1 июля - 31 августа

Летняя цифровая школа Сбера

третий год подряд бесплатно для преподавателей вузов и организаций СПО, работающих в областях:
Искусственный интеллект
Анализ данных
Кибер-безопасность
Java разработка
Устойчикое развитие
Цифровые финансы и бизнес-модели


Познакомим с последними технологиями преподавания, дадим актуальные практические примеры и кейсы для использования в учебных программах.


По окончании - удостоверение о повышении квалификации.

Записаться

Сбер дает возможность преподавателям вузов повысить квалификацию по шести ключевым трекам и прокачать цифровые навыки

icon

Data Science

360 преподавателей

icon

Data Engineering

180 преподавателей

icon

Java Development

180 преподавателей

icon

CyberSecurity

180 преподавателей

icon

Устойчивое развитие (ESG)

100 преподавателей

icon

Цифровые финансы и бизнес-модели

50 преподавателей

img

Набор

До 20 июня

img

Обучение

С 1 июля по 31 августа

img

Формат

Лучшие электронные курсы от СберУниверситета и вебинары с экспертами Сбера. Курсы можно прослушать в любое удобное время, вебинары пройдут в течение одной рабочей недели июле

img

Целевая аудитория

Преподаватели вузов и организаций СПО, работающие в смежных областях по трекам, которые есть в летней цифровой школе

img

Условия участия

В программе могут принять участие преподаватели вузов и ссузов. Если ранее Вы обучались уже в Летней или Зимней школах, то Вы можете попробовать еще раз, однако необходимо выбрать другую программу обучения

img

Стоимость

Бесплатно. Сбербанк полностью оплачивает обучение

img

Результат

Участники программы улучшат навыки работы в своей предметной области, смогут модернизировать учебные курсы и рассказать студентам о последних технологиях

img

Аттестация

По итогу обучения можно будет пройти аттестацию и получить удостоверение о повышении квалификации

img

Бонус

Возможность участия в Зимней школе Сбера для продолжения обучения

1. Трек Data Science

Вводный модуль

1–17 июля

Введение в искусственный интеллект (18 ак. ч.)

Курс помогает разобраться в современных тенденциях развития искусственного интеллекта и узнать, как будут развиваться использующие его системы.


Основы Python (40 ак. ч.)

Развитие начальных практических навыков языка программирования Python. В курсе даны основы синтаксиса и базовых конструкций языка.

Интенсив (40 ак.ч.)

18–22 июля

Практические занятия

Практические занятия

Линейная регрессия

Решающие деревья

Детектирование аномалий

Ансамбли методов

Рекомендательные системы

Массовая персонализация

Нейронные сети

Компьютерное зрение

Обработка естественного языка

Чат-боты


Лекции

Process Mining

Графовая платформа

VisionLabs

Диалоговая платформа (iPavlov)

Дополнительный модуль

23 июля — 31 августа

Python для анализа данных (32 ак. ч.)

Электронный курс, рассчитанный на специалистов, которым необходимо работать с индексами, чистить данные, проводить с ними математические операции, агрегировать и визуализировать.


Машинное обучение (48 ак. ч.)

Знакомство с моделями машинного обучения — как базовыми, так и Deep Learning.

2. Трек Data Engineering

Вводный модуль

1–17 июля

Основы SQL (16 ак. ч.)

Курс развития профессиональных компетенций для специалистов, работающих с базами данных. Поможет освоить функции и операторы SQL, научиться решать практические задачи.


Основы Python (40 ак. ч.)

Развитие начальных практических навыков языка программирования Python. В курсе даны основы синтаксиса и базовых конструкций языка.

Интенсив (40 ак. ч.)

18–22 июля

Практические занятия

SQL. Основы синтаксиса DML/DDL

Соединение данных, агрегация

Профилирование данных

Паттерны хранения данных

Оконные функции

Методы контроля качества

Нормальные формы и ER-модель

Индексы и оптимизация запросов


Лекции

DWH/BigData: вчера, сегодня, завтра

Что должен уметь дата-инженер?

Архитектура и принципы BigData в экосистеме

Data Governance

Дополнительный модуль

23 июля — 31 августа

Основы Java-программирования I (36 ак. ч.)

Основы Java-программирования II (36 ак. ч.)

Курс, который является первым в траектории обучения Java-разработчика и не требует наличия опыта программирования или установки специального программного обеспечения.


Основы BI-систем (16 ак. ч.)

Курс знакомит с примерами Business Intelligence System, дает базовые знания о самых распространенных BI-системах и принципах их работы.

3. Трек Java Development

Вводный модуль

1–17 июля

Основы Java-программирования I (36 ак. ч.)

Основы Java-программирования II (36 ак. ч.)

Курс, который является первым в траектории обучения Java-разработчика и не требует наличия опыта программирования или установки специального ПО.


DevOps для всех (8 ак. ч.)

Участники получают общее представление о DevOps, его практиках и стандартах, инструментах, глоссарии. Эта база поможет перейти к более глубокому изучению инструментов DevOps и практике.

Интенсив (40 ак. ч.)

18–22 июля

Практические занятия

Знакомство с языком Java. Базовые типы: числовые, byte, char, boolean

Байт-код, загрузка классов

Функциональное программирование

Проектирование. Базовые понятия архитектуры ООП

Работа с окружением. Шаблоны проектирования

Реляционные БД в Java

Многопоточность

Знакомство со Spring


Лекции

Цифровая платформа Сбера

Единая фронтальная система

Synapse

СБОЛ и СББОЛ

Sberworks

Дополнительный модуль

23 июля — 31 августа

Основы алгоритмических задач (40 ак. ч.)

Курс научит разрабатывать и применять алгоритмы, а также решать общие алгоритмические задачи.


Анализ исходного кода программного обеспечения (12 ак. ч.)

Изучение основных инструментов code review, а также методов и конструкций обеспечения требований безопасности в коде.


+ 2 бонусных курса:


Основы DevOps для ИТ-специалистов (12 ак. ч.)


Основы SQL. Задачи и решения (16 ак. ч.)

4. Трек Сybersecurity

Вводный модуль

1 – 10 июля

Применение современных криптографических средств (8 ак.ч.)

Криптографические технологии применяются везде, вплоть до мобильных телефонов, но, чтобы умело их использовать, нужно знать теорию и иметь практический опыт. Курс послужит отправной точкой в систематизации таких знаний.


Основы обеспечения безопасности данных на средах тестирования и разработки (6 ак.ч.)

Все современные предприятия, работающие с клиентами, собирают данные о клиентах, сотрудниках, партнерах и так далее. Курс рассказывает, как обеспечить безопасность персональных данных и как их можно обезличить.

Интенсив

10–15 июля

Кибербезопасность цифрового предприятия

Безопасность в системах Machine Learning

Перспективные технологии обеспечения кибербезопасности современного бизнеса и госуправления. Что будет востребовано через 3–5 лет?

Технологии кибербезопасности будущего

Математические принципы работы асимметричных алгоритмов

Математические принципы работы симметричных алгоритмов

Хеширование

Защищенный режим работы процессора

Формат исполняемых файлов PE

Техники внедрения кода

Манипуляция с отображением страниц памяти

Переполнение буфера

Безопасность мобильных устройств

Возможна ли анонимность в Интернете?

Методы и способы анализа журналов веб-сервера при расследовании DDoS-атак

Дополнительный модуль

16 июля – 7 августа

Сетевые технологии. Угрозы кибербезопасности (20 ак. ч.)

Курс рассказывает о сетевых протоколах и технологиях, сгруппированных по уровням модели OSI с точки зрения сетевых уязвимостей, и о методах защиты.


Компоненты ОС Windows: технологии и безопасность (25 ак. ч.)

Что угрожает безопасности ОС Windows? В курсе подробно рассмотрены четыре компонента архитектуры Windows (системные процессы, процессы и потоки, система ввода/вывода, работа с памятью) и четыре этапа работы ОС с точки зрения кибербезопасности.

5. Трек ESG

Вводный модуль

1 – 10 июля

Введение в ESG

Серия вводных материалов по экономике устойчивого развития, климатической повестке, DE&I, ответственному финансированию и правам человека.

Серия материалов по системному и критическому мышлению.

Интенсив

10 – 15 июля

Устойчивое развитие в РФ, основные задачи в разрезе до 2030, прорывные идеи развития для регионов.

Стратегии адаптации к изменениям климата и социальной переоценке в государственном управлении. Практические подходы к разработке адаптационных планов и планов развития. Операционализация стратегий.

Стратегии ESG-трансформации бизнеса. Элементы и этапы трансформации, план реализации.

Стратегии низкоуглеродного развития бизнеса.

ESG-рейтинги. Рейтинги устойчивости.

Стандарты и фреймворки отчетности об устойчивом развитии; климатическая отчетность.

Социальное предпринимательство. Кейсы.

Устойчивые коммуникации cо стейкхолдерами.

Управление репутационным риском.

Разнообразие. Инклюзивные коммуникации.

Права человека.

Анализ данных для управления устойчивым развитием.

Как ESG-факторы дополняют традиционный анализ при принятии инвестиционных решений.

Интеграция оценки стоимости экосистемных услуг и экстерналий в экономические модели. Практические примеры интеграции подходов для экономических агентов.

Особенности оценки стартапов. Обзор Greentech стартапов.

Лидерство и эмоциональный интеллект.

Дополнительный модуль

16 июля – 7 августа

Лидерство и эмоциональный интеллект.

Климатическое стресс-тестирование и сценарный анализ.

6. Трек «Цифровые финансы и бизнес-модели»

Вводный модуль

1 – 10 июля

«Цифровые бизнес-модели» (10 ак.ч.)

Если вы хотите разобраться в глобальных трендах, цифровых бизнес-моделях, понять основные принципы работы платформ и экосистем, то в этом курсе вы найдете ответы на эти вопросы.


«Unit-экономика. Базовый курс» (4 ак.ч.)

Пройдя курс, вы поймете, что такое юнит-экономика, научитесь рассчитывать метрики юнит-экономики для поиска точек кратного роста.


Финансовая оценка AI-инициатив (7 ак.ч.)

При разработке AI моделей и решений крайне важно правильно оценивать эффект, который необходимо достичь от их реализации. Курс погрузит вас в контекст задачи и позволит вам самостоятельно освоить инструменты оценки. Вам будут продемонстрированы основные принципы оценки, типовые ошибки и разобраны кейсы.

Интенсив

10 – 15 июля

Введение в цифровую экономику

Технологические тренды, влияющие на экономику

Цифровые бизнес-модели и модели монетизации

Цифровые бизнес-модели. Применение

Партнерство как бизнес-модель

Платформенная бизнес-модель

Экосистема: взгляд бизнеса и пользователя

Децентрализованные платформы и DeFi

Финансы в цифровом мире

Цифровой рубль

Unit-экономика: понятие, метрики, воронка продаж

Unit-экономика SaaS моделей

Unit-экономика подписки

Unit-экономика e-commerce

Трансформация бизнес-моделей

Дополнительный модуль

16 июля – 7 августа

Финансы для руководителей, внешний (20 ак. ч.)

Спикеры

Трек DS

img

Дмитрий Бугайченко

управляющий директор по исследованию данных, Дивизион «Массовая персонализация», Сбер

img

Татьяна Шаврина

главный эксперт по технологиям, Управление экспериментальных систем машинного обучения, Сбер

img

Дмитрий Зубцов

руководитель Академии технологий и данных, СберУниверситет

Трек JD

img

Антон Ганенков

руководитель направления Управления развития фронтальных АС, Сбер

img

Денис Родин

руководитель направления, Управление систем процессинга, Сбер

img

Дмитрий Зубцов

руководитель Академии технологий и данных, СберУниверситет

Трек «Устойчивое развитие»

img

Наталья Зайцева

управляющий директор, ESG-трансформация, дирекция по ESG, Сбер

img

Иван Барсола

исполнительный директор, ESG Data Management, дирекция по ESG, Сбер

img

Назар Сотириади

исполнительный директор, Департамент интегрированного риск-менеджмента, Сбер

Трек CS

img

Олег Ржевский

руководитель направления, Академия кибербезопасности, СберУниверситет

img

Артур Пакулов

Специалист в области низкоуровневого программирования, обратной разработки и анализа вредоносного программного обеспечения

img

Алексей Лукацкий

Бизнес-консультант по безопасности Cisco, член комитетов и рабочих групп в государственных структурах, эксперт в области кибербезопасности

img

Алексей Гришин

Специалист в области сетевых технологий и сетевой безопасности, безопасности ОС Linux, организатор соревнований по ИБ, тренер национальной сборной WorldSkills по Cybersecurity

Трек «Цифровые финансы» (DF)

img

Игорь Баранов

к.э.н, доцент, MBA, MPA, приглашенный преподаватель СберУниверситета

img

Хоружик Михаил Михайлович

Директор Дивизиона идентификации и интеграционных технологий, Сбер

F. A. Q.

Если я уже был на курсах от Сбера (Летней и Зимней школах), могу я участвовать еще раз?

Да, но только записавшись на другую программу обучения.

Если я преподаватель и сотрудник Сбера, могу ли я участвовать?

К сожалению, нет. На данный момент наша школа рассчитана исключительно на преподавателей, у которых основное место работы это высшее или среднее учебное заведение.

Какой график обучения? Получится ли совмещать его с работой?

Вы можете изучать материалы курса в удобном вам режиме, совмещать обучение с работой и личной жизнью.

Если я не сдам итоговую аттестацию, я получу удостоверение о повышении квалификации?

Удостоверение о повышении квалификации можно получить только при успешной сдаче экзамена по итогу завершения программы.

Сколько стоит обучение в Летней цифровой школе?

Обучение в школе бесплатно и проходит при поддержке Сбера.

Если я хочу я послушать учебную программу, но в данный момент не читаю курс на схожую тематику, могу ли я на него прийти?

Да. На некоторых треках предусмотрено входное тестирование, если Вы его сдадите и наберете необходимо количество баллов, но Вы можете прослушать курс.

Могу ли я учиться на двух треках сразу?

В рамках одной цифровой летней школы можно обучаться только на одном треке.

Когда я получу удостоверение о повышении квалификации?

Вы получаете электронное удостоверение о повышении квалификации после завершения обучения и успешного прохождения итоговой аттестации.

В чем отличие Летней от Зимней школы?

На Зимнюю школу приглашаются участники, успешно завершившие обучение летом, для продолжения обучения.

Проведите лето с пользой!

Зарегистрироваться