Повышение квалификации: Специалист по моделированию, сбору и анализу данных цифрового следа

Программа повышения квалификации по информационным технологиям предназначена для специалистов, уже имеющих высшее образование и опыт работы с данными. Она позволяет систематизировать знания и освоить современные методы моделирования, сбора и анализа цифрового следа. Это даёт возможность расширить круг профессиональных задач и претендовать на новые должности, например аналитика данных, специалиста по анализу данных цифрового следа, менеджера по управлению проектами в области обработки цифрового следа, руководителя направления по анализу данных, разработчика систем по комплексному анализу данных, ведущего специалиста по анализу данных, ведущего аналитика или архитектора данных.

По итогам обучения выдаётся удостоверение о повышении квалификации, которое подтверждает квалификацию аналитика данных. Документ пригодится при трудоустройстве, прохождении аттестации или проверках. Удостоверение свидетельствует о том, что специалист готов к самостоятельной работе с цифровыми следами и может применять инструменты анализа для решения практических задач. Программа ориентирована на тех, кто стремится занять позиции, связанные с углублённой обработкой данных, и получить официальное подтверждение своей компетентности.

1. Анализ данных цифрового следа в соответствии с моделью деятельности человека (группы людей) и ИКС
2. Управление сбором и обработкой цифрового следа
3. Методологическое обеспечение комплексного анализа деятельности человека (группы людей) и ИКС, представленной в электронной форме (цифровом следе)

Программа повышения квалификации построена так, чтобы действующий специалист мог обновить и систематизировать знания в области работы с цифровым следом. В основе курса лежит разбор актуальных требований к анализу данных, включая методологию комплексного анализа деятельности человека и информационно-коммуникационных систем, представленной в электронной форме. Слушатель научится управлять сбором и обработкой цифрового следа, а также выстраивать алгоритмы проверки валидности и достоверности полученных массивов. Особое внимание уделяется оценке уникальности данных, поверке на автогенерацию и разработке метрик качества.

Вторая часть программы направлена на отработку практических ситуаций очистки данных: поиск аномалий, дубликатов и автоматизацию рутинных операций. Слушатель освоит приёмы разметки мероприятий и контекстов, научится выявлять закономерности в больших объёмах информации и экспортировать результаты анализа в разных форматах. Завершающий блок посвящён анализу потребностей пользователей и согласованию требований к результатам исследования, что позволяет выпускнику готовить комплексные заключения и обоснованные рекомендации. Все темы рассматриваются на конкретных кейсах, чтобы слушатель мог сразу применить полученые навыки в своей текущей работе.

• Формирование алгоритмов установления валидности и достоверности цифрового следа человека (групп людей) и ИКС
• Разметка мероприятия или контекста, достигаемых в рамках его результатов и связанного с ними цифрового следа
• Оценка уникальности и валидности цифрового следа деятельности
• Поверка данных на достоверность и автогенерацию данных машинными средствами
• Разработка метрик оценки качества цифрового следа
• Оценка качества представленного цифрового следа на основе метрик
• Очистка данных цифрового следа (поиск аномалий, корректировка, подсказка, автоматизация/уменьшение объема ручной работы, поиск дубликатов)
• Автоматизация выявления закономерностей в массивах данных
• Анализ потребностей и целей пользователей (людей, групп людей и ИКС)
• Экспорт результатов анализа в разных форматах
• Выдача комплексных заключений по результатам обработки данных
• Согласование и утверждение требований к результатам аналитического исследования