Повышай квалификацию! Освой профессию будущего!

Инженер данных

Технический специалист, который работает с большими данными, организует их сбор, трансформацию, хранение и готовит для удобного использования при решении бизнес-задач.

Получите дополнительное профессиональное образование в области искусственного интеллекта
Более 80% от стоимости обучения оплатит Государство!

3 месяца обучения по 2-3 часа в день. Всего 260 часов

удостоверение по окончании

помощь в трудоустройстве

зарплата
от 120 тыс.  в месяц

Курс включает изучение основ инженерии больших данных, современных технологий анализа данных и машинного обучения, языков программирования, методов искусственного интеллекта, нейросетевых технологий. Программа нацелена на получение практических навыков по созданию систем анализа больших данных, разработки баз данных, моделирования данных, разработки алгоритмов и программных средств, в том числе с использованием современных интеллектуальных технологий, созданию и внедрению сквозных цифровых субтехнологий искусственного интеллекта.

Программа повышения квалификации построена по модульному принципу, предполагает изучение теоретического материала и практическую отработку полученных знаний.

Для оценки уровня знаний вы выполните практические кейсы и пройдете тестирование.

курс подойдет

для студентов колледжей и вузов

для начинающих специалистов в области IT

для получения прибыльной IT-специальности

для всех желающих, имеющих высшее или среднее профессиональное образование (базовое математическое или техническое образование)

кто может учиться
Граждане РФ – жители всех регионов России, если:
  • старше 18 лет и не достигли пенсионного возраста
  • имеют среднее профессиональное / высшее образование или являются студентами вуза / колледжа
  • имеют достаточный уровень базовых знаний в сфере ИТ и могут справиться со вступительным испытанием

Выпускники программы «Цифровые профессии» в 2022-23 годах (выпускники всех курсов 1Т Спринт) также могут подать заявку и обучаться на курсах по программе «Искусственный интеллект»

Стоимость обучения
10 000 
84 500 

*74 500 оплачивает государство

В рамках федерального проекта
«Искусственного интеллекта»

Перейти к курсу
Как записаться на курсы
01
Оставьте заявку на нашем сайте.
02
Заполните анкету участника и пройдите диагностику.
03
Дождитесь успешной проверки анкеты и запишитесь на программу в каталоге проекта.
04
По итогам успешного вступительного испытания заключите договор на обучение со скидкой от государства с ООО «1Т».
Программа курса
Раздел 1. Введение в инженерию больших данных
  1. Введение в профессию инженер данных
  2. Коллективная работа в Git
  3. Введение в Docker
  4. Основы синтаксиса и структур в Python. Обзор других языков программирования (JAVA, C#)
  5. Использование библиотек NumPy, SciPy для вычислений
  6. Обработка данных в Python. Библиотека Pandas.
  7. Библиотеки Python для визуализации данных
Раздел 2. Технологии хранения и обработки больших данных
  1. Введение в базы данных и теорию хранения данных
  2. Реляционные базы данных
  3. Базы данных NoSQL
  4. Массово параллельная обработка и анализ данных
  5. Облачные хранилища данных. Введение в DWH
  6. Data Lake (озеро данных) и процессы работы с ним: ETL или ELT
  7. Колоночные СУБД и Clickhouse
  8. BI-системы и визуализация данных
Раздел 3. Системы обработки и анализа больших данных
  1. Распределенная файловая система HDFS
  2. Обработка данных с помощью (Hadoop/Hive/Spark)
  3. Конвейер данных (Storm, Kafka)
  4. Базовое представление о Map Reduce
  5. Статистические методы анализа данных
  6. Технологии анализа данных
  7. Использование платформ данных
  8. Инструменты с открытым исходным кодом для анализа больших данных
Раздел 4. Машинное обучение. Искусственный интеллект
  1. Введение в машинное обучение и обработку данных. Программный инструментарий Data Mining и Machine Learning.
  2. Основной аппарат комбинаторики и мат. статистики. Регрессионный анализ и сжатие данных.
  3. Технологии кластеризации и классификации. Деревья решений. Нейронные сети. Генетические алгоритмы.
  4. Деревья решений
  5. Методы оптимизации машинного обучения
  6. GPU в задачах машинного обучения
  7. Машинное обучение на больших данных. Онлайн обучение и линейные модели
  8. Рекомендательные системы
  9. Нейронные сети
  10. LSH. Кластеризация больших данных
  11. Введение в искусственный интеллект
  12. Роль искусственного интеллекта в бизнесе
модули

Модуль 1.

Базовый

Модуль предполагает введение в основы инженерии больших данных, содержание профессии «Инженер данных». Отдельные темы посвящены коллективной работе в Git, работе в Docker, изучению языка программирования Python, обзору других языков программирования (JAVA, C#), использованию библиотек Python для вычислений, обработки данных и их визуализации. Введение в базы данных и теорию хранения данных, изучение реляционных баз данных, баз данных NoSQL, массово-параллельной обработки и анализа данных, облачных хранилищ данных, Data Lake, колоночных СУБД и Clickhouse, BI-систем и визуализации данных.

Модуль 2.

Профильный

Модуль предполагает изучение систем обработки и анализа больших данных, а также машинного обучения и искусственного интеллекта. Отдельные темы посвящены изучению программного инструментария Data Mining и Machine Learning; основного аппарата комбинаторики и математической статистики; регрессионного анализа и сжатия данных. Будут рассмотрены технологии кластеризации и классификации данных, деревья решений, технологии нейронных сетей и генетических алгоритмов, методы оптимизации машинного обучения, GPU. Представлены методы и технологии онлайн-обучения и линейных моделей, рекомендательных систем, LSH. Введение в искусственный интеллект и роль искусственного интеллекта в бизнесе.

Отзывы выпускников