Описание курса
В процессе деятельности любая компания постоянно ищет новые способы развития: оптимизирует производство, улучшает бизнес-процессы, увеличивает вложения в рекламу и маркетинг, повышает уровень сервиса.
В современном мире данные всех видов (численные, текстовые, аудио, видео и т.д.) – накапливаются быстрее, чем человек способен их обработать и принять решение.
Накопленные в компании данные, полученные из разных источников, содержат огромный потенциал. Грамотный анализ больших объемов разнородных данных (Big Data), выведение скрытых закономерностей приводят аналитиков порой к неожиданным открытиям и выводам. Оперируя этими сведениями, можно вывести свою компанию в лидеры рынка.
Однако, «большие данные» - это далеко не только математика и алгоритмы. Применение математических инструментов может принести пользу только при правильной организации рабочего процесса сбора, обработки, интерпретации данных и внедрения полученных результатов.
На данном курсе слушатели разберутся, как организовать деятельность по внедрению инструментария машинного обучения и ИИ; работу команд различных подразделений; к каким инвестициям и результатм надо быть готовыми.
Вопросы, на которые вы получите ответы:
- Что такое Data Science, «большие данные», искусственный интеллект (ИИ)?
- Как «приложить» работу с «большими данными» к вашему бизнесу и нужно ли?
- Как организовать работу?
- Какие специалисты требуются, и как они взаимодействуют?
- Какие данные можно использовать для анализа?
- Где именно искать и какие результаты ожидать?
- Какие ресурсы – технические, информационные, организационные – потребуются?
- Как построить критерии и метрики успешной работы в области «больших данных»?
Для кого этот курс?
- Руководители компаний и подразделений
- Функциональные руководители
- Руководители проектов в области больших данных
- Бизнес-аналитики
- Руководители (тимлиды) команд по обработке «больших данных» и внедрению инструментария машинного обучения.
Что даст вам прохождение курса?
- Вы поймете, как подготовить компанию и сотрудников к практическому применению больших данных (Big Data) в работе; организовать специфические проекты по внедрению инструментария «больших данных» и машинного обучения.
- Вы сможете повысить эффективность принятия решений за счет грамотного сбора, структурирования и применения современных техник анализа больших данных (Big Data).
- Полученные знания и навыки позволят слушателям повысить эффективность принятия решений за счет грамотного сбора, структурирования и применения современных техник анализа больших объемов данных: Data – Information – Knowledge – Wisdom: от данных к мудрости в принятии решений!
В курсе рассматриваются вопросы:
- ключевые понятия, термины, классы решаемых задач и методы;
- стандартный межотраслевой процесс анализа данных CRISP-DM - источники информации: структурированные и неструктурированные;
- основные специальности в области машинного обучения и больших данных (аналитики данных, «ученые по данным», программисты по «большим данным», менеджеры по «большим данным, новая с\профессия промпт-менеджер) и их роли на различных стадиях рабочего процесса;
- сбор данных из разнородных источников, оценка их качества и предварительная подготовка;
- понятие «озер данных» (data lake) и обзор инструментария;
- обзор классов задач, решаемых инструментами машинного обучения и ИИ: численные данные; распознавание образов, звуков, текста, прогностика, анализ соцсетей, поведения заказчика;
- обзор математических инструментов решения: нейронные сети, графы, специализированные логики;
- обзор прикладных инструментов, включая no-code, c демонстрацией применения;
- современные инструменты на основе ИИ без кодирования (ChatGPT и аналогичные);
- оценки цифровой зрелости;
- методы реорганизации работы компании при применении анализа «больших данных»;
- ключевые характеристики проектов по запуску аналитики «больших данных»;
- построение системы метрик для проектов и систем «больших данных»;
- структура затрат.
Обучение проходит на основе национальных стандартов: ГОСТ Р 59277-2020 «Системы искусственного интеллекта. Классификация систем искусственного интеллекта» и ГОСТ Р 59278-2020 «Информационная поддержка жизненного цикла изделий. Интерактивные электронные технические руководства с применением технологий искусственного интеллекта и дополненной реальности. Общие сведения».
Вы научитесь
- определять источники сбора информации и формировать требования к ним;
- применять стандартный CRISP-DM процесс для Вашей организации;
- формировать проектные/продуктовые команды для работы с большими данными (Big Data);
- согласовывать подходящие инструменты и методы для решения основных классов задач и взаимодействовать с проектными и продуктовыми командами, ведущими проекты «больших данных»;
- работать с nocode инструментом (на примере одного инструмента);
- организовывать проекты по применению «больших данных»;
- определять требования к показателям инструментов «больших данных»;
- определять и согласовывать ресурсные требования;
- оценивать уровень цифровой зрелости компании для использования ИИ инструментов.
Специалисты, обладающие этими знаниями и навыками, в настоящее время крайне востребованы.
Обучение по мировым стандартам позволяет нашим выпускникам работать в ведущих компаниях России и других стран. Они делают успешную карьеру и пользуются уважением работодателей.
Предварительная подготовка
Требуемая подготовка:
Успешное окончание курса Основы управления ИТ услугами по ИТИЛ 4.0
или IT - Project Management: управление проектами в области информационных технологий
,
или Управление ИТ продуктом (IT Product management)
,
или Управление проектами на основе стандарта PMI® PMBOK® Guide v.7
,
или Руководитель структурного подразделения
, или эквивалентная подготовка.
Тестирование по курсу
Программа курса
Аудиторная нагрузка в классе с преподавателем: 16 ак. ч. + 8 ак. ч. бесплатно*
* По данному курсу бесплатно предоставляются дополнительные часы для самостоятельной работы в компьютерных классах Центра, где проводятся занятия. Вы можете закрепить полученные знания, выполнить домашние задания, проконсультироваться у специалистов Центра. Дополнительные часы предоставляются в дни занятий по предварительному согласованию с администратором комплекса.
- утренним группам с 9:00 до 10:00
- дневным группам - по 1 ак.ч. до и после занятий (13.15-14.00, 17.10-17.55)
По окончании обучения на курсе проводится итоговая аттестация. Аттестация проводится в виде теста на последнем занятии или на основании оценок практических работ, выполняемых во время обучения на курсе.
Расписание групп по курсу «Организация работы и управления большими данными (Big Data) в современной компании»
Данный курс вы можете пройти как в очном формате, так и дистанционно в режиме онлайн . Чтобы записаться на онлайн-обучение, в корзине измените тип обучения на "онлайн" и выберите удобную для вас группу.
Чем онлайн-обучение отличается от других видов обучения?
Сортировать:
Режим обучения
Преподаватель
Место обучения
Дата
с 20.01.2025
по 21.01.2025
Стоимость для физ. лиц
Дата
с 21.01.2025
по 22.01.2025
Стоимость для физ. лиц
Дата
с 17.02.2025
по 18.02.2025
Стоимость для физ. лиц
Дата
с 18.02.2025
по 19.02.2025
Стоимость для физ. лиц
Дата
с 24.03.2025
по 25.03.2025
Стоимость для физ. лиц
Дата
любая
удобная дата
Режим обучения
Место обучения
Онлайн, из удобного места
Стоимость
* Данная скидка действительна при заказе и оплате обучения только сегодня. Запишитесь прямо сейчас со скидкой!
Стоимость обучения
Частным лицам
Очно
27 990 ₽
Онлайн
27 990 ₽
Обучение в кредит
От 1 494 руб./месяц
Индивидуальное обучение
55 600 ₽ *
Организациям
Очно
30 990 ₽
Онлайн
30 990 ₽
Указана минимальная цена за индивидуальное обучение. Число часов работы с преподавателем в 2 раза меньше, чем при обучении в группе. Если Вам для полного усвоения материала курса потребуется больше часов работы с преподавателем, то они оплачиваются дополнительно. В случае занятий по индивидуальной программе расчёт стоимости обучения и количества необходимых часов производится отдельно.
Длительность индивидуального обучения - минимум 4 академических часа. Стоимость обучения в Москве уточняйте у менеджера. При выездном индивидуальном обучении устанавливается надбавка: +40% от стоимости заказанных часов при выезде в пределах МКАД, +40% от стоимости заказанных часов и + 1% от стоимости заказанных часов за каждый километр удаления от МКАД при выезде в пределах Московской области. Стоимость выезда за пределы Московской области рассчитывается индивидуально менеджерами по работе с корпоративными клиентами.
Для юридических лиц (организаций) указана цена, действующая при полной предоплате.
Документы об окончании
В зависимости от программы обучения выдаются следующие документы:
* Для получения удостоверения вам необходимо предоставить копию диплома о высшем или среднем профессиональном образовании.
Сертификаты международного образца выводятся после окончания курса в личном кабинете слушателя.
Больше знаний - меньше стоимость!
Данное предложение действует только для частных лиц.