Инженерия данных и Data Mining: от SQL до Spark

Курс «Технологии инженерии данных и Data mining для инженеров» — это официальная программа повышения квалификации НИЯУ МИФИ объёмом 36 академических часов. В ходе обучения слушатели осваивают современные методы сбора, обработки и хранения данных, инструменты Data mining и практические подходы к построению инфраструктуры данных для задач искусственного интеллекта и аналитики.

Повышение квалификации, а не «второе высшее». Вам не нужно писать диплом и тратить полгода. Всего 36 академических часов — и вы получаете официальное удостоверение НИЯУ МИФИ. Быстро, конкретно, с фокусом на практику.

Почему удостоверение от МИФИ имеет значение? НИЯУ МИФИ — это ведущий технический университет с мировым именем. Входит в топ-3 технических вузов России, а его выпускники ценятся работодателями из госкорпораций и высокотехнологичных отраслей. Документы о повышении квалификации, выданные университетом, признаются в сфере IT, инженерии и государственном секторе. Удостоверение вносится в реестр ФИС ФРДО.

Сколько времени займёт обучение? Программа включает 36 академических часов. Обучение проходит онлайн, в удобном для слушателя темпе. Как правило, освоение курса занимает от двух до трёх недель. Доступ к материалам сохраняется на весь период сессии.

Кому подойдёт этот курс? Курс ориентирован на инженеров данных, аналитиков, разработчиков и специалистов, работающих с большими объёмами информации. Он будет полезен всем, кто хочет системно освоить инструменты обработки данных, научиться выстраивать ETL-процессы, работать с базами данных и применять методы Data mining для решения прикладных задач в промышленности, финансах и IT.

Кто вас учит? Курс разработан преподавателями НИЯУ МИФИ — ведущими экспертами в области интеллектуальных систем, обработки данных и искусственного интеллекта. Авторы программы имеют многолетний опыт научных исследований и реализации проектов в сфере Big Data и машинного обучения.

Инструменты и технологии, которые вы освоите:

• Работа с базами данных: реляционные БД, язык SQL, коллективная разработка с GIT, CI/CD.
• Обработка больших данных: Apache Spark, хранилища данных, озёра данных (Data Lake), витрины данных.
• Анализ и визуализация: Data mining, визуализация данных, дашборды и графики для принятия решений.
• Интеграция с искусственным интеллектом: применение ИИ для обработки данных, работа с изображениями, построение конвейеров данных для ML-задач.

Как устроено обучение:

• Видеолекции с практикой. Короткие ролики с примерами (образец урока — справа вверху страницы).
• Тесты после каждого модуля. Закрепляете знания, каждый тест можно пройти 2 раза.
• Итоговая аттестация с прокторингом. Удалённый экзамен с идентификацией личности для получения официального удостоверения.
• Поддержка. В разделе «Обсуждение» можно задать вопросы авторам курса.

Все материалы становятся доступны сразу после оплаты. Учитесь в удобное время, без жёсткого графика.

Корпоративным клиентам: Для юридических лиц возможно корпоративное обучение по счёту-оферте. Запрос отправляйте на openedu@mephi.ru с указанием ФИО, должности и организации.

Модуль 1. Введение

Урок 1. Инженерия данных

Урок 2. Технологии Data Science и Big Data

Урок 3. Data mining

Урок 4. Визуализация данных

Модуль 2. Базы данных

Урок 1. Коллективная работа GIT, CI/CD

Урок 2. Реляционные базы данных

Урок 3. Язык структурированных запросов SQL

Модуль 3. Обработка данных

Урок 1. Обработка данных SPARK

Урок 2. Хранилища данных

Урок 3. Озера данных

Урок 4. Витрины, дашборды и графики

Модуль 4. Применение искусственного интеллекта

Урок 1. Искусственный интеллект 

Урок 2. Работа с изображениями в ИИ

После курса вы сможете (вот что попадёт в ваше резюме):

• Понимать суть и назначение инженерии данных как области в информационных технологиях, а также классификацию задач Data Mining и области применения Big Data.
• Работать с системами контроля версий (GIT) и настраивать CI/CD-процессы для разработки программного обеспечения.
• Проектировать и верифицировать структуру реляционных баз данных, писать запросы на SQL для извлечения и анализа данных.
• Применять инструменты обработки больших данных (Apache Spark), строить хранилища, озёра данных и витрины для аналитики.
• Использовать приёмы визуализации данных для создания дашбордов и наглядных отчётов, а также интегрировать данные в задачи искусственного интеллекта.

Честные правила возврата денег

• ✅ Ничего не начали (не пройден ни один тест, просмотрено менее 25% видео) — вернём 100%.
• ✅ Чуть-чуть начали (до 2 тестов, до половины видео) — вернём 25%.
• ❌ Ушли далеко (2+ теста или половина видео) — возврата нет.
• ❌ Не набрали 60 баллов (или не завершили обучение до окончания сессии) — возврата нет (услуги считаются оказанными, документ не выдан).
• ❌ Вас поймали на списывании — возврата нет, договор расторгнут.

Для возврата средств направьте письменное требование на openedu@mephi.ru. Возврат осуществляется в течение 15 рабочих дней.

Часто задаваемые вопросы

Как получить удостоверение?
Успешно завершить программу (набрать 60+ баллов из 100 по всем тестам). Документ высылаем на почту в электронном виде. Оригинал — по запросу.

Как быстро я получу удостоверение?
Электронное удостоверение высылаем в течение 30 рабочих дней после успешной проверки прокторинга. Оригинал на бумаге — по вашему запросу; отправим почтой в течение 15 рабочих дней.

Что будет, если я пройду курс очень быстро?
Даже если вы успешно завершите программу за 3–4 дня, доступ к материалам сохранится на весь установленный срок сессии (минимум на 14 дней).

Что такое прокторинг?
Это система видеонаблюдения во время итогового теста. Вы выбираете удобное время, сотрудники МИФИ проверят запись. Это гарантирует, что удостоверение получите именно вы.

Можно ли пересдать тесты?
Да, каждый тест (как промежуточный, так и итоговый) можно пройти 2 раза.

Какие технические требования?
Компьютер с доступом в интернет (от 1 Мбит/с), веб-камера для прокторинга, современный браузер.

Остались вопросы? Напишите нам: openedu@mephi.ru

Обучение ведётся на русском языке. Программа реализуется с применением исключительно электронного обучения и дистанционных образовательных технологий. Все услуги предоставляются в соответствии с публичной офертой.