Исследования и разработки в IT

Международный научно-методический центр


Для кого

Руководители и управленцы образовательных учреждений, департаментов
Чему мы учим

Построение и реализация исследований и разработки продуктов в IT
Где применить знания

Построение образовательных программ в университетах
Реализация научных исследований и разработок в сфере IT
Программа
Программа сочетает в себе лекционные и практические занятия. Закрепление знаний и навыков происходит в процессе групповой проектной работы с наставником
Исследования и разработки в IT: введение
- Жизненный цикл проекта
- Основные подходы к управлению проектами и продуктами в современном ИТ
- Эффективная командная работа. Что делать с негативом и токсичными людьми в команде?
- Реализация R&D в компании
- Правильная коммуникация с заказчиком
- Креативное мышление в процессе генерации идей
- Разработка технического задания и MVP
- Институты поддержки и источники финансирования проекта в стенах университета

Специализация: Анализ больших данных и машинное обучение в социальных медиа
- Введение в интеллектуальный анализ данных. Особенности управления проектами по машинному обучению и анализу данных
- Работа с API социальных сетей. Сбор открытой информации.
- Поиск данных в социальных медиа
- Social Network Analysis: сетевое взаимодействие между субъектами в социальных сетях
- Инструменты автоматического анализа текстов
- Большие данные и машинное обучение в прогнозировании когнитивных особенностей личности


Специализация: Анализ больших данных и машинное обучение в медицине
- Введение в интеллектуальный анализ данных. Особенности управления проектами по машинному обучению и анализу данных
-Разбор этапов предварительной обработки на примере классификации данных иммуносигнатурного анализа
- Построение прогноза на основе регрессионных моделей

Специализация: Анализ больших данных и машинное обучение в индустрии
- Обнаружение аномалий в технологических сигналах
- Использование алгоритмов машинного обучения для решения задач индустриальной аналитики
- Инфраструктура/ архитектура данных
- Практическое применение машинного обучения для построения рекомендательных систем
- Построение прогноза на основе регрессионных моделей
Групповая работа (темы по выбору)