понимать основные концепции и принципы работы с большими данными;
использовать Python для анализа данных;
работать с фреймворками для больших данных;
использовать алгоритмы машинного обучения для извлечения значимых паттернов и прогнозов из больших наборов данных с использованием библиотек Python;
использовать продвинутые техники визуализации для представления больших объёмов данных;
применять полученные навыки для решения реальных задач атомной отрасли.
Ключевой эксперт-преподаватель:
Греков Владимир Сергеевич
Эксперт команды #au_team, сотрудник Лаборатории сетей и систем передачи информации РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина, специалист Базальт СПО, РЕД ОС Серебряный призёр хакатона «Снабжение: цифровая эволюция», специалист в области автоматизации процессов разработки.