ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ПРОГРАММА МИКРОКВАЛИФИКАЦИЙ «ML SPECIALIST»

Паспорт образовательной программы

Область образования: 6B06 Информационно-коммуникационные технологии
Направление подготовки: 6B061 Информационно-коммуникационные технологии
Группа образовательных программ: B057 Информационные технологии
Номер лицензии на направление подготовки: KZ67LAA00019559
Объем кредитов: 16
Регистрационный номер: MCCE-2022/0003
Дата регистрации: 10.07.2022 г.
Языки обучения: русский, английский
Организация-партнер: Дирекция «Академия инфокоммуникационных технологий» — филиала АО «Казахтелеком»

Краткое описание образовательной программы микроквалификации

Основное направление ОП:
Программа направлена на подготовку специалистов в области машинного обучения и анализа больших данных, на получение компетенций, необходимых для выполнения нового вида профессиональной деятельности — умения применять языки программирования SQL и Python для сбора, визуализации, анализа больших данных (Big data) и построение моделей машинного обучения, умения применять конкретные аналитические и продуктовые подходы.

Цель ОП микроквалификации:
Формирование навыков у обучающихся анализа задач машинного обучения и взвешенного выбора того или иного решения по работам с большими данными.

Задачи ОП микроквалификации:
— воспитание информационной, технической и исследовательской культуры;
— развитие интереса к научно-техническому творчеству, технике, высоким технологиям;
— развитие алгоритмического и логического мышления;
— сформировать теоретические знания по основам машинного обучения для построения формальных математических моделей и интерпретации результатов моделирования;
— выработать умения по практическому применению методов машинного обучения при решении прикладных задач в различных областях;
— выработать умения и навыки использования библиотек языка Python для разработки систем машинного обучения.

ФОРМИРУЕМЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ОБУЧЕНИЯ

РО 1. правильно выбирать данные и переводить их в понятный машине формат;
РО 2. проектировать и обучать нейронные сети и другие модели машинного обучения;
РО 3. оценивать, насколько хорошо нейронные сети справляются со своими задачами;
РО 4. пользоваться фреймворком PyTorch, библиотекой Tensorflow и Keras API;
РО 5. использовать имеющиеся знания для решения практических задач глубокого обучения;
РО 6. ориентироваться в понятиях мира Больших Данных, Машинного обучения и Интернета Вещей;
РО 7. знать отличия разных версий дистрибутивов Hadoop, Spark, NoSQL или Kafka;
РО 8. определять нюансы облачных решений;
РО 9. знать, что такое стандарт GDPR;
РО 10. определять особенности Индустриального интернета Вещей.

СВЕДЕНИЯ О ДИСЦИПЛИНАХ

Наименование дисциплины Краткое описание дисциплины Кол-во кредитов Кол-во акад.часов Формируемые компетенции (коды)
1. Цифровая трансформация компании Дисциплина посвящена обсуждению изменений в компаниях, происходящих под влиянием появляющихся новых информационных технологий. Рассматривается изменение среды бизнеса, появление новых моделей и сценариев в современной среде. Особое внимание уделяется трансформации бизнес-моделей, влиянию эволюции цифровых технологий на персонал компаний, изменению характера конкуренции. В ходе курса рассматриваются мировые тренды и особенности эволюции бизнеса в Казахстане. 5 150 ПК1, ПК2, ПК5
2. Управление проектами в цифровом бизнесе Целью дисциплины является формирование у слушателей профессиональных компетенций, необходимых для управления государственными и коммерческими Интернет-проектами с применением современных цифровых технологий и инструментальных средств. Проводится обучение работе в CMS-системе: управление сайтом, создавние и редактирование контента, настройка страниц, структуры и отдельных блоков сайта. Программа представляет собой системный взгляд на цифровой бизнес и цифровую экономику и имеет практическую направленность. 5 150 ПК1, ПК3, ПК4
3. Создание и развитие цифровых продуктов Дисциплина позволит слушателям узнать, как выявить новые и востребованные рынком клиентские истории, оценить экономический эффект, преобразовать идею в конкретное решение и определить наиболее оптимальный подход к ее реализации. Знакомство с основными подходами к продуктовой аналитике и пользовательским исследованиям позволит сохранить конкурентное преимущество при дальнейшем развитии продукта. 5 150 ПК1. ПК2, ПК3, ПК4
4. Итоговая аттестация Целью итоговой аттестации обучающегося является оценка результатов обучения и профессиональных компетенций, достигнутых по завершению изучения образовательной программы микроквалификации 1 30

 

homescontents
kucukcekmece escort bahcelievler escort istanbul escort esenyurt escort istanbul escort istanbul escort besiktas escort beylikduzu escort avcilar escort mersin escort
https://www.fapjunk.com
bornova escort escort izmir alsancak escort buca escort bayan
alanya escort bayan mersin escort bayan
ataşehir escort kadıköy escort kartal escort maltepe escort
karşıyaka escort Alsancak escort escort buca escort izmir
deneme bonusu veren siteler
film izle