Получи доступ к мощным инструментам прогнозирования, которые помогут оптимизировать рабочие процессы и увеличить прибыль!

Предсказывать возможные сбои в работе оборудования

Прогнозировать спрос на товары или услуги

Оценивать риски

Предотвратить неожиданные поломки

Сэкономить на обслуживании

Ты сможешь

Методические материалы
Кофе-брейк
Экскурсия по лаборатории ИИ НГУ

Очный

90 тыс. рублей

Продолжительность
4 дня (32 ак.ч)

Форма итоговой аттестации
Выполнение практической работы

Методические материалы
Общий чат с экспертом
Записи видеоуроков

Дистанат

80 тыс. рублей

Как проходит обучение?

Пройдя обучение, вы получите удостоверение государственного образца о повышении квалификации по специальности «Специалист по большим данным»!

Профессиональный стандарт «Специалист по большим данным» (утв. приказом Министерства труда и социальной защиты Российской Федерации от 6 июля 2020 г. № 405н.)

Специалисты, желающие получить и расширить свои знания в области Data Science, машинного обучения и искусственного интеллекта

Для кого

Специалисты, работающие в области разработки программного обеспечения, баз данных, аналитики данных, машинного обучения, бизнес-аналитики, экономисты и представители других областей, связанных с анализом и обработкой данных

Руководители подразделений, директора, которые хотят управлять рисками своего отдела или предприятия

Тебя научат

Применять методы и техники предсказательного анализа данных для промышленности

Комплексным методам предсказательного анализа: статистическим методам, машинному обучению, анализу временных рядов и др.

Практической работе с реальными наборами данных, проведением анализа, построения модели и подготовке прогнозов

Экспертное обучение — курс ведет преподаватель с глубокими знаниями в предсказательном анализе данных

О программе

Предиктивная аналитика с использованием ИИ

Области применения предиктивной аналитики с использованием ИИ

предсказывает

оптимизирует

Применение ИИ в предиктивной аналитике дает возможность

Предиктивная аналитика помогает предотвратить непредвиденные отказы и сбои, повысить эффективность использования ресурсов и снизить операционные расходы, сократить простои, улучшить общую производительность системы.
Является мощным инструментом для оптимизации управления ресурсами, повышения надежности и эффективности работы систем и снижения операционных рисков.

Промышленность

Авиация

Нефтегазовая промышленность

Транспорт

Строительство

Медицина

позволяет

Энергетика

01
Автоматизировать процесс анализа данных

04
Проводить предварительное планирование замены или ремонта ресурсов

02
Выявлять скрытые закономерности и тренд

03
Строить точные и надежные модели прогнозирования

*Остаточный ресурс — это оставшееся время или количество использования определенного ресурса — оборудования, машин, транспортных средств или других активов, до их отказа или необходимости проведения технического обслуживания

прогнозировать остаточный ресурс на основе исторических данных и текущего состояния

когда и какие ресурсы могут потребовать замены, ремонта или обслуживания

процессы планирования и управления ресурсами

Программа обучения

Результаты обучения

Собирать, обрабатывать и анализировать данные с помощью различных методов и инструментов, как Jupyter, Notebook, Python

Разрабатывать и оптимизировать модели машинного обучения для решения задач классификации, регрессии, кластеризации

Вы научитесь

Оценивать качество моделей машинного обучения и принимать решения на основе результатов анализа данных

Программировать на языке Python для разработки приложений для анализа данных и машинного обучения

Визуализировать данные и результаты анализа для презентации и коммуникации с коллегами и заказчиками

Преподаватель

Юрий Кацер

Руководитель направления предиктивной аналитики (Lead DS)

Более 6 лет занимается анализом промышленных данных и решением бизнес-проблем с помощью ML

Выпускник аспирантуры Сколтеха

Публикует статьи в Scopus, выступает на научных конференциях, создает open-source датасеты и библиотеки на GitHub

Автор тг-канала @datakatser

Также ведет блоги в Хабре, Медиуме и vc, выступает на DS-конференциях, преподает на физтехе, регулярно побеждает на хакатонах

Контакты

Пудовкина Екатерина
Специалист ПИШ НГУ

+7 (913) 890-04-91
e.pudovkina@nsu.ru

г. Новосибирск, Академгородок, ул. Пирогова, 2, главный корпус, каб. 207 a