Большие данные в информационных системах

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.

Заявка на курс 

ФИО *
Электронная почта *
Номер телефона *
Институт
Курс