Версия для слабовидящих

Размер текста:

Цветовая схема:

Изображения:

Инструменты и технологии моделирования и анализа больших данных

Инструменты и технологии моделирования и анализа больших данных

Институт развития профессиональных компетенций и квалификаций

Повышение квалификации
Формат
Очно-заочная (дистанционная)
Кол-во часов
72 ак. ч.
Стоимость
40000 ₽
Старт программы
28.04.2026

20

часов теории

38

часов практических занятий

7

тем обучения

Программа повышения квалификации «Инструменты и технологии моделирования и анализа больших данных» предназначена для специалистов по анализу данных, руководителей, бизнес-аналитиков и предпринимателей, имеющих среднее профессиональное или высшее образование. Курс разработан в соответствии с профессиональным стандартом «Бизнес-аналитик» и нацелен на формирование компетенций, необходимых для выявления бизнес-проблем, сбора информации и обоснования эффективных решений на основе данных. В процессе обучения слушатели совершенствуют навыки анализа результатов внутренних процессов организации как в оперативном режиме, так и для формирования долгосрочных прогнозов.

 Практический интенсив включает в себя изучение основ анализа больших данных, механизмов очистки и автоматической обработки (ETL), а также технологий организации хранилищ. Вы освоите современный аналитический инструментарий: от построения OLAP-кубов в Microsoft Power BI до работы с платформами Tableau, Visiology и Loginom. Особое внимание уделяется созданию информативных дашбордов, применению алгоритмов машинного обучения (классификация, кластеризация) на языке Python и эффективным приемам визуализации и сторителлинга в аналитике.

 Обучение рассчитано на 72 часа (4 недели) и проводится в очно-заочной форме с применением дистанционных образовательных технологий и электронного обучения. Учебный процесс сочетает в себе лекции-вебинары, практические занятия в интерактивном классе и самостоятельную работу с использованием кейс-стади. Программа завершается итоговой аттестацией в форме зачета (тестирования), после успешного прохождения которой слушатели получают удостоверение о повышении квалификации Финансового университета при Правительстве Российской Федерации.

О программе

Полный цикл работы с данными (ETL)

Вы изучите все этапы подготовки информации: от определения источников и форм данных до их очистки, нормализации и загрузки в хранилище.

Освоение механизмов автоматической обработки (ETL) и принципов ведения структурированных и неструктурированных хранилищ позволит вам эффективно управлять качеством данных для последующего анализа.

Продвинутая аналитика с технологией OLAP

Овладение процессом проектирования и построения OLAP-кубов, расчетом агрегаций и созданием многомерных представлений данных.

Использование инструментов Microsoft Power BI для построения глубоких аналитических отчетов позволит анализировать внутренние процессы организации в оперативном режиме.

Машинное обучение для бизнес-прогнозов

Изучение основ искусственного интеллекта и практическое применение алгоритмов классификации и кластеризации (деревья решений, случайный лес, k-means).

Благодаря простейшей практике программирования на Python с библиотекой scikit-learn вы научитесь искать скрытые закономерности и формировать долгосрочные прогнозы развития бизнес-процессов.

Профессиональная визуализация и дашборды

Проектирование информативных панелей мониторинга (Dashboard) с использованием лучших мировых практик и разбором реальных кейсов российских компаний.

Вы освоите специфические приемы сторителлинга в аналитике и эффективные методы визуализации (heatmap, инфографика), что обеспечит качественную презентацию результатов анализа руководству.

Обзор актуального стека технологий

Масштабный обзор и сравнение ведущих аналитических платформ, таких как Tableau, Visiology, Loginom, KNIME и RapidMiner.

Знание возможностей облачных сред и мобильной совместимости различных решений позволит вам обоснованно выбирать IT-инструменты под специфику и задачи конкретной организации.

Академический статус и практическая применимость

Программа разработана экспертами Финансового университета при Правительстве РФ в соответствии с профстандартом «Бизнес-аналитик».

Обучение на основе реальных кейс-стади завершается итоговой аттестацией и выдачей официального удостоверения о повышении квалификации ведущего вуза страны.

Программа

Тема 1. "Основы анализа больших данных и роль бизнес-аналитика"

  • Изучение определения понятия «больших данных», их видов, типов и типичных проблем при работе с ними.
  • Определение функций и ролей бизнес-аналитика в современном предприятии.
  • Разбор значимости предметной области для выбора правильной аналитической стратегии.
  • Изучение основных методов сбора и анализа данных, используемых в бизнес-анализе.
  • Практика: разбор практических заданий по основам анализа больших данных и закрепление теоретического материала.

Тема 2. "Сбор и обработка данных"

  • Изучение различных источников и форм данных, подлежащих аналитическому разбору.
  • Освоение этапов очистки данных: исправление ошибок, обработка пустых значений и нормализация.
  • Изучение принципов организации структурированных и неструктурированных хранилищ данных.
  • Разбор механизмов автоматической обработки информации с использованием технологии ETL.
  • Практика: выполнение практических заданий по сбору, очистке и систематизации данных для бизнес-анализа.

Тема 3. "Технология OLAP и построение аналитических отчетов"

  • Изучение процесса проектирования и построения OLAP-кубов, включая загрузку данных и расчет агрегаций.
  • Разбор преимуществ использования многомерных представлений данных для анализа.
  • Освоение инструментов построения базовых аналитических отчетов в Microsoft Power BI.
  • Практика: разбор практических кейсов и выполнение заданий практикума по созданию аналитической отчетности.

Тема 4. "Информационная панель мониторинга (Dashboard)"

  • Изучение назначения, структуры и лучших практик создания информативных дашбордов.
  • Анализ типичных ошибок, возникающих при проектировании панелей мониторинга.
  • Разбор примеров успешных аналитических решений в практике российских компаний.
  • Практика: практическое занятие по проектированию удобочитаемых и эффективных панелей мониторинга.

Тема 5. Современные инструменты и платформы для аналитики

  • Обзор популярных аналитических платформ: Tableau, Visiology, Loginom, KNIME и RapidMiner.
  • Изучение возможностей и преимуществ облачных аналитических сред.
  • Разбор вопросов совместимости аналитических решений с мобильными устройствами.
  • Практика: выполнение заданий практикума по сравнению и выбору подходящих инструментов и платформ.

Тема 6. Машинное обучение и data mining

  • Изучение теоретических основ искусственного интеллекта и базовых алгоритмов классификации и кластеризации (Decision Trees, Random Forest, k-means).
  • Введение в программирование на языке Python с использованием специализированной библиотеки scikit-learn.
  • Применение Machine Learning для извлечения полезных инсайтов и поиска скрытых закономерностей в больших данных.
  • Практика: разбор практических заданий по применению алгоритмов машинного обучения к реальным данным.

Тема 7. Презентация и передача результатов анализа

  • Изучение правил оформления профессиональных отчетов и презентаций по итогам анализа.
  • Освоение эффективных приемов визуализации данных: графиков, инфографики и тепловых карт (heatmap).
  • Изучение специфических приемов Storytelling (сторителлинга) для качественной передачи аналитических выводов.
  • Практика: выполнение заданий практикума по визуализации результатов анализа и подготовке итоговой презентации.

Итоговая аттестация

Итоговая аттестация в формате зачета

Преподаватели и эксперты программы

Миронов Владимир Олегович

Миронов Владимир Олегович

старший преподаватель кафедры искусственного интеллекта Факультета информационных технологий и анализа больших данных, к.т.н., Финуниверситет

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

Выбрать дату

Выбрать дату

Выбрать год