Архитектор данных (Data Architect Pro)

Анализ данных и искусственный интеллект

Программа профессиональной переподготовки «Архитектор данных (Data Architect Pro)» направлена на подготовку специалистов, стремящихся стать экспертами в проектировании и управлении архитектурой данных, интеграции данных в аналитические и операционные процессы, а также обеспечении их безопасности и доступности для бизнеса.

Для кого курс «Архитектор данных (Data Architect Pro)»?

ИТ-специалисты с опытом работы с базами данных и навыками программирования, желающие углубить знания в области проектирования и управления архитектурой данных.
Специалисты по аналитике данных, стремящиеся расширить компетенции и научиться проектировать эффективные структуры данных для крупных проектов.
Инженеры данных, которые хотят освоить более глубокие аспекты проектирования и создания архитектуры для хранения, обработки и защиты данных.
Менеджеры и руководители ИТ-проектов, заинтересованные в понимании принципов построения инфраструктуры данных и оптимизации процессов работы с большими данными в компании.
Профессионалы, планирующие карьерный рост и переход в более высокую роль в сфере Data Science или Big Data, с фокусом на проектирование и разработку стратегий управления данными на уровне компании.

Программа состоит из двух взаимосвязанных модулей и нацелена на подготовку высококвалифицированных специалистов, способных проектировать и управлять архитектурой данных в современных организациях.

Введение в ИИ и инженерию данных
Знакомство с искусственным интеллектом, Big Data и инженерией данных, основами машинного обучения и Data Science, моделями данных и СУБД, принципами проектирования аналитических систем, DevOps, виртуализацией, контейнеризацией и информационной безопасностью.

Архитектура данных в ИИ и Big Data
Проектирование архитектуры данных, моделей, процессов сбора и хранения данных, баз данных, хранилищ и озёр данных, конвейеров данных, MLOps, подготовка выборок для машинного обучения и использование облачных технологий.

Практические навыки — основа успешной деятельности

Для отработки практических компетенций в программу включено двадцать различных практических кейсов, основанных на реальных бизнес-задачах из разных областей: «Демографическая статистика», «ИТ-образование», «Производственная безопасность», «Персонификация ритейла» и другие.

На практических занятиях слушатели будут:

Осваивать инструменты работы с большими данными, ИИ и современными СУБД.
Проектировать архитектуру данных для предприятия или проекта.
Разрабатывать модели данных и процессы их сбора и хранения.
Строить базы, хранилища и озёра данных.
Создавать конвейеры (pipelines) обработки данных и проектировать представления для аналитики.
Применять DevOps-подходы, виртуализацию и контейнеризацию.
Работать с MLOps и готовить выборки для машинного обучения.
Использовать облачные технологии для задач Big Data и ИИ.
Отрабатывать навыки обеспечения информационной безопасности при сборе, обработке и хранении данных.

Что делает программу «Архитектор данных (Data Architect Pro)» особенно полезной для слушателей?

Глубокие фундаментальные знания, актуальная необходимая теория и много прикладной практики.
Комплексная образовательная структура, охватывающая ключевые аспекты архитектуры данных.
Занятия с ведущими преподавателями-практиками МГТУ им. Н.Э. Баумана и профильными экспертами.
Гибкий формат обучения. Обучение проводится в онлайн-формате, что позволяет слушателям учиться в удобное время и из любого места.
Поддержка и обратная связь. После каждого учебного модуля предоставляются консультации преподавателей в формате онлайн, а также оперативная поддержка в чате по всем вопросам обучения.
Доступ к пройденным материалам в течение четырёх месяцев после окончания курса, что позволяет повторно ознакомиться с материалом и закрепить знания.

После успешного освоения программы курса и итоговой аттестации выпускники получат диплом о профессиональной переподготовке МГТУ им. Н.Э. Баумана.

Записаться на курс Связаться и узнать подробнее

Чему вы научитесь

владеть базовыми методами и инструментами специалиста в области искусственного интеллекта, машинного обучения и больших данных

применять основные методы обработки данных, машинного обучения и искусственного интеллекта в промышленной и бизнес-аналитике

проектировать модели данных в реляционной и нереляционной СУБД (PostgreSQL и MongoDB)

проектировать представления данных с использованием технических решений визуализации данных (PowerBI, Tableau, Qlick, Yandex DataLens)

проектировать и эксплуатировать базы данных, хранилища данных, озера данных, платформы данных в проектах ИИ и управления большими данными

применять современные практики DevOps для организации жизненного цикла систем машинного обучения

разрабатывать и внедрять комплексы мер по обеспечению информационной безопасности процессов приема, обработки и хранения данных

применять облачные технологии для задач ИИ, ML и Big Data

проектировать и реализовывать архитектуру данных предприятия/проекта

Хочу научиться

Программа курса

3 тематических
модуля

266 академических
часов

144 аудиторных
часа

Анализ данных и искусственный интеллект

Архитектор данных (Data Architect Pro)

Программа курса в PDF

Записаться на курс Связаться и узнать подробнее

В этом курсе вас ожидает

3 тематических
модуля

266 академических
часов

Модуль 1. Введение в технологии ИИ и инженерию данных

Введение в ИИ и Big Data. Основные понятия.
Базовые инструменты специалиста в области ИИ.
Основные методы ИИ, машинного обучения и Data Science.
Современные принципы проектирования архитектур информационных и аналитических систем.
Модели данных и СУБД.
Физические особенности организации систем хранения данных на диске.
Современные практики DevOps. Виртуализация и контейнеризация.
Аспекты информационной безопасности при сборе, обработке и хранении данных.

Модуль 2. Архитектура данных в области ИИ и Big Data

Проектирование архитектуры данных предприятия/проекта.
Проектирование моделей данных.
Проектирование процессов сбора и хранения данных.
Проектирование баз, хранилищ и озер данных.
Проектирование конвейеров данных.
Проектирование представлений данных.
MLOps.
Подготовка и поддержка выборок данных для машинного обучения.
Облачные технологии для больших данных и ИИ.

Итоговая аттестация

Выпускная квалификационная работа.

Записаться на курс Связаться и узнать подробнее

Преподаватели курса

Преподавательский состав Центра дополнительного образования МГТУ им. Н.Э. Баумана состоит из профессионалов лучшего технического ВУЗа России с многолетним опытом работы в ведущих отраслевых компаниях. Многие из наших специалистов имеют ученые степени и звания.

Наши преподаватели искренне любят свое дело: структурированно и последовательно излагают материал, доступно объясняют верные решения сложных профессиональных задач и разбирают только реальный опыт крупнейших российских и зарубежных компаний. Так, после окончания обучения слушатели Центра дополнительного образования МГТУ им. Н.Э. Баумана могут сразу же применять свои знания и навыки на практике.

Записаться на курс Связаться и узнать подробнее