Большие данные в сельском хозяйстве

Целью профессиональной переподготовки является получение актуальной для отрасли «Сельское хозяйство и агропромышленный комплекс» дополнительной ИТ- квалификации «Аналитик больших данных».

Отбор обучающихся производится на основе освоения демокурса «Старт в цифровое сельское хозяйство». Результаты итогового тестирования по демокурсу являются основанием для принятия решения о приеме обучающихся на «цифровую кафедру».

Пройти д емокурс "Старт в цифровое сельское хозяйство"

К обучению по программе допускаются студенты очной и очно-заочной формы обучения, обучающиеся как на бюджетной основе, так и по договорам об оказании платных образовательных услуг. Участвовать могут:

бакалавры, завершившие не менее 1 курса обучения (со 2 курса);
специалисты, завершившие не менее 1 курса обучения (со 2 курса);
магистранты.

Программа рассчитана на обучающихся направлений и специальностей отрасли «Сельское хозяйство и агропромышленный комплекс», включая:
агрономию, садоводство, агрохимию и агропочвоведение, лесное дело, ландшафтную архитектуру, агроинженерию, теплоэнергетику и теплотехнику, землеустройство и кадастры, геодезию и дистанционное зондирование, природообустройство и водопользование, гидромелиорацию, биологию, технологию производства и переработки сельскохозяйственной продукции, водные биоресурсы и аквакультуру, ветеринарно-санитарную экспертизу, зоотехнию, экономику и менеджмент в АПК, а также ветеринарию.

Освоив программу "Большие данные в сельском хозяйстве", вы получите дополнительную ИТ- квалификацию «Аналитик больших данных».
Научитесь работать с большими массивами информации, применять современные инструменты анализа (Python, SQL, QlikView), создавать дашборды и прогнозные модели. Программа обеспечивает практические навыки обработки реальных данных АПК, построения эффективных систем принятия решений и оптимизации бизнес-процессов.
Вас ждет стажировка в ведущих агрохолдингах и IT-компаниях отрасли.
По окончании вы сможете успешно конкурировать на рынке труда в области агротехнологий и цифровой аналитики.

Раздел 1

Модуль 1: Введение в большие данные и основы работы с ними

Модуль направлен на формирование базовых знаний и практических навыков работы с большими данными в агропромышленном комплексе (АПК). Обучающиеся знакомятся с архитектурой и технологиями Big Data, методами сбора, хранения и анализа данных, а также с современными инструментами обработки информации на основе Python, SQL и GIS-технологий. Особое внимание уделяется применению интеллектуальных решений для повышения эффективности сельхозпроизводства и вопросам информационной безопасности.
Общая трудоемкость: 64 часа

Раздел 2

Модуль 2: Практический анализ больших данных и применение технологий обработки данных

Модуль направлен на освоение современных инструментов аналитики, визуализации и машинного обучения, применяемых в агропромышленном комплексе. Слушатели знакомятся с продвинутыми методами обработки данных, построением интерактивных дашбордов, применением искусственного интеллекта для анализа изображений растений и реализацией цифровых проектов в АПК. Особое внимание уделяется интеграции различных аналитических систем и защите данных.
Общая трудоемкость: 95 часов

Раздел 3

Модуль 3: Применение больших данных в управлении агробизнесом

Модуль направлен на освоение принципов построения интегрированных аналитических платформ и систем поддержки принятия решений в агропромышленном комплексе. Учащиеся изучают архитектуру сквозных решений, методы оценки и прогнозирования рисков, а также технологии веб-аналитики и оптимизации логистических процессов. Практическая часть ориентирована на проектирование цифровых экосистем, объединяющих IoT, машинное обучение и аналитические инструменты (Loginom, Apache Spark, D3.js, SuperSet).
Общая трудоемкость: 67 часов

Раздел 4

Стажировка

Стажировка направлена на формирование у студентов практических навыков применения цифровых технологий в агропромышленном комплексе. В процессе стажировки обучающиеся знакомятся с инфраструктурой предприятия, изучают процессы цифровизации, учатся работать с производственными данными и анализировать их для принятия управленческих решений. Особое внимание уделяется командной работе и взаимодействию с IT-специалистами.
Общая трудоемкость: 20 часов

Раздел 5