ДЛЯ КОГО
Программа предназначена для выпускников колледжей с IT-специальностью, которые стремятся стать экспертами, способными преобразовывать большие объемы информации в ценные бизнес-решения с помощью ИИ
Обучение охватывает весь цикл работы с данными: от сбора и обработки до анализа, визуализации и разработки ИИ-продуктов. Это позволяет выпускникам стать востребованными специалистами, способными выявлять скрытые закономерности в данных, способствовать оптимизации процессов и улучшению продуктов
ПРЕИМУЩЕСТВА ПРОГРАММЫ
Актуальные знания
Программа основана на современных достижениях в области IT, больших данных и искусственного интеллекта, что гарантирует актуальность полученных знаний
Практическая направленность
Акцент на практических навыках работы с данными, включая реальные проекты и кейсы, обеспечивает быструю адаптацию выпускников к рабочим задачам
Широкие возможности трудоустройства
Выпускники востребованы в различных отраслях: IT, банки, ритейл и другие компании, где требуется анализ данных и машинное обучение
чему научатся выпускники
Работать с данными
Собирать, очищать и анализировать большие данные, визуализировать данные с помощью Python, R, Tableau и Power B, строить дашборды и отчеты для бизнеса
Применять машинное обучение
Разрабатывать и обучать модели машинного обучения, использовать нейросети и глубокое обучение для решения задач, оценивать качество моделей и интерпретировать результаты
Автоматизировать анализ данных
Писать скрипты на Python и R для обработки данных, работать с базами данных (SQL, NoSQL), настраивать ETL-процессы и пайплайны данных
Решать бизнес-задачи с помощью данных
Проводить A/B-тестирование и оценивать эффективность решений, строить прогнозные модели для бизнеса (продажи, риски, спрос), анализировать поведение пользователей и клиентов
Управлять проектами в Data Science
Планировать этапы анализа данных, Работать в команде с разработчиками и бизнес-аналитиками, представлять результаты заказчикам и руководству
КАРЬЕРНЫЕ ПЕРСПЕКТИВЫ
В IT-компаниях и стартапах
Исследователь данных / Research Scientist
Анализ научных данных (биология, медицина, образование, социология)
В науке и исследованиях
Бизнес-аналитик / Business Intelligence Analyst
В корпоративном секторе (банки, ритейл, телеком)
Почему стоит выбрать эту программу
Практический уклон — работа с реальными кейсами автоматизации бизнеса
Современный подход – обучение на реальных кейсах из бизнеса и науки
Преподаватели-практики – эксперты из IT и Data Science
Востребованность на рынке – высокий спрос на специалистов
Программа даёт не просто диплом, а востребованные в цифровой экономике навыки работы с данными, открывая возможности трудоустройства в самых разных сферах — от IT и финансов до медицины и науки
Профессиональные компетенции выпускников программы
Интеллектуальный анализ данных
Цифровой маркетинг и клиентский сервис
Анализировать потребности клиентов в цифровых сервисах
Создавать бизнес-модели цифровых продуктов
Разрабатывать UX/UI для бизнес-решений
Настраивать системы обратной связи
Внедрять CRM для повышения качества обслуживания
Разрабатывать MVP с использованием no-code решений
Разрабатывать digital-стратегии продвижения продуктов
Управление командами
Формировать кросс-функциональные команды
Мотивировать сотрудников в процессе цифровой трансформации
Организовывать работу удаленных специалистов
Проводить оценку эффективности IT-персонала
Правовое обеспечение
Оформлять лицензии на ПО и IT-услуги
Составлять договоры с подрядчиками
Обеспечивать сохранность персональных данных, соответствие GDPR и 152-ФЗ
Разрабатывать политики информационной безопасности
Защищать интеллектуальную собственность в digital-проектах
Цифровая трансформация бизнеса
Диагностировать потребности бизнеса в цифровизации
Планировать этапы цифровой трансформации
Рассчитывать бюджет и сроки реализации IT-инициатив
Координировать работу внутренних и внешних разработчиков
Оценивать экономическую эффективность IT-инвестиций
Преодолевать сопротивление изменениям в организации
Автоматизация бизнес-процессов
Разрабатывать и внедрять решения для автоматизации бизнес-процессов
Использовать RPA-платформы и low-code инструменты
Оптимизировать документооборот, логистику и финансовые операции с помощью цифровых технологий
Настраивать и адаптировать ERP- и CRM-системы под бизнес-задачи
Интегрировать корпоративные системы с другими IT-решениями
Обучать сотрудников работе с новыми системами
Профессиональная этика
Соблюдение конфиденциальности
Приверженность профессиональным стандартам