Повысьте свой профессиональный потенциал, пройдя обучение, которое поможет вам позиционировать себя в качестве менеджера в области науки о данных"

Программа рассматривает науку о данных с технической и деловой точек зрения, предлагая все необходимые знания для извлечения информации, скрытой в данных. Таким образом, Инженер ИТ-специалисты смогут детально проанализировать различные алгоритмы, платформы и современные инструменты для исследования, визуализации, манипулирования, обработки и анализа данных. Все вышеперечисленное дополняется развитием деловых навыков, необходимых для достижения рабочего профиля на руководящем уровне, с которым студент сможет принимать ключевые решения в компании. Новые междисциплинарные знания, которые студенты получат после завершения программы, помогут им позиционировать себя в качестве Data Science Officers (DSO) в компаниях всех масштабов.

Аналогичным образом, анализ данных с обеих точек зрения делает данное обучение актуальным и идеальным для удовлетворения всех потребностей, связанных с обработкой информации для ее последующего превращения в фундаментальный актив для любой организации.

На начальном этапе обучения будет обсуждаться важность использования в компании хорошей системы анализа, от которой может выиграть каждый отдел. Кроме того, будут сформированы специализированные знания, сосредоточенные на типологии и жизненном цикле имеющихся ресурсов, для чего студент будет обучен базовым знаниям статистики.

По мере развития обучения будут изучены модели, более универсальные и адаптируемые для анализа временных рядов, например, модели, связанные с экономическими рядами. В конце обучения будут представлены разнообразные примеры использования и внедрения искусственного интеллекта и науки о данных в современном мире.

Благодаря Специализированной магистратуре компьютерные инженеры смогут специализироваться в области Data Science, что станет прекрасной возможностью продвинуть свою профессиональную карьеру к руководящей или важной должности в отделе, в котором они работают. Все это станет реальностью благодаря 100% онлайн-программе, которая адаптируется к ежедневным потребностям специалистов, поэтому для начала работы над полноценным профессиональным профилем с международной перспективой достаточно иметь устройство с выходом в интернет.

Если вы ищете обучение, позволяющее повысить квалификацию и позиционировать себя как DSO, Data Science Officer, добро пожаловать,
в TECH вы нашли свое место"

Данная Специализированная магистратура в области управление в сфере науки о данных (DSO, Science Officer) содержит самую полную и современную программу на рынке.
Основными особенностями обучения являются:

• Разработка практических кейсов, представленных экспертами в области инженерии по анализу данных.
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет научную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности
• Практические упражнения для самооценки, контроля и улучшения успеваемости
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям
• Теоретические занятия, вопросы эксперту, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет

Подготовьте себя к принятию решений, представляющих научную ценность, и реализации стратегий, улучшающих функции подразделений компании"

В преподавательский состав программы входят профессионалы отрасли, признанные специалисты в ведущих компаниях и престижных университетах, которые привносят в обучение опыт своей работы.

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит специалисту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях.

Дизайн этой программы основан на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого врач должен попытаться решить различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в ходе программы. Для этого будет использоваться инновационная интерактивная видеосистема, разработанная известными специалистами, с большим опытом в области управление в сфере науки о данных (DSO, Data Science Officer).

Обеспечьте развитие своей карьеры, определяя создание информационных панелей и KPI в соответствии с отделом, в котором вы работаете"

Получите специализированные знания, связанные с управлением и манипулированием данными для процессов Data Science. Это поможет вам стать успешным DSO"

Так как мы живем в эпоху данных, важно понимать все технологические последствия появления этих новых систем. По этой причине компьютерные инженеры, заинтересованные в достижении высоких профессиональных управленческих позиций, должны обладать всеми необходимыми навыками для максимальной обработки данных не только с технической, но и с деловой точки зрения. Исходя из этого, TECH разработал обучение направленное на изучение различных методов, технологий и этапов, необходимых для анализа данных и извлечения знаний и ценности, с точки зрения новаторского, полного и современного видения.

Твое будущее начинается здесь. Станьте специалистом по анализу данных и позиционируйте себя как топ-менеджера"

Общие цели

• Проанализировать эффективность применения методов анализа данных в каждом отделе компании
• Разработать основу для понимания потребностей и приложений каждого отдела
• Получить специализированные знания для выбора подходящего инструмента
• Предложить методы и задачи, чтобы быть максимально продуктивным в соответствии с требованиями отдела

Конкретные цели

Модуль 1. Аналитика данных в организации бизнеса

• Развивать аналитические навыки для принятия качественных решений
• Изучить эффективные маркетинговые и коммуникационные кампании
• Определить создание информационных панелей и KPI соответствии для конкретных отделов
• Получить специализированные знания для разработки предиктивной аналитики
• Предлагать бизнес-планы и планы лояльности на основе изучения рынка
• Развивать умение слушать клиента
• Применять статистические, количественные и технические знания в реальных ситуациях

Модуль 2. Управление данными, обработка данных и составление отчетов по науке о данных

• Проводить анализ данных
• Объединить разнообразные данные: добиться согласованности информации
• Разрабатывать актуальную, эффективную информацию для принятия решений
• Определить лучшие практики управления данными в зависимости от типа данных и их использования
• Создать политику доступа к данным и их повторного использования
• Обеспечить безопасность и доступность: доступность, целостность и конфиденциальность информации
• Изучить инструменты для управления данными с использованием языков программирования

Модуль 3. IoT-устройства и платформы как основа для науки о данных

• Определить, что такое IoT (Интернет вещей) и IIoT (Промышленный Интернет вещей)
• Изучить консорциум промышленного интернета
• Проанализировать, что представляет собой эталонная архитектура IoT
• Рассмотреть датчики и устройства IoT , а также их классификацию
• Определить протоколы связи и технологии, используемые в IoT
• Изучить различные облачные платформы в IoT: общего назначения, промышленные, с открытым исходным кодом
• Разработать механизмы обмена данными
• Установить требования и стратегии безопасности
• Представить различные области применения IoT и IIoT

Модуль 4. Графическое представление для анализа данных

• Представлять графики для анализа данных
• Получить специальные знания в области представления данных и аналитики
• Изучить различные типы сгруппированных данных
• Установить наиболее часто используемые графические представления в различных областях
• Представить визуальное повествование как инструмент
• Проанализировать различные программные средства для построения графиков и анализа исследовательских данных

Модуль 5. Инструменты науки о данных

• Развивать навыки преобразования данных в информацию, из которой можно извлечь знания
• Определять основные характеристики набора данных, его структуру, компоненты и последствия распространения набора данных при моделировании
• Поддержка принятия решений путем проведения всестороннего предварительного анализа данных
• Развивать навыки решения конкретных примеров с использованием методов науки о данных
• Определять наиболее подходящие общие инструменты и методы для моделирования каждого набора данных на основе проведенной предварительной обработки
• Аналитически оценивать результаты, понимая влияние выбранной стратегии на различные показатели
• Продемонстрировать способность критически оценивать результаты, полученные после применения методов предварительной обработки или моделирования

Модуль 6. Добыча данных. Отбор, предварительная обработка и преобразование

• Получить специализированные знания о статистических предпосылках для анализа и оценки любых данных
• Развить необходимые навыки для идентификации, подготовки и преобразования данных
• Оценить различные представленные методологии и определить преимущества и недостатки
• Изучить проблемы в среде данных высокой размерности
• Разработать реализацию алгоритмов, используемых для предварительной обработки данных
• Продемонстрировать способность интерпретировать визуализации данных для описательного анализа
• Развивать передовые знания о различных существующих методах подготовки данных для очистки, нормализации и преобразования данных

Модуль 7. Предсказуемость и стохастический анализ

• Анализировать временные ряды
• Разработать формулировку и основные свойства моделей одномерных временных рядов
• Изучить методологию моделирования и прогнозирования реальных временных рядов
• Определить одномерные модели, включая выбросы
• Применять динамические регрессионные модели и применять методику построения таких моделей на основе наблюдаемых рядов
• Изучить спектральный анализ одномерных временных рядов, а также фундаментальных аспектов, связанных с выводами на основе периодограмм и их интерпретацией
• Оценить вероятность и тенденцию временного ряда для заданного временного горизонта

Модуль 8. Проектирование и разработка интеллектуальных систем

• Анализировать переход от информации к знаниям
• Разрабатывать различные типы методов машинного обучения
• Изучить метрики и баллы для количественной оценки качества моделей
• Внедрить различные алгоритмы машинного обучения
• Определить модели вероятностных рассуждений
• Заложить основы глубокого обучения
• Продемонстрировать полученные навыки для понимания различных алгоритмов машинного обучения

Модуль 9. Архитектуры и системы с интенсивным использованием данных

• Определить требования к системам с интенсивным использованием данных
• Изучать различные модели данных и анализировать базы данных
• Проанализировать ключевые функциональные возможности распределенных систем и их важность для различных типов систем
• Оценить, какие широко используемые приложения используют основы распределенных систем при проектировании своих систем
• Проанализировать, как базы данных хранят и извлекают информацию
• Определить различные модели репликации и связанные с ними проблемы
• Выработать способы разделения и распределенных транзакций
• Выделить пакетные системы и системы (почти) реального времени

Модуль 10. Практическое применение науки о данных в бизнес-секторах

• Проанализировать состояние искусственного интеллекта (ИИ) и аналитики данных
• Расширить знания о наиболее широко используемых технологиях
• Добиться лучшего понимания технологии с помощью примеров использования
• Проанализировать выбранные стратегии, чтобы выбрать наилучшие технологии для внедрения
• Определить области применения
• Изучить фактические и потенциальные риски применяемой технологии
• Предложить выгоды, получаемые от использования
• Определить будущие тенденции в конкретных секторах

Добейтесь своих целей и достигните совершенства, пройдя обучение, которое позволит вам получить специализированные знания в области представления данных и аналитики"