Инженер данных

Программа направлена на приобретение новых компетенций и совершенствование имеющихся для выполнения нового вида профессиональной деятельности в области инженерии данных.

Программа разработана на основе:

Федеральный государственный образовательный стандарт высшего образования. Уровень высшего образования. Бакалавриат. Направление подготовки. 09.03.03 Прикладная информатика, утвержденный приказом Министерства образования и науки РФ от 12 марта 2015 г. N 207.
Профессиональный стандарт «Бизнес-аналитик», утвержденный приказом Министерства труда и социальной защиты РФ от 25 сентября 2018 г. N 592н.
Профессиональный стандарт "Специалист по большим данным", утвержденный приказом Министерства труда и социальной защиты РФ от 6 июля 2020 г. N 405н.

Пройдите обучение в Финансовом университете при Правительстве Российской Федерации и станьте самым востребованным специалистом на рынке труда в области работы с большими данными!

Основная информация

Вид ДПП - профессиональная переподготовка.
Объем программы - 256 ак. ч.
Режим реализации - очно-заочная, с применением исключительно электронного обучения, дистанционных образовательных технологий.
Сроки реализации программы - не менее 3 месяцев.
Старт обучения - по мере набора групп.

Требования

Среднее профессиональное/высшее образование или обучающиеся вузов (при предоставлении справки из деканата).
Наличие персонального компьютера или ноутбука (рекомендуемо на базе 64-разрядной версии Windows), камеры, микрофона, стабильного доступа в сеть Интернет.
Доступ к иному необходимому оборудованию и наличие первоначальных цифровых навыков.

Приобретаемые компетенции

Cпособность к сбору информации о бизнес-проблемах или бизнес-возможностях в области больших данных.
Cпособность проведения анализа, обоснования и выбора решения в области больших данных.
Cпособность к подготовке данных для проведения аналитических работ по исследованию больших данных.
Cпособность проведения аналитического исследования с применением технологий больших данных в соответствии с требованиями заказчика.
Cпособность к использованию существующей методологической и технологической инфраструктуры для работы с данными.
Cпособность к управлению этапами жизненного цикла методологической и технологической инфраструктуры анализа больших данных.

Документы

Подробный учебный план

PDF

Преподаватели с практическим опытом

Арасланов Александр Алексеевич

Руководитель команды аналитики «Мегафон»

Анпилогов Вадим Васильевич

Руководитель проектов по экономической эффективности Плюса Фантеха (Яндекс)

Бутурлин Илья Владимирович

Кандидат юридических наук; Product owner Garage Eight

Личная страница

Добровольский Игорь Николаевич

Кандидат экономических наук; Технический директор/CTO REACTOR FZCO, UAE

Сахнюк Павел Анатольевич

Кандидат технических наук; Доцент кафедры бизнес-информатики Факультета информационных технологий и анализа больших данных Финуниверситета

Личная страница

Сафаралеев Алексей Васильевич

ML-TeamLead ПАО «Газпром нефть»

Шаталова Алевтина Юрьевна

Ведущий программист Центра разработки программного обеспечения, Старший преподаватель Кафедры анализа данных и машинного обучения Факультета информационных технологий и анализа больших данных Финуниверситета

Личная страница

Фотографии наших слушателей