Цифровая кафедра НИУ ВШЭ

 

Data Culture – это общий термин для обозначения навыков и культуры работы с данными.

Для освоения достаточного уровня компетенций Data Culture разработаны курсы по трем тематическим блокам:

курсы цифровой грамотности для использования цифровых технологий и инструментов работы с информацией для личных, образовательных и профессиональных целей, коллективной работы в цифровой среде, учитывая основы безопасности, этические и правовые нормы

курсы по алгоритмическому мышлению и программированию, обучающие широкому спектру навыков – от формализованной постановки задач и разработки алгоритма решения до использования современных инструментов программирования

курсы по анализу данных и методам искусственного интеллекта, чья тематика разнится от использования математических методов и моделей для извлечения знаний до решения профессиональных задач и разработки новых подходов

В зависимости от запроса вузов-партнеров курсы проекта Data Culture могут изучаться в различных конфигурациях, обеспечивая индивидуальный подход к потребностям слушателей при сохранении высокого уровня освоения компетенций, который подтверждается независимыми измерениями и внешней экспертизой.

Длительность программы и стоимость обучения варьируется в зависимости от выбранной конфигурации курсов.  

Совокупный уровень освоения цифровых навыков определяется как минимальное значение из уровня освоения Программирования и уровня освоения Анализа данных при условии освоения Цифровой грамотности. 

Каждый следующий уровень включает предыдущие, а также более сложные задачи и инструменты.

Проект Data Culture включает 13 курсов, которые позволяют формировать гибкую траекторию обучения по принципу конструктора.

1. Цифровая грамотность
2. Введение в искусственный интеллект
3. Python как иностранный
4. Основы программирования на Python
5. Сбор и анализ данных в Python
6. Python для извлечения и обработки данных
7. Математическая статистика и А‍/‍В тестирование
8. Статистика для анализа данных
9. Статистические методы анализа данных
10. Основы машинного обучения
11. Продвинутые методы машинного обучения
12. Анализ текстовых данных
13. Компьютерное зрение

Проект Data Culture позволяет освоить компетенции в соответствии с Рекомендациями к дополнительным профессиональным программам ИТ-профиля, реализуемым в рамках проекта «Цифровые кафедры» университета–участника программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030»:

Сфера: Средства программной разработки
Компетенция: Применяет языки программирования
Уровень: Базовый

Сфера: Средства программной разработки
Компетенция: Применяет принципы и основы алгоритмизации
Уровень: Базовый

Сфера: Средства программной разработки
Компетенция: Применяет интегрированные среды разработки (IDE)
Уровень: Базовый

Сфера: Искусственный интеллект и машинное обучение
Компетенция: Использует программные и технические средства для визуализации больших данных
Уровень: Базовый

Сфера: Искусственный интеллект и машинное обучение
Компетенция: Решает задачи искусственного интеллекта (ИИ)
Уровень: Базовый

Сфера: Искусственный интеллект и машинное обучение
Компетенция: Применяет математический аппарат для решения задач по оценке и разработки моделей
Уровень: Базовый

Сфера: Искусственный интеллект и машинное обучение
Компетенция: Применяет нормы этики при использовании данных
Уровень: Базовый

Сфера: Искусственный интеллект и машинное обучение
Компетенция: Использует программные и технические средства для визуализации больших данных
Уровень: Продвинутый

Сфера: Искусственный интеллект и машинное обучение
Компетенция: Применяет математический аппарат для решения задач по оценке и разработки моделей
Уровень: Продвинутый

Сфера: Искусственный интеллект и машинное обучение
Компетенция: Решает задачи искусственного интеллекта (ИИ)
Уровень: Экспертный

Сфера: Искусственный интеллект и машинное обучение
Компетенция: Осуществляет сбор и подготовку данных для обучения моделей искусственного интеллекта
Уровень: Экспертный

Сфера: Искусственный интеллект и машинное обучение
Компетенция: Разрабатывает и применяет методы машинного обучения (МО) для решения задач
Уровень: Экспертный