Презентация на тему: ШКОЛА IT- ПРОФЕССИЙ онлайн

ШКОЛА IT- ПРОФЕССИЙ онлайн
ШКОЛА IT- ПРОФЕССИЙ онлайн
ШКОЛА IT- ПРОФЕССИЙ онлайн
ШКОЛА IT- ПРОФЕССИЙ онлайн
ШКОЛА IT- ПРОФЕССИЙ онлайн
ШКОЛА IT- ПРОФЕССИЙ онлайн
ШКОЛА IT- ПРОФЕССИЙ онлайн
ШКОЛА IT- ПРОФЕССИЙ онлайн
ШКОЛА IT- ПРОФЕССИЙ онлайн
ШКОЛА IT- ПРОФЕССИЙ онлайн
ШКОЛА IT- ПРОФЕССИЙ онлайн
ШКОЛА IT- ПРОФЕССИЙ онлайн
ШКОЛА IT- ПРОФЕССИЙ онлайн
1/13
Средняя оценка: 4.0/5 (всего оценок: 42)
Код скопирован в буфер обмена
Скачать (10678 Кб)
1

Первый слайд презентации

ШКОЛА IT- ПРОФЕССИЙ онлайн

Изображение слайда
2

Слайд 2

В современном мире умение программировать – это новая грамотность Развитие современного рынка технологий требует от компаний незамедлительной реакции. В наше время новым критическим критерием, который влияет на эффективность бизнеса, стала цифровая трансформация бизнеса. Цифровизация экономики ведет к проникновению технологий в рабочую среду и личное пространство каждого человека. Цифровая трансформация возможна только со специалистами, которые обладают соответствующими знаниями и компетенциями. Большинство компаний принимают решения интуитивно. Сегодня важно опираться на цифры при принятии решений, понимать ключевые метрики и с помощью анализа большого массива данных находить оптимальные решения. В современных компаниях накапливается большой объем данных из разных источников, из которых можно извлекать важную аналитику, строить гипотезы или модели прогнозирования. Выпускники Школы ИТ-профессий смогут построить карьеру в крупной технологической компании — в России или за рубежом

Изображение слайда
3

Слайд 3

Школа ИТ-профессий – обучение профессиям с нуля Java-developer Data Engineer Data Analyst Data Scientist Входное тестирование Начальный уровень – электронные курсы Начальное тестирование сдано более чем на 35% Тестирование Базовый уровень – электронные курсы Начальное тестирование сдано более чем на 35% Тестирование, собеседование с преподавателем ОБУЧЕНИЕ ВЫБРАННОЙ ПРОФЕССИИ дистанционное обучение (вебинары) 3 МЕС. 1 МЕС. 3 МЕС. ПРОФЕССИИ Школа ИТ профессий - программа подготовки специалистов в области цифровых навыков, реализованная в дистанционном формате на платформе sberbank-school.ru состоящая из 3-х модулей: Защита проектов

Изображение слайда
4

Слайд 4

Профессия JAVA Developer (JAVA- разработчик ) Язык программирования Java используется для создания серверного программного обеспечения, прикладных программ, разработки веб-сайтов, игр и множества других полезных программных ресурсов. Созданные на языке Java приложения могут успешно работать на любом компьютере независимо от его архитектуры. ЦЕЛЬ КУРСА Получение знаний и навыков по программированию на Java. Освоение перспективной профессии. КУРС ИДЕАЛЬНО ПОДОЙДЕТ студентам, незнакомым с программированием учителям и преподавателям, для которых необходима экспертиза в области программирования начинающим программистам, имеющим базовые навыки и представление о программировании Программы на Java используют более 3 миллиардов устройств в мире Слушатели курса научатся программировать с нуля. Начнут нарабатывать опыт на практике. ЗНАНИЯ И НАВЫКИ Слушатели курса смогут создавать код, который будут запускать по всей планете - от Москвы до Кейптауна и Токио. Слушатели курса приобретут новые парадигмы мышления и профессиональное сообщество однокурсников и преподавателей — то, что дают известные офлайн-вузы. >10тыс. вакансий на самом востребованном языке программирования ~250тыс. одна из самых высоких зарплат на JAVA Написаны Telegram, Twitter, Chrome, Uber, Netflix, Одноклассники 150 000₽

Изображение слайда
5

Слайд 5

Профессия JAVA Developer (JAVA- разработчик) структура программы Входное тестирование Тестирование Базовый уровень Начальное тестирование сдано более чем на 35% Тестирование, собеседование с преподавателем Обучение в школах 3 МЕС. 1 МЕС. 3 МЕС. # 1 Основы программирования (68 ак.ч ) #2 Основы алгоритмических задач (40 ак.ч ) #3 Основы математического анализа (2 ак.ч ) # 4 Основы линейной алгебры (2 ак.ч ) # 5 Основы теории вероятностей (2 ак.ч ) # 6 Основы математической статистики (2 ак.ч ) # 1 Современные цифровые технологии (8 ак.ч ) # 2 Основы SQL (16 ак.ч ) # 3 Основы Python (40 ак.ч ) # 4 Основы разработки на Java (48 ак.ч ) Основы Git Сборщик ( Maven/Gradle) Концепты проектирования ООП Обработка исключений WebServer на Java Spring Многопоточность Stream API Распределенная обработка данных Начальный уровень – электронные курсы Начальное тестирование сдано более чем на 35%

Изображение слайда
6

Слайд 6

Профессия Data Analyst (Аналитик данных) За последние несколько лет такие компании, как Google, Amazon, IBM, Uber, создали сотни рабочих мест для аналитиков больших данных. Аналитики данных нужны во всех сферах бизнеса : от маркетинга и продаж до разработки продуктов, от финансов до управленческих решений. Задача аналитика данных: изучать и выявлять взаимосвязи в огромных массивах информации. Аналитик данных извлекает из данных смысл: структурирует, визуализирует и анализирует большие объёмы данных, формулирует и проверяет гипотезы, находит закономерности и делает выводы. Он активно применяет компьютерные технологии для подготовки объективных прогнозов событий и обнаружения скрытых закономерностей. Его работа помогает принимать решения в бизнесе, управлении и науке. ЦЕЛЬ КУРСА Изучение методов сбора, анализа и презентации данных КУРС ИДЕАЛЬНО ПОДОЙДЕТ студентам, незнакомым с анализом данных преподавателям, для которых необходима экспертиза в области анализа данных начинающим программистам, имеющим базовые навыки и представление о программировании Слушатель курса сможет углубить знания и навыки в программировании на Python. Научиться использовать аналитические системы и работать с базами данных, решать бизнес-задачи — усилить своё портфолио мощными проектами. ЗНАНИЯ И НАВЫКИ Слушатель курса получит базовые навыки по аналитике, статистике, математике и программированию. Научится формулировать и проверять гипотезы на основе анализа данных Более 30 тем курса разработаны на основе требований работодателей методологами-практиками программирования. Слушатели курса научатся собирать и обрабатывать запросы бизнеса на аналитику, предоставлять метрики в понятном виде и определять точку приложения усилий. >7тыс. вакансий на рынке аналитики данных ~150тыс. одна из самых высоких зарплат аналитиков 150 000₽

Изображение слайда
7

Слайд 7

Профессия Data Analyst (Аналитик данных) структура программы Входное тестирование Тестирование Базовый уровень Начальное тестирование сдано более чем на 35% Тестирование, собеседование с преподавателем Обучение в школах 3 МЕС. 1 МЕС. 3 МЕС. # 1 Основы программирования (68 ак.ч ) #2 Основы алгоритмических задач (40 ак.ч ) #3 Основы математического анализа (2 ак.ч ) # 4 Основы линейной алгебры (2 ак.ч ) # 5 Основы теории вероятностей (2 ак.ч ) # 6 Основы математической статистики (2 ак.ч ) #1 Современные цифровые технологии (8 ак.ч ) #2 Основы SQL (15 ак.ч ) #3 Основы Python (40 ак.ч ) #4 Python для анализа данных (32 ак.ч ) #5 Прикладной анализ данных (16 ак.ч ) Практика работа с данными в Python Чтение текстовых данных Анализ больших массивов Погружение в SQL Сбор данных из интернета Создание концептуальной схемы БД Оценка распределения по выборке Обзор машинного обучения Основы Power BI/ QlikView Начальный уровень – электронные курсы Начальное тестирование сдано более чем на 35%

Изображение слайда
8

Слайд 8

Профессия Data Engineer (Инженер по данным) Задача инженера данных: работать с огромных массивах данных – собирать, обрабатывать и хранить правильным образом. Инженер данных обеспечивает инфраструктуру для хранения данных. Эффективные правила обработки данных, которые требуют меньше ресурсов и снижают потери и сбои. А также формирует условия для сбора информации, которая должна попасть на обработку и последующее хранение. Можно утверждать, что ученый может открыть новую звезду, но не может создать её. Для этого ему пришлось бы обратиться к инженеру. Без инженера по данным математические модели исследователей данных часто не имеют никакой ценности. ЦЕЛЬ КУРСА Получение знаний по извлечению, преобразованию и обработке данных КУРС ИДЕАЛЬНО ПОДОЙДЕТ студентам, незнакомым с анализом данных преподавателям, для которых необходима экспертиза в области анализа данных начинающим программистам, имеющим базовые навыки и представление о программировании Слушатель курса улучшит свои знания и навыки в программировании на Python (или обучится с нуля). Научатся использовать аналитические системы и SQL, решать бизнес-задачи, работая над интересными проектами ЗНАНИЯ И НАВЫКИ Слушатель курса получит базовые навыки по аналитике, статистике, программированию и работе с огромными базами данных (big data). Дополнит имеющиеся знания Слушатель курса научится эффективно автоматизировать аналитические исследования и получать максимум пользы из данных >7тыс. вакансий на рынке аналитики данных ~150тыс. одна из самых высоких зарплат аналитиков 150 000 ₽

Изображение слайда
9

Слайд 9

Профессия Data Engineer (инженер по данным) структура программы Входное тестирование Тестирование Базовый уровень Начальное тестирование сдано более чем на 35% Тестирование, собеседование с преподавателем Обучение в школах 3 МЕС. 1 МЕС. 3 МЕС. # 1 Основы программирования (68 ак.ч ) #2 Основы алгоритмических задач (40 ак.ч ) #3 Основы математического анализа (2 ак.ч ) # 4 Основы линейной алгебры (2 ак.ч ) # 5 Основы теории вероятностей (2 ак.ч ) # 6 Основы математической статистики (2 ак.ч ) #1 Современные цифровые технологии (8 ак.ч ) #2 Основы SQL (15 ак.ч ) #3 Основы Python (40 ак.ч ) #4 Прикладной анализ данных (16 ак.ч ) SQL. Основы синтаксиса DML и DDL SQL. Паттерны хранения данных SQL. Нормальные формы SQL. ER-модель SQL. Индексы и оптимизация запросов Hadoop и его экосистема BigData Map Reduce Практика работа с данными в Python Начальный уровень – электронные курсы Начальное тестирование сдано более чем на 35%

Изображение слайда
10

Слайд 10

Профессия Data Scientist (Специалист по данным) Data Science (наука о данных)— молодая отрасль на стыке интернет-технологий и бизнеса. Задача исследователя данных: строить математические модели, которые позволяют выявлять скрытые взаимосвязи в огромных массивах информации. Исследователь данных формирует на основе закономерностей в данных новые ценности, такие как предсказание будущего поведения в зависимости от начальных условий, рекомендации в зависимости от выявленных предпочтений и т.д. Помогает создавать продукты и повышать эффективность бизнес-решений, социальных взаимодействий, научных исследований и производственных процессов на основе выявленных математических моделей. ЦЕЛЬ КУРСА Получение знаний по применению научных методов при работе с данными для поиска нужного решения КУРС ИДЕАЛЬНО ПОДОЙДЕТ студентам, незнакомым с анализом данных преподавателям, для которых необходима экспертиза в области анализа данных начинающим программистам, имеющим базовые навыки и представление о программировании Слушатель курса научится извлекать из массива данных полезную информацию, использовать аналитические системы, алгоритмы машинного обучения и нейросети для решения бизнес-задач ЗНАНИЯ И НАВЫКИ Слушатель курса получит базовые навыки по аналитике, статистике, математике и программированию на Python, научится использовать прогнозы на основе данных Специалист по данным сможет найти применение своим умениям и навыкам в научно-исследовательской деятельности, заниматься аналитикой в частных и государственных организациях, осуществлять методологическую и технологическую поддержку деятельности команд, которые работают с большими данными >5тыс. вакансий на рынке аналитики данных ~250тыс. одна из самых высоких зарплат аналитиков 150 000₽

Изображение слайда
11

Слайд 11

Профессия Data Scientist (специалист по данным) структура программы Входное тестирование Тестирование Базовый уровень Начальное тестирование сдано более чем на 35% Тестирование, собеседование с преподавателем Обучение в школах 3 МЕС. 1 МЕС. 3 МЕС. # 1 Основы программирования (68 ак.ч ) #2 Основы алгоритмических задач (40 ак.ч ) #3 Основы математического анализа (2 ак.ч ) # 4 Основы линейной алгебры (2 ак.ч ) # 5 Основы теории вероятностей (2 ак.ч ) # 6 Основы математической статистики (2 ак.ч ) #1 Современные цифровые технологии (8 ак.ч ) #2 Введение в Искусственный интеллект (16 ак.ч ) #3 Прикладной анализ данных (16 ак.ч ) #4 Основы Python (40 ак.ч ) #5 Основы SQL (16 ак.ч ) #6 Python для анализа данных (32 ак.ч ) #7 Машинное обучение (48 ак.ч ) SQL. Основы синтаксиса DML и DDL Python. Первичный анализ данных в Pandas Визуализация в Python Линейные модели для классификации Деревья и метрические алгоритмы Ансамбли алгоритмов Введение в нейронные сети Обработка текстов Анализ временных рядов Начальный уровень – электронные курсы Начальное тестирование сдано более чем на 35%

Изображение слайда
12

Слайд 12

Преимущества обучения в Корпоративном университете Сбербанка ЦЕНТР ЭКСПЕРТИЗЫ Программа разработана преподавателями ведущих университетов России (ВШЭ, МФТИ, Сколтех ) и Корпоративного университета сбербанка. Мы понимаем какие специалисты востребованы, потому что являемся одним из главных работодателей ИТ специалистов в России (более 20 000 ИТ специалистов работают в Сбербанке). Наши программы разработаны совместно с профессиональными сообществами Сбербанка. ФОРМАТ ОБУЧЕНИЯ Удобный формат дистанционного обучения. Набор онлайн курсов с возможностью проходить в режиме 24/7. Онлайн-лекции и групповая работа, работа над проектами слушателей с преподавателями-экспертами в вечернее время, что позволить совмещать обучение в вузе, работу и дополнительное обучение на программе Документы об образовании Удостоверения о повышения квалификации для студентов без высшего образования и сертификат о профессиональной переподготовки для имеющих высшее образование Обучение с нуля Освоение новых профессий в сфере программирования, анализа данных и машинного обучения уровня Junior за 7-8 месяцев. Первоначально данная программа была разработана для сотрудников Сбербанка, которые хотели бы обучиться новой профессии с нуля и закрыть позиции востребованных профессий. Программа прошла не одну итерацию доработки и уже апробирована более чем на 5 000 сотрудниках Сбербанка.

Изображение слайда
13

Последний слайд презентации: ШКОЛА IT- ПРОФЕССИЙ онлайн

Client.CU@sberbank.ru +7 (495) 665-43-40, доб. 5089 +7 (910) 450 0369 Корпоративный университет Сбербанка Московская область, Истринский район, д. Аносино, ул. Университетская, вл. 11 Контакты Осипчук Наталья – Директор по развитию (для общения с клиентами, заказчиками) Osipchuk.N.Al@sberbank.ru 8-924-444-40-40 Погосян Александра – Директор проекта (для взаимодействия внутри банка и КУ) AAlPogosyan@sberbank.ru 8-924-204-13-52 Прокопович Екатерина – Менеджер программы EEProkopovich@sberbank.ru 8-985-471-93-41

Изображение слайда