Набор на программу завершен
Анализ и интерпретация больших данных
Программа повышения квалификации, МНМЦ СПбГУ
Три месяца с сентября по ноябрь 2020
Три месяца с сентября по ноябрь 2020
Многообразие форм данных, от структурированных документов, слабоструктурированных текстов в социальных сетях до изображений, геолокаций, аудио- и видеозаписей, требует новых способов их хранения и анализа.
Программа «Анализ и интерпретация больших данных» ориентирована на подготовку преподавателей вузов и специалистов промышленности в этой области.
Программа «Анализ и интерпретация больших данных» ориентирована на подготовку преподавателей вузов и специалистов промышленности в этой области.
Курсы программы
Участники получат развернутые компендиумы и учебно-методические материалы. Успешно прошедшие обучение получат сертификат СПбГУ о повышении квалификации.
1. Управление большими данными
Какие бывают архитектуры систем хранения, обработки и анализа больших данных. Обзор программных платформ для больших данных. Визуализация и интерпретация больших данных.
2. Продвинутая аналитика, машинное обучение и большие данные
Машинное обучение как ключевой навык в разработке продуктов, сервисов и услуг, ориентированных на пользователя. На курсе будут разбирать главные особенности аналитики больших данных. Кейсы из практики.
3. Инженерия знаний
Слушатели курса будут вместе с преподавателями решать практические задачи по проектированию баз знаний интеллектуальных систем и алгоритмов машинного обучения. Также получат представления о математических, технологических, этических, организационно-управленческих и социально-правовых аспектах развивающихся технологий искусственного интеллекта.
4. Программные платформы и языки для работы с большими данными
На этом курсе вы отработаете навыки формулировки и тестирования гипотез в работе с большими данными, своими руками сделаете и потестируете с преподавателями быстрые прототипы идей.
5. Инновационные методы преподавания
Слушатели узнают, как организовать курс для максимальной эффективности передачи знаний и как создавать условия для радикальной вовлеченности и мотивации.
Команда профессионалов
Науки о данных важно изучать, потому что это новая философия работы организации, которая стремится создавать продукты и услуги, действительно нужные людям.
Сергей Яблонский
Доцент кафедры информационных технологий в менеджменте ВШМ
На моих курсах представлена практика применения машинного обучения в научных исследованиях и разработке продуктов в IT-компаниях.
Сергей Николенко
Доцент факультета математики и компьютерных наук СПбГУ
Я преподаю машинное обучение как набор прикладных инструментов в работе аналитика, исследователя или преподавателя. Планирую поделиться с вами лучшими накопленными методиками.
Татьяна Гаврилова
Профессор кафедры информационных технологий в менеджменте ВШМ
Преподавание учит по-новому смотреть и на свои знания, и на науку, и на рабочие процессы в организациях, неизменно улучшая и углубляя наши представления обо всем.
Максим Арзуманян
Старший преподаватель кафедры информационных технологий в менеджменте ВШМ
Набор завершен
Если вы хотите пройти наши образовательные программы при их повторных запусках, заполните, пожалуйста, небольшую анкету и мы свяжемся с вами!
Вступайте в наше сообщество ВКонтакте
https://vk.com/ismc.spbu
Следите за объявлениями и приходите к нам в следующем году!
Вступайте в наше сообщество ВКонтакте
https://vk.com/ismc.spbu
Следите за объявлениями и приходите к нам в следующем году!
Свяжитесь с нами
По любым вопросам пишите нам на ismc@spbu.ru, а также подписывайтесь на нас в соцсетях
Мы в соцсетях
Задать вопрос
