ЦИТМ «Экспонента» запускает Школу анализа инженерных данных.
Старт 24 августа.

Сегодня практически любая техническая система, от складского электропогрузчика до серийного авиационного двигателя, генерирует огромные потоки данных: телеметрию, видеопоток и журналы событий. Инженеры анализируют их ежедневно, но часто это превращается в хаос из сотен таблиц Excel, цепочки ручных операций и скриптов на питоне, которые нужно отлаживать почти с нуля каждую неделю.

ЦИТМ «Экспонента» объявляет набор в бесплатную онлайн-школу анализа инженерных данных, где мы научим переходить от фрагментарного анализа “по ситуации” к системному процессу, когда обработка данных становится неотъемлемой частью обычной работы инженера.

Технический стек и платформа

Обучение полностью проходит в российской облачной среде для технических вычислений Engee. Это интерактивная среда, объединяющая визуальное моделирование, работу в скриптах и встроенный Git для командной разработки.

Базовым инструментом курса выбран язык Julia - высокопроизводительная альтернатива MATLAB и Python, идеально подходящая для наукоемких расчетов и обработки сигналов.

Программа курса: 5 дней - 5 этапов разработки

Курс рассчитан на 32 часа практики и построен вокруг одной сквозной модели, которую участники проведут через все стадии: от «грязных» измерений до генерации промышленного кода.

  1. Инженерные данные и сигналы:

    • Импорт данных из форматов .txt, .csv, .log, .wav, .png.

    • Автоматизация очистки: устранение шумов, пропусков и выбросов.

    • Инструментарий: Statistics, StatsPlots, OutlierDetection, FFTW.

  2. Исследовательский анализ и объяснение данных:

    • Выявление скрытых зависимостей и реальных факторов отказа оборудования, спектральный анализ и другие методы исследования данных.

    • Сжатие терабайтов данных и планирование следующих экспериментов.

    • Инструментарий: Multivariate Statistics, Clustering, BetaML.

  3. Интеллектуальные алгоритмы анализа динамики:

    • Построение моделей будущего и анализ деградации систем, от простого тренда до нейросетей.

    • Идентификация динамических объектов и создание цифровых двойников.

    • Инструментарий: ControlSystemIdentification, DifferentialEquations, Flux, TSML.

  4. Диагностика систем и режимов работы:

    • Обнаружение аномалий и классификация состояний объекта.

    • Разработка алгоритмов принятия решений для встраиваемых систем и SCADA.

    • Инструментарий: MLJ, LIBSVM, DecisionTree, Nearest Neighbors.

  5. Надежные промышленные модели:

    • Защита системы от устаревания: данные дрейфуют, модель доучивается.

    • Внедрение моделей в реальный контур: автоматическая генерация C-кода для ПЛИС и микроконтроллеров.

    • Инструментарий: Imbalance, OnlineStats, Embedded Code Generation, FMI.

Почему это не «еще один курс по Data Science»?

В отличие от типичных программ по машинному обучению, сфокусированных на IT задачах, ШАИД нацелена на решение инженерных задач. Мы учим применять анализ данных там, где это действительно полезно инженеру: от вибродиагностики до сжатия логов телеметрии и прогнозирования отказов оборудования.

  • Формат: Онлайн, еженедельные лекции и практические разборы на реальных кейсах.

  • Стоимость: Бесплатно.

  • Итог: Финальный проект для портфолио и именной сертификат при условии сдачи тестов и домашних заданий.

Старт: 24 августа 2026 года. 

Подробности и регистрация.