Колледж инфраструктурных технологий
Общая информация о курсе
Описание программы
Вид программы:
программа профессиональной переподготовки
Объем в часах:
250
Форма обучения:
очно-заочная, с применением электронных форм обучения и дистанционных образовательных технологий
Выдаваемый документ:
Диплом о профессиональной переподготовке
Стоимость:
Дата начала:
сентябрь 2023
Дата окончания:
июль 2024
Для кого:
бакалавры со второго курса и выше
специалисты с третьего курса и выше
а также магистранты которые обучаются по не IT направлению
Требования:
Краткое описание программы:
Программа профессиональной переподготовки «Большие данные в информационных системах» разрабатывается Колледжем инфраструктурных технологий СВФУ. Программа планируется в реализации как среди студентов в рамках ООП при построении ИОТ, так и для специалистов разных отраслей.
Цели: Создание (модификация) и сопровождение информационных систем (далее - ИС), автоматизирующих задачи организационного управления и бизнес-процессы в организациях различных форм собственности с целью повышения эффективности деятельности организаций - пользователей ИС
Чему научатся (компетенции):
владеет и выполняет техническую поддержку процессов создания (модификации) и сопровождения ИС, автоматизирующих задачи организационного управления и бизнес-процессы;
применяет стандарты и методики выполнения работ и управления работами по созданию (модификации) и сопровождению ИС, автоматизирующих задачи организационного управления и бизнес-процессы;
применяет стандарты и методики проектирования взаимодействия пользователя с системой;
использует эвристическую оценку графического пользовательского интерфейса;
применяет принципы и методики управлением работ по сопровождению и проектами создания (модификации) ИС, автоматизирующих задачи организационного управления и бизнес- процессы.
Преподаватели:
Программа курса:
Основы программирования на языке Python.
Математический аппарат. Введение в модуль. Разведывательный анализ данных.
Визуализация данных. Представление результатов исследования.
Работа с текстовыми данными. Сбор данных из открытых источников. Предварительная обработка текстовых данных. Текстовый анализ.
Введение в машинное обучение. Задачи классификации и линейные модели.
Деревья решений. Случайный лес. Ансамбли моделей.