Летняя цифровая школа Сбера

для преподавателей вузов



Набор на нашу программу закрыт,

до встречи в следующем году

Сбер дает возможность преподавателям вузов повысить квалификацию по четырем 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

Общая информация

Цель программы: эксперты Сбербанка знакомят вузовских преподавателей с последними технологиями в их областях

img

Набор

До 28 июня мы принимаем анкеты и рекомендательные письма

img

Обучение

С 1 июля по 31 августа

img

Целевая аудитория

Преподаватели информационных технологий

img

Условия

В программе могут участвовать сотрудники вузов-партнеров Сбера

img

Стоимость

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. Кроме того, все выпускники получат удостоверение о повышении квалификации

img

После обучения

Важно использовать полученные знания в учебном процессе

img

Бонус

Участие в зимней цифровой школе СберУниверситета

img

Формат

Онлайн-курсы общей продолжительностью 136 академических часов и вебинары с экспертами Сбера. Курсы можно прослушать в любое удобное время, вебинары пройдут с 19 по 23 июля

1. Трек Data Science

1 июля — 31 августа

Вводный модуль

1–18 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.)

19–23 июля

Практические занятия

Линейная регрессия

Решающие деревья

Детектирование аномалий

Ансамбли методов

Рекомендательные системы

Массовая персонализация

Нейронные сети

Компьютерное зрение

Обработка естественного языка

Чат-боты


Лекции с экспертом

Process Mining

Графовая платформа

VisionLabs

Диалоговая платформа (iPavlov)

Дополнительный модуль

24 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

1 июля — 31 августа

Вводный модуль

1–18 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.)

19–23 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

24 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

1 июля — 31 августа

Вводный модуль

1–18 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 программного обеспечения.


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.)

19–23 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

24 июля — 31 августа

Основы алгоритмических задач (40 ак. ч.)

Курс поможет научиться 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

1–25 июля

Вводный модуль

1–5 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

5–9 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

10–25 июля

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.

Эксперты

img

Олег Ржевский

Руководитель направления в СберУниверситете

img

Илья Поздняков

Управляющий директор, ИТ-лидер кластера загрузки данных, лидер профсообщества DWH/BigData

img

Андрей Мараков

Управляющий директор — начальник управления, лидер профсообщества Java

img

Игорь Баранов

Проректор по обучению и исследованиям