Программа разработана в соответствии с профессиональным стандартом 06.046 «Специалист по моделированию, сбору и анализу данных цифрового следа», утвержденного приказом Министерства труда и социальной защиты РФ от 09 июля 2021 г. № 462н.

Программа позволит сформировать у слушателей целостное представления о проблемах, возникающих в области работы с данными и их решении с учетом различных условий, выявлять и решать проблемы сбора, анализа, обработки и представления разнородных данных в цифровой форме.

Прохождение курса позволит слушателям получить теоретические знания в области анализа данных с применением искусственного интеллекта и машинного обучения, навыки владения программными средствами для анализа и визуализации данных, навыки решения практических задач в различных областях.

Деятельность специалистов, завершивших обучение по данной программе, может быть направлена как на проектную деятельность в сфере сбора, подготовки и анализа данных, так и на разработку методологического обеспечения комплексного анализа деятельности человека (группы людей) и ИКС.

Ссылка на курс: https://cat.2035.university/rall/course/27916/

Подать заявку: https://ai.2035.university/?tfc_charact:5826505[745811456]=Уфимский+ун+науки+и+технологий&tfc_div=:::#catalog

Количество часов в программе: 252 часа.

Форма обучения: очно-заочная, осуществляемая с применением электронного обучения и (или) дистанционных образовательных технологий (онлайн).

Обучение будет проходить дистанционно 24.06 – 02.11.2024 г. по 2-3 онлайн-встречи в неделю. По окончании обучения выпускники получат удостоверение о повышении квалификации. Успешно завершивший участник также сможет получить дополнительно диплом о переподготовке в УУНиТ по программе того же профиля, где большую часть программы проекта перезачтут.

Цель программы: 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, что позволит выявлять и решать проблемы сбора, анализа, обработки и представления разнородных данных (структурированных, слабоструктурированных и неструктурированных данных) в цифровой форме. Формирование у слушателей профессиональных компетенций, необходимых для выполнения нового вида профессиональной деятельности, позволит приобрести новую квалификацию Аналитик данных.

Актуальность программы обусловлена увеличением объемов цифрового следа, развитием теоретического аппарата искусственного интеллекта и машинного обучения, инструментария, реализующего этот аппарат, которые позволяют проводить обработку и анализ данных с целью получения результатов, полезных для принятия управленческих решений. Развитие технологических решений позволяет расширять диапазон решаемых задач в науке, индустрии, медицине, сфере оказания услуг и др. Рассматриваемый теоретический аппарат и инструментальные средства курса направлены на решения, которые тесно переплетаются с технологическими задачами дорожной карты по искусственному интеллекту.

Требования к слушателям:

• высшее или среднее профессиональное образование;
• квалификация: бакалавр, магистр, специалист, специалист среднего звена;
• пререквизиты: теория вероятности и математическая статистика, информатика, базы данных, алгоритмы и структуры данных, современные информационные технологии.

Содержание программы

Модуль 1. Данные и современные технологические решения – 36 ак. ч.

Модуль 2. Разработка программных решений для анализа данных – 36 ак. ч.

Модуль 3. Основные модели и методы анализа данных на основе искусственного интеллекта - 54 ак. ч.

Модуль 4. Основные технологии искусственного интеллекта и машинного обучения – 54 ак. ч.

Модуль 5. Технологии анализа больших данных - 36 ак. ч.

Модуль 6. Прикладной искусственный интеллект» - 36 ак. ч.

Контакты для связи: 

e-mail: dpo_ino_2024@mail.ru

телефон: +78002003568

Преподаватели курса

 

Шахмаметова Гюзель Радиковна	Сметанина Ольга Николаевна	Антонов Вячеслав Викторович	Сазонова Екатерина Юрьевна
ФГБОУ ВО УУНиТ Заведующая кафедрой вычислительной математики и кибернетики, профессор, Доктор технических наук, доцент	ФГБОУ ВО УУНиТ Профессор кафедры вычислительной математики и кибернетики, Доктор технических наук, доцент	ФГБОУ ВО УУНиТ Заведующая кафедрой автоматизированные системы управления, профессор, Доктор технических наук, доцент	ФГБОУ ВО УУНиТ Доцент кафедры вычислительной математики и кибернетики, Кандидат технических наук, доцент