Программа для школьников
Анализ данных и искусственный интеллект
для кого курсы
- Для учеников 8-11 классов
- Для тех, кто готовится к поступлению в университет на ИТ-специальности
- Для тех, кто хочет научиться программировать на Python и использовать нейросети
- Для тех, кто хочет освоить востребованную профессию уже в школе
- Для тех, кто хочет создавать технологии будущего, которые меняют мир
О курсе
→ Управлять базовыми структурами данных и продвинутыми возможностями языка для разработки ИИ-решений
→ Решать практические задачи регрессии, классификации и кластеризации
→ Применять ансамблевые методы и основные нейронные сети
→ Собирать, обрабатывать и трансформировать сложные наборы данных
→ Использовать нейросети и внедрять для решения прикладных задач
→ Разрабатывать системы компьютерного обучения и обработки естественного языка
ПОРОГ В ИТ НИЗКИЙ, А РОСТ СТРЕМИТЕЛЬНЫЙ
Если ваш ребенок выберет для себя ИТ-направление, то даже будучи начинающим специалистом, он сможет зарабатывать от 80 тысяч рублей в месяц*
Специалист по аналитике данных и ИИ в настоящее время является одной из самых востребованных и быстрорастущих профессий в ИТ-сфере.
-
80 000 рублей
Junior
Первые месяцы работы
-
120 000 рублей
Middle
от 10-12 месяцев
-
170 000+ рублей
Senior
от 24 месяцев
* по данным hh.ru
Программа курса
-
Модуль 1Прикладной ИИ и этические нормы
- Введение в мир ИИ
- Архитектура нейронных сетей
- Базовые и продвинутые тактики промптинга
- Ограничения ИИ и основы критического анализа
- ИИ для анализа трендов и генерации идей в профессиональной сфере
- Методология декомпозиции профессиональных задач
- ИИ в обработке текста
-
Модуль 2Вайб-кодинг: интерактивный симулятор профессий будущего
- Архитектура проекта и сбор сырых данных.
- Разметка данных: ИИ как дата-сайентист
- Создание реляционной базы данных в облачных сервисах
- Мозг симулятора: системные промпты футуролога и консультанта
- Интерактивный фронтенд, интеграция и деплой на FTP
-
Модуль 3Основы алгоритмизации и программирования на Python
- Типы данных и базовые операции
- Операторы ветвления и цикла. Практикум ОГЭ
- Функции. Практикум ОГЭ
- Списки, строки, кортежи и методы работы с ними. Практикум ОГЭ
-
Модуль 4Основы интеллектуального анализа данных на Python
- Работа с временными рядами, табличными и текстовыми данными с использованием библиотек numpy, pandas и sklearn
- Основные задачи машинного обучения и виды входных данных
- Предварительная обработка данных и оптимизация признакового пространства
- Методы визуализации и интерпретации результатов
Подпишитесь на рассылку, и мы отправим вам 5 бесплатных ознакомительных лекций по развитию soft skills!
Навыки для успешной карьеры и личного роста, эффективная коммуникация, лидерство, управление временем, эмоциональный интеллект от лучших лекторов ТГУ и партнерской сети!
Как проходит обучение
почему тгу
Лидируем в области онлайн-обучения и дополнительного образования более 27 лет
-
4,8/5
средняя оценка курсов
-
1,5
млн слушателей видеолекций
-
97%
нашли работу во время обучения
-
100 000
выпускников онлайн-курсов
преподаватели курса
Буркатовская Юлия Борисовна
Кандидат физико-математических наук, доцент Института прикладной математики и компьютерных наук ТГУ. Эксперт в области математического моделирования и фундаментальных основ Computer Science с опытом более 20 лет.
Вихорь Наталья Анатольевна
Кандидат физико-математических наук, доцент кафедры компьютерной безопасности ТГУ. Эксперт высшей школы с более чем 30-летним стажем подготовки ИТ-специалистов и инженеров-математиков.
Морозова Анна Сергеевна
Кандидат физико-математических наук, доцент кафедры прикладной информатики ТГУ. Эксперт в области корпоративных информационных систем и методов оптимизации с более чем 20-летним опытом.
Фещенко Артем Викторович
Эксперт в области анализа больших данных и искусственного интеллекта с опытом более 20 лет. Специалист по внедрению нейросетей в образовательные и рабочие процессы, руководитель исследовательских проектов программы «Приоритет-2030» в Томском государственном университете.
Прокопенко Никита Игоревич
Эксперт в области компьютерной лингвистики и ИИ-наставничества. Специализируется на подготовке талантов в сфере внедрении нейросетей в профессиональную деятельность.
Онищенко Екатерина Дмитриевна
Эксперт в области цифровой трансформации и ИИ-наставничества. Специализируется на внедрении инструментов искусственного интеллекта в образовательную среду.
Пестов Евгений Владимирович
Старший преподаватель Института прикладной математики и компьютерных наук ТГУ, практикующий эксперт в области машинного обучения и разработки ПО с опытом более 5 лет.
Отзывы
Выбирали курс в первую очередь для подготовки к ОГЭ, но в итоге получили гораздо больше. Понравился формат онлайн-занятий, удобно совмещать со школой
Алексей
«Анализ данных и искусственный интеллект»
стоимость обучения
36 800р.
50 000р.
- 8.5 месяцев обучения
- Рассрочка на 2 платежа по 18 400р.
- Верните 13% стоимости обучения — 4 784р.
часто задаваемые вопросы
-
Подойдёт ли курс для подготовки к поступлению в вуз?
Да. Полученные навыки решения задач, алгоритмического мышления и работы с данными станут основой для дальнейшего обучения по ИТ- и техническим направлениям.
-
Как проходят занятия?
Занятия проходят онлайн 2 раза в неделю. На всех этапах обучения школьников сопровождает тьютор, который помогает в процессе обучения и работе над заданиями.
-
Что понадобится для обучения?
Для занятий потребуется компьютер или ноутбук, стабильное подключение к интернету и операционная система Windows 7 или выше.
-
Можно ли совмещать курс со школой?
Да. Занятия проходят два раза в неделю в онлайн-формате, поэтому обучение можно совмещать с основной школьной программой.
-
Поможет ли курс подготовиться к ОГЭ по информатике?
Да. В рамках курса школьники разбирают сложные типы задач и отрабатывают стратегии их решения.
Нужна помощь с выбором программы? Мы с радостью ответим на все ваши вопросы
Группа от 30 человек