Наименование компетенции: «Нейронные сети и большие данные»

Формат участия в соревновании: индивидуальная

 

В эпоху цифровизации и информационного бума, где объемы данных растут экспоненциально, специалисты по нейронным сетям и большим данным становятся ключевыми фигурами в области обработки и анализа информации. Компетенция «Нейронные сети и большие данные» предоставляет уникальную возможность индивидуальным участникам развивать свои навыки и применять их в различных секторах.

С появлением терминов «большие данные» и «машинное обучение» обработка массивов неструктурированных данных стала критически важной задачей. В этом контексте нейронные сети, представляющие математическую модель, стали одним из основных инструментов для решения сложных задач в обработке информации. Эти технологии успешно применяются в различных сферах, таких как финансы, бытовые технологии, безопасность и оборонный комплекс.

Необходимые знания: квалифицированный специалист должен обладать глубокими знаниями в области математики, статистики, программирования и алгоритмов машинного обучения. Он должен владеть языками программирования, такими как Python, R или Java, и быть опытным в использовании современных фреймворков, таких как TensorFlow и PyTorch. Знание алгоритмов машинного обучения, включая глубокое обучение, является обязательным.

Применение в реальных сферах: специалисты по нейронным сетям и большим данным могут успешно применять свои навыки в различных областях. В сфере банковских услуг, они разрабатывают системы анализа данных, прогнозирования и обнаружения мошенничества. В бытовой сфере, их усилия направлены на улучшение поисковых систем и создание эффективных голосовых ассистентов. В области безопасности, специалисты обеспечивают защиту от кибератак и участвуют в разработке беспилотных систем для классификации объектов на поле боя.

Перспективы роста: с учетом важности нейронных технологий в современной экономике, специалисты в этой области востребованы в различных секторах. От банковского сектора до оборонно-промышленного комплекса, их роль в разработке и внедрении инновационных решений становится все более центральной.

КГБПОУ «Зеленогорский техникум промышленных технологий и сервиса» предоставляет уникальную площадку по компетенции «Нейронные сети и большие данные» для развития участников в квалифицированных специалистов, для этого ы техникуме располагается 12 рабочих мест. Способность применять полученные навыки в реальных сценариях и варьировать их в различных областях делает эти профессиональные навыки востребованными и перспективными в эпоху цифровой трансформации.

Нормативные правовые акты: поскольку описание компетенции содержит лишь информацию, относящуюся к соответствующей компетенции, его необходимо использовать на основании следующих документов:

• ФГОС СПО – ФГОС СПО 09.02.07 Информационные системы и программирование, утвержден приказом Министерства образования и науки Российской Федерации от 9 декабря 2016 г. № 1547.
• Профессиональный стандарт – ПС 06.001 Программист, утвержден приказом Министерство труда и социальной защиты Российской Федерации от 20 июля 2022 г. № 424н.

Перечень профессиональных задач специалиста по компетенции определяется профессиональной областью специалиста и базируется на требованиях современного рынка труда к данному специалисту.

№ п/п	Виды деятельности/трудовые функции
1	Разработка модулей программного обеспечения для компьютерных систем
2	Проверка работоспособности и рефакторинг кода программного обеспечения
3	Разработка и отладка программного кода

 

Центр компетенции: КГБПОУ «Зеленогорский техникум промышленных технологий и сервиса»

Сайт: http://promtis.com.ru

Ответственный: Ефременко Владимир Владимирович

Телефон: +7 (960)-757-58-02

 

---

 

Материалы открытого регионального чемпионата по компетенции "Нейронные сети и большие данные"

 

Описание компетенции (pdf, 86 Кб)

Инфраструктурный лист (pdf, 332 Кб)

План застройки (pdf, 520 Кб)

Конкурсное задание (pdf, 471 Кб)

Критерии оценки (pdf, 86 Кб)

Программа проведения регионального чемпионата (pdf, 147 Кб)

Инструкция по технике безопасности и охране труда (pdf, 250 Кб)

Лист согласования (pdf, 926 Кб)