать и визуализировать различные типы данных;
• собирать и анализировать Big Data, строить на их основе прогнозы при принятии управленческих решений.

В результате обучения вы будете иметь практический опыт:

• работы в пакете RStudio;
• выбора методов и инструментальных средств анализа данных для проведения аналитических работ;
• визуализации данных;
• построения прогнозных моделей.