Курс лекций нпио

Для студентов МГТУ им. Н.Э. Баумана специалисты компании ИНФОРИОН читают курс лекций НПиО: Наука, Прогресс и Образование.

Курс посвящен введению в специальность и основам профессиональной деятельности в сфере информационных технологий. Отдельное внимание уделено практическим навыкам и современным реалиям работы в IT.

Смотреть лекции на YouTube
Project Management: Что за «зверь» менеджер проекта?
Лекция Елены Курыжко, руководителя проектов Компании ИНФОРИОН, о работе менеджера проекта и его роли в IT-индустрии.

«Скрамить» или «не скрамить», вот в чём вопрос… В IT индустрии только и разговоров, что о гибкой методологии управления проектами. Термины sprint, scrum poker, backlog плотно вошли в лексикон IT-специалистов. Сколь бы невероятным это ни казалось, но «скрамить» пытаются даже в строительстве и образовании. Управление проектами берёт своё начало в конце 50-х годов XX века в США, но именно сейчас оно приобретает всё большее значение, а менеджеры проектов становятся всё более востребованы.
Елена Курыжко
Project Management: Что за «зверь» менеджер проекта?
Игорь Демантьев
Администратор баз данных: Кто такой DBA?
Администратор баз данных: Кто такой DBA?
Лекция Игоря Дементьева, руководителя отдела системного администрирования и администрирования баз данных Компании ИНФОРИОН, об особенностях работы Администратора баз данных.

Основа почти любого проекта — это данные. Их надо хранить, обрабатывать и получать к ним быстрый доступ. Для этого приложения очень часто используют различные СУБД.
Даже временная недоступность данных может дорого обойтись компании, а их потеря и вовсе обернуться крахом.
Поэтому в крупных компаниях или проектах выделяется отдельная должность администратора баз данных(DBA).
В этой лекции вы узнаете что нам даёт СУБД, с чем может столкнуться DBA в своей работе и какими знаниями он должен обладать.
Software engineering: "Скучное" программирование
Тони Хоар, создатель быстрого алгоритма сортировки, как-то сказал: «Внутри каждой большой программы находится маленькая программа, пытающаяся вырваться наружу» (Inside every large program is a small program struggling to get out). Программирование — это не только реализация алгоритмов и «фич». Очень много работы программиста заключается в подготовке, валидации, индексации данных и перемещении их из одного места в другое. Причем обычно это должно быть быстро и масштабируемо, а еще чтобы было без багов, можно было нетрудно поменять и легко развернуть новую версию на прод. Это может звучать немного скучно, особенно на фоне работы Дата Сайентиста, который обучает нейронки, чтобы писать сценарии для новых фильмов Бетмена или прилепить лицо Трампа на мексиканца.

Однако proof-of-concept — это одно, а раскатать модель это на прод «чтобы работало» и чтобы к ней приходили качественные данные — уже инженерная задача, причем не всегда тривиальная.

Сравнительно недавно появилось модное название для программистов, которые делают эту работу для Дата Сайентистов — Дата-Инженеры. В чем заключается «рутина» программирования? Что делают Дата Инженеры, какие навыки им нужны и какие инструменты они используют? Обо всем этом вы узнаете из лекции Влада.

Владислав Чесноков
Software engineering: "Скучное" программирование
Владимир Давыдов
Software testing: Как и зачем тестировать ПО?
Software testing: Как и зачем тестировать ПО?
В этой лекции рассмотрен один из важнейших аспектов современной разработки программного обеспечения — тестирование. При создании достаточно больших проектов (чуть больше, чем «Hello, world!»), перед разработкой ставится задача тестирования продукта, без которой не обходится, пожалуй, ни один масштабный проект. Что делает тестировщик ПО, почему без тестов практически невозможна разработка и поддержка продукта, какие виды тестирования существуют, как правильно и эффективно построить этот процесс, как им потом пользоваться и что бывает на практике, если пренебречь тестированием — ответы на эти и другие вопросы вы сможете узнать, посмотрев видео.
Machine Learning: современное глубокое обучение
Зима Искусственного Интеллекта закончилась. Нам посчастливилось жить не только во время возрождения академического интереса к машинному обучения, но и во время, когда современные системы, построенные на глубоком обучении, стали коммерчески выгодными. А это значит, что спрос на специалистов в этой области будет только нарастать, как и количество разнообразных инструментов, фреймворков и специализаций. С нуля разобраться в этом информационном потоке непросто, поэтому данная лекция курса посвящена введению в глубокое машинное обучение.
Роман Аристов
Machine Learning: современное глубокое обучение
Напишите нам!
Имя
Телефон
Email
Какой у Вас вопрос?
Нажимая на кнопку Вы соглашаетесь с политикой обработки персональных данных