Главными направлениями подготовки слушателей для обеспечения транспортной безопасности являются: устойчивое и безопасное функционирование транспортного комплекса, защита интересов личности, общества и государства в сфере транспортного комплекса от актов незаконного вмешательства.

Цифровизация широкого круга отраслей деятельности человека привела к тому, что на сегодняшний день генерируются огромные массивы структурированных и неструктурированных данных различной природы, которые необходимо не только хранить, но и использовать для управления организациями. Кроме того, для обеспечения технологического суверенитета государства требуется большое число специалистов в области информационных технологий, среди которых ведущую роль играют специалисты по анализу данных.

Программа профессиональной переподготовки «Аналитика данных» разработана на основе профессионального стандарта 06.042 «Специалист по большим данным». При успешном освоении программы присваивается новая квалификация «Аналитик».

Целью программы является формирование у слушателей цифровых компетенций в области информационных технологий, а именно разработка и применение методов машинного обучения для решения задач. 

Вы научитесь:

• Разрабатывать содержание аналитических работ с использованием технологий больших данных.
• Получать и фильтровать данные из гетерогенных источников.
• Извлекать, проверять и чистить данные из гетерогенных источников.
• Проводить оценку соответствия набора данных предметной области задачам аналитических работ.
• Выбирать методы и инструментальные средства анализа данных для проведения аналитических работ.
• Разрабатывать, проверять и оценивать используемые модели данных.
• Выбирать средства представления результатов аналитики данных.

Для успешного изучения программы слушатели должны иметь: 
− знания в области математического анализа, линейной алгебры и теории вероятностей; 
− знания синтаксиса и умение программировать на языке Python.

Руководитель проектов (менеджер проектов) помогает реализовать бизнес-идею и создавать готовое решение, цифровой продукт (интернет-сайт, интернет-магазин, мобильное приложение и многое другое). Именно он отвечает за то, чтобы проект был закончен в срок и соответствовал требованиям заказчика. Это не всегда простая, но всегда очень интересная работа.

На этой программе мы вас научим как быть Руководителем проектов (Менеджером проекта) и Менеджером продукта. Дадим самые актуальные технологии управления проектами, а также научим разрабатывать разные ИТ-продукты без программирования от идеи до реализации.

Эффективные менеджеры проектов всегда востребованы в разных отраслях: IT, ритейла, образование, бизнес, финансы . Именно эта профессия позволяет зайти в сферу ИТ тем, кто не хочет заниматься непосредственно программированием.

Три большие идеи нашей программы:
1. Актуальные методологии управления проектами.
2. Nocode - реальная разработка ИТ-продуктов без программирования.
3. Юридические основы работы в цифровой среде.

Программа профессиональной переподготовки «Управление и правовое сопровождение ИТ-проектов (NOCODE&LEX)» разработана на основе профессионального стандарта 06.016 «Руководитель проектов в области информационных технологий».  При успешном освоении программы присваивается новая квалификация  «Руководитель проектов в области информационных технологий».

Целью программы является формирование у слушателей цифровых компетенций в области информационных технологий, а именно применение принципов и основ алгоритмизации, проектирование бизнес-процессов предприятия, применение стандартов и методик проектного управления.

Вы научитесь:

• Применять принципы и основы алгоритмизации. 
• Осуществлять выявление и описание текущих бизнес-процессов AS-IS, в т.ч. моделировать требования к решению в соответствии с выбранными подходами для получения целевого процесса TO-BE. 
• Проводить декомпозицию работ в соответствии с полученными требованиями и целевым видением готового продукта. 
• Осуществлять планирование проекта в соответствии с полученным заданием и целевым видением продукта. 
• Осуществлять мониторинг и управление работами проекта в соответствии с установленными регламентами. 
• Проводить работу с заинтересованными сторонами проекта в области ИТ в соответствии с полученным заданием. 
• Осуществлять идентификацию рисков проектов в области ИТ в соответствии с полученным заданием РО8. Запускать и обеспечивать коммерческие ИТ-проекты в соответствии с законодательством. 
• Вести информационные сетевые ресурсы в соответствии с законодательством. 
• Понимать и применять способы защиты интеллектуальной собственности в Интернете. 
• Правомерными способами формировать удаленную команду ИТ-проекта.

Модули:
1. "Секретариат", 18 часов, очно
2."Генеральная Ассамблея: делегаты", 18 часов, очно;
3."Генеральная Ассамблея: журналисты", 18 часов, очно;
4."Совет Безопасности: делегаты", 18 часов, очно;
5."Совет Безопасности: журналисты", 18 часов, очно.

Для сотрудников СФУ обучение БЕСПЛАТНО

Настоящая программа разработана, чтобы дать слушателям хорошее понимание концепций науки о данных и основам машинного обучения.
Вы узнаете, как использовать Python, который является одним из самых популярных языков для науки о данных и машинного обучения. Этот курс научит вас использовать Python для анализа данных, визуализации данных, машинного обучения и научных вычислений. Вы узнаете о больших наборах данных, matplotlib для визуализации, линейной алгебре в numpy, теории вероятностей в scipy, введении в pandas и, наконец, о машинном обучении с помощью scikit-learn. Этот курс предназначен для тех, кто хочет начать и продолжить карьеру в области науки о данных, машинного обучения или смежных областях.

Программа повышения квалификации «Аналитика больших данных на Python» нацелена на повышение профессионального уровня слушателей в области обработки различного рода данных в соответствии с профессиональным стандартом «Специалист по моделированию, сбору и анализу данных цифрового следа», утвержденного приказом Минтруда России от 04.02.2021 г. № 39н.

Также, настоящая программа ориентирована на приобретение знаний о статистических подходах построения гипотез и их проверки методами математической статистики. В результате слушатели смогут применять полученные знания о методах подготовки данных, а также приобретут навыки обработки, анализа и визуализации данных с использованием языка программирования Python.

Для сотрудников СФУ обучение БЕСПЛАТНО.

Искусственный интеллект — передовое направление развития науки по моделированию интеллектуальной деятельности.

Данный курс предназначен для знакомства с базовыми идеями и принципами области, и ставит целью познакомить учащихся с подходами, моделями и архитектурами, связанными с искусственным интеллектом в задачах обработки изображений и текстов.

В ходе курса учащиеся получат навыки использования уже готовых глубоких нейронных сетей для решения различных задач, таких как анализ настроений, машинный перевод, генерация изображений и многое другое. А также овладеют соответствующим понятийным аппаратом для понимания и использования в научной и практической деятельности.

Настоящая программа повышения квалификации предназначена для широкого круга слушателей, интересующихся искусственным интеллектом и машинным обучением.

Программа будет интересна работникам образовательных организаций, занимающихся как руководством и администрированием основных образовательных программ: директорам институтов, заместителям директоров по учебной работе, заведующим кафедрами, руководителям магистерских программ, так и педагогическим работникам планирующим реализовывать учебный процесс на программе, реализующейся с применением исключительно ЭО и ДОТ.

На программе они приобретут инструментарий, который позволит диверсифицировать образовательный портфель своего учебного подразделения, расширить возможности набора студентов и найма преподавателей за счет применения дистанционных образовательных технологий. На программе мы расскажем, как создать онлайн-программу «с нуля» и «под ключ».

Полезные знания и умения получат на программе и представители профессорско-преподавательского состава. Они научатся проектировать дисциплину, реализующуюся с применением исключительно ЭО и ДОТ; использовать различные синхронные и асинхронные формы организации контактной работы; осуществлять информационную и мотивационную поддержку студентов при удаленном формате обучения; использовать современные инструменты и сервисы (в том числе доступные в бесплатных версиях) для формирования контента дисциплины и форм контроля; создавать промо-ролики своих дисциплин, в том числе и для создания и продвижения «личного бренда» преподавателя; узнают правовые возможности преподавательской удаленной работы.

Практический курс для опытных поваров и тех, кто проводит банкетные мероприятия и хочет разнообразить свое меню. Наши шефы-
преподаватели поделятся с вами своими уникальными рецептами фуршетных закусок и блюд. В результате вы получите сборник отработанных рецептур, позволяющих реализовать оригинальное и эргономичное меню с высокой маржинальностью.

Фуршетные закуски, холодные и горячие закуски, банкетные блюда и их подача.

Узнаете о сложностях, с которыми можно столкнуться при работе с фуршетными мероприятиями.