Data Science для менеджеров

Data Science для менеджеров

МГТУ им. Н.Э. Баумана
51 час
Искусственный интеллект

Образовательная организация

Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана – российский национальный исследовательский университет, научный центр, особо ценный объект культурного наследия народов России. Готовит инженеров для высокотехнологичных отраслей науки и техники более чем по 100 направлениям

Для кого

Слушатели, имеющие высшее или среднее профессиональное образование; студенты профильного бакалавриата.

Продолжительность
51 академических часов:
  • 40 часов - лекции и практические занятия
  • 12 часов - изучение дополнительных материалов, выполнение заданий, консультации с преподавателями

Стоимость

24 400 р.

Документ по окончании обучения

Диплом о профессиональной переподготовке установленного образца МГТУ им. Н.Э. Баумана

Формат обучения

Размер группы

от 5 человек
Очный с применением дистанционных технологий
Описание курса
Дополнительная профессиональная программа повышения квалификации включает знания и навыки: применения стандартов и лучших российских практик проектного управления, бизнес-анализа; оценки эффективности внедрения информационных систем и разработки ИТ-продуктов; знакомит с методиками управления персоналом, качеством и рисками ИТ-проекта, а также с основами взаимодействия с бизнес-заказчиками.
Модули
  1. Введение в науку о данных. Типы и форматы данных в проектах ИИ. Представления и управление данными, качество данных, dataflow pipeline
  2. Введение в программирование на Python. Библиотеки и области применения Python Основные инструменты DS. Разведочный анализ данных. Препроцессинг данных.
  3. Машинное обучение. Обзор алгоритмов. Введение во временные ряды. ARIMA, SARIMA. Регрессионный анализ в Python
  4. Обзор базовых архитектур нейронных сетей. Современные архитектуры-трансформеры, обучение с подкреплением. Нейронные сети для прогнозирования временных рядов. Применение прикладных ИИ
  5. Концепция стратегического маркетинга в управлении проектами и продуктовый анализ
  6. Основные понятия и определения: проект, процесс, результат проекта, цели проектного менеджмента в современной организации. Специфика управления ИТ-проектами. Ключевые навыки проджект-менеджера в ИТ
  7. Особенности управления проектами в России. Обзор моделей фреймворков и подходов к управлению проектами. Проектные принципы. Управление неопределенностью
  8. Исследование реализуемости проекта
  9. Итоговая аттестация
Подать заявку на обучение