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
Разработка ПО
Программная инженерия
Онлайн
Идет набор
5 месяцев
100 000 ₽ (возможна скидка, подробности уточнять у менеджера)
Диплом о профессиональной переподготовке
Записаться
на курс
на курс
Вы научитесь разрабатывать программное обеспечение, работать с базами данных, применять машинное обучение и анализировать данные с использованием современного стека технологий. Вы получите квалификацию инженера по большим данным — специалиста, который создает и применяет технологии анализа данных для решения реальных задач индустрии.
Кому подойдет программа
Вы научитесь разрабатывать ПО, работать с базами данных, применять машинное обучение и анализировать данные с использованием современного стека технологий. Вы получите квалификацию инженера по большим данным.
ИТ-специалистам
Вы работаете с данными, но не создаете инженерные решения? На курсе вы освоите сложные SQL-запросы, оптимизацию баз данных, ML-модели и Big Data. Расширите спектр задач — от анализа до внедрения инженерных решений
Аналитикам данных
Вы управляете командами или проектами? На курсе вы сформируете системное видение технологического стека: от баз данных до ML и Big Data. Сможете управлять командой, ставить задачи, оценивать сроки и риски
Руководителям проектов и техлидам
Результаты обучения
Навыки
Инструменты
Профессия
Инженер по большим данным
Аналитик данных
Python-разработчик
BI-аналитик
Инженер машинного обучения
Разработка на Python
Работа с реляционными базами данных
Продвинутый SQL
Администрирование PostgreSQL
Предобработка и анализ данных с использованием Pandas, NumPy, визуализация
Машинное обучение
Обработка естественного языка (NLP)
Компьютерное зрение
Работа с большими данными
A/B тестирование, временные ряды (ARIMA), статистический анализ
Разработка веб-приложений на Flask и Django
Работа с большими языковыми моделями
Постановка бизнес-задач и их трансформация в аналитические решения
Интерпретация данных и принятие решений на основе аналитики
Python
Scala
Pandas
NumPy
Matplotlib
Seaborn
Plotly
Networkx
Scikit-learn
TensorFlow
Keras
Flask
Django
PySpark
OpenCV
Unittest
Tkinter
SQL
PostgreSQL
NoSQL
Apache Spark
MapReduc
Git
Jupyter Notebook / JupyterLab
Большие языковые модели (LLM)
Программа
Модуль 1: Эффективный тайм-менеджмент для инженера
- Управление временем, самопрезентация и деловые коммуникации
Модуль 2.1: Введение в Python для машинного обучения
- Основы Python, структуры данных, библиотеки NumPy, Pandas
- Манипуляции и анализ данных
- Основы ML: регрессии, деревья решений, случайные леса
- Продвинутые методы: ансамбли, SVM, нейронные сети
- Фреймворки глубокого обучения: TensorFlow, Keras
Модуль 2.2: Работа с РСУБД PostgreSQL. Триггеры
- Введение в реляционные базы данных, типы таблиц
- Политики работы с данными, оптимизация (Fillfactor, TOAST)
- Виртуальные таблицы и материализованные представления
- Триггеры, функции и процедуры на PL/pgSQL
Модуль 2.3: Основы Python
- Базовые конструкции, коллекции, функции
- Сортировки, библиотеки (math, random, OpenCV)
- Работа с файлами (csv, xml, json, avro, parquet)
Модуль 2.4: Основы SQL. OLTP работа с данными
- Основы реляционных баз данных и SQL
- Запросы, JOIN, CTE, вложенные запросы
- Проектирование и нормализация моделей данных
- Создание таблиц, ограничений и индексов
Модуль 2.5: Введение в аналитику, табличные данные, базы данных
- Основы статистики и визуализации данных
- Работа с Яндекс-таблицами
- SQL для аналитики, оптимизация запросов
Модуль 3.1: Предобработка данных, ML, анализ изображений, видео и текста
- Обработка пропусков, масштабирование, кодирование признаков
- NLP: векторизация текста (TF-IDF), анализ тональности
- Компьютерное зрение: CNN, обнаружение объектов
- Временные ряды, этический ИИ
Модуль 3.2: Запросы, оптимизация, автоматизация с Python и LLM
- Сложные SQL-запросы (OLAP, оконные функции)
- Оптимизация запросов, индексы, транзакции
- Импорт/экспорт данных, визуализация с Python и LLM
Модуль 3.3: Python: углубленные темы. Разработка приложений
- Визуализация (matplotlib, seaborn, networkx)
- ООП, Web Scrapping, unittest, tkinter
- Flask, асинхронное программирование, Git
Модуль 3.4: SQL: углубленные темы. Оптимизация с нейросетями
- OLAP-кубы, оконные функции, транзакции
- PL/pgSQL, триггеры, RLS
- Использование нейросетей для генерации SQL-запросов
Модуль 3.5: Python как инструмент работы с данными. Большие данные
- A/B тестирование, временные ряды (ARIMA)
- Работа с большими данными: PySpark, MapReduce, NoSQL
- Spark на Scala, асинхронный сбор данных
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.
Выпускник программы приобретает статус «Инженер по большим данным», что соответствует требованиям профессионального стандарта в области разработки и анализа данных.
Какому профессиональному стандарту соответствует итоговая квалификация?
Какие языки программирования и технологии изучаются в ходе программы?
Программа охватывает широкий спектр инструментов, включая: Python (с библиотеками NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, OpenCV), SQL, PostgreSQL, фреймворки машинного обучения (TensorFlow, Keras), инструменты работы с большими данными (PySpark, MapReduce, NoSQL), а также средства веб-разработки (Flask, Django) и системы контроля версий (Git).
Предусмотрена ли практическая работа в рамках обучения?
Да, программой предусмотрено выполнение реального проекта полного цикла: от сбора и обработки данных до построения модели и защиты решения перед экспертами. Это позволяет закрепить полученные навыки на практике и дополнить порфтолио.
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 1,5–9 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
