Инновационные образовательные программы и уникальная модель взаимодействия науки, образования и бизнеса. Разработаны совместно с индустриальными партнерами для подготовки инженеров, способных создавать технологии передового уровня. Реализуется в рамках государственной программы «Научно-технологическое развитие Российской Федерации».
Входит в госсистему подготовки кадров для технологического суверенитета.
Передовая инженерная школа Университета Иннополис
Новые производственные технологии
Программная инженерия
Онлайн
Идет набор
6 месяцев
120 000 ₽ (скидка до 100% в зависимости от категории обучающегося)
Диплом о профессиональной переподготовке
Записаться
на курс
на курс
Вы научитесь проектировать, разрабатывать и внедрять программные системы на стыке анализа данных, безопасной разработки (DevSecOps) и искусственного интеллекта. Станете специалистом, который решает задачи реального сектора — от промышленных предприятий до технологических компаний.
Кому подойдет программа
Вы владеете навыками разработки, но нет опыта работы с ИИ? На курсе вы освоите анализ данных и управление жизненным циклом моделей машинного обучения, научитесь внедрять нейросети в инфраструктуру компаний и обеспечивать безопасность проектов
ИТ-специалистам
Вы умеете строить модели, но они не доходят до внедрения? На курсе вы научитесь развертывать их через Kubernetes и CI/CD, а также освоите защиту от атак
Аналитикам данных
Вы работаете с производственными системами? На курсе вы освоите навыки работы с компьютерным зрением, прогнозной аналитикой, большими данными и научитесь внедрять интеллектуальные системы на производстве
Инженерам
Вы управляете командами или проектами? На курсе вы сформируете системное видение, разовьете навыки управления, благодаря которым сможете ставить задачи и контролировать результат
Руководителям проектов и техлидам
Результаты обучения
Навыки
Инструменты
Профессия
Инженер по цифровым технологиям
Аналитик данных
MLOps-инженер
Инженер машинного обучения
DevSecOps-инженер
Инженер данных
NLP-инженер
Специалист по компьютерному зрению
Разработка и внедрение моделей машинного обучения
Глубокое обучение и работа с нейросетевыми фреймворками
Обработка естественного языка с использованием BERT, GPT и трансформеров
Компьютерное зрение: распознавание, сегментация, детекция объектов
Проектирование и развертывание приложений машинного обучения
Автоматизация процессов разработки и безопасность
Работа с большими данными и реальными датасетами
Построение пайплайнов обработки данных и MLOps-инфраструктуры
Управление проектами и командой разработки
Принятие решений на основе анализа данных
Оценка бизнес-потенциала решений машинного обучения
Python
Java
Ruby
Go
Pandas
NumPy
Matplotlib
Seaborn
Plotly
Scikit-learn
PyTorch
TensorFlow
Keras
Kubernetes (k8s)
SQL
Face Transformers (BERT, GPT)
Docker
GitLab CI
CI/CD-пайплайны
SAST/DAST/SCA
Сетевые технологии
Контейнеризация
Kubernetes
Kaggle
Jupyter Notebook / JupyterLab
Hugging
Linux
PostgreSQL
OWASP TOP 10
Программа
Модуль 1: Тайм-менеджмент и коммуникации инженера
- Управление временем, командная работа, самопрезентация и деловые коммуникации.
Модуль 2: Безопасность и инфраструктура (DevSecOps)
- Linux, Docker, Kubernetes (k8s)
- Развёртывание и защита контейнеров
- CI/CD, GitLab, анализ кода (SAST/DAST/SCA)
- OWASP TOP 10, тестирование на уязвимости
- Архитектура современных ИС (контейнеризация, сети, взаимодействие систем)
- Паттерны разработки на Java/Python/Ruby/Go
Модуль 3: Обработка данных и машинное обучение
- Python, Pandas, NumPy, SQL, PostgreSQL
- Визуализация: Matplotlib, Seaborn, Plotly
- Алгоритмы ML: регрессии, деревья, SVM, кластеризация, бустинг
- Оценка моделей, кросс-валидация, снижение размерности (PCA, LDA)
Модуль 4: Продвинутый ИИ и специальные темы
- Глубокое обучение: PyTorch, TensorFlow, CNN, RNN
- Обработка текста (NLP): BERT, GPT
- Компьютерное зрение: распознавание, сегментация, работа с датасетами (Kaggle)
- MLOps: управление моделями, мониторинг, развёртывание через Docker и Kubernetes
- Бизнес-кейсы: прогнозирование оттока, рекомендательные системы
Ответы на часто задаваемые вопросы
Какие требования предъявляются к поступающим?
Условия обучения: Наличие диплома ВО по инженерной специальности или справка с места работы (выписки из трудовой) о выполнении инженерной функции в организации.
Какому профессиональному стандарту соответствует итоговая квалификация?
Выпускник программы приобретает статус «Инженер по цифровым технологиям», что соответствует требованиям профессионального стандарта «Специалист по большим данным» (утвержденного Приказом Минтруда России).
Предусмотрена ли практическая работа в рамках обучения?
Да, программой предусмотрено выполнение реального проекта, включающего полный цикл разработки: от обработки и анализа данных до построения модели и ее промышленного развертывания с использованием CI/CD и Kubernetes. Работа выполняется на основе реальных датасетов (включая Kaggle) и бизнес-кейсов (прогнозирование оттока, рекомендательные системы).
Могу ли я совмещать обучение с основной работой?
Да, очно-заочная форма обучения специально разработана для работающих специалистов. Учебный процесс организован таким образом, чтобы минимизировать конфликт с основной профессиональной деятельностью. После окончания обучения лекции остаются в доступе в обучающихся.
Скидка предоставляется при наличии диплома по инженерной специальности или документа, подтверждающего опыт выполнения инженерных функций. Условия получения можно уточнить у менеджера.
Выгода до 100%
от стоимости обучения
от стоимости обучения
Инженерам
Профессорам и преподавателям
Административно-управленческому персоналу вузов
Студентам
Оформите налоговый вычет и верните 13% от стоимости обучения
Налоговый вычет
Предоставим необходимые документы и сформируем договор на обучение
Обучение за счет компании
Возможна индивидуальная скидка, подробности уточняйте у менеджера
Возможна скидка
Оставить заявку
Оставьте заявку, и менеджер свяжется с вами
Компаниям
Предложим готовую программу для повышения экспертизы ваших сотрудников за 4–9 месяцев или разработаем курс под ваши задачи. В результате команда освоит современные технологии и инструменты и выполнит проект, который можно интегрировать в вашу инфраструктуру.
Оставить заявку на корпоративное обучение
© 2010–2026 АНО ВО Университет Иннополис
