Расписание

Сведения об ОО

ИСУ УГАТУ

Личный кабинет

СДО

Наука о данных

Дополнительная профессиональная программа повышения квалификации

«Наука о данных (Data Science)»

 

 

Дата начала реализации программы - 2 ноября 2020 года.

 

Целью реализации программы является формирование у слушателей целостного представления о проблемах, возникающих в области работы с данными (распределенность, разнородность, большие объемы, динамика изменений, актуальность, достоверность и пр.) и их решении с учетом различных условий. Это позволит выявлять и решать проблемы сбора, анализа, обработки и представления разнородных данных (структурированных, слабоструктурированных и неструктурированных данных) в цифровой форме.

 

Программа повышения квалификации направлена на совершенствование ключевых компетенций цифровой экономики:

- управление информацией и данными;

- умение учиться в условиях неопределенности;

- решение задач и критическое мышление в технологически насыщенной среде. 

 

Компетенции формируются в процессе изучения теоретического материала, а также при выполнении практических и самостоятельных заданий.

 

В результате освоения программы слушатель должен приобрести следующие знания и умения, необходимые для качественного повышения профессионального уровня в области технологий обработки данных:

 

Знать:

  • понятие, виды и типы данных, методы сбора и подготовки данных к анализу;
  • содержание и последовательность выполнения этапов аналитического проекта;
  • современный опыт решения задач анализа больших данных;
  • аппарат анализа данных: статистический анализ, семантический анализ, анализ изображений, машинное обучение, кластерный анализ, факторный анализ, деревья классификации, нейронные сети;
  • методы обработки количественных и качественных данных;
  • особенности задач по обработке и анализу данных, для которых используются технологии искусственного интеллекта;
  •  технологии извлечения, представления и обработки знаний;
  •  инструменты обработки и анализа данных;
  • понятие неопределенности исходных данных и ее виды;
  •  этапы решения прикладных задач с учетом неопределенности исходных данных;
  • модели и методы решения прикладных задач с учетом неопределенности исходных данных;
  •  понятия неопределенности в условиях и ограничениях прикладных задач;
  • модели и методы решения с учетом неопределенности условий и ограничений в прикладных задачах;
  •  инструменты обработки данных c учетом неопределенности;
  •  методы поиска информации;
  • нормативно-правовые основы концепции программы «Цифровая экономика РФ»;
  • основные тренды развития искусственного интеллекта;
  • сквозные технологии цифровой экономики и задачи обработки данных;
  • понятие  технологической насыщенной среды.

 

Уметь:

  • проводить сравнительный анализ методов и инструментальных средств анализа данных;
  • решать задачи кластеризации, регрессии, прогнозирования, снижения размерности и ранжирования данных;
  • управлять информацией и данными при решении прикладных задач;
  • адаптироваться к новым задачам, новым условиям;
  • применять имеющуюся информацию для решения прикладных задач;
  • проводить сравнительный анализ моделей, методов и инструментальных средств анализа данных для решения прикладных задач с учетом неопределенности;
  • принимать обоснованные решения для прикладных задач с учетом различных видов неопределенности; 
  • применять критическое мышление при выборе методов и инструментов решения задач в технологически насыщенной среде.

 

Владеть:

  • применения различных инструментальных средств анализа данных для решения задач;
  • использования моделей и методов для решения задач анализа данных.
  • навыками применения различных инструментальных средств при решении прикладных задач с учетом различных видов неопределенности;
  • навыками поиска информации при решении прикладных задач;
  • навыками использования моделей и методов при решении прикладных задач с учетом различных видов неопределенности.
  •  навыками применения различных инструментальных средств при решении задач в технологически насыщенной среде;
  • навыками использования моделей и методов для  решения задач в технологически насыщенной среде.

 

 

Требования и рекомендаций для обучения по образовательной программе.

 

Лица, желающие освоить программу должны быть трудоспособными гражданами Российской Федерации (далее - гражданин) в возрасте от 18 лет и до достижения возраста, дающего право на страховую пенсию по старости в соответствии с частью 1 статьи 8 Федерального закона «О страховых пенсиях».

 

Обязательным условием является наличие у гражданина высшего образования, не ниже начальной академической степени или квалификации.

 

Обязательным условием является наличие у гражданина регистрации в одном из регионов участников в государственной системе персональных цифровых сертификатов РФ.

 

Пререквизиты:

  • Теория вероятностей и математическая статистика;
  • Информатика;
  • Базы данных;
  • Методы искусственного интеллекта;
  • Современные информационные технологии;
  • Машинное обучение и анализ данных;
  • Инженерия знаний и интеллектуальные системы;
  • Алгоритмы и структуры данных;
  • Нейроинформатика;
  • Управление информацией  и знаниями.

 


 

Учебный план программы «Наука о данных (Data Science)»

 

№ п/п

Модуль / Тема

Всего, час

Виды учебных занятий

лекции

практические занятия

самостоятельная работа

 

Входное тестирование  к курсу «Наука о данных»

1

 

 

 

1

Цифровая экономика и задачи обработки данных.  Стратегическое развитие /основные тенденции развития искусственного интеллекта

8

4

2

2

1.1

Данные

1

1

1

 

1.2

Сквозные технологии

2

2

 

2

1.3

Количественные  и качественные методы обработки данных

1

1

1

 

2

Интеллектуальные методы обработки данных

64

16

8

38

2.1

Искусственный интеллект и нейротехнологии.

 

10

2

1

7

2.2

Интеллектуальный анализ данных.

10

2

1

7

2.3

Нечеткие данные и методы их обработки.

10

2

1

7

2.4

Гибридизация методов интеллектуальной обработки данных.

3

2

1

-

2.5

Технологии анализа текста. 

8

2

1

5

2.6

Технологии анализа изображений, звука.

3

2

1

-

2.7

Технологии обработки больших данных.

9

2

1

6

2.8

Технология получения, представления и обработки знаний.

9

2

1

6

 

Итоговая аттестация

1

 

Зачет с оценкой в форме итогового тестирования

 

Итого

72

20

10

40

 


 

 Скачать рабочую программу

Типовые вопросы входного тестирования

 

Стоимость обучения по программе повышения квалификации «Наука о данных (Data Science)» составляет 15 000 руб.

 

Обучение для слушателей является бесплатным. 

 

Обучение по программам повышения квалификации в целях формирования компетенций цифровой экономики с использованием персональных цифровых сертификатов финансируется из средств федерального проекта «Кадры для цифровой экономики» Национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации».

 

 

Зарегистрироваться и получить Персональный цифровой сертификат

 

 

Презентация УГАТУ

Презентационный фильм об УГАТУ

Заявка на вызов спецавто

Вы можете позвонить по номеру телефона:

8-908-35-04-909
Позвонить

или заполнить форму ниже

Закрыть форму