Анализ данных и искусственный интеллект: кросс-отраслевые решения
Хотите использовать ИИ для анализа данных, но не знаете, с чего начать?
Высшая инженерная школа запускает программу повышения квалификации «Анализ данных и искусственный интеллект: кросс-отраслевые решения».
Программа создана в рамках государственной Программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030».
За время обучения вы пройдёте полный путь работы с данными: от основ программирования на Python до анализа с помощью библиотек NumPy и pandas и специализированных нейросетевых методов.
Программа состоит из четырех модулей, три из которых базовые и один вариативный (на выбор).
Вариативный модуль — вы сможете выбрать один из двух модулей (промышленное производство или урбанистика), и работать с кейсами на основе реальных данных выбранного направления.
Кому подойдет программа
Программа не требует наличия конкретной «входной» специальности — она подойдёт широкому кругу слушателей, которые хотят получить компетенции в области
анализа данных и искусственного интеллекта.
Независимо от вашей текущей сферы деятельности — будь то производство, маркетинг, логистика, медицина, наука или госуправление —
освоенные инструменты помогут решать профессиональные задачи эффективнее и откроют новые возможности для карьерного роста.
Продолжительность
3 месяца (146 ак. часов)
Сроки обучения
13 апреля – 5 июля 2026 года
Форма обучения
Дистанционно (лекции в записи + 8 вебинаров с преподавателем).
Лекции в записи для самостоятельного изучения по удобному вам графику, в каждом модуле по 2 вебинара с преподавателем по расписанию.
Преимущества
- Сжатые сроки обучения.
- Практико-ориентированный подход, самые важные и необходимые знания для специалиста.
- Адаптация к изменяющимся условиям рынка труда.
Базовые модули
Основы языка Python
Модуль даёт фундаментальные знания по синтаксису и основным концепциям языка программирования Python.
В ходе обучения изучаются базовые объектные типы, функции, модули, виртуальные окружения и работа с данными.
Программа даёт практические навыки написания, оформления и анализа простых программ.
Основы объектно-ориентированного программирования (ООП)
Модуль посвящён изучению парадигмы объектно-ориентированного программирования на языке Python.
Слушатели освоят три основных принципа ООП — инкапсуляцию, наследование и полиморфизм — на практике.
Основы анализа данных
Модуль знакомит с основами анализа данных на Python с использованием ключевых библиотек.
Слушатели научатся выполнять операции над векторами и матрицами в NumPy, а также работать с табличными данными в pandas.
В программу входит сбор, подготовка и комплексный анализ данных с помощью средств языка Python.
Вариативные модули (на выбор)
Выбор вариативного модуля доступен только после прохождения базовых модулей программы.
Компьютерное зрение в промышленном производстве
Слушатели освоят предобработку изображений с помощью OpenCV, реализацию моделей классификации и сегментации на Keras,
а также работу с архитектурами U-Net и YOLO.
Практическая часть включает реальные кейсы от компании «Северсталь» по классификации и сегментации дефектов,
а также детекции нарушений безопасности.
Искусственный интеллект и анализ данных в урбанистке
Слушатели освоят геопространственный анализ и визуализацию, методы кластеризации, регрессии и классификации для решения городских задач.
Завершает модуль блок по использованию нейросетевых моделей, включая компьютерное зрение и генеративные сети, для комплексного анализа городской среды.
Почему нужно учиться у нас
- 30 лет на рынке профессионального IT-образования.
- 4 500 слушателей обучаются у нас ежегодно.
- Более 500 организаций обучили у нас своих сотрудников.
- Опытные преподаватели – специалисты и эксперты отрасли.
- Форма обучения: дистанционная. Учитесь, когда вам удобно.
- Удостоверение СПбПУ о повышении квалификации.
Преподаватели
- Обидин Егор Владимирович
Преподаватель ВИШ СПбПУ, направления: анализ данных, разработка на Python.
Ведущий инженер в ФГУП «Крыловский государственный научный центр».
- Исламгулов Тимур Винерович
Преподаватель ВИШ СПбПУ, направления: анализ данных, разработка на Python.
Автор нескольких курсов по Анализу данных и ИИ в Мерион Нетворкс, New mining и Компьютерной академии ТОП.
Правила приёма
На обучение по программе принимаются:
- лица, имеющие среднее профессиональное и (или) высшее образование;
- лица, получающие среднее профессиональное и (или) высшее образование.
Подробнее о правилах приёма и необходимых для поступления документах.
Документы об окончании обучения
При успешном завершении обучения (успешном прохождении итоговой аттестации) слушатели получают удостоверение о повышении квалификации установленного образца.
