Архитектор данных

Программа «Архитектор данных»

Программа повышения квалификации направлена на подготовку архитекторов данных и нацелена на изучение основных методов, принципов, стандартов работы с цифровыми данными и получение знаний и навыков для разработки или модернизации архитектуры предприятия / компании / бизнес процесса.

Архитектор данных — специалист по доступности, безопасности и актуальности данных, отвечающий в организации за проектирование систем и процессов, с помощью которых хранятся и используются данные. В их сфере ответственности проектирование разнообразных типов структур данных (от конвейеров и баз данных до хранилищ и облачных систем). Наличие в команде компетентного специалиста — архитектора данных во много определяет успех реализации проектов, связанных с искусственным интеллектом.

В процессе обучения вы научитесь:

• Разрабатывать, согласовывать и управлять реализацией рабочего проекта методической и технологической инфраструктуры больших данных.
• Управлять получением, хранением, передачей, обработкой больших данных.
• Управлять отношениями с поставщиками данных и пользователями аналитики больших данных.
• Управлять качеством больших данных.
• Управлять защитой и обеспечением конфиденциальности больших данных.
• Понимать принципы работы современных информационных технологий и программных средств, в том числе отечественного производства, и использовать их при решении задач профессиональной̆ деятельности.
• Участвовать в разработке стандартов, норм и правил, а также технической̆ документации, связанной̆ с профессиональной̆ деятельностью.
• Классифицировать и идентифицировать задачи искусственного интеллекта, выбирать адекватные методы и инструментальные средства решения задач искусственного интеллекта.
• Разрабатывать и применять методы машинного обучения для решения задач.
• Использовать системы искусственного интеллекта на основе нейросетевых моделей и методов.
• Осуществлять сбор и подготовку данных для систем искусственного интеллекта.
• Осуществлять сбор и подготовку данных для систем искусственного интеллекта.
• Создавать и внедрять одну или несколько сквозных цифровых субтехнологий искусственного интеллекта.

Программа повышения квалификации предназначена для специалистов, имеющих высшее или среднее профессиональное образование в области информационных технологий (работа с данными и/или искусственным интеллектом / машинным обучением), а также лиц, получающих высшее или среднее профессиональное образование в области информационных технологий.

Программа повышения квалификации подойдет широкому кругу специалистов, в профессиональные задачи которых входит сбор и анализ большого количества информации для прогнозирования и управления процессами через цифровые данные.

Для успешного освоения программы требуется одна из следующих квалификаций:

• Разработчик систем машинного обучения.
• Руководитель проектов в области ИТ.
• Специалист в одной из прикладных предметных областей внедрения искусственного интеллекта (финансовые технологии, телеком, промышленное производство, медицина и т.п.).
• Программист ( дата инженер).

Основные модули программы

• Введение в роль Архитектора данных.
• Обработка цифровых данных.
• Основы машинного обучения.
• Нейронные сети и алгоритмы глубокого обучения.
• Управление проектами в ИТ-индустрии в области искусственного интеллекта.
• Дополнительные главы по дата инженерии и исследованию данных

После окончания обучения вы сможете работать архитектором БД.

Результаты обучения

Знать:

• Типы задач искусственного интеллекта.
• Архитектуры и модели баз и хранилищ данных, адаптированные к технологиям больших данных.
• Базовые характеристики качества больших данных.
• Источники больших данных и условия работы с ними.
• Методы доставки больших данных и оценки стоимости доставки данных.
• Методы и инструменты извлечения, преобразования и загрузки больших данных.
• Методы и инструменты передачи информации.
• Методы и инструменты получения и приобретения больших данных.
• Методы и технологии управления качеством больших данных.
• Метрики качества больших данных.
• Основы анализа данных.
• Основы информационных систем и технологий.
• Особенности разработки информационно-технологических проектов.
• Потребности организации в обеспечении данными и информацией.
• Принципы обеспечения безопасности в нереляционных базах данных.
• Принципы обеспечения безопасности при обработке потоковых данных в реальном времени.
• Принципы обеспечения безопасных вычислений в распределенных вычислительных средах.
• Рекомендации по использованию и опыт использования методов анализа больших данных.
• Современная технологическая инфраструктура высокопроизводительных и распределенных вычислений.
• Современные возможности приобретения и использования больших данных.
• Современные методы и инструментальные средства анализа больших данных.
• Технологии и программное обеспечение систем хранения и обработки информации.
• Технологии, методы и инструментальные средства обработки больших данных.
• Этапы анализа больших данных.
• Этапы жизненного цикла базы данных и хранилища данных.

Уметь:

• Взаимодействовать с пользователями аналитики и поставщиками данных, инструментария и сервисов.
• Определять происхождение данных и оценивать источники больших данных.
• Выявлять и формулировать требования к обеспечению информационной безопасности и конфиденциальности при анализе больших данных.
• Измерять и оценивать качество больших данных.
• Определять и устранять проблемные зоны при обеспечении качества больших данных.
• Организовывать разработку и согласование технического задания.
• Пользоваться методами и инструментами получения, хранения, передачи, обработки больших данных.
• Проводить интеграцию систем хранения и обработки данных.
• Проводить переговоры и совещания по тематике технологий больших данных с целью формирования и согласования технического задания на создание методической и технологической инфраструктуры больших данных.
• Проводить презентации и согласования информационно-технологических проектов.
• Разрабатывать и реализовывать информационно-технологические проекты.
• Разрабатывать и согласовывать проектную и эксплуатационную документацию информационно-технологических проектов.
• Разрабатывать модели данных, адаптированных к технологиям больших данных.
• Разрабатывать системы хранения и обработки данных.
• Управлять внедрением информационно-технологических проектов.

Стоимость обучения составляет 100 000 рублей и складывается из двух частей:

• средств Субсидии, предоставляемых Университетом 2035, в размере 76 000 рублей;
• внебюджетных средств, предоставляемых Получателем ПЦС и (или) Работодателем не из бюджетного источника, в размере 24 000 рублей.