Вы получите диплом бакалаврa государственного образца (государственный диплом)
Специальность "Искусственный интеллект и анализ данных" предназначена для подготовки специалистов, которые обладают знаниями и навыками в области искусственного интеллекта (ИИ) и анализа данных.
Полностью дистанционное обучение без выезда на сессии
Возможно поступление без ЕГЭ(*1)
Возможно получение отсрочки(*2)
| на базе 11 класса, ВО | русский язык, математика, информатика/иностранный язык | ||
| на базе СПО | основы прикладной информатики, русский язык, основы автоматизации | ||
| на базе 11 класса | на базе СПО | на базе высшего |
|---|---|---|
| от 4 лет 6 месяцев | от 3 лет 2 месяцев | от 3 лет |
Приёмная комиссия отвечает на ваши вопросы:
Вы можете обратиться к нам за бесплатной консультацией через удобный вам мессенджер.
Специальность "Искусственный интеллект и анализ данных" предназначена для подготовки специалистов, которые обладают знаниями и навыками в области искусственного интеллекта (ИИ) и анализа данных (data science). В современном мире данные становятся все более важным ресурсом, а искусственный интеллект играет ключевую роль в их обработке и использовании.
Студенты, изучающие эту специальность, получают знания о теоретических и практических аспектах искусственного интеллекта. Они изучают различные методы и алгоритмы машинного обучения, глубокого обучения, нейронных сетей, обработки естественного языка и компьютерного зрения. Они также изучают техники сбора, хранения, очистки и визуализации данных.
Студенты учатся применять эти знания и навыки для решения практических задач анализа данных. Они изучают методы статистического анализа данных, машинного обучения и прогнозирования, анализа временных рядов, кластеризации данных и другие методы. Специалист также практикуется в использовании специализированных инструментов и программного обеспечения для обработки и анализа данных.
Важным аспектом этой специальности является применение искусственного интеллекта и анализа данных в различных областях. Студенты изучают примеры применения ИИ и анализа данных в бизнесе, медицине, финансах, маркетинге, социальных науках и других сферах. Они также изучают этические и правовые аспекты использования искусственного интеллекта и защиту данных.
Данная программа обучения преподается как в заочной, очной форме обучения, так и в онлайн (дистанционной).
Дисциплины:• машинное обучение и анализ данных
• методы оптимизации в машинном обучении
• прикладные задачи обучения и анализа данных
• разработка программного обеспечения для мобильных устройств
• методы обработки и распознавания изображений
• интеллектуальными методы обработки видео
• интернет-программирование
Где вы сможете работать:
• Технологические компании: Большие технологические компании, такие как Google, Microsoft, Amazon, Facebook и другие, активно используют искусственный интеллект и имеют потребность в специалистах по анализу данных для разработки и совершенствования своих продуктов и услуг.
• Финансовый сектор: Банки, страховые компании, инвестиционные фонды и другие учреждения финансовой сферы нуждаются в аналитиках данных для анализа рынков, риск-менеджмента, автоматизации процессов принятия решений и обнаружения мошенничества.
• Здравоохранение: В медицинской сфере специалисты по анализу данных могут применять методы машинного обучения и анализа данных для диагностики заболеваний, прогнозирования эпидемий, оптимизации лечения и улучшения общественного здоровья.
• Розничная торговля и электронная коммерция: Компании, занимающиеся розничной торговлей и электронной коммерцией, используют анализ данных и искусственный интеллект для персонализации предложений, прогнозирования спроса, оптимизации ценообразования и улучшения опыта покупателей.
• Производственные компании: В промышленности специалисты по анализу данных могут применять методы машинного обучения и анализа данных для оптимизации процессов производства, прогнозирования спроса, контроля качества и предотвращения сбоев в производстве.
• Консалтинговые и аналитические фирмы: Консалтинговые и аналитические фирмы предоставляют услуги по анализу данных и консультированию в области искусственного интеллект
Методы обучения в дистанционном формате могут включать в себя онлайн-материалы и видеолекции, что особенно удобно для совмещения с профессиональной деятельностью, в то время как в очном обучении используются традиционные методы, такие как лекции и семинары. Оба формата позволяют получить полноценный документ об образовании - диплом бакалавриата или иной квалификации. При выборе направления обучения важно учитывать, что государственные университеты предлагают как очные, так и дистанционные программы, различающиеся по учебному процессу, но одинаково ценные для повышения профессионального уровня.
Некоторые специальности, особенно творческие или требующие практической подготовки, чаще предлагаются очно, тогда как многие гуманитарные и IT-направления успешно осваиваются дистанционно.
Стоимость дистанционного обучения обычно в два раза дешевле очного формата, но бюджетных мест нет.
Многие университеты предлагают возможность получить высшее образование дистанционно без ЕГЭ следующим категориям абитуриентов:
-
Лица, имеющие документ о среднем профессиональном или высшем образовании
-
Граждане, поступающие в белорусские вузы после 11 класса
-
Абитуриенты, выбирающие определенные направления подготовки с альтернативными формами вступительных испытаний
В соответствии с образовательными стандартами, от ЕГЭ также освобождаются:
-
Призёры олимпиад (в течение 4-х последних лет по профильному предмету)
-
Мастера спорта (при поступлении на физкультурные специальности)
-
Студенты, переведённые из зарубежных вузов
-
Льготные категории граждан
Для таких абитуриентов вузы устанавливают внутренние вступительные испытания вместо ЕГЭ. Это позволяет поступить на программы бакалавриата или профессиональной переподготовки без стандартных экзаменов. Важно уточнять в конкретном учебном заведении, какие направления обучения доступны для поступления без ЕГЭ и какие альтернативные требования предъявляются к абитуриентам.
Учебный процесс при дистанционном обучении проходит по семестрам: вы изучаете материалы вуза или колледжа по выбранному направлению, участвуете в вебинарах и выполняете задания. Сессии сдаете через онлайн-тесты. Ежегодно пишете курсовые работы и проходите профессиональную практику. Дипломную работу готовите дистанционно, защита обычно проходит по видеосвязи, реже - очно в университете или колледже. После завершения обучения вы получаете диплом государственного образца.
Ключевые особенности:
-
Гибкий график изучения материалов
-
Тесты и экзамены в электронной системе
-
Практическая направленность образовательных программ
-
Возможность совмещать с работой
-
Равнозначный диплом по сравнению с очной формой
- Приостановление аккредитации вуза
- Если вы по своему желанию хотите учиться в другом вузе, в том числе, после академического отпуска
Без ЕГЭ возможно поступление на дистанционное обучение после получения среднего профессионального или высшего образования. Также абитуриенты, поступающие в белорусский вуз, могут зачислиться без ЕГЭ даже после 11 класса. В таких случаях поступление происходит по результатам внутренних испытаний.
- Среднее профессиональное образование – учеба по программам СПО после школы (9 или 11 класса)
- Бакалавриат – первое, второе и последующие высшие
- Магистратура – вторая ступень высшего
- Программы переподготовки (ДПО) – дополнительное образование, которое получают на базе высшего или среднего профессионального
- Повышение квалификации
Дистанционное образование — это современный формат обучения, при котором весь учебный процесс организован через специальную электронную платформу вуза или колледжа. Такая система полностью воспроизводит все функции образовательной организации в цифровом формате, позволяя:
-
Осваивать программы высшего и среднего профессионального образования
-
Получать те же квалификации (бакалавр, специалист, магистр), что и при очном обучении
-
Изучать все специальности, доступные для дистанционного формата
-
Взаимодействовать с преподавателями и сокурсниками
Ключевые преимущества:
-
Полноценное усвоение учебной программы при гибком графике
-
Сохранение всех компонентов классического обучения (лекции, семинары, практики)
-
Возможность учиться из любой точки мира
-
Доступ к материалам 24/7
Этот формат особенно востребован среди работающих студентов и тех, кто хочет получить высшее образование без отрыва от профессиональной деятельности. Длительность обучения обычно соответствует стандартным срокам (4 года – бакалавриат, 2 года – магистратура), но возможны индивидуальные графики. По окончании выдается такой же документ государственного образца, как и при других формах обучения.
*. Школьный аттестат
*. Документ об образовании (аттестат или диплом)
*. СНИЛС
Уточняйте
При дистанционном обучении вы получаете диплом государственного образца, это очень важно, т.к. только такой диплом будет принят в гос.учреждениях и даже за границей.
Партнеры
Кем сможете работать
- Зарплата от 80 000 руб.
- Востребованность специалистов по машинному обучению стабильно высокая в крупных IT-компаниях и стартапах. Специалисты разрабатывают алгоритмы, обучающие искусственные нейронные сети, предсказательные модели и интеллектуальные системы обработки данных.
- Срок обучения — от 3-х лет.
Специалист по машинному обучению (Machine Learning Engineer) является инженером-разработчиком, который занимается созданием и улучшением алгоритмов машинного обучения. Он использует большие объемы данных для обучения и разработки моделей, которые могут предсказывать будущее или решать сложные задачи.
Специалист по машинному обучению обладает математическими и программными навыками, которые позволяют ему создавать и оптимизировать алгоритмы, работать с большими данными и использовать высокопроизводительные вычисления. Он также занимается анализом данных и созданием моделей машинного обучения с использованием библиотек и инструментов, таких как Tensorflow, Keras, Pytorch и другие.
Основными задачами специалиста по машинному обучению являются:
- Идентификация задач, которые можно решить с помощью машинного обучения
- Подбор и подготовка данных для обучения модели
- Составление алгоритмов и моделей машинного обучения
- Обучение моделей и выбор оптимального варианта
- Разработка инфраструктуры для развертывания и мониторинга результатов модели
Специалисты по машинному обучению работают в различных отраслях, включая финансы, здравоохранение, производство и многие другие. Они также могут работать в стартапах, где создание инновационных продуктов и приложений требует использования машинного обучения.
Для работы в этой сфере требуется высшее образование в области компьютерных наук, математики или статистики. Также важны опыт работы с различными алгоритмами машинного обучения и умение программировать на языках Python, Java, R и т.д.
Получить профессию специалиста по машинному обучению дистанционно просто:- обратитесь к нам за бесплатной консультацией приёмной комиссии
- предоставьте в учебное заведение документы о месте учёбы
- зачисляетесь на обучение
- получаете диплом государственного образца
- Зарплата от 80 000 руб.
- Востребованность разработчиков моделей Big Data стабильно высокая в крупных IT-компаниях и дата-центрах. Специалисты занимаются построением математических моделей для анализа огромных объемов данных, выявляют скрытые закономерности и прогнозируют события на основе большого массива информации.
- Срок обучения — от 3-х лет.
Разработчик моделей big data - это специалист, который занимается созданием и управлением сложными алгоритмами обработки больших данных. Он использует данные из различных источников, например, баз данных, сенсоров, социальных сетей и других источников, чтобы создать модели, которые могут предсказать будущие события, оптимизировать производственные процессы или помочь принимать бизнес-решения.
Разработчик моделей big data должен быть знаком со многими техническими инструментами и понимать, как они работают вместе. Он должен быть знаком с программированием на языках, таких как Python, R и SQL, а также уметь работать с технологиями хранения данных, такими как Hadoop и Apache Spark.
Основными задачами разработчика моделей big data являются:
- Сбор данных из различных источников и их обработка;
- Разработка алгоритмов обработки больших объемов данных;
- Создание моделей машинного обучения и предсказательной аналитики;
- Анализ данных и выявление закономерностей;
- Оптимизация производственных процессов и бизнес-решений на основе данных.
Разработчик моделей big data может работать в различных отраслях, от финансов до медицины. Он также может работать как фрилансер или найти работу в крупных компаниях, которые занимаются анализом больших данных, таких как Google, Amazon и Facebook. В целом это довольно перспективная и востребованная профессия в настоящее время, так как рынок больших данных постоянно растет и развивается.
Получить профессию разработчика моделей big data дистанционно просто:- обратитесь к нам за бесплатной консультацией приёмной комиссии
- предоставьте в учебное заведение документы о месте учёбы
- зачисляетесь на обучение
- получаете диплом государственного образца
- Зарплата от 60 000 руб.
- Востребованность бизнес-аналитиков стабильно высокая в крупных компаниях и консалтинговых агентствах. Анализ текущего положения компании, предложение путей улучшения и повышение операционной эффективности — ключевые задачи аналитиков.
- Срок обучения — от 3-х лет.
Бизнес-аналитик, также известный как аналитик бизнес-процессов или специалист по проведению бизнес-анализа, - это профессионал, занимающийся изучением, анализом и оптимизацией бизнес-процессов организации. Главная цель этой профессии - повышение эффективности и эффективности работы компании через выявление узких мест, проблем и возможностей для улучшения.
Бизнес-аналитик проводит детальный анализ деятельности компании, собирая и анализируя данные, опрашивая сотрудников и ставя перед собой задачу полноценного понимания текущих бизнес-процессов. На основе этого анализа он определяет проблемы и слабые места, которые препятствуют эффективной работе организации. Затем бизнес-аналитик разрабатывает рекомендации и планы для оптимизации бизнес-процессов, улучшения эффективности и достижения поставленных целей.
Для успешного выполнения своих обязанностей бизнес-аналитик должен обладать широкими знаниями в области бизнеса и уметь работать с данными и информацией. Он должен быть коммуникабельным и уметь эффективно общаться с разными уровнями сотрудников компании, чтобы получить полное понимание бизнес-процессов. Это ответственная и востребованная профессия, так как правильный бизнес-анализ позволяет компаниям выявлять новые возможности для роста, оптимизировать затраты и повышать свою конкурентоспособность на рынке.
Получить профессию бизнес-аналитика (специалиста по бизнес-процессам) дистанционно просто:- обратитесь к нам за бесплатной консультацией приёмной комиссии
- предоставьте в учебное заведение документы о месте учёбы
- зачисляетесь на обучение
- получаете диплом государственного образца
Вам может понравиться
