Программа ДПО

АНАЛИТИК ДАННЫХ

Программа дополнительного профессионального образования повышения квалификации

252 часа 4 модуля

О ПРОГРАММЕ

Целью реализации программы дополнительного профессионального образования повышения квалификации «АНАЛИТИК ДАННЫХ» является формирование или развитие имеющихся навыков применения методов обработки, хранения и интеллектуального анализа больших данных на основе машинного обучения с использованием современных инструментов при решении прикладных задач в области искусственного интеллекта, в том числе обработки текстов, компьютерного зрения и систем поддержки принятия решений при управлении по данным.

Обучение по образовательной программе проходит в смешанном формате — слушателям предоставляются материалы онлайн-курса, обучающая среда для выполнения упражнений, выполненные задания прикрепляются в специальные журналы для проверки. Регулярно проводятся установочные лекции по теме, вебинары-мастер-классы (в режиме реального времени, и в записи) и консультации.

Программа ориентирована на слушателей, не имеющих профильного образования в сфере информационных технологий.

КАДРОВОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

Реализация образовательной программы осуществляется высококвалифицированными преподавателями НИЯУ МИФИ, имеющими успешный опыт реализации аналогичных образовательных проектов.

Климов В.В.
Климов В.В.
Руководитель

к.т.н., заместитель директора Института интеллектуальных кибернетических систем

Гусева А.И.
Гусева А.И.
Преподаватель

д.т.н., профессор, профессор кафедры экономики и менеджмента в промышленности

Душкин Р.В.
Душкин Р.В.
Преподаватель

генеральный директор ООО «А-Я эксперт»

Киреев В.С.
Киреев В.С.
Преподаватель

к.т.н., доцент, доцент кафедры кибернетики Института интеллектуальных кибернетических систем

Смирнов Д.С.
Смирнов Д.С.
Преподаватель

к.э.н., доцент кафедры региональной и инновационной экономики

Трофимов А.Г.
Трофимов А.Г.
Преподаватель

к.т.н., доцент кафедры кибернетики Института интеллектуальных кибернетических систем

КОМПЕТЕНЦИИ

В результате прохождения программы слушатель сможет сформировать или повысить следующие компетенции:

Способен классифицировать и идентифицировать задачи искусственного интеллекта, выбирать адекватные методы и инструментальные средства решения задач искусственного интеллекта
Способен разрабатывать и применять методы машинного обучения для решения задач
Способен осуществлять сбор и подготовку данных для систем искусственного интеллекта
Способен выполнять анализ больших данных
Способен выполнять анализ больших данных
Способен использовать одну или несколько сквозных цифровых субтехнологий искусственного интеллекта

МОДУЛИ

Программа состоит их 4-х модулей.

Модуль 1. Математика для анализа данных
Данный модуль содержит разделы высшей математики, которые формируют математическую основу для решения практических задач, возникающих в процессе обработки и анализа данных.
Модуль 2. Модели и методы анализа данных
Данный модуль содержит разделы, включающие в себя основные методы анализа данных: статистические, методы машинного обучения, нейросетевые методы и методы глубокого обучения. Уделено внимание и методам визуализации результатов.
Модуль 3. Технологии обработки данных
Модуль 4. Инженерия данных

ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТОВ ОСВОЕНИЯ ПРОГРАММЫ

Виды аттестации: входная, текущая, промежуточная, итоговая аттестация.

Итоговая аттестация проводится в формате реализации и защиты итогового проекта. Цель проекта: продемонстрировать владение навыками постановки и решения задач анализа данных с помощью изученных методов, алгоритмов и инструментальных средств.

Формы контроля: тестирование, упражнение, итоговое упражнение, защита итогового проекта.

Close
Search

Hit enter to search or ESC to close