Профессиональная переподготовка по курсу Искусственный интеллект и анализ данных

Диплом о профессиональной переподготовке

Стоимость от 14 900р., рассрочка 0% до 6 месяцев
Учитесь сразу после оплаты, не надо ждать набор групп

14 900 ₽ рассрочка 0%

Балтийский институт профессионального образования

ЧЁРНАЯ ПЯТНИЦА СКИДКА 30% ТОЛЬКО ДО 20 НОЯБРЯ 1500+ ПРОГРАММ ЧЁРНАЯ ПЯТНИЦА СКИДКА 30% ТОЛЬКО ДО 20 НОЯБРЯ 1500+ ПРОГРАММ

ХИТ СЕЗОНА ТОЛЬКО СЕЙЧАС

СКИДКА -30%

на этот курс

Купи сейчас — учись потом.
Зафиксируй скидку 30% за собой.

Скидка применится автоматически в корзине при оформлении. Промокоды не нужны.

-30%

скидка на этот курс

рассрочка до 6 мес.

20.11

последний день

Как получить скидку: добавьте курс в корзину и оформите заказ до 20 ноября 2026 — система автоматически применит скидку 30% к стоимости обучения. Никаких промокодов.

Купи сейчас — учись потом: после оплаты скидка фиксируется за вами, а начать обучение вы сможете в удобное время. Точные условия переноса старта уточняйте у менеджера при оформлении.

Что важно знать: скидка не суммируется с другими акциями. Действующие клиенты могут получить скидку только при покупке курса, который ранее не приобретали. Исключения — программы по охране труда и транспортной безопасности.

О курсе «Искусственный интеллект и анализ данных»

Обучение готовит специалиста по применению методов искусственного интеллекта для обработки и анализа больших массивов информации. Программа даёт знания об алгоритмах машинного обучения, способах очистки и подготовки данных, построении прогнозных моделей и визуализации результатов. Особое внимание — выбору подходящих методов анализа, настройке моделей, выявлению закономерностей и формулированию выводов для поддержки принятия решений

Вид обучения Профессиональная переподготовка

Уровень Уровень СПО / Высшее

Часов от 300 ч.

Документ Диплом + приложение

Формат Заочно / дистанционно

Результат Регистрация в ФИС ФРДО и Госуслугах

Доступ к материалам сохраняется без ограничения по времени

Получить консультацию

Стоимость курса

от 14 900 ₽ возможна рассрочка

Выберите объем курса:

300 часов

60 дней обучения

Лицензия
ФИС ФРДО
Госуслуги
Официальный документ

Начать учиться по предоплате 20% 2 980 ₽ Начать учиться за полную стоимость 14 900 ₽

600 часов

120 дней обучения

Лицензия
ФИС ФРДО
Госуслуги
Официальный документ

Начать учиться по предоплате 20% 3 180 ₽ Начать учиться за полную стоимость 15 900 ₽

900 часов

180 дней обучения

Лицензия
ФИС ФРДО
Госуслуги
Официальный документ

Начать учиться по предоплате 20% 3 380 ₽ Начать учиться за полную стоимость 16 900 ₽

Чтобы приступить к обучению, достаточно оплатить 20% от стоимости курса (первоначальный взнос).
Остаток стоимости курса необходимо оплатить до конца обучения.

Категории обучающихся

УЧЕБНЫЙ ПЛАН 300 ч

Специалист по искусственному интеллекту и анализу данных (базовый уровень)

Цель: Формирование базовых знаний по математическим методам, программированию и основным алгоритмам анализа данных.

Наименование разделов и дисциплин	Всего часов
Раздел 1. Введение в искусственный интеллект и анализ данных
1.1. Понятие ИИ, данные и их роль	12
1.2. История развития и современные тренды	12
1.3. Профессиональные компетенции и этика	10
Раздел 2. Математические основы анализа данных
2.1. Линейная алгебра и аналитическая геометрия	12
2.2. Математический анализ и оптимизация	12
2.3. Теория вероятностей и математическая статистика	10
Раздел 3. Программирование для анализа данных
3.1. Python: основы и библиотеки (NumPy, Pandas)	12
3.2. Визуализация данных (Matplotlib, Seaborn)	12
3.3. Работа с базами данных и SQL	10
Раздел 4. Методы анализа данных
4.1. Предобработка и очистка данных	12
4.2. Исследовательский анализ данных (EDA)	12
4.3. Статистические методы и гипотезы	10
Раздел 5. Машинное обучение
5.1. Обучение с учителем (регрессия, классификация)	12
5.2. Обучение без учителя (кластеризация, ассоциативные правила)	12
5.3. Оценка качества моделей и валидация	10
Раздел 6. Нейронные сети и глубокое обучение
6.1. Перцептрон и многослойные сети	12
6.2. Сверточные сети (CNN) для изображений	12
6.3. Рекуррентные сети (RNN) и трансформеры	10
Раздел 7. Big Data и распределенные вычисления
7.1. Экосистема Hadoop и Spark	10
7.2. Обработка потоковых данных	10
7.3. Хранилища данных и Data Lake	10
Раздел 8. Инструменты MLOps и развертывание моделей
8.1. Пайплайны машинного обучения	12
8.2. Контейнеризация (Docker) и API-сервисы	12
8.3. Мониторинг и управление моделями в продакшене	10
Раздел 9. Прикладные задачи ИИ и анализ данных
9.1. Обработка естественного языка (NLP)	10
9.2. Компьютерное зрение и распознавание	10
9.3. Рекомендательные системы и прогнозирование	10
Раздел 10. Итоговая аттестация
10.1. Итоговое тестирование	2
ИТОГО	300 ак. часов

УЧЕБНЫЙ ПЛАН 600 ч

Специалист по искусственному интеллекту и анализу данных (расширенный уровень)

Цель: Уверенное применение методов машинного обучения, обработки больших данных и развертывание моделей.

Наименование разделов и дисциплин	Всего часов
Раздел 1. Введение в искусственный интеллект и анализ данных
1.1. Понятие ИИ, данные и их роль	24
1.2. История развития и современные тренды	24
1.3. Профессиональные компетенции и этика	20
Раздел 2. Математические основы анализа данных
2.1. Линейная алгебра и аналитическая геометрия	24
2.2. Математический анализ и оптимизация	24
2.3. Теория вероятностей и математическая статистика	20
Раздел 3. Программирование для анализа данных
3.1. Python: основы и библиотеки (NumPy, Pandas)	24
3.2. Визуализация данных (Matplotlib, Seaborn)	24
3.3. Работа с базами данных и SQL	20
Раздел 4. Методы анализа данных
4.1. Предобработка и очистка данных	24
4.2. Исследовательский анализ данных (EDA)	24
4.3. Статистические методы и гипотезы	20
Раздел 5. Машинное обучение
5.1. Обучение с учителем (регрессия, классификация)	24
5.2. Обучение без учителя (кластеризация, ассоциативные правила)	24
5.3. Оценка качества моделей и валидация	20
Раздел 6. Нейронные сети и глубокое обучение
6.1. Перцептрон и многослойные сети	24
6.2. Сверточные сети (CNN) для изображений	24
6.3. Рекуррентные сети (RNN) и трансформеры	20
Раздел 7. Big Data и распределенные вычисления
7.1. Экосистема Hadoop и Spark	22
7.2. Обработка потоковых данных	20
7.3. Хранилища данных и Data Lake	20
Раздел 8. Инструменты MLOps и развертывание моделей
8.1. Пайплайны машинного обучения	24
8.2. Контейнеризация (Docker) и API-сервисы	24
8.3. Мониторинг и управление моделями в продакшене	20
Раздел 9. Прикладные задачи ИИ и анализ данных
9.1. Обработка естественного языка (NLP)	20
9.2. Компьютерное зрение и распознавание	20
9.3. Рекомендательные системы и прогнозирование	20
Раздел 10. Итоговая аттестация
10.1. Итоговое тестирование	2
ИТОГО	600 ак. часов

УЧЕБНЫЙ ПЛАН 900 ч

Специалист по искусственному интеллекту и анализу данных (продвинутый уровень)

Цель: Самостоятельное построение сложных пайплайнов обработки данных, обучение нейросетей и управление проектами ИИ.

Наименование разделов и дисциплин	Всего часов
Раздел 1. Введение в искусственный интеллект и анализ данных
1.1. Понятие ИИ, данные и их роль	38
1.2. История развития и современные тренды	36
1.3. Профессиональные компетенции и этика	30
Раздел 2. Математические основы анализа данных
2.1. Линейная алгебра и аналитическая геометрия	36
2.2. Математический анализ и оптимизация	36
2.3. Теория вероятностей и математическая статистика	30
Раздел 3. Программирование для анализа данных
3.1. Python: основы и библиотеки (NumPy, Pandas)	36
3.2. Визуализация данных (Matplotlib, Seaborn)	36
3.3. Работа с базами данных и SQL	30
Раздел 4. Методы анализа данных
4.1. Предобработка и очистка данных	36
4.2. Исследовательский анализ данных (EDA)	36
4.3. Статистические методы и гипотезы	30
Раздел 5. Машинное обучение
5.1. Обучение с учителем (регрессия, классификация)	36
5.2. Обучение без учителя (кластеризация, ассоциативные правила)	36
5.3. Оценка качества моделей и валидация	30
Раздел 6. Нейронные сети и глубокое обучение
6.1. Перцептрон и многослойные сети	36
6.2. Сверточные сети (CNN) для изображений	36
6.3. Рекуррентные сети (RNN) и трансформеры	30
Раздел 7. Big Data и распределенные вычисления
7.1. Экосистема Hadoop и Spark	30
7.2. Обработка потоковых данных	30
7.3. Хранилища данных и Data Lake	30
Раздел 8. Инструменты MLOps и развертывание моделей
8.1. Пайплайны машинного обучения	36
8.2. Контейнеризация (Docker) и API-сервисы	36
8.3. Мониторинг и управление моделями в продакшене	30
Раздел 9. Прикладные задачи ИИ и анализ данных
9.1. Обработка естественного языка (NLP)	30
9.2. Компьютерное зрение и распознавание	30
9.3. Рекомендательные системы и прогнозирование	30
Раздел 10. Итоговая аттестация
10.1. Итоговое тестирование	2
ИТОГО	900 ак. часов

УЧЕБНЫЙ ПЛАН 1200 ч

Специалист по искусственному интеллекту и анализу данных (экспертный уровень)

Цель: Полная экспертиза: разработка новых алгоритмов, управление исследовательскими проектами, внедрение ИИ-стратегий.

Наименование разделов и дисциплин	Всего часов
Раздел 1. Введение в искусственный интеллект и анализ данных
1.1. Понятие ИИ, данные и их роль	50
1.2. История развития и современные тренды	48
1.3. Профессиональные компетенции и этика	40
Раздел 2. Математические основы анализа данных
2.1. Линейная алгебра и аналитическая геометрия	48
2.2. Математический анализ и оптимизация	48
2.3. Теория вероятностей и математическая статистика	40
Раздел 3. Программирование для анализа данных
3.1. Python: основы и библиотеки (NumPy, Pandas)	48
3.2. Визуализация данных (Matplotlib, Seaborn)	48
3.3. Работа с базами данных и SQL	40
Раздел 4. Методы анализа данных
4.1. Предобработка и очистка данных	48
4.2. Исследовательский анализ данных (EDA)	48
4.3. Статистические методы и гипотезы	40
Раздел 5. Машинное обучение
5.1. Обучение с учителем (регрессия, классификация)	48
5.2. Обучение без учителя (кластеризация, ассоциативные правила)	48
5.3. Оценка качества моделей и валидация	40
Раздел 6. Нейронные сети и глубокое обучение
6.1. Перцептрон и многослойные сети	48
6.2. Сверточные сети (CNN) для изображений	48
6.3. Рекуррентные сети (RNN) и трансформеры	40
Раздел 7. Big Data и распределенные вычисления
7.1. Экосистема Hadoop и Spark	42
7.2. Обработка потоковых данных	40
7.3. Хранилища данных и Data Lake	40
Раздел 8. Инструменты MLOps и развертывание моделей
8.1. Пайплайны машинного обучения	48
8.2. Контейнеризация (Docker) и API-сервисы	48
8.3. Мониторинг и управление моделями в продакшене	40
Раздел 9. Прикладные задачи ИИ и анализ данных
9.1. Обработка естественного языка (NLP)	40
9.2. Компьютерное зрение и распознавание	40
9.3. Рекомендательные системы и прогнозирование	40
Раздел 10. Итоговая аттестация
10.1. Итоговое тестирование	2
ИТОГО	1200 ак. часов

Лицензия и документы

ООО «БИПО» осуществляет образовательную деятельность на основании бессрочной лицензии № Л035-01236-39/00644354 от 20.03.2023 г., предоставленной Министерством образования Калининградской области.

После успешного освоения образовательной программы и прохождения итоговой аттестации обучающемуся выдаётся документ об образовании и (или) о квалификации соответствующего вида в соответствии с законодательством Российской Федерации. Сведения о выданных документах передаются в ФИС ФРДО в установленном законодательством порядке.

Проверить лицензию

Нажмите на фото для увеличения

Документ об окончании

По итогам успешного освоения программы профессиональной переподготовки и прохождения итоговой аттестации обучающемуся выдаётся диплом о профессиональной переподготовке соответствующего вида с приложением. В приложении указываются сведения об освоенной программе, в том числе её содержание и объём.

Диплом подтверждает освоение программы профессиональной переподготовки и получение квалификации, соответствующей реализуемой образовательной программе. В случаях, предусмотренных законодательством Российской Федерации, полученная квалификация позволяет осуществлять профессиональную деятельность по соответствующему виду профессиональной деятельности.

Сведения в ФИС ФРДО
Сведения о выданном дипломе передаются в Федеральную информационную систему «Федеральный реестр сведений о документах об образовании и (или) о квалификации, документах об обучении» (ФИС ФРДО) в установленном законодательством порядке.

Сведения на Госуслугах
Сведения о документах об образовании и квалификации могут быть доступны в личном кабинете пользователя на Госуслугах в разделе «Образование» после передачи и обработки данных соответствующей государственной информационной системой.

Проверка документа
Сведения о выданном дипломе могут быть проверены в ФИС ФРДО в установленном порядке. Диплом и приложение к нему также могут быть предъявлены работодателю или иной организации в качестве документов, подтверждающих получение соответствующей квалификации.

Диплом о профессиональной переподготовке

Нажмите на фото для увеличения

Полная юридическая защита вашего диплома

Вы получаете официальный документ установленного образца с обязательной регистрацией в государственном реестре ФИС ФРДО — и нашу бессрочную правовую поддержку. Если у работодателя или проверяющих органов возникнут вопросы, наш юридический отдел возьмёт сопровождение на себя и подтвердит легитимность вашего обучения на всех уровнях.

Отзывы наших студентов

????? 4.9 • 127 отзывов

2GIS 15.09.2026

Elena Best

?????

Проходила курс зоопсихологии. Очень грамотно сформирован материал, всё нужное для применения донесено четко и ясно, удобно заниматься. После окончания курса получен документ в отличном виде на почте России. Практически сразу появилась информация в госуслугах. Рекомендую 👍

2GIS 11.09.2026

Ольга Лунева

?????

Спасибо большое сотрудникам института БИПО. Был предложен выбор программ обучения по моему направлению и в разном объеме. Быстрое оформление всех необходимых документов с начала и до конца обучения. Спасибо за доступное изложение материала. Я очень довольна.

2GIS 12.09.2026

Дмитрий Богомазов

?????

Прошел переподготовку в Балтийском институте профессионального образования (БИПО). Удобная форма обучения. Программа обучения хорошо структурирована. Быстрая обратная связь. Диплом государственного образца, что принято радует. Выражаю глубокую благодарность руководству и сотрудникам института. Очень рекомендую.

2GIS 29.07.2026

Елена Бикменева

?????

Замечательное учебное заведение! Прекрасные сотрудники ! Очень важные и нужные для работы программы обучения! Удобный и доступный формат, можно учиться без отрыва от работы ! Всем рекомендую! Все удалённо , быстро и качественно!

Яндекс.Карты 04.06.2026

Алик

?????

Проходил повышение квалификации на психолога (профайлинг). Обучение все онлайн. Экономит время. Информация изложена доступна и упорядочено. Подойдет как новичкам так и профи. По итогу выдается удостоверение. Проверял - внесено в фис фрдо

Яндекс.Карты 05.02.2025

кириллос город

?????

Отличное учебное заведение, всегда на связи, все вопросы по организации и учебному процессу быстро решались. Был рад сотрудничеству. Дистанционный формат очень удобен, личный кабинет понятный, тесты сдаются легко. Всем рекомендую!

Zoon.ru 17.07.2026

Игорь Воробей

?????

Очень удобная форма обучения.В любое время можно получить консультацию, помощь по вопросам обучения.В БИПО работают грамотные и отзывчивые специалисты. Если решили получить или повысить профессиональные навыки, всем советую БИПО

Zoon.ru 03.07.2026

Alisa Shcherbina

?????

Удобство оформления, прохождения курса, хорошо сформированные материалы с выделенными важными аспектами и тестами

Zoon.ru 18.02.2025

Ирина Викторовна

?????

Прошли в БИПО курс по охране труда. Спасибо огромное за оперативность! Быстро подписали договор по ЭДО, оплатили, прошли курс и документы у нас! Сергею спасибо за скидку;)

Оставить заявку на обучение

Заполните форму, и мы подберем программу под вашу должность или организацию.

Частые вопросы об обучении в БИПО

Ниже собраны ответы на вопросы, которые чаще всего задают слушатели.

1. Как связаться с БИПО по вопросам обучения?

Получить консультацию можно по телефону 8 (800) 101-22-75 или по электронной почте info@bipo.ru. Также вопрос можно оставить через формы обратной связи на сайте.

2. Что будет, если я потеряю диплом или удостоверение?

В случае утраты документа необходимо обратиться в образовательную организацию. В зависимости от вида документа и обстоятельств утраты может быть оформлен его дубликат в установленном порядке.

3. Как я получу документ после завершения обучения?

После успешного завершения обучения и выполнения всех требований образовательной программы документ направляется по почте. БИПО отправляет документы Почтой России первым классом с возможностью отслеживания отправления. Срок доставки зависит от работы Почты России и обычно составляет около 3–5 дней, но может отличаться в зависимости от региона.

4. Как проходит обучение?

После оформления обучения слушатель получает доступ к учебным материалам в личном кабинете. Обучение включает освоение материалов образовательной программы и выполнение предусмотренных программой заданий и форм контроля. Конкретный порядок обучения зависит от выбранной программы.

5. Можно ли проверить выданный документ?

Сведения о выданных документах передаются в ФИС ФРДО в установленном законодательством порядке. ФИС ФРДО — федеральная информационная система, содержащая сведения о документах об образовании и (или) квалификации и документах об обучении. Порядок и сроки передачи сведений зависят от соответствующего вида документа и установленных требований.

Балтийский институт
профессионального образования

Вопрос-ответ

Профессиональная переподготовка по курсу Искусственный интеллект и анализ данных