|
Всего |
Входная диагностика |
Лекции |
Практика |
Самостоятельная работа |
Промежуточная аттестация |
Итоговая аттестация |
|
256 часов |
1 час |
62 часа |
104 часа |
82 часа |
4 часа |
1 час |
Цель программы
Приобретение новых и совершенствование имеющихся компетенций необходимых для выполнения нового вида профессиональной деятельности в области машинного обучения и анализа больших данных.
Рынок больших данных (Big Data) ежегодно увеличивается на несколько десятков процентов. И эта тенденция, по мнению специалистов, будет держаться и дальше. В 2022 году общий объем мирового рынка аналитики больших данных увеличится до показателя в $67,2 млрд. Ежегодный рост составит около 35,9 % В настоящее время специалисты, занимающиеся анализом данных (Аналитики Big Data) наиболее востребованы на рынке труда, как эксперты, так и начинающие только свою трудовую деятельность в области больших данных.
В результате обучения по данной программе Вы получите новый вид профессиональной деятельности или расширите имеющиеся компетенции для продвижения по карьерной лестнице в Вашей организации, а также вы сможете начать свой бизнес.
Кто может учиться на курсе
- Возраст: от 16 лет до пенсии
- Образование: высшее, среднее профессиональное, студенты
- Выбрана подходящая льготная категория, доступные категории можете посмотреть по
ссылке
- Дождитесь одобрения заявки
- Оплатите стоимость обучения с учётом скидки
- Пройдите обучение и получите документ о дополнительном образовании |
 |
Время проведения |
|
1 поток
26.09 - 26.12.2022 г.
2 поток
07.11 - 28.02.2023
3 поток
19.12 - 26.04.2023 |
|
|
О курсе
Программа направлена на подготовку специалистов в области машинного обучения и анализа больших данных, на получение компетенций, необходимых для выполнения нового вида профессиональной деятельности - умения применять языки программирования SQL и Python для сбора, визуализации, анализа больших данных (Big data) и построение моделей машинного обучения, умения применять конкретные аналитические и продуктовые подходы при работе над реальными задачами маркетинговой и клиентской аналитики с помощью BI платформ. Программа разработана на основе профессионального стандарта «Бизнес-аналитик», утвержденного приказом Министерства труда и социальной защиты РФ от 25.09.2018 № 592н; и профессионального стандарта "Специалист по большим данным", утвержденного приказом Министерства труда и социальной защиты РФ от 6 июля 2020 года N 405н., а также на основе анализа требований рынка труда и обобщения зарубежного опыта.
Структура курса
Модуль 1. Базовый
Дисциплина 1. Введение в бизнес-аналитику. Python для анализа данных
Цель дисциплины: приобретение слушателями компетенций, необходимых для понимания и эффективной работы в области анализа больших данных, инструментов и технологий, позволяющих анализировать результаты внутренних процессов организации с помощью Google таблиц и Data Studio, а также инструментами языка Python.
Содержание: Создание Google-таблицы, создание отчетов в Google Data Studio; применение pandas для анализа и обработки данных для пользователей Excel; применение Python для анализа данных, библиотеки визуализации данных Matplotlib, Seaborn, Altair, Plotly Express.
Дисциплина 2. Машинное обучение на Python
Цель дисциплины: приобретение слушателями компетенций, необходимых для эффективной работы в области анализа больших данных машинного обучения; изучение инструментов и технологий создания, обучения, оценки и развертывания моделей машинного обучения на Python
Содержание: машинное обучение для решения задач Data Mining, градиентный спуск в машинном обучении.; градиентный метод в машинном обучении; алгоритмы построения деревьев решений, алгоритмы построения ансамблей деревьев решений. бэггинг, бустинг, стекинг, фреймворки машинного обучения, кластерный анализ, алгоритм k-means, поиск ассоциативных правил, введение в нейронные сети, глубокие нейронные сети, анализ временных рядов, автоматическое машинное обучение (AutoML).
Дисциплина 3. Современные хранилища данных, аналитика больших данных и машинное обучение на SQL
Цель дисциплины: приобретение слушателями компетенций в области локальных корпоративных хранилищ данных, современных технологий Big Data; языка программирования SQL для аналитики больших данных и облачных технологий обработки больших данных.
Содержание: экосистема Hadoop, технология Spark, облачные технологии обработки больших данных; корпоративные хранилища данных Google BigQuery,, Snowflake; применение SQL для аналитики больших данных; доступ к облачному сервису BigQuery из инструментов исследования данных Kaggle Notebooks, Colab Notebooks; машинное обучение в облачном сервисе BigQuery; обработка больших данных и машинное обучение в платформе Databricks Lakehouse.
Модуль 2. Профессиональный
Дисциплина 4. Платформы науки о данных и машинного обучения
Цель дисциплины: приобретения слушателями компетенций для эффективного применения различных платформ машинного обучения и искусственного интеллекта при работе с анализом больших данных.
Содержание: применение платформ H2O.ai, RapidMiner, Knime Analytics Platform, Trifacta для сбора и анализа больших данных; объединение мощи Apache Hadoop и Apache Spark с аналитическими платформами Data Science; машинное и глубокое обучение с использование графического интерфейса платформ на больших данных, размещенных в облачных хранилищах данных.
Дисциплина 5. Технологии формирования многомерной интерактивной отчетности
Цель дисциплины: приобретение слушателями компетенций, необходимых для выработки возможных решений посредством сбора и анализа больших данных и элементами информации бизнес-анализа; маркетинговая и клиентская аналитика больших данных с помощью различных BI платформ.
Содержание: аналитические технологии Loginom; визуализация данных с помощью Yandex DataLens аналитические технологии Tableau, Power BI; клиентская и маркетинговая аналитика больших данных в платформах Tableau, Power BI; интеграция технологий визуальной аналитики и машинного обучения для анализа больших данных.
Практическая подготовка основана на выполнении практических заданий и составляет более 50% работы слушателей с преподавателями. Итоговая аттестация проходит в форме индивидуального практического задания.
Занятия проводят опытные преподаватели в сфере бизнес-информатики Финансового университета и специалисты-практики в сфере анализа больших данных и машинного обучения.
Требования
Для обучения по данной программе требуется наличие стационарного компьютера или ноутбука с Windows ориентированной системой 64-разрядной версии, все рекомендации по установке требуемого ПО в процессе обучения размещаются на курсе в соответствующих разделах программы.
Образование:
- Высшее образование
- Среднее профессиональное образование
Преподаватели
|
Ведущий эксперт -
Сахнюк Павел Анатольевич, к.т.н., доцент Департамента Бизнес-информатики Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, эксперт в сфере анализа больших данных. |
|
Смольянинова Тамила Викторовна |
|
При нехватке времени в форсмажорных обстоятельствах, конечно, можно и тест использовать... Но именно благодаря практическим занятиям, закончив этот курс, я смогу сказать, что действительно УМЕЮ работать в программах. Спасибо университету за такой серьёзный подход!!! |
|
|
Кисельникова Светлана Валерьевна |
|
Поддерживаю благодарность за полноценные практические занятия и аттестации! И дело даже не в том, что тесты позволяют "слукавить" самим себе, подучить "шапочно" и сдать. Практические занятия заставляют учиться и размышлять самим. Да, это требует больше времени и сил. Но результат очевиден. Особенно это заметно при самостоятельном выполнении ДЗ. С каждой новой программой получается шире видеть ее возможности и замечать сделанные в предыдущих программах ошибки. Огромное спасибо университету, организаторам курса и Павлу Анатольевичу! |
|
|
Асташова Татьяна Олеговна |
|
Спасибо! И хочу выразить огромную благодарность в организации данного курса! Само преподавание на высшем уровне и организация работы со слушателями тоже отличная! Всегда оперативно получаем ответы на все наши вопросы. У меня даже складывалось впечатление, что учимся в очной форме. Успехов всей вашей команде и крепкого здоровья! Спасибо огромное! |
| Желудкова Анна Владимировна |
|
Хочу выразить благодарность преподавательскому составу за хорошо подобранный материал, за то, что теоретическая часть была подкреплена практическими занятиями (без которых лично я не смога бы его освоить, не имея специального образования), а также группе поддержки, благодаря которой все трансляции были в хорошем качестве (звук, картинка), да и вообще на высшем уровне. Благодарю за лояльное отношение - для меня это новая стезя, которую я осваиваю и обязательно буду применять в своем рабочем процессе. Я бухгалтер и представление информации в виде цифр уже давно всем наскучило, а вот те же цифры, дополненные визуализацией, это то, чего мне действительно не хватало для полноты картины. Благодарю за удобное время трансляций и возможность пересмотреть вебинары уже в записи (очень удобно для закрепления пройденного материала и выполнения домашних заданий). Спасибо за то, что материалы курса будут доступны до конца года, это позволит до конца разобраться с интересными моментами, которые не до конца мной освоены. Отдельно хочу отметить работу Павла Анатольевича! СПАСИБО!!! Спасибо за подход к делу - Вы знающий человек, который доносит важную и сложную для восприятия информацию на доступном языке. Спасибо за Вашу выдержку!!! Спасибо за улыбчивость - это в наших реалиях бесценно! |
|
|
Иванова Виктория Константиновна |
|
Присоединяюсь! Я закончила Финансовый Университет в 2012 году и, увидев его среди вариантов "Университета 2035", не раздумывая пошла именно сюда. Спасибо всем причастным за такую возможность. |
|
|
Маршенова Мадина Мачраиловна |
|
Присоединяюсь ко всему сказанному. Действительно процесс обучения проходил на высоком уровне. Отдельное спасибо Павлу Анатольевичу. Его профессионализм не вызывает сомнений, а любовь к своему делу и увлеченность, с которой он делится своим опытом, достойны благодарности и похвалы. |
|
|
Пугина Ольга Викторовна |
|
Хочу присоединиться к позитивным откликам. Мне тоже очень понравился пройденный курс, не жалею о том что выбрала курс именно здесь. Особенно было ценным: теоритическая направленность, высокая квалификация преподавателей и быстрая поддержка от организаторов на форуме. |
|
|
Пермяков Денис Евгеньевич |
|
Здравствуйте! Хоть и не участвовал в обсуждениях, занятия были отличными. Все понятно и доступно. Спасибо большое. |
|
|
Еремеева Юлия Игоревна |
|
Спасибо Павлу Анатольевичу за "курс молодого бойца" в бизнес-аналитике! Теперь есть четкое представление куда и как двигаться дальше. После работы бежала на вебинар, теперь будет не хватать уроков. Организация тоже выше всяких похвал! Спасибо! |
|
|
Лапутина Анастасия Николаевна |
|
Не пожалела, что выбрала этот университет. Я сама из Томска и у нас хватает специалистов и свой ТУСУР. Но решила попробовать новый способ обучения, мне понравилось ДО как способ получения знаний для нового направления работы.В будущем хочу у вас еще пройти обучение, так как это профессиональное качественное доп.образование. |
|
|
Гребенкина Юлия Александровна |
|
Хотелось бы выразить благодарность Финансовому Университету за то как вы подошли к организации данного курса, за столь сжатые сроки мы смогли получить новые знания и научиться применять их на практике! Большое спасибо преподавательскому составу за проведенные практические занятия, за подробное изучение всех платформ, помощь в решении возникающих проблем, организаторам за оперативные ответы на возникающие вопросы! Примите благодарность за полученные знания и умения. |
|
Поберей Всеволод Олегович |
|
Так же хочу выразить свою благодарность финансовому университету, преподавательскому составу, особенно Павлу Анатольевичу за его умение заинтересовать изучаемым материалом и доходчиво объяснять сложные вещи, скрупулезным подходом к обучению. Других сотрудникам университета, благодарю за их участие в организации учебного процесса, поддержке 7 дней в неделю, ответы на все вопросы, и созданию качественной обратной связи с преподавательским составом. С нетерпением буду ждать новых обучающих программ от университета. Спасибо. |
|
|
Ротач Владислав Владимирович |
|
Присоединяюсь к сообщениям. Отлично выстроенная учебная программа. Отдельное СПАСИБО Павлу Анатольевичу, способному вовлечь обучающихся в процесс "с головой", подталкивая к дальнейшему самообразованию.Еще раз повторюсь - программа на очень высоком уровне, так держать! Больше новых программ и больше новых студентов Финансовому университету! |
|
| Махнутина Вера Александровна |
|
Очень информативное обучение, отличная практика. Курс дал вектор для дальнейшего обучения. Также отдельно хочу отметить отличную поддержку. Буквально в любое время дня и ночи можно было задать вопрос и получить на него ответ. Спасибо составителям курса, организаторам и конечно, преподавателям! |
|
|
Аворник Ольга Федоровна |
|
Спасибо за этот курс. Было интересно и доступно! Время пролетело мгновенно! Теперь еще столько всего хочется изучить, доделать, дочитать, додумать, попробовать! Спасибо Павлу Анатольевичу! И Вам, Наталья Юрьевна, за то, что отвечаете на письма даже в 00:33! |
|
Смирнов Александр Борисович |
|
Курс прошел на высоком уровне. Не ожидал такого от дистанционного образования. Приятно, когда преподаватели имеют реальный опыт применения технологий анализа данных в больших проектах, а не голую теорию, оторванную от реальной действительности за стенами ВУЗа.Огромное спасибо преподавательскому составу и всем тем, кто причастен к созданию данной программы обучения. |
|
|
Малов Александр Андреевич |
|
Спасибо огромное за курс. Организация и учебный процесс на высшем уровне!Отдельная благодарность Павлу Анатольевичу и Наталье Юрьевне.Теперь ждем курса про применение Python ;-) |
|
|
Богатырева Наталья Владимировна |
|
Профессионализм во всем - в организации процесса обучения, в подаче теоретического материала, в бесценных практических вебинарах. Отлично, что все систематизировано: ссылки на ПО, учебные материалы, справочная информация. Общение со специалистами такого уровня вдохновляет.Спасибо за эти три недели увлекательного погружения в озера больших знаний и больших возможностей))) |
|
|
Жиганов Глеб Валерьевич |
|
Присоединяюсь к нижесказанному! Огромное спасибо за курс. Если бы можно было поставить оценку по 10-балльной шкале, я бы поставил 11) |
|
|
Салахов Вадим Оликович |
|
Присоединяюсь ко всем ранее высказанным благодарностям и от себя сказать огромное СПАСИБО всем организаторам курса. Было очень интересно и познавательно. Надеюсь ещё раз попасть на подобный курс. СПАСИБО ещё раз!!! |
|
|
Карсыбаев Асемхан Уалиханович |
|
Огромное спасибо преподавательскому составу Финансового Университа кто с нами работал - Вы лучшие! |
|
Лебедь Екатерина Сергеевна |
|
Очень информативно, интересно. Очень хорошо, что на курсе много практики, помогает лучше усвоить материал. Единственное, я бы увеличила время на обучение. Слишком мало времени для такого объёма информации. Так как я работаю, мне приходилось сидеть ночами просматривать вебинары. Очень хорошо, что они доступны в записи. Но так как сроки сжаты, а хотелось успеть сдавать все вовремя, сидела по ночам. По содержанию все очень информативно. Отличная обратная связь с преподавателем. Огромное спасибо организаторам! |
|
|
Мотыгуллин Салават Халилович |
|
Присоединяюсь ко всем положительным словам и предложениям. От себя предлагаю улучшить качество видеолекций в части увеличения картинки презентации, т.к. в некоторых слайдах приведен плохоразличимый мелкий текст. Спасибо преподавателям за столь полезные знания. |
|
|
Герасименко Андрей Анатольевич |
|
Присоединяюсь ко всем теплым словам и пожеланиям! Благодарю весь коллектив Финансового Университета за профессионализм и предоставленные знания! Желаю Вам здоровья и успехов во всех делах и начинаниях! |
|
Шигаев Антон Иванович |
|
Также присоединяюсь ко всем словам благодарности и хотел бы поблагодарить Павла Анатольевича за отличный материал и знания! Хорошо подготовленные и понятные лекции помогли освоить действительно большой объем информации за небольшое время. При этом курс оказался не для галочки, знания получились реальными, с приобретением практических навыков работы в нескольких программных продуктах, важных для автоматизации аналитики в современном мире. Рад тому, что прошел данный курс именно в Финансовом Университете, уровень обучения и приобретенных знаний полностью соответствует высокому статусу Финансового Университета.Большое спасибо Крапивиной Наталье Юрьевне и Сорокину Артему Денисовичу за оперативную обратную связь и организацию образовательного процесса. Благодаря Вашей поддержке нам было намного легче и спокойнее учиться!Ждем новых продвинутых курсов в будущем! |
|
|
Швецова Оксана Ивановна |
|
Выражаю благодарность за проведенное обучение преподавателям, а также команде Института развития профессиональных компетенций и квалификаций, которая организовала и сопровождала обучение. Отзыв о прохождении обучения по программе направила на электронную почту
finprofessional@fa.ru
Желаю Вам дальнейших успехов! |
|
|
Акопов Алексей Вячеславович |
|
Выражаю большую благодарность за проведенный курс обучения, а также всему коллективу Финансового Университета за профессионализм и качественно предоставленный материал! Отдельное спасибо Павлу Анатольевичу, а также Наталье Юрьевне и Артему Денисовичу за оперативную обратную связь и качественную организацию. Желаю Вам здоровья и успехов во всем! |
