Профессиональная программа повышения квалификации направлена на совершенствование и приобретение новых профессиональных компетенций слушателями в области анализа больших данных в сельском хозяйстве с использованием методов искусственного интеллекта, формирование и совершенствование навыков применения языка программирования Python для анализа данных в цифровой экономике.
В задачи курса входит:
- изучение языка программирования Python: синтаксиса и основных логических конструкций, библиотек и модулей для анализа данных;
- знакомство с основами интеллектуального анализа данных, в том числе с построением моделей классификации и регрессии;
- рассмотрение особенностей и инструментов анализа больших данных, их очистки и предобработки, этапов разработки проектов анализа больших данных, применения методов машинного обучения в Big Data;
- освоение базовых навыков построения искусственных нейронных сетей, в частности многослойного персептрона.
Курсы повышения квалификации реализуются на безвозмездной основе с применением дистанционных технологий с 23 по 31 октября 2023 г. Регистрация на программу – до 22 октября 2023 г.
По завершении курса выдается удостоверение о повышении квалификации установленного образца.
К участию приглашаются руководители организаций и подразделений, экономисты предприятий (организаций) различных сфер деятельности, имеющие (получающие) высшее или среднее профессиональное образование, преподаватели и студенты аграрных вузов.
Тематический план
|
№ п/п |
Наименование разделов, тем |
Всего (час) |
Дистанционное обучение |
Самостоятельная работа |
|
|
Лекции |
Практические занятия |
||||
|
1. |
Тема 1. Основы науки о данных (Essentials of Data Science) |
20 |
6 |
10 |
4 |
|
2. |
Тема 2. Интеллектуальный анализ данных (Data Mining) |
26 |
10 |
10 |
6 |
|
3. |
Тема 3. Большие данные (Big Data) |
16 |
4 |
4 |
8 |
|
4. |
Тема 4. Машинное обучение (Machine Learning) |
10 |
2 |
4 |
4 |
|
Итого |
72 |
22 |
28 |
22 |
|
Ссылка на регистрацию: https://forms.yandex.ru/cloud/652e3358c417f32ded30a419/
При регистрации нужно приложить сканы документов:
- документ об образовании (диплом) (при наличии),
- СНИЛС,
- анкета слушателя с согласием на обработку и распространение персональных данных (форма прилагается в анкете).