Новости
Программы
О школе
Главная
Мнения
© 2022 АНО «Моспром» – Все права защищены
Технологии связи
Аддитивные технологии
Искусственный интеллект
Микроэлектроника и фотоника
Пром. дизайн

Базовый курс по аддитивным технологиям (HARZ Labs)

Data Science для менеджеров

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

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