Приглашаем на программы повышения квалификации по информатике

Цели программы: формирование у слушателей цифровых компетенций в области аналитики данных, необходимых для выполнения сквозной аналитики корпоративных и внешних данных на базе российских BI-решений для повышения точности и скорости принятия управленческих решений на всех уровнях хозяйствования в условиях больших данных компаний.

В программе:

• Основы больших данных и аналитики больших данных
• Основные сведения о сквозной аналитика больших данных компании на базе BI-решений, подходы к принятию решений на основе данных
• Жизненный цикл BI-решений, в т.ч.  ETL-процессы с наборами данных, моделирование данных, визуализация данных, построение и публикация интерактивных отчетов и панелей мониторинга.
• Основы инструментария российской системы бизнес-аналитики PIX BI для целей аналитики данных
• ETL-процессы извлечения, преобразования и загрузки
  данных для аналитики в PIX BI
• Моделирование данных и управление наборами данных в PIX BI
• Построение интерактивных отчетов и панелей мониторинга в PIX BI
• Архитектура решения «1С: Аналитика» и ключевые задачи, решаемые с помощью «1С:Аналитика»
• Работа с данными в «1С:Аналитика», бесшовная интеграция с конфигурациями на платформе 1С;Предприятие
• Построение дашбордов в «1С:Аналитика» для визуализации корпоративных данных в режиме реального времени
• Yandex Datalens: функционал и возможности отечественной системы BI-аналитики на платформе YandexCloud
• Источники и наборы данных в Yandex Datalen. Методы объединения данных из разных источников
• Построение дашбордов, публикация визуализаций и настройка прав доступа в Yandex Datalens
• Геоаналитика с Yandex Datalens
• Решение комплексных задач управления наборами данных и интерактивными отчетами на основе данных в решениях бизнес-аналитики

Документ, выдаваемый по окончании программы: удостоверение о повышении квалификации установленного образца.

Срок обучения: 32 часа, очно

Цели программы: формирование у слушателей комплекса компетенций, необходимых для выполнения профессиональной деятельности в сфере анализа данных в российских и совместных предприятиях и организациях, в рамках агрегирования, квантификации и анализа многовекторной информации, представленной в цифровой среде, для подготовки управленческих решений на всех уровнях хозяйствования, а также автоматизации описанные процессы.

В программе:

• Основы инструментария языка программирования Python для целей анализа данных
• Алгоритмы и методы автоматизированного извлечения информации из цифровой среды
• Алгоритмы и методы автоматизированного извлечения информации с использованием API интерфейсов социальных медиа
• Агрегирование и систематизация информации с использованием эффективных инструментальных библиотек
• Визуализация данных
• Квантификация и основы анализа естественной цифровой информации
• Инструменты прикладной статистики для целей анализа данных с использованием Python
• Инструменты «обучения с учителем» для целей анализа данных в цифровой среде
• Инструменты «обучения без учителя» для целей анализа данных в цифровой среде
• Использование нейросетевых технологий для целей анализа данных в цифровой среде
• Решение комплексных задач управление данными в цифровой среде

Документ, выдаваемый по окончании программы: удостоверение о повышении квалификации установленного образца.

Срок обучения: 32 часа, очно

Программа разработана доцентом кафедры прикладной математики и экономико-математических методов СПбГЭУ Лебедевой Л.Н. и ориентирована на преподавателей и исследователей, которым необходимы новые инструментальные средства для проведения научных исследований, внедрения современных подходов в преподаваемых дисциплинах и руководстве выпускными работами.

Слушатели смогут узнать о современных подходах к разработке имитационных моделей и построению цифровых двойников, получить навыки построения имитационных моделей и проведения имитационных экспериментов в Anylogic.

Основные темы

• Сферы применения имитационного моделирования: преподавание, научные исследования, бизнес.
• Современные подходы к разработке имитационных моделей.
• Обзор современных инструментов разработки имитационных моделей. Обзор основных возможностей программной системы Anylogic.
• Дискретно-событийное моделирование.
• Разработка моделей бизнес-процессов и производственных систем с использованием библиотеки моделирования процессов.
• Имитационные эксперименты.
• Анализ и визуализация результатов имитационного эксперимента.
• Системная динамика.
• Примеры моделей социально-экономических систем.
• Разработка имитационных моделей на основе агентного подхода.
• Дискретное и непрерывное пространство.
• Примеры моделей. Работа c ГИС-картами. Моделирование транспортной логистики.
• Обзор возможностей библиотек (библиотека моделирования производственных систем, пешеходная библиотека, библиотека моделирования потоков, дорожная и железнодорожная библиотека).

Объем, форма обучения 32 часа, очно

Планируемый старт программы: по согласованию

Документ, выдаваемый по окончании программы: удостоверение о повышении квалификации установленного образца.