Инженер данных
Научитесь создавать и поддерживать ИИ-системы и получите диплом о профессиональной переподготовке с присвоением квалификации «Специалист по большим данным»
О программе
Вы научитесь создавать и поддерживать ИИ-системы на основе передовых нейросетевых моделей и методов, систем анализа больших данных, которые помогут извлекать ценную информацию из огромных массивов. Научитесь применять сквозные цифровые субтехнологии ИИ на практике примените свои новые навыки.
Обучение осуществляется на базе актуальных практических кейсов, связанных с большими данными и обработкой неструктурированной информации на естественном языке. Часть практико-ориентированных задач предоставлены партнёрами ТУСУР - российскими ИТ-компаниями, применяющими технологии интеллектуальной обработки данных для решения своих производственных задач.
Инженер данных (Data Engineer)
Инженер данных — это специалист, который занимается обработкой и анализом данных. Он разрабатывает и поддерживает системы для сбора, хранения и обработки информации. Дата инженеры работают с большими объемами данных и используют различные инструменты и технологии для обработки и анализа. Они помогают организациям извлекать ценную информацию из данных и принимать обоснованные решения на основе их анализа.
Обучение будет полезно
ИТ-специалистам
Углубите свою экспертизу в области искусственного интеллекта, больших данных, анализа данных, бизнес-анализа для повышения дохода или получения новой должности
Преподавателям вузов и колледжей
Изучите принципы, процессы, стадии и методологии разработки решений на основе ИИ для совершенствования образовательного процесса по преподаваемым дисциплинам
Студентам вузов и колледжей
Получите востребованные навыки по работе с большими данными и дополнительную квалификацию в быстро развивающейся отрасли, чтобы уверенно выйти на рынок труда
Новичкам в ИТ
С базовыми знаниями в программировании и математике для освоения современной и прибыльной профессии
Результаты обучения
7+ выполненных практических работ-кейсов, представленных российскими ИТ-компаниями, применяющими технологии интеллектуальной обработки данных.
Опыт использования Python, Apache Spark, Jupyter, Pandas, Seaborn, Sklearn, Colab и других 20+ инструментов и библиотек
Современные компетенции, которые позволят решать самые сложные задачи в области инженерии данных и искусственного интеллекта
Практический опыт разработки и применения методов машинного обучения для решения задач
Способность создавать и внедрять одну или несколько сквозных цифровых субтехнологий искусственного интеллекта
Бесплатный доступ к курсу «Эффективное резюме». Поможем правильно составить резюме и сопроводительное письмо, дадим развернутую обратную связь от практикующего рекрутера, эксперта курса по IT-рекрутингу онлайн-школы «Яндекс Практикум»
Документ об окончании
Вы получите диплом о профессиональной переподготовке с присвоением квалификации «Специалист по большим данным». Данные о дипломе будут переданы в Федеральный реестр документов об образовании.
Ваше резюме после учебы
Инженер данных (Data Engineer)
- 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 использовать инструментальные средства для решения задач машинного обучения
- Способен создавать и поддерживать системы искусственного интеллекта на основе нейросетевых моделей и методов
- Способен разрабатывать системы анализа больших данных
- Способен создавать и внедрять одну или несколько сквозных цифровых субтехнологий искусственного интеллекта
Программа обучения
Курс 1. Введение в работу с данными в области искусственного интеллекта
26 ак.ч.Курс 2. Бизнес-задачи в задачах машинного обучения
12 ак.ч.Курс 3. Инструменты и методики предварительной обработки и анализа данных
22 ак.ч.Курс 4. Инструменты работы с Big Data
56 ак.ч.Курс 5. Основы машинного обучения
50 ак.ч.Курс 6. Основы глубокого обучения
44 ак.ч.Курс 7. Методы глубокого обучения и примеры их практического применения
40 ак.ч.Итоговая аттестация
Преподаватели
Сидоров Анатолий Анатольевич
Заведующий кафедрой автоматизации обработки информации
Кульшин Роман Сергеевич
Генеральный директор ООО «ЭТИКОН», ассистент кафедры автоматизации обработки информации
Волокитин Геннадий
Ассистент кафедры автоматизации обработки информации
Хотите обучить сотрудников вашей организации?
Заполните форму ниже и наш менеджер подберет наиболее удобную форму и комфортную стоимость обучения ваших сотрудников.
Стоимость обучения
Верните 13% стоимости
воспользовавшись правом на налоговый вычет
Рассрочка от вуза
оплачивайте обучение без вмешательства банка. Мы будем регулярно напоминать о платежах
Запросить коммерческое предложение
Заполните форму или свяжитесь с нами в удобном мессенджере