компетенции

Машинное обучение и большие данные

Эта компетенция подразумевает способность организовать распознавание, анализ и обработку большого объема данных, в том числе неструктурированных, без использования чётких детерминированных алгоритмов. Компетенция позволяет решать множество практических задач

А благодаря большому опыту в области машинного обучения, накопленному индустрией, и новым инструментам становится возможным прогнозировать развитие проблем и использовать графику для его моделирования

Партнеры компетенции

Где востребована

Сейчас

- беспилотные автомобили
- распознавании речи
- поисковые системы

После 2020

- персонализированное образование

Образ будущего 2035

- персонализированная медицина
- тотальная цифровизация бизнес-процессов

  1. Корректная обработка данных
  2. Эффективный обмен данными
  3. Проведение базовой разведки больших сложных наборов данных
  4. Знание языков программирования (Python, R)
  1. Выявление и решение проблем
  2. Инновационность и инициативность
  3. Обучаемость
  4. Усидчивость
  5. Ответственность
  1. Концентрация и управление вниманием
  2. Гибкость и адаптивность
  3. Резильентность и управление персональным здоровьем (физическим и психологическим)
  4. Саморазвитие, способность учиться и переучиваться в течение всей жизни

Где работать

Стоимость работы

Процентное соотношение зарплаты специалиста и модального (наиболее распространенного) дохода в России, по данным HeadHunter

зарплатная шкала
Самый распространенный доход в России
от 304 % до 698 %
зарплатная шкала

ТОП-3 отраслей
по размещению вакансий

Доля вакансий, опубликованных компаниями из этих отраслей, по данным HeadHunter

по данным
48%
IT (Информационные технологии), системная интеграция, интернет
17%
Финансовый сектор
6%
Телекоммуникации, связь

Посмотреть карту искусственного интеллекта от Rusbase

Где учиться

Программы вузов
Среднее профессиональное образование
Корпоративные университеты
Онлайн-курсы
Сетевые образовательные программы

Ход соревнований

Первый день

FS10
23 августа 9:00 - 17:00
Машинное обучение и большие данные
09:00
Презентация задания. Загрузка, подготовка и предварительное изучение данных
14:00
17:00
Изучение параметров, влияющих на целевую переменную. Предварительная подготовка данных для обучения машины

Второй день

FS10
24 августа 9:00 - 17:00
Машинное обучение и большие данные
09:00
Подбор переменных и алгоритмов для модели. Визуализация зависимостей
14:00
17:00
Разработка модели и обучение машины

Третий день

FS10
25 августа 9:00 - 17:00
Машинное обучение и большие данные
09:00
Разработка графического интерфейса, тестирование программы и моделей, разработка документации и презентации продукта
14:00
17:00
Документирование, устная презентация и финальное измерение точности модели

Участники

Китай
Ян Вэйюй
Профессиональный торгово-промышленный институт г. Чунцин (Китай)
Казахстан
Алишер Темиров
Eurasian Resources Group (Казахстан)
Россия
Леонид Шерстюк
Сибур
Россия
Александр Макарычев
Ростелеком
Россия
Дмитрий Распопов
РОСАТОМ

Эксперты

Китай
Чжоу Шикай
Профессиональный торговый-промышленный институт г. Чунцин (Китай)
Казахстан
Айдос Адильханов
Eurasian Resources Group (Казахстан)
Россия
Дмитрий Виниченко
Сибур
Россия
Андрей Немеров
Ростелеком
Россия
Павел Белоусов
WorldSkills Russia
Хочешь принять участие в развитии компетенции или стать партнером? Напиши нам!