Открытый университет АлтГУ

МООК "Основы программирования и анализа данных на Python"

Описание курса:
1) авторы/составители:
Кротова О.С., ст. преподаватель каф. ТКПМ, АГУ;
Маничева А.С., доцент каф. ТКПМ, АГУ;
Журавлева В.В., доцент каф. ТКПМ, АГУ;
Понькина Е.В., доцент каф. ТКПМ, АГУ;
Рябов И.Ю., преподаватель каф. информатики, АГУ;
Полосин Г.В., ассистент каф. ТКПМ, АГУ;
2) целевая аудитория: обучающиеся программы бакалавриата вузов-партнеров;
3) формат курса: учебный курс;
4) длительность обучения: 8 недель;
5) уровень подготовки слушателей: основы компьютерной грамотности;
6) краткая аннотация курса: курс способствует формированию и совершенствованию у слушателей умений и навыков программирования на высокоуровневом языке Python для сбора, визуализации и анализа данных в информационно-аналитической деятельности;
7) результаты обучения на курсе: 
Знания:
– парадигмы, архитектурные черты, семантику и синтаксис языка программирования Python;
– назначение, устройство и свойства основных структур данных и конструкций языка Python;
– теоретические и прикладные основы анализа больших данных.
Навыки:
– выбор методов и инструментальных средств анализа больших данных для проведения аналитических работ;
– выбор средств представления результатов аналитики больших данных.

Международная стажировка (образовательный интенсив) в рамках проекта Приоритет 2030

Описание курса:
1) авторы/составители:
Кротова О.С., ст. преподаватель каф. ТКПМ, АГУ;
Маничева А.С., доцент каф. ТКПМ, АГУ;
Журавлева В.В., доцент каф. ТКПМ, АГУ;
Понькина Е.В., доцент каф. ТКПМ, АГУ; 
Козлов Д.Ю., зав. кафедрой каф. информатики;
Рябов И.Ю., преподаватель каф. информатики, АГУ;
Полосин Г.В., ассистент каф. ТКПМ, АГУ;

2) целевая аудитория: обучающиеся программы бакалавриата вузов-партнеров;

3) формат курса: учебный курс;

4) длительность обучения: 8 недель;

5) уровень подготовки слушателей: основы компьютерной грамотности;

6) краткая аннотация курса: Курс направлен на формирование и совершенствование у слушателей умений и навыков по практическому применению методов и технологий компьютерного зрения и интерпретации результатов анализа изображений при решении прикладных задач в различных областях, приобретение навыков использования программных инструментов обработки и анализа изображений.

7) результаты обучения на курсе: 
Знания:
– способы представления цифровых изображений;
– прикладные области и постановки прикладных задач, в которых применяются методы компьютерного зрения и анализа изображений.

Навыки:
– решение прикладных задач с подбором подходящих методов и программных средств анализа изображений и компьютерного зрения;
– конструирование систем компьютерного зрения на базе высокоуровневых программных средств

Онлайн-хакатон по программированию

1) авторы/составители: Г.Д. Булгаева,
2) уровень образования: бакалавриат;
3) шифр и наименование направления/специальности подготовки: 44.03.04 - профессиональное обучение (по отраслям);
4) форма обучения: очная; 
5) институт, курс, семестр: ИГН 1 курс, 1-2 семестр.

1) Г.Д. Булгаева 2）本科學歷； 3) 44.03.04 職業培訓（按行業） 4）培訓形式（全日制）； 5) IGN 1門課程，1-2學期。

On this course you will be able to get acquainted with the lectures of the teachers of the Institute of Biology and Biotechnology of the Altai State University.

Agroecology lectures in English.

Курс лекций по агроэкологии на английском языке.