Курсы

Итоги образовательной деятельности Центра в 2018 году:

  • Разработана концепция образовательных программ (их компонентов) и образовательной платформы. Ее ключевые компоненты: профессорско-преподавательский; учебно-методический – репозиторий материалов к обучающим курсам, созданным в ведущих научных/учебных центрах России (МГУ, ФИЦ ИУ РАН, СПбГТУ, ННГУ, РЭУ и др.); инфраструктурный – система электронного дистанционного обучения.
  • Начата работа по формированию коллектива и созданию курсов и методических разработок. Привлечены ведущие специалисты в области машинного обучения и математической статистики (г. Белгород, СПбПУ Петра Великого, РАН). Разработано 22 курса лекций: для каждого из них создан стандартный набор документов (учебно-методический комплекс, расширенная программа, согласованная с Минобрнауки России, слайды, лекции, краткий курс лекций, сборник задач).

В соответствии с предложенной концепцией и структурой свода знаний, были разработаны следующие 22 комплекта учебно-методических материалов по новым и существенно модернизированным базовым курсам лекций: 

1. Анализ временных рядов;

2. Интеллектуальный анализ данных;

3. Принципы построения вероятностных моделей в задачах анализа больших данных;

4. Статистический анализ больших выборок;

5. Методы оптимизации в задачах машинного обучения;

6. Статистика больших данных;

7. Анализ риска;

8. Прикладной многомерный статистический анализ

9. Современные методы распределенного хранения и обработки данных;

10. Технологии распределенного хранения и обработки данных;

11. Базы данных – теория, практика, перспективы: от сложных структур к большим данным;

12. Объектно-ориентированное моделирование систем обработки больших данных;

13. Пакеты прикладных программ для статистической обработки и анализа данных;

14. Суперкомпьютерное моделирование и технологии;

15. Современные методы анализа и обработки сигналов и изображений;

16. Анализ больших текстовых данных и информационный поиск;

17. Основы теории нечетких множеств и измерения нечеткости;

18. Прикладные задачи анализа данных;

19. Методы обработки и распознавания изображений;

20. Интеллектуальные методы обработки видео;

21. Прикладные задачи теории случайных процессов;

22. Цифровая экономика.

Ключевым этапом развития образовательной деятельности Центра является создание образовательной платформы с целью обеспечения комплексной поддержки очного и дистанционного профессионального обучения, а также повышения квалификации в области технологий хранения и анализа больших данных. Создаваемая платформа объединит в себе кадровый профессорско-преподавательский состав, учебно-методическое обеспечение и программные решения с целью подготовки компетентных профессионалов в новой развивающейся сфере, собравшей воедино теорию, методы и инструментальные средства обработки, хранения и анализа разнородных, сложно структурированных данных большого объема.

Направления платформы создаются с учетом необходимости разработки образовательных программ и стандартов, отвечающих современным тенденциям в области технологий хранения и анализа больших данных. В рамках платформы формируются уникальные методы интеллектуального анализа данных, выборок, временных рядов, а также методы оптимизации в задачах машинного обучения, рассматриваются такие понятия, как методы распределенного хранения и обработки данных, базы данных, объектно-ориентированное и суперкомпьютерное моделирование систем обработки больших данных, различные области предметно-ориентированных знаний.

В рамках создаваемой образовательной платформы предполагается разработка курсов лекций по следующим четырем направлениям:

  • Технологии хранения и анализа больших данных: аналитика больших данных (число выпускников ежегодно – 400);
  • Технологии хранения и анализа больших данных: хранение больших данных (число выпускников ежегодно – 200);
  • Технологии хранения и анализа больших данных: программная инженерия и информационные технологии (число выпускников ежегодно – 400);
  • Технологии хранения и анализа больших данных: предметно-ориентированные знания (число выпускников ежегодно – 300).