Лекториум / Каталог курсов / Аналитика технологических данных

Личный кабинет

Аналитика технологических данных

Практические навыки анализа данных для решения профессиональных задач в производственной сфере

6 разделов с видеолекциями и заданиями
Свободное расписание. Все материалы доступны сразу после записи на курс
Чат с однокурсниками
Сертификат Лекториума

Запуск курса зимой 2026 года. Запишитесь на курс, чтобы получить оповещение о старте. Обучение бесплатное

Записаться

Курс познакомит слушателей с алгоритмами и компьютерными программами для практической аналитики и прогнозирования технологических параметров производственного процесса. Вы получите навыки сбора, обработки, отображения и анализа данных на основе предиктивной аналитики для контроля качества продукции в машиностроении, используя современные инструменты, такие как Python, SQL, Pandas и PySpark.

для кого

Курс будет полезен студентам технических специальностей, которые хотят:

Овладеть практическими навыками анализа данных для решения профессиональных задач в производственной сфере
Научиться работать с реальными инструментами аналитики (Python, SQL, Pandas, PySpark)
Понимать, как с помощью данных можно контролировать качество продукции и оптимизировать процессы в машиностроении

Зачем

Получить востребованные навыки на стыке IT и производства
Научиться превращать сырые технологические данные в понятные выводы для принятия решений
Заложить фундамент для работы в области промышленной аналитики и Industry 4.0

авторский подход

Курс разработан экспертами МГТУ «Станкин» на основе реальных потребностей современного машиностроительного производства и актуальных требований к инженерам-аналитикам.

1

Современный визуальный язык

Все уроки записаны в профессиональной видеостудии.

2

В курсе 6 разделов

Курс состоит из 6 ключевых разделов, последовательно раскрывающих тему: от основ до применения машинного обучения. Каждый раздел содержит теоретическую часть и практические задания.

3

Живая и грамотная речь

Лекции читают практикующие специалисты и преподаватели, что делает материал понятным и близким к реальным задачам.

4

Поддержка и общение

Доступен чат для общения с однокурсниками, где можно обсудить материалы, задать вопросы и совместно разобрать сложные моменты.

5

Свободное расписание

Свободный график. Можно начать обучение в любое время и проходить курс в удобном темпе.

6

Сертификат

Чтобы получить сертификат, необходимо успешно выполнить задания курса.

программа курса

После прохождения курса вы будете понимать полный цикл работы с технологическими данными: от их извлечения с помощью SQL до построения прогнозных моделей на Python. Вы научитесь применять аналитические методы для решения конкретных производственных задач, таких как контроль качества и прогнозирование параметров процессов.

Основы аналитики

Выборки, статистика, корреляция, регрессия, алгоритмы прогнозирования, визуализация

2. SQL и получение данных

Введение в SQL, работа с СУБД, создание таблиц, сложные запросы, оконные функции, проектирование БД

3. Python для анализа данных

Основы Python, библиотеки NumPy и Pandas

4. Статистика в Python

Визуализация, корреляция, A/B-тестирование, работа с временными рядами

5. Метрики данных

Продуктовые метрики

6. Машинное обучение

Введение в ML, библиотека Scikit-learn, работа с большими данными (NoSQL), кластеризация

Авторы

Чаруйская Марианна Александровна

Должность: начальник управления организации проектного обучения, доцент, кандидат экономических наук
Экспертиза: проектирование и модернизация промышленных предприятий, имитационное моделирование, предиктивная аналитика, технологическое предпринимательство
Опыт: более 16 лет опыта работы на руководящих должностях в промышленности
Признание: лауреат премии Правительства РФ для молодых ученых
Нежметдинов Рамиль Амирович

Должность: профессор кафедры компьютерных систем управления, доктор технических наук, доцент
Экспертиза и научные интересы: промышленная автоматизация, интеллектуальные системы управления. Цифровая трансформация предприятий, сквозные цифровые технологии и киберфизические системы в промышленности
Признание и потенциал: лауреат премии Правительства РФ для молодых ученых. Участник кадрового управленческого резерва в сфере науки, технологий и высшего образования
Ковалев Илья Александрович

Должность: директор молодежного проектного центра МГТУ «Станкин», доцент, кандидат технических наук
Экспертиза: промышленная автоматизация, Industrial IoT (IIoT). Разработка ПО для систем управления технологическим оборудованием, имитационное моделирование и предиктивная аналитика производства
Признание: лауреат премий Правительства РФ и Правительства Москвы для молодых ученых
Руководство: председатель Совета молодых ученых МГТУ «Станкин»

Как выглядят лекции

Аналитика технологических данных

Курс познакомит слушателей с алгоритмами и компьютерными программами для практической аналитики и прогнозирования технологических параметров производственного процесса. Участники курса получат навыки сбора, обработки, отображения и анализа данных на основе предиктивной аналитики для контроля качества продукции в машиностроении, используя современные инструменты, такие как Python, SQL, Pandas и PySpark.

Аудитория курса

Для студентов технических направлений подготовки («Информатика и вычислительная техника», «Приборостроение», «Машиностроение», «Управление в технических системах»).
Что вы получите?
- 6 разделов с видеолекциями
- Практические навыки работы с Python, SQL, Pandas, PySpark
- Фокус на применении аналитики в машиностроении и контроле качества
- Свободное расписание: нет дедлайнов, все материалы доступны сразу
- Тестовые задания с автоматической проверкой после каждого раздела
- Чат для общения с однокурсниками
- Сертификат Лекториума о прохождении курса
Зачем?
- Получить востребованные навыки на стыке IT и производства
- Научиться превращать сырые технологические данные в понятные выводы для принятия решений
- Заложить фундамент для работы в области промышленной аналитики и Industry 4.0

Запуск курса зимой 2026 года. Запишитесь на курс, чтобы получить оповещение о старте. Обучение бесплатное

Записаться

FAQ

Реквизиты курса

Московский государственный технологический университет «Станкин»

Длительность курса

3−4 недели

больше прекрасных курсов