Сегодня, 17 апреля, стартует новый поток «Школы прикладного анализа данных» — проекта для сотрудников университетов и государственных организаций, которые хотят освоить и внедрить в свою работу инструменты ИИ и Big Data.
«Школа прикладного анализа данных» проводится несколько раз в год в разных регионах России с 2018 года. Каждый её поток представляет собой интенсив, который длится несколько недель.
Проект поддержан Минобрнауки России. Его реализуют Центр повышения квалификации, «Академия Дата-Дайвинг» и Томский государственный университет с участием экспертов Университетского консорциума исследователей больших данных (Консорциум Big Data).
Новый поток «Школы прикладного анализа данных» пройдет в два этапа: с 17 по 19 апреля состоится очная часть на площадке Президентской академии РАНХиГС, с 20 апреля по 23 мая — в онлайне. В конце интенсива участники будут защищать прикладные проекты перед экспертами из ведущих российских университетов и компаний-партнеров.
Интенсив ориентирован на обучение представителей вузов из разных направлений: исследователей, руководителей, всех, кто занимается реализацией прикладных, социальных и образовательных проектов.
«Мы подготовили очень сильную программу. Это практические занятия с использованием программного обеспечения технологических партнеров, тематические мастер-классы от исследователей из ведущих российских университетов и представителей техкомпаний, визионерские лекции от сильных отечественных экспертов», — комментирует академический руководитель образовательных программ «Академии Дата-Дайвинг» Юлия Мундриевская.
В «Школе прикладного анализа данных» примут участие представители следующих вузов: ВоГУ, РГГУ, ГУУ, КБГУ, МГЛУ, МГПУ, МСХА имени К.А. Тимирязева, РАНХИГС, РУДН, СПбГЭУ, ТГУ, ФГУ МГУ, ДВФУ.
За время обучения они освоят основные методы и технологии сбора, обработки и анализа текстовых данных из открытых источников.
Участники научатся адаптировать методы текстовой аналитики под конкретные прикладные задачи, создавать информативные визуализации результатов анализа, использовать генеративный искусственный интеллект для поиска и идентификации перспективных исследовательских направлений, а также для подготовки заявки на исследовательские гранты и многое другое.
«Школа прикладного анализа данных» проводится несколько раз в год в разных регионах России с 2018 года. Каждый её поток представляет собой интенсив, который длится несколько недель.
Проект поддержан Минобрнауки России. Его реализуют Центр повышения квалификации, «Академия Дата-Дайвинг» и Томский государственный университет с участием экспертов Университетского консорциума исследователей больших данных (Консорциум Big Data).
Новый поток «Школы прикладного анализа данных» пройдет в два этапа: с 17 по 19 апреля состоится очная часть на площадке Президентской академии РАНХиГС, с 20 апреля по 23 мая — в онлайне. В конце интенсива участники будут защищать прикладные проекты перед экспертами из ведущих российских университетов и компаний-партнеров.
Интенсив ориентирован на обучение представителей вузов из разных направлений: исследователей, руководителей, всех, кто занимается реализацией прикладных, социальных и образовательных проектов.
«Мы подготовили очень сильную программу. Это практические занятия с использованием программного обеспечения технологических партнеров, тематические мастер-классы от исследователей из ведущих российских университетов и представителей техкомпаний, визионерские лекции от сильных отечественных экспертов», — комментирует академический руководитель образовательных программ «Академии Дата-Дайвинг» Юлия Мундриевская.
В «Школе прикладного анализа данных» примут участие представители следующих вузов: ВоГУ, РГГУ, ГУУ, КБГУ, МГЛУ, МГПУ, МСХА имени К.А. Тимирязева, РАНХИГС, РУДН, СПбГЭУ, ТГУ, ФГУ МГУ, ДВФУ.
За время обучения они освоят основные методы и технологии сбора, обработки и анализа текстовых данных из открытых источников.
Участники научатся адаптировать методы текстовой аналитики под конкретные прикладные задачи, создавать информативные визуализации результатов анализа, использовать генеративный искусственный интеллект для поиска и идентификации перспективных исследовательских направлений, а также для подготовки заявки на исследовательские гранты и многое другое.