Программы для IT-специалистов

 

Бизнес-интеграция

Продолжительность обучения 1 семестр.
Обучение в вечернее время 2 раза в неделю по 4 академических часа
128 ак. часов в семестр (семестр примерно 4 месяца или 16 недель)

  • Технологии интеграции

    Сегодня крайне важно, чтобы интеграция новой системы в общую структуру проходила максимально безболезненно и в кратчайшие сроки. Раздел посвящен основам технологий интеграции нескольких подсистем в одну. Для эффективной работы интеграционных решений необходимо, чтобы все участвующие системы не только слаженно взаимодействовали между собой и удовлетворяли требованиям бизнеса и соблюдали SLA. Знания, полученные на данном курсе, позволят строить надежные, легко расширяемые и поддерживаемые интеграционные решения с учетом потребностей бизнеса и неизбежных компромиссов в условиях ограниченных ресурсов и жесткой конкуренции.

    • Продолжительность 32 ак. часа
    • Способы интеграции корпоративных систем. Проблема выбора интеграционного решения.
    • Уровни интеграции: точка-точка, интерфейсы пользователя, данные, web сервисы.
    • SOAP и REST: особенности каждого из подходов
    • Корпоративная сервисная шина, сервис-ориентированная архитектура
    • Синхронное и асинхронное взаимодействие
    • Режимы работы: Request/Reply, Publish/Subscribe и Callback
    • Шаблоны интеграции корпоративных систем: Content Base Router, Message Translator, Message Filter, Splitter, Dynamic Router и другие.
    • Примеры реализации.
  • Корпоративная архитектура и управление ИТ

    Успешная работа современного предприятия предполагает постоянное совершенствование его ИТ инфраструктуры, включая создание нового ПО, внедрение оборудования, оптимизацию процессов управления ИТ. Курс познакомит Вас с лучшими международными практиками в этой сфере, формализованными в виде ряда стандартов широко применяемых в корпоративной среде.

    • Продолжительность 16 ак. часов
    • Корпоративная архитектура
      • TOGAF
    • Управление ИТ
      • ITIL
      • Cobit
    • Моделирование систем
      • UML
      • IDEF
    • Управление разработкой ПО
      • Процессы Waterfall, RUP, Agile
  • Автоматизация бизнес-процессов

    Эффективное управление бизнес-процессами предприятия предполагает их автоматизацию с привлечением программных средств, позволяющих непрерывно улучшать процессы благодаря гибкости и прозрачности создаваемых процессных приложений. Курс познакомит Вас с лучшими практиками формализации и оптимизации бизнес-процессов, научит использовать инструменты для их моделирования и автоматизации.

    • Продолжительность 40 ак. часов
    • Управление бизнес-процессами (BPM)
    • Описание и анализ бизнесс-процессов
      • Методологии
      • BPMN
    • Средства автоматизации бизнес-процессов
      • BPMN - BPEL
      • Другие подходы
    • Управление бизнес-правилами
      • BAL
    • Управление операционными решениями (ODM)
  • Специализация

    Специализация предполагает углубленное изучение выбранного продукта IBM в объеме авторизованного обучения и прохождение профессиональной сертификации.

 


 

Наука о данных

Продолжительность обучения 1 семестр.
Обучение в вечернее время 2 раза в неделю по 4 академических часа
128 ак. часов в семестр (семестр примерно 4 месяца или 16 недель)

  • Базы данных

    Термин «Базы Данных» скрывает под собой целый пласт различных реализаций систем хранения. Мы поговорим о прошлом настоящем и будущем баз данных: их истоках, текущем положении дел, а так же заглянем в будущее, обсудив наиболее перспективные направления развития. В качестве основного предмета для нашего разговора мы выберем реляционную модель хранения данных, как наиболее распространенную, на текущий момент времени.

    • Продолжительность 32 ак. часа
    • Базы данных (введение)
    • Виды баз данных и их особенности
      • SQL/NoSQL/NewSQL
      • InMemory технологии
    • Реляционные базы данных
    • Модель сущность-связь
      • Сущности и атрибуты
      • Типы связей (отношения между сущностями)
      • Логическая модель данных 
    • Физическая модель данных
      • Избыточность данных и нормальные формы
      • Таблицы и представления
      • Язык SQL
        • Структура языка SQL
        • Получение данных из одной или нескольких таблиц
        • Использование функций
        • Использование подзапросов
        • Рекурсивный SQL
      • Индексы
      • Ограничения (проверочные и ссылочной целостности)
      • Триггеры
      • Хранимые процедуры
    • Доступ к данным из приложений
      • JDBC и ODBC, JPA
      • Статический и динамический SQL
  • Хранилища данных и ETL

    Определение «Хранилище Данных» говорит само за себя. Мы поговорим о видах и предназначениях хранилищ данных, их месте в построении современных решений для крупного бизнеса. Причем наиболее важным для нас будет, не столько вопрос  обеспечения  хранения, сколько вопрос обогащения наших хранилищ новыми данными посредством инструментов ETL (Extract, Transform, Load).

    • Продолжительность 8 ак. часов
    • Хранилища данных
      • Отличия от OLTP систем
      • Схемы «Звезда», «Снежинка», витрины данных
    • ETL и его применение
      • Получение данных из различных источников 
      • Запись данных в различные цели
      • Трансформация данных
        • Объединение данных
        • Фильтрация данных
        • Сортировка и группировка данных
  • Бизнесс-аналитика

    Курс посвящен изучению методов и инструментов для перевода необработанной информации в осмысленную, удобную форму. Эти данные используются для бизнес-анализа. Технологии Бизнес Аналитики обрабатывают большие объёмы неструктурированных данных, чтобы найти стратегические возможности для бизнеса.

    • Продолжительность 32 ак. часа
    • Задачи и средства бизнес-аналитики
      • Performance Management Solutions
      • Business Intelligence
      • Data Mining
    • Модели данных
      • Структурированные данных
      • Метаданные и  реляционные источники
      • Многомерные модели
    • Визуализация данных
      • Работа с  Сognos Insight
      • Отчеты в Cognos Analytics Reporting, QlickView, BIRT
    • Инструменты анализа
      • Работа с данными в SPSS  Modeler и создание модели и построение прогнозов
  • Большие данные

    Большие данные (Big Data) — совокупность подходов, инструментов и методов обработки структурированных и не структурированных данных огромных объёмов и значительного многообразия для получения воспринимаемых человеком результатов, эффективных в условиях непрерывного прироста, распределения по многочисленным узлам вычислительной сети.

    • Продолжительность 8 ак. часов
    • Введение в управление данными 
      • Данные и энтерпрайз приложения
      • Понятие «Большие Данные» 
    • Основы работы с «Большими Данными»
      • Архитектура и администрирование Hadoop 
      • Платформа управления «Большими Данными»
    • «Большие Данные» и разработка приложений
      • Архитектура «Больших Данных»
      • Хранение и манипуляции с данными при помощи Hadoop
      • Создание данных при помощи HDFS и  GPFS
      • Распределение и хранение данных при помощи MapReduce
      • Hadoop Query languages (Pig, Hive, Jaql)
      • Система распределенного хранения Hbase и NoSQL 
      • Запросы с использованием BigSQL
      • Аналитический инструмент BigSheets 
      • Текстовый анализ структурированных и не структурированных данных
      • Жизненный цикл разработки приложений
  • Машинное обучение

    Машинное обучение - дисциплина, позволяющая компьютерам решать аналитически задачи, не будучи явно запрограммированными для этого. Автономные транспортные средства, распознание речи и текстов, аналитика в медицине, поисковые машины - в этих областях повсеместно применяется машинное обучение. В данном курсе рассматриваются основные задачи машинного обучения, алгоритмы для их решения и практические примеры.

    • Продолжительность 8 ак. часов
    • Введение в машинное обучение
    • Модели в машинном обучении и области их применения
    • Сложившиеся практики для решения типовых задач машинного обучения: распознание текстов, сортировка, компьютерное зрение
    • Используемые технологии и фреймворки
    • Платформы, реализующие технологии машинного обучения (Apache Spark ML, IBM Watson ML, H2O, IBM SPSS Modeler)
    • Слабый искусственный интеллект
    • Когнитивные вычисления для бизнес-задач, DeepQA
  • Специализация

    Специализация предполагает углубленное изучение выбранного продукта IBM в объеме авторизованного обучения и прохождение профессиональной сертификации.

 


 

Безопасность для корпоративных решений

 

Продолжительность обучения 1 семестр.
Обучение в вечернее время 2 раза в неделю по 4 академических часа
128 ак. часов в семестр (семестр примерно 4 месяца или 16 недель)

  • Аутентификация/Авторизация (LDAP)

  • Симметричные/Асимметричные криптосистемы

  • SSL, сертификаты

  • Электронная (цифровая) подпись

  • Настройка безопасности на серверах приложений

  • Антивирусы

  • Межсетевые экраны

  • SIEM решения

  • Активные сканеры уязвимостей

  • Технология BlockChain и возможности ее применения

 

ПРИ ПОДДЕРЖКЕ

КОНТАКТЫ

  • Учебный Центр КУДИЦ
  • 117485 Москва, улица Профсоюзная, 84/32
  • +7 (495) 246-00-96
  • ew@qdts.ru