Информационные системы и технологии - Повышение квалификации

Освоить базовые понятия и методы создания ML-продуктов от сбора данных до интеграции модели в продуктивную среду. Познакомиться с инструментами командной разработки (Git, MLFlow, DVC) и основами менеджмента ML-проектов.

Курс даёт необходимые знания по эффективной и безопасной эксплуатации GreenPlum в качестве средства быстрой аналитики больших данных, а также основы многоуровневых Data Lake и КХД. Освоение каждой практической темы подкрепляется лабораторной работой. Выполнять лабораторные работы предлагаем на базе дистрибутива native Greenplum или Arenadata DB – выбор по желанию слушателя.

Машинное обучение (Machine Learning) – это раздел искусственного интеллекта, изучающий математические, статистические и вычислительные методы для разработки алгоритмов, способных обучаться и решать задачи не прямым способом, а на основе поиска закономерностей в разнообразных входных данных. Решение вычисляется не по точно заданной формуле, а по установленной зависимости результатов от конкретного

2-дневный практический курс для тех, кто использует или планирует использовать Spark для обработки и анализа больших данных.

Если вы хотите разобраться с основами Data Mining и научиться самостоятельно формировать датасеты для машинного обучения, а также освоить инструменты Apache Spark и Python для статистической обработки больших данных, вам необходим этот курс подготовка данных для Data Mining.

5-дневный практический тренинг по настройке batch/streaming потоков данных средствами Apache Spark, Flume, Kafka, sqoop, Hive для организации озера данных (Data Lake) на кластере Hadoop и процессов ETL/ELT.

Практический курс Введение в нейронные сети на Python предназначен для получения следующих знаний и навыков: понять, что такое нейросети, машинное обучение и искусственный интеллект; освоить принципы функционирования нейронных сетей; знать, как эффективно использовать нейросетевые модели в бизнесе; разобраться с математическими основами нейронных сетей; освоить базовые методы работы с

Машинное обучение (Machine Learning) – это раздел искусственного интеллекта, изучающий математические, статистические и вычислительные методы для разработки алгоритмов, способных обучаться и решать задачи не прямым способом, а на основе поиска закономерностей в разнообразных входных данных. Решение вычисляется не по точно заданной формуле, а по установленной зависимости результатов от конкретного

В данной программе рассматриваются современные методы обработки данных как от сенсоров различных типов, так и полученных другими способами.

Программа направлена на приобретение навыков использования MatLab для решения вычислительных задач, получение набора технологий, подходов и алгоритмов, необходимых для использования в учебном процессе, при планировании НИРС, выполнении научно-исследовательских работ. Освоение передовых технологий блочно-визуального моделирования (Simulink) технических, экономических биологических, социальных,

Обучение проводится в формате курса-практикума. Реализация учебного процесса с помощью дистанционных образовательных технологий: комментарии к нормативным документам, разработка локальных актов организации, современные электронные ресурсы и технологии, модели электронного обучения.

Задача курса - помочь руководителям подразделений предприятий решить задачи создания электронных каталогов и архивов, разобраться в проблемах и специфике электронного технического документооборота. Научиться управлять процессом разработки и использования проектной, конструкторской и др. документации в единой информационной среде предприятия.

В программе - интенсивное освоение современных методов управления ИТ, разбор большого количества примеров. Практические руководства по выбору ИТ и инноваций для вашего предприятия. Рекомендации, необходимые при внедрении информационных систем.

Задачи курса: анализ основных проблем информационной безопасности и подготовка алгоритмов решений, исходя из существующих угроз; изучение опыта создания различных систем информационной безопасности в коммерческих структурах; обобщение современных подходов к формированию системы информационной безопасности компании; изучение современных приемов управления системами информационной безопасности

Новые тренды рынка ИТ и построения надежных компьютерных сетей. Практическое руководство по экономической и технической оптимизации ИТ-инфраструктуры предприятия от ведущих экспертов и специалистов отрасли. Программа разработана в соответствии с профессиональным стандартом, утвержденным приказом министерства труда и социальной защиты РФ от "05" октября 2015 г. № 684н, регистрационный номер 564.

Курс дает необходимые знания для установки, настройки и поддержки решений Cisco в области IP-телефонии. Особое внимание в курсе уделяется Cisco CallManager, компоненту, отвечающему за маршрутизацию вызовов и сигнализацию в решениях Cisco для IP-телефонии. Курс включает лабораторные работы, в которых слушатели будут устанавливать и настраивать Cisco CallManager; настраивать шлюзы, привратников и

Курс позволит слушателям повысить уровень профессиональных компетенций, понять специфику работы администратора проекта, а также научиться эффективно взаимодействовать с разработчиками в команде.

​​​Краткосрочная программа повышения квалификации "Криптовалюты и технологии блокчейн. Смарт-контракты и коллективное инвестирование" направлена на повышение компетенций по ключевым вопросам теории и практики создания и функционирования криптовалют, технологии блокчейн и смарт-контрактов.

В настоящее время темпы развития IT-индустрии настолько высоки, что конкуренция среди компаний, участвующих в разработке программного обеспечения зашкаливает. Многие из специалистов, кто вовлечен в разработку и внедрение систем менеджмента качества (СМК) на предприятиях и в организациях, встречаются с целым рядом психологических феноменов, понимание которых может существенно повлиять на

Практический курс по эффективному использованию всех возможностей MS Word 2013. Программа позволит усовершенствовать навыки редактирования и форматирования документов различной сложности, в том числе содержащих таблицы, рисунки и другие графические объекты.