Преподаватели прошли повышение квалификации

Преподаватели кафедры «Бухгалтерский учет и статистика» в период с 23 октября по 06 ноября 2023 г. прошли повышение квалификации по курсу «Методы искусственного интеллекта анализа больших данных в АПК» (72 часа).

Сегодня бизнес генерирует огромные объемы данных, через анализ и управление которыми можно получать новые знания для принятия эффективных управленческих решений. Данные становятся все более неструктурированными, повышаются требования к скорости их обработки. Традиционные системы бизнес-аналитики ориентированы на работу со структурированными данными, для обработки полуструктурированных и неструктурированных данных предназначены технологии больших данных (Big Data).

Одним из перспективных направлений использования Big Data является сельское хозяйство. Так, урожайность культур, являющаяся одним из показателей эффективности работы предприятия, зависит от множества факторов, в том числе тех, которые можно отнести к большим данным (метеорологические условия, расстояние между растениями, глубина посадки, методы обработки, параметры полива и др.). Считается, что внедрение аналитических сервисов на базе Big Data позволит увеличить урожайность зерновых культур более чем на 30 % (при условии принятия правильных управленческих решений на основе проведенного анализа). Отслеживая факторы, влияющие на надой молока (качество и количество корма, погодные условия и др. показатели), можно достичь устойчивого роста надоев более чем на 15 %. [1]

Профессиональная программа повышения квалификации направлена на совершенствование и приобретение новых профессиональных компетенций слушателями в области анализа больших данных в сельском хозяйстве с использованием методов искусственного интеллекта, формирование и совершенствование навыков применения языка программирования Python для анализа данных в цифровой экономике.

В течение курса преподаватели кафедры изучили:

• язык программирования Python: синтаксис и основные логические конструкции, библиотеки и модули для анализ данных;
• ознакомились с основами интеллектуального анализа данных, в том числе с построением моделей классификации и регрессии;
• рассмотрели особенности и инструменты анализа больших данных, их очистки и предобработки, этапы разработки проектов анализа больших данных, применение методов машинного обучения в Big Data;
• освоили базовые навыки построения искусственных нейронных сетей.

По завершении курса все преподаватели получили удостоверения о повышении квалификации установленного образца.