Искусственный интеллект и большие данные

Информация об образовательной программе

  • Школа: Школа цифровой экономики
  • Направление подготовки: 09.04.03 Прикладная информатика
  • Режим обучения:
    • Двухнедельные или 4 недельные интенсивы каждые два месяца, между ними онлайн-лекции.
    • Студенты включаются в учебные проекты под патронажем компании-партнера на ресурсах кампуса ДВФУ.
    • Консультации с внешними экспертами.
  • Срок обучения: 2 года
  • Стоимость обучения на 2018/19 учебный год (тыс. руб.): 275
  • Язык реализации: русский
  • Руководитель образовательной программы:
    • Пермяков Руслан Анатольевич, высшее, НГТУ, 1998 г. выпуска, более 20 лет стаж педагогической работы в системе ВШ, эксперт фонда содействия развитию малых форм предпринимательства в научно-технической сфере, эксперт бизнес инкубатора технопарка Новосибирского Академгородка, председатель подсекции «методы и средства защиты информации и информационной безопасности» МНСК г. Новосибирск, эксперт института развития интернета (ИРИ), 15 научно-популярных публикаций за последние 5 лет и участие в 6 конференциях по тематике информационная безопасности.
    • моб. тел.: +7 (913) 916-21-56, e-mail: pransk@gmail.com
  • Партнёры и эксперты:
    • ПАО «Сбербанк» - основной партнер программы, ресурсная и экспертная поддержка
    • ИТМО – научно-методическая поддержка, проведение интенсивов преподавателями ИТМО в кампусе ДВФУ

Позиционирование программы

  • Задачи программы:

    Программа направлена на формирование компетенций в обрасти работы с искусственным интеллектом и погружает участников в выполнение реальных задач, связанных с анализом больших объемов данных и разработкой реальных приложений для анализа данных.

    Программа рассчитана на формирование компетенций работы с данными и технологиями работы с данными:

    • нормативное регулирование и стандарты работы с большими данными;
    • решение управленческих задач с использованием данных (datamanagment);
    • общие технологические тренды;
    • тренды и тенденции управления процессами;
    • дата майнинг;
    • подготовка данных;
    • аналитический метод – текстовая аналитика;
    • работа со статистикой, включая статистические тесты и распределения;
    • технологии визуализации данных;
    • экспертиза данных и систем;
    • интерфейсы и API для открытых и больших данных;
    • технические источники и форматы данных, формирование мастер систем данных;
    • архитектурные и структурные навыки работы с языками R, Phyton и др.;
    • аналитические методы (машинное обучение, текстовая аналитики).
  • Описание целевой аудитории программы: программа для выпускников технических и математических программ бакалавриата, которые хотят найти для своих фундаментальных знаний применение в быстро развивающейся области дата сайенс.