Большие данные и интернет вещей

• База данных: понятия, модели, технологии.
• Теория логического моделирования.
• Инструментальное средство моделирования CA ERwin Data Modeler.
• Логическое моделирование.
• Физическое моделирование.
• Доступ к данным на основе стандарта ODBC.

• Предварительный анализ данных.
• Описательная статистика.
• Генеральная и выборочная совокупности.
• Корреляционный анализ.
• Снижение размерности признакового пространства.
• Классификация многомерных наблюдений.
• Робастное оценивание параметров и непараметрические модели генеральной совокупности.
• Анализ временных данных.

• Что такое цифровая экономика.
• Тренды, компетенции, измерение.
• Проблемы и перспективы цифровой экономики.

• Основы цифровой трансформации бизнеса.
• Угрозы и вызовы развития общества в условиях Индустрии 4.0.
• Цифровые бизнес-модели.
• Основные этапы цифровой трансформации бизнеса.
• Источники конкурентного преимущества в цифровой экономике.
• Четвертая промышленная революция и Индустрия 4.0.
• Влияние цифровой трансформации на бизнес.
• Изменение опыта клиента и сотрудника.
• Области цифровой трансформации.
• Современные технологии цифровой трансформации.
• Успешная реализация проектов цифровой трансформации.

• Фундамент анализа данных.
• Основы языка Python.
• Основы реляционных баз данных MySQL.
• Сбор, обработка и хранение данных.
• Базы данных для аналитиков.
• Алгоритмы обработки и анализа данных.
• Системы машинного обучения.
• Аналитика Big Data.

• Общие положения Интернета вещей.
• Радиочастотная идентификация RFID.
• Беспроводные сенсорные сети WSN.
• Межмашинные коммуникации M2M.
• Стандарты и протоколы передачи данных в IoT.
• Практическая реализация IoT.

• Промышленный интернет вещей (IIoT).
• Связь в IoT.
• Области применения IoT.
• Платформы IoT.
• Кибербезопасность IoT.
• Интернет всего (IoE).

Практические занятия, разбор кейсов и консультирование.

Итоговое тестирование по всем модулям программы.

Вы получите профессию специалиста по Big Data и Интернету вещей (IoT). Вы сможете работать с большими массивами данных, участвовать в разработке и внедрении IoT-решений, анализировать данные для бизнеса и помогать компаниям принимать решения на основе данных.

Да. Курс рассчитан на слушателей без профильного IT-образования. Обучение начинается с базовых понятий Big Data, аналитики и IoT, поэтому вы сможете постепенно освоить необходимые знания и навыки. Для комфортного старта достаточно базовой компьютерной грамотности и желания развиваться в сфере данных.

Это зависит от вашего опыта в IT. Программа подойдет тем, кто уже работает в смежных технических областях и хочет систематизировать знания в Big Data и IoT. Если у вас есть опыт в разработке, аналитике или работе с данными, курс поможет расширить компетенции и выйти на новый уровень.

Да и нет. Курс дает прочную базу для старта в профессии специалиста по Big Data и IoT, включая практические навыки работы с данными и понимание архитектуры современных систем. Однако для уверенной профессиональной работы потребуется дальнейшая практика и развитие навыков на реальных задачах.

Да, благодаря практике. Обучение построено на работе с реальными кейсами, датасетами и моделями IoT-систем. Вы будете выполнять практические задания и осваивать инструменты анализа данных в онлайн-среде под руководством преподавателей-практиков.

По завершении обучения вы получаете диплом о профессиональной переподготовке, который подтверждает квалификацию в сфере Big Data и IoT. Документ выдается при успешном прохождении всех модулей программы, выполнении практических заданий и итоговой аттестации.

Форма обучения заочная с применением дистанционных образовательных технологий. Вы можете проходить обучение в удобное время, совмещая его с работой или основной деятельностью.

Да, программу прошли слушатели из разных регионов России и стран СНГ, многие из которых продолжают развитие в сфере аналитики данных и IoT.

Вам потребуется компьютер или смартфон и доступ в интернет. Все учебные материалы размещены на онлайн-платформе, доступ к которой открывается после заключения договора и оплаты. Обучение включает теорию, практические задания и контроль результатов через систему дистанционного обучения.