Анализ данных и искусственный интеллект

Анализ данных и искусственный интеллект

Программа содержит 3 интенсивных образовательных модуля общей продолжительностью 80 часов.

Содержание программы посвящено анализу технологических укладов жизнедеятельности людей на территории России, анализу того, в какие большие по отношению к стране процессы втянуто население России на сегодняшний день, по каким хозяйственным и административным принципам организованна сегодня жизнь страны.

Базовым объектом для анализа и прогнозирования являются данные о субъектах федерации, в которых проживают участники, и карта России.

Занятия заостряют внимание учащихся на необходимости многомерного анализа данных через введение понятия антропоток и многообразие связанных с ним переменных. Современное научное представление об антропотоках строится на синтезе социологических данных о возрастной структуре населения и её зависимости от технологических укладов; социально-экономических представлений о структуре рынков труда и их изменениях, влияющих на профессиональную структуру населения; также разнообразных историко-социологических, культурологических, этнографических данных, описание которых выходит за рамки данного документа.

 Параллельно с освоением предметного материала «Введение в методы анализа данных с помощью Python» в качестве первого аналитического шага ученикам в группах предлагается выделить, наряду с типами региональных технологических укладов, типы антропотоков (например, миграционный, демографический, профессиональный, идентификационный антропоток) – и подобрать типы статистических данных, которые помогут продемонстрировать их наличие и динамику.

Важно, чтобы ученики самостоятельно попытались выделить из подготовленных наборов данных статистические характеристики, отличительные особенности технологических укладов, антропотоков и их влияние на развитие территорий.

Анализ этих данных осуществляется средствами Python.

Цель программы: формирование системного и целостного представления о современном компьютерном анализе данных и машинном обучении как основополагающей компетентности в современной экономике и управлении и одновременно как о перспективной сфере занятости, с самоопределением участников по отношению к ней как к карьерной перспективе.

Задачи программы:

  • сформировать и удержать познавательный и исследовательский интерес к анализу данных как к профессиональной сфере и как к типу организации практики – на всём протяжении реализации образовательной программы;
  • обеспечить знакомство с математическими основами, основными методами, техниками, задачами и проблемами современного анализа данных и машинного обучения, а также наиболее вероятными тенденциями развития этой сферы и точками роста (преимущественно, посредством организации собственной исследовательской деятельности учеников);
  • создать условия для собственной пробно-проектной деятельности в сфере Анализа данных и машинного обучения, включающей в себя постановку задачи, формулировку аналитических гипотез, исходящих из реальных проблем управления в социально-экономической сфере, анализ имеющихся наборов данных, их интерпретацию и выработку на их основе сценариев управленческого решения поставленной задачи;
  • создать педагогические условия для оформления полученного опыта и применяемых схем мышления и организации деятельности, с последующим самоопределением к сферам анализа данных, машинного обучения и ИИ как к собственной профессиональной сфере;
  • побудить к изучению дополнительной информации о сферах и конкретных практиках применения анализа данных, машинного обучения и систем ИИ, роли и места этих специальностей в цифровой экономике и современной технологической цивилизации.

Предметные результаты:

  • освоение понятий «анализ данных», «методы анализа данных», «машинное обучение», «нейросеть», «искусственный интеллект», «антропоток»;
  • формирование начальных навыков использования языка python для анализа данных;
  • знакомство с основными методами ее решения задачи классификации.

 Компетентностные результаты:

  • формирование представления о современном компьютерном анализе данных и машинном обучении как основополагающей компетентности в современной экономике и управлении;
  • опыт пробного коллективного проектного действия.

Целевая аудитория программы

  • обучающиеся 8-11 классов школ Кемеровской области с хорошими и отличными знаниями по математике/информатике, мотивированные к занятиям программированием и инженерному образованию;
  • победители олимпиад математика/информатика (физика, если проявляют уклон к цифровым технологиям);
  • дети из углубленных классов, системы доп. образования (кванториумы, инженерные школы, кружки/клубы).

Важно, чтобы у ребят была сформирована компетенция – информационные технологии.

Положение о тематической смене «Анализ данных и искусственный интеллект»

Примеры итоговых работ обучающихся:

 

Категория: Программы

Tag: Наука

поделиться в социальных сетях