Курсы


Образовательная платформа


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).


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 новых и существенно модернизированных базовых курса лекций, для каждого из которых создан стандартный набор документов (учебно-методический комплекс, расширенная программа, согласованная с Минобрнауки России, слайды, лекции, краткий курс лекций, сборник задач):

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.


Итоги образовательной деятельности Центра в 2019 году


По итогам 2019 года разработаны три новых базовых курса, которые включают комплекты учебно-методических материалов (учебно-методические комплексы, слайды лекций, методические материалы с примерами практических заданий и контрольных вопросов):

1. Элементы теории риска и принятия решений;

2. Основы организации и хранения данных. Базы данных;

3. Логико-математические методы в анализе больших лингвистических данных.

Данные курсы имеют комплексную ориентацию на группу направлений образовательной программы (аналитика больших данных, программная инженерия и информационные технологии, а также предметно-ориентированные знания).

Произведена модернизация базовых курсов образовательной платформы для дистанционного обучения (в части разработки звукового сопровождения слайдов лекций).

Разработаны три программы повышения квалификации в сфере технологий хранения и анализа больших данных для специалистов государственных учреждений, государственных служащих и сотрудников госкомпаний. Программы ориентированы на повышение квалификации как управленческого, так и инженерно-технического персонала.

1. Большие данные: хранение и анализ*;

2. Аналитика процессов в бизнесе и социально-экономической сфере**;

3. Гибридный интеллект. Сценарии использования в бизнесе и государственном управлении**.

* Программа рассчитана на инженерно-технический персонал.

** Программа рассчитана на управленцев разного уровня – от представителей государственных и муниципальных органов управления до руководителей компаний среднего и малого бизнеса.

Разработанные Центром курсы применяются в ряде ведущих вузов страны, которые входят в консорциум Центра. Среди них – Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Белгородский государственный национальный исследовательский университет, Нижегородский государственный университет имени Н.И. Лобачевского, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Ульяновский государственный университет и другие. Более 800 студентов этих вузов получили специальные знания по направлению «Технологии хранения и анализа больших данных», прослушав курсы, разработанные Центром.


Итоги образовательной деятельности Центра на конец 2020 года


Обеспеченная деятельностью Центра численность подготовленных специалистов, имеющих высшее образование, по основным образовательным программам высшего образования и дополнительным образовательным программам, в том числе с использованием сетевых форм и дистанционных образовательных технологий, необходимых для разработки и (или) практического использования сквозных технологий НТИ, за 2018-2020 годы составила 1856 человек, из них по программам бакалавриата – 1352 человека, по программам магистратуры – 501 человек, по программам специалитета – 3 человека.

Всего разработано более 30 новых базовых курсов, распределенных по четырем основным направлениям.

● Первое включает курсы, связанные с аналитикой больших данных. В эту группу в основном входят дисциплины, базирующиеся на алгоритмах и методах теории вероятностей и математической статистики. 

● Второе направление – курсы по хранению больших данных, ориентированные на изучение как основ организации хранения больших данных, так и конкретных современных технологий хранения (MapReduce, Spark и прочие). 

● Направление третьей группы курсов – программная инженерия и информационные технологии. Сюда входят дисциплины, которые связаны с инженерией разработки приложений, предполагающих обработку и анализ больших данных. 

● Четвертая группа – курсы по предметно-ориентированным знаниям, направленные на изучение анализа данных из конкретных предметных областей (медицина, информационная безопасность, государственная безопасность и прочие). 

Разработанные курсы применяются в ряде ведущих вузов страны, которые входят в консорциум Центра.

В 2020 году адаптированы под дистанционный формат обучения два учебных курса полного уровня наполнения: «Принципы построения вероятностных моделей в задачах анализа больших данных» и «Прикладные задачи анализа данных».

В 2020 году в Алтайском государственном университете (АлтГУ), вошедшем в консорциум Центра, состоялось открытие Регионального центра компетенций НТИ по аналогичному направлению (технологии хранения и анализа больших данных). В частности, 20 преподавателей и аспирантов АлтГУ, которые заинтересованы в участии в проектах по большим данными, реализуемых опорным вузом региона, прошли курс «Введение в большие данные» в офлайн- и онлайн-режимах. В результате обучения слушатели получили компетенции, необходимые для успешной реализации проектов – как уже запущенных, так и новых, более комплексных.