Методы и технологии основанные на работе с данными что это
Онлайн-интенсив по программе повышения квалификации «Методы и технологии, основанные на работе с данными»
АНО «Университет 20.35» приглашает всех желающих на бесплатный 16-часовой интенсив «Методы и технологии, основанные на работе с данными» направленность «Введение в управление на основе данных».
Обучение проходит через личный кабинет на платформе Университета 2035, включая просмотр онлайн-лекций в режиме реального времени на странице Программы «Методы и технологии, основанные на работе с данными» по ссылке или можно посмотреть лекции на YouTube канале Программы КЛИК.
В интенсиве могут принять участие все заинтересованные лица: государственные и муниципальные служащие, сотрудники подведомственных учреждений, педагоги, аспиранты, представители бизнес-сообщества, работники предприятий, организаций, сотрудники банков, а также граждане, имеющие среднее профессиональное и/или высшее образование.
На прохождение аттестации дается 3 попытки с обязательным перерывом не менее 3 часов. Тесты диагностики Университета 20.35 проходятся по желанию. Слушатели должны пройти все активности только в рамках онлайн-интенсива в личном кабинете. После каждого занятия дается несколько вопросов, на которые необходимо ответить. Остальная диагностика Университета 2035 проходится по желанию.
По итогам успешного прохождения интенсива слушателям выдается удостоверение о повышения квалификации установленного образца.
В качестве спикеров интенсива выступают более 30 руководителей, ответственных за управление на основе данных, и профильных экспертов, представители федеральных и региональных органов власти, органов местного самоуправления, крупных компаний и ведущих университетов. Среди них представители Счетной палаты Российской Федерации, АНО «Университет «Иннополис», Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации и др.
В рамках реализации федерального проекта «Кадры для цифровой экономики» на федеральном уровне особое внимание уделяется проведению мероприятий, направленных на развитие цифровых компетенций и навыков у государственных и муниципальных служащих. В этих целях ведущими образовательными организациями Российской Федерации реализуются бесплатные курсы повышения квалификации и программы дополнительного профессионального образования по направлениям цифровой экономики. В их числе: Центр подготовки руководителей цифровой трансформации Высшей школы государственного управления Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, АНО «Университет 20.35».
СМОЛЕНСКОЙ ОБЛАСТИ
Версия для слабовидящих
ГЛАВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ВЕТЕРИНАРИИ
СМОЛЕНСКОЙ ОБЛАСТИ
Новости
05.02.2021 12:22 Просмотров: 152 В 2021 году продолжится бесплатное обучение по цифровым компетенциям по программам КЛИК-интенсив и КЛИК-CDO
Программа дополнительного профессионального образования Университета 2035 «Методы и технологии, основанные на работе с данными». Программа нацелена на формирование у слушателей компетенций в области управления на основе данных с целью повышения качества и скорости принятия решений в органах власти, бизнесе и социальной сфере. Слушатели программы знакомятся с передовым опытом внедрения технологий и практик управления на основе данных от ведущих экспертов.
Первый поток обучения стартует 15 февраля 2021 года.
Для зачисления на программу повышения квалификации и получения удостоверения установленного образца Университета 2035 необходимо выбрать удобный поток, заполнить заявку на участие. Вам пришлют инструкции перед началом обучения.
Обучение проходит через личный кабинет на платформе Университета 2035, включая просмотр онлайн-лекций в режиме реального времени. Программа повышения квалификации включает 16 часов онлайн-лекций, 6 часов самостоятельной работы и 2 часа итоговой аттестации.
5 февраля в 10.00 (МСК) состоится презентация КЛИК-интенсив 2021 года (https://www.youtube.com/watch?v=o-RXUV_25eg&featu..)
Формирование и усиление цифровых компетенций сотрудников является одним из приоритетов любой организации на пути цифровой трансформации. С каждым годом растет востребованность цифровых навыков в «нецифровых» профессиях. Для решения этих задач создана программа КЛИК-CDO – акселерационно-образовательная программа развития антикризисных лидеров и команд цифровой экономики. Программа реализуется в рамках нацпроекта «Цифровая экономика» программы «Кадры для цифровой экономики». Формат программы подразумевает не только обучение цифровым компетенциям и проектной деятельности, но также и проработку собственных проектов.
Слушатели знакомятся с технологиями управления, основанного на данных, с методами искусственного интеллекта, математической статистики, машинного обучения и визуализации данных. Проектная работа предполагает знакомство с основами трекинга, постановку целей (стратегических и промежуточных), формирование гипотез и их проверку, создание плана работ и технического задания.
Обучения стартует 15 марта 2021 года.
Университет Иннополис обучит 5 000 госслужащих и сотрудников компаний России по программе CDO
Команды научатся навыкам управления на основе данных, решат актуальные для своей организации задачи и разовьют цифровые проекты. После прохождения курса слушатели получат удостоверение о повышении квалификации.
Принять участие могут госслужащие и сотрудники коммерческих компаний со средним профессиональным или высшим образованием. Для этого необходимо подать заявку на сайте cdo.2035.university. Ближайший набор стартует в октябре 2021 года.
«Современные вызовы, связанные с цифровизацией, создают особые требования для командного взаимодействия при решении различных задач, знанием современных технологий и практик управления на основе данных. За последние 2 года мы обучили более 6 000 слушателей, которые создали в разной степени проработки более 700 CDO-проектов. Это проекты и для развития бизнеса, и для повышения эффективности государственного управления, а также создания цифровых сервисов для граждан», – отметила ректор Университета 2035 Нина Яныкина в рамках торжественного открытия программы CDO.
Программа «Управление, основанное на данных» рассчитана углубленное изучение материала и длится 250 часов. Она разработана для сотрудников, входящих либо планирующих войти в команду цифровой трансформации и заинтересованных в углубленном изучении темы управления на основе данных. Главные задачи углубленной программы – разработка и внедрение собственных цифровых и датацентричных проектов, использование данных для принятия управленческих решений и применение лучших практик.
Проект CDO – это образовательная программа, позволяющая получить новые цифровые компетенции. Целевая аудитория – представители федеральных и региональных органов власти, которые отвечают за реализацию национальной программы «Цифровая экономика», а также руководители и менеджеры российских компаний, представители высших учебных заведений, отраслевых и научных организаций, заинтересованных в цифровом развитии.
Методы и технологии, основанные на работе с данными/Вопросы тестов
Методы и технологии, основанные на работе с данными
Содержание
Что не является трендом в области ГосТех? [ править ]
вариант 1 [ править ]
Мультиканальное вовлечение граждан
Повсеместное использование аналитики
Создание множества независимых систем по учету трудовых ресурсов в каждом регионе
Цифровая идентификация граждан +
вариант 2 [ править ]
Мультиканальное вовлечение граждан
Рабочая сила в цифровом формате
Уменьшение количества использования аналитических отчетах на всех этапах государственного управления
Цифровая идентификация граждан +
вариант 3 [ править ]
Мультиканальное вовлечение граждан
Повсеместное использование аналитики
Рабочая сила в цифровом формате
Создание неизменяющегося подхода для противодействия киберугрозам
Цифровая идентификация граждан +
Какие типичные типы задач решаются с помощью NLP (Natural Language Processing, Обработка Естественного Языка)? [ править ]
Всё из перечисленного +
Что является примером временного ряда? [ править ]
вариант 1 [ править ]
История в медицинской карточке +
вариант 2 [ править ]
Стоимость биржевых инструментов +
Что важно при обработке данных при цифровой трансформации? [ править ]
вариант 1 [ править ]
Обновить техническое обеспечение компании, используя самую современную технику
Обучить всех сотрудников использовать Excel для обработки данных
Обучить всех сотрудников языкам программирования, способных запускать нейронные сети
Сильная внутренняя экспертиза команды в области подхода управления с помощью данных +
Хранить данные в бумажном виде в архиве
вариант 2 [ править ]
Обновить техническое обеспечение компании, используя самую современную технику
Обучить всех сотрудников использовать Excel для обработки данных
Обучить всех сотрудников языкам программирования, способных запускать нейронные сети
Понимать, какой информацией располагает компания, а чего не хватает +
Хранить данные в бумажном виде в архиве
вариант 3 [ править ]
Обновить техническое обеспечение компании, используя самую современную технику
Обучить всех сотрудников использовать Excel для обработки данных
Обучить всех сотрудников языкам программирования, способных запускать нейронные сети
Определить методы сбора, анализа и интерпретации результатов +
Хранить данные в бумажном виде в архиве
Что является одной из основных проблем цифровой трансформации? [ править ]
вариант 1 [ править ]
Достаточные знания и компетенции
Профицит квалифицированных кадров
вариант 2 [ править ]
Дефицит квалифицированных кадров +
Достаточные знания и компетенции
вариант 3 [ править ]
Достаточные знания и компетенции
Профицит квалифицированных кадров
Задачи, которые касаются жизни каждого гражданина, наболевшие проблемы общества и вопросы о том, как их решать это [ править ]
Задачи цифровой трансформации общества
Социально значимые задачи +
Основной независимый ресурс наборов открытых государственных данных, на котором собраны и структурированы существующие на сегодня в России наборы данных.+
Открытый ресурс, в который выгружают персональные данные граждан с целью продажи и передачи третьим лицам
В терминологии специалистов – историческое событие, после которого было открыто, что можно использовать данные в управлении процессами (продажи, менеджмент и т.д.)
Аналитическая панель, наглядное представление информации о бизнес-процессах, трендах, зависимостях и других метриках в компактном виде, которое позволяет увидеть значения конкретных показателей и динамику их изменений
Способ защиты данных с помощью визуальных решений
Основные функции сбора данных включают [ править ]
Создание информационных систем, создание отчетов, обеспечение финансирования
Накопление данных, анализ данных, первичную обработку данных
Поиск источников данных, извлечение данных, преобразование данных +
Постановку и решение задач, построение графиков, визуализацию
Поиск аномалий, классификацию, восстановление регрессии
Что такое искусственные нейронные сети? [ править ]
Математическая модель, построенная по принципу сигнальной системы живых организмов.
Приложения, помогающие обучаться, создавать образы и обобщать информацию.
Математическая модель, построенная по принципу организации колоний общественных насекомых.
Всемирная система объединённых компьютерных сетей для хранения, обработки и передачи информации
Математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. +
Что является ключевым показателем города при построении модели цифрового двойника города? [ править ]
Что такое суперсервисы? [ править ]
Мобильные приложения крупных компаний
Платформы, которые охватывают все сферы жизни человека и помогают ему получать услуги от бизнеса и государства дистанционно +
Сайты органов государственной власти
Сервисы, запущенные на современных суперкомпьютерах.
Платформы, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма.
В чем отличия и связь «Искусственного интеллекта» и «Машинного обучения»? [ править ]
Машинное обучение – одно из направлений Искусственного Интеллекта. Данное направление состоит из методов, которые позволяют делать выводы на основе данных.
Искусственный интеллект – одно из направлений Машинного Обучения. Данное направление занимается имитированием поведения человека.
Искусственный Интеллект и Машинное Обучение – это направления Глубокого обучения нейронных сетей.
Искусственный Интеллект занимается задачами имитации деятельности мозга человека. Машинное обучение – это процесс, в ходе которого обучается Искусственный Интеллект. +
Существует ли в России аналог «закона о забвении» США (закон, позволяющий гражданам настаивать на удалении своих персональных данных из сети). [ править ]
Существует и позволяет удалять из сети любые персональные данные
Не существует, но законопроект находится в стадии обсуждения
Существует, но распространяется только на данные в поисковых системах +
Технологии big data: как анализируют большие данные, чтобы получить максимум прибыли
Большие данные мало просто собрать — их нужно как-то использовать, например, чтобы строить прогнозы развития бизнеса или проверять маркетинговые гипотезы. А для использования данные требуется структурировать и анализировать. Расскажем, какие существуют методы и технологии big data и как они помогают обрабатывать большие данные.
Краудсорсинг
Что это. Обычно анализом Big Data занимаются компьютеры, но иногда его поручают и людям. Для этих целей существует краудсорсинг — привлечение к решению какой-либо проблемы большой группы людей.
Как это работает. Предположим, у вас есть большой объем сырых данных. Например, записи о продажах магазинов, где товары часто записаны с ошибками и сокращениями. К примеру, дрель Dexter с аккумулятором на 10 мАч записана как «Дрель Декстр 10 мАч», «Дрель Dexter 10», «Дрель Dexter акк 10» и еще десятком других способов. Вы находите группу людей, которые готовы за деньги вручную просматривать таблицы и приводить такие наименования к одной форме.
Зачем и где применяют. Краудсорсинг хорош, если задача разовая и для ее решения нет смысла разрабатывать сложную систему искусственного интеллекта. Если анализировать большие данные нужно регулярно, система, основанная на Data Mining или машинном обучении, скорее всего, обойдется дешевле краудсорсинга. Кроме того, машины лучше справятся со сложным анализом, основанном на математических методах, например, со статистикой или имитационным моделированием.
Смешение и интеграция данных
Что это. Работа с big data часто связана со сбором разнородных данных из разных источников. Чтобы работать с этими данными, их нужно собрать воедино. Просто загрузить их в одну базу нельзя — разные источники могут выдавать данные в разных форматах и с разными параметрами. Тут и поможет смешение и интеграция данных — процесс приведения разнородной информации к единому виду.
Как это работает. Чтобы использовать данные из разных источников, используют следующие методы:
Зачем и где применяют. Смешение и интеграция данных нужны, если есть несколько разных источников данных, и нужно анализировать эти данные в комплексе.
Например, ваш магазин торгует офлайн, через маркетплейсы и просто через интернет. Чтобы получить полную информацию о продажах и спросе, надо собрать множество данных: кассовые чеки, товарные остатки на складе, интернет-заказы, заказы через маркетплейс и так далее. Все эти данные поступают из разных мест и обычно имеют разный формат. Чтобы работать с ними, их нужно привести к единому виду.
Традиционные методы интеграции данных в основном основаны на процессе ETL — извлечение, преобразование и загрузка. Данные получают из источников, очищают и загружают в хранилище. Специальные инструменты экосистемы больших данных от Hadoop до баз данных NoSQL также имеют собственный подход для извлечения, преобразования и загрузки данных.
После интеграции большие данные подвергаются дальнейшим манипуляциям: анализу и так далее.
Схема выглядит примерно так: данные извлекают, очищают и обрабатывают, помещают в корпоративное хранилище данных, а потом забирают для анализа.
Машинное обучение и нейронные сети
Что это. Обычные компьютеры хорошо считают, но плохо справляются с некоторыми задачами, которые легко даются человеку. Например, вспомним пример выше: машине трудно понять, что «Дрель Декстр 10 мАч», «Дрель Dexter 10», «Дрель Dexter акк 10» — это одно и то же устройство.
Чтобы машина могла мыслить как человек, требуется построить в ней структуру, похожую на человеческий мозг. Такими структурами и являются нейронные сети. Они состоят из множества искусственных нейронов, которые при обучении образуют связи и потом могут анализировать информацию.
Как это работает. Нейронные сети работают по единому алгоритму — получают на входе данные, «прогоняют» их через сеть своих нейронов и на выходе выдают результат, например, относят входные данные к определенной группе.
Чтобы нейросеть работала, ее нужно сначала обучить — этот процесс называется машинным обучением.
Возьмем пример. Представим, что нужно научить нейросеть различать мужчин и женщин по фото. Для этого понадобится:
После обучения и тестов можно использовать нейросеть для обработки big data.
Так выглядит простейшая нейросеть: информация подается на входной слой, обрабатывается внутри, а результат выдается через слой выхода. Источник
Зачем и где применяют. Нейросети обычно используют, если нужно сортировать данные, классифицировать их и на основе входной информации принимать какие-то решения. Обычно нейросети используют для тех задач, с которыми справляется человек: распознать лицо, отсортировать фотографии, определить мошенническую банковскую операцию по ряду признаков. В таких задачах нейросеть заменяет десятки людей и позволяет быстрее принимать решения.
Предиктивная аналитика и big data
Что это. Часто нужно не просто анализировать и классифицировать старые данные, а делать на их основе прогнозы о будущем. Например, по продажам за прошлые 10 лет предположить, какими они будут в следующем году.
В таких прогнозах помогает предиктивная аналитика big data. Слово «предиктивный» образовано от английского «predict» — «предсказывать, прогнозировать», поэтому такую аналитику еще иногда называют прогнозной.
Как это работает. Задача предиктивной аналитики — выделить несколько параметров, которые влияют на данные. Например, мы хотим понять, продолжит ли крупный клиент сотрудничество с компанией.
Для этого изучаем базу прошлых клиентов и смотрим, какие «параметры» клиентов повлияли на их поведение. Это может быть объем покупок, дата последней сделки или даже неочевидные факторы вроде длительности общения с менеджерами. После этого с помощью математических функций или нейросетей строим модель, которая сможет определять вероятность отказа для каждого клиента и предупреждать об этом заранее.
Зачем и где применяют. Предиктивная аналитика нужна везде, где требуется строить прогнозы. Одними из первых ее начали использовать трейдеры, чтобы предсказывать колебания курсов на бирже. Сейчас такую аналитику используют в разных сферах, чтобы предсказывать:
Имитационное моделирование
Что это. Иногда возникает ситуация, в которой нужно посмотреть, как поведут себя одни показатели при изменении других. Например, как изменятся продажи, если повысить цену. Ставить такие эксперименты в реальном мире неудобно — это дорого и может привести к серьезным убыткам. Поэтому чтобы не экспериментировать с реальным бизнесом, можно построить имитационную модель.
Как это работает. Представим, что мы хотим посмотреть, как разные факторы влияют на продажи магазина. Для этого берем данные: продажи, цены, количество клиентов и все остальное, имеющее отношение к магазину. На основе этих данных мы строим модель магазина.
Потом вносим в нее изменения — повышаем и понижаем цены, меняем число продавцов, увеличиваем поток посетителей. Все эти изменения влияют на другие показатели — мы можем выбрать самые удачные нововведения и внедрить их в настоящем магазине.
Имитационную модель можно построить и без big data. Но чем больше данных, тем точнее модель, так как она учитывает больше факторов.
Зачем и где применяют. Везде, где нужно проверять какие-нибудь гипотезы, но тестировать их на реальном бизнесе будет слишком дорого. Например, масштабное изменение цен на долгий срок может обрушить бизнес, так что перед таким шагом лучше провести тест на модели.
Важно помнить, что даже в масштабной модели часто бывают учтены не все факторы. Поэтому моделирование может дать неверный результат, переносить модель в реальность нужно с учетом всех рисков.