Версия для слабовидящих

Размер текста:

Цветовая схема:

Изображения:

Архитектор данных

42

часа теории

88

часов практических занятий

5

модулей обучения

О программе

Для кого курс

Обучение по данной программе подойдет как тем, кто только начинает свою карьеру в области бухгалтерии, так и опытным специалистам, желающим обновить свои знания и освоить новые техники и методы ведения учета в коммерческой сфере. Также это возможность получить востребованную специальность и увеличить доход.

Преимущество

Дополнительная профессиональная программа повышения квалификации "Архитектор данных" разработана с учетом потребностей слушателей, которые хотят продолжить карьеру в сфере IT в качестве специалиста-экспертного уровня - архитектора данных. Слушатели освоят базовый уровень знаний, умений, навыков и компетенций в области искусственного интеллекта и больших языковых моделей, научатся работать с данными в контексте поведенческого анализа. Полученные базовые знания в области генеративного искусственного интеллекта станут основой моделирования архитектурных решений, необходимых для эффективного применения причинно-следственной аналитики при анализе результатов испытаний ИИ системы и проверки их соответствия архитектуре программной системы. Мы рассчитываем, что, в зависимости от предыдущего опыта, вы займете позицию от junior до middle - и она будет связана с обработкой и моделированием данных или с аналитикой и проектированием ИИ-систем.

Навыки и компетенции

После обучения Вы получите Организацию и ведение бухгалтерского (финансового) учета на коммерческом предприятии; Денежное измерение объектов бухгалтерского учета и осуществление соответствующих бухгалтерских записей; Итоговое обобщение фактов хозяйственной жизни; Составление и представление бухгалтерской (финансовой) отчетности экономического субъекта; Ведение налогового учета, составление налоговых расчетов и деклараций, налоговое планирование. Диплом о профессиональной переподготовке установленного образца Данный документ об образовании ведущего ВУЗа является официальным подтверждением вашего профессионализма.

Цель программы

Формирование новых компетенций, необходимых для выполнения профессиональной деятельности в области архитектуры построения данных. Освоение передовых технологий и методов на основе ИИ. Формирование навыков анализа бизнеса и сбора данных для решения прикладных задач, связанных с прогнозированием и управлением в различных областях применения.

Диплом установленного образца

Данные о выданном дипломе заносятся в федеральный реестр документов об образовании и квалификации (ФРДО).

Программа

Модуль 1. "Процесс, стадии и методологии разработки решений на основе ИИ с использованием больших языковых моделей"

  • Введение в искусственный интеллект и большие языковые модели
  • Процесс и методологии разработки решений на основе ИИ
  • Введение в генеративный ИИ и его роль в управлении архитектурой ИИ-системы
  • Процесс разработки архитектурного решения ИИ-системы с использованием генеративного ИИ
  • Контроль реализации и испытаний, сопровождение эксплуатации программной системы с использованием генеративного ИИ

Модуль 2. "Визуальное описание данных в работе архитектора данных. Проверка целостности. Проектирование интерфейса пользователя данных"

  • Грамматика Графики. Коммуникация идей пропорции и неопределенности стейкхолдерам ИИ-решения
  • Продвинутые идеи в визуализации данных для архитектора данных

Модуль 3. "Выбор инструментария ML архитектором данных: сравнение возможностей, ограничений и особенностей российских и зарубежных решений"

  • Библиотека CatBoost (Яндекс)
  • Основные сведения и особености работы TensorFlow/Keras
  • Библиотека ETNA (Тинькофф): анализ данных, машинное обучение в ETNA

Модуль 4. "Архитектор поведенческих данных: проверка соответствия архитектуры ИИ-решений, связанных с аналитикой поведения пользователей"

  • Введение в анализ поведенческих данных. Анализ реализованной программной системы с использованием причинно-следственной аналитики
  • Причинно-следственные диаграммы: построение и уточнение для анализа поведенческих данных
  • Экспериментальный дизайн и продвинутый инструментарий анализа поведенческих данных

Модуль 5. "Датацентричное машинное обучение: новый инструментарий архитектора данных"

  • Проверка и согласование запросов на изменения программной системы с точки зрения архитектуры
  • Инновации в теории искусственного интеллекта и BigData: методы улучшения качества моделей машинного обучения на Big Data c помощью систематической обработки данных
  • Алгоритм confident learning и лучшие практики сбора и разметки данных
  • Датацентричная оценка моделей машинного обучения: поиск и устранение проблем. Продвинутые способы повышения качества данных
  • Проблемы обучения моделей машинного обучения: неравновесие классов, выбросы и сдвиг распределения
  • Интерпретируемость в датацентричном машинном обучении
  • Кодирование человеческих знаний в машинное обучение через аугментацию данных и инженерию запросов

Итоговая аттестация

Итоговая аттестация в формате защиты проекта.

Преподаватели и эксперты программы

Документ, который Вы получите

Как приступить к обучению

Шаг 1

Выбрать программу и оставить заявку

Шаг 2

Собрать документы и пройти оформление в личном кабинете anketa.fa.ru

Шаг 3

Получить договор и документы для оплаты

Шаг 4

Внести оплату и начать обучение

Вас могут заинтересовать

Контакты менеджера (куратора) программы

Контакты

Сайт МШБ
Главный специалист МШБ
Заместитель директора Международной школы бизнеса Финансового университета при Правительстве РФ

Выбрать дату

Выбрать дату

Выбрать год