Экспертные заключения: 0
Консультации: 0

Разработка учебного тренажера для эффективного управления логистическими процессами c учетом процессов анализа данных при помощи Python и SQL.

В соответствии с подпунктом 1 пункта 92 приказа Министерства науки и высшего образования Российской Федерации от 19.01.2024 № 28
«Об утверждении перечня федеральных инновационных площадок» в период с 2024 по 2027 год на базе РАНХиГС (г. Москва) запланирована к реализации федеральная инновационная площадка по теме «Цифровизация логистических процессов внешнеэкономической деятельности посредством применения информационных таможенных технологий на основе углубленного анализа баз данных» (далее – проект ФИП).

Следует акцентировать внимание на том, что перед созданием данного проекта ФИП  был проведен анализ программ профессиональной переподготовки, связанных с анализом данных на Python и SQL, таможенным администрирование и логистикой. И важно отметить то, что они представлены в широком разнообразии, однако единой программы обучения, объединяющей все три направления с практико-ориентированной стороной нет не в России не в мире, что подчеркивает высокую актуальность указанного проекта ФИП.

Указанный проект ФИП не только коррелируется со всеми новыми трендами, но и взаимосвязан с актуальными ГОСТами Российской Федерации и с правовыми актами, предусматривающие использование искусственного интеллекта, совершенствование транспортной инфраструктуры и таможенной службы России до 2030 года.

Цель и задачи проекта ФИП  в первую очередь направлены на конечных потребителей (учащихся), которые при прохождении обучения получат не только практико-ориентированные знания, но и повысят конкурентоспособность российских специалистов на рынке труда, которые так необходимы для государственных и коммерческих предприятий Российской Федерации, связанных с деятельностью в области анализа данных, таможенного администрирования и логистики.

Проект ФИП, запланированный к реализации в период с 2024 по 2027 год, предполагает под собой широкий перечень мероприятий, сконцентрированных в рамках трех обучающих направлений (анализа данных на Python и SQL; таможенного администрирования; логистики), аналогов которым нет ни в одной образовательной программе России и мира.

Дополнительной отличительной особенностью указанного проекта ФИП выступает создание специализированного обучающего тренажера/  Наполнение указанного тренажера структурировано в виде шести блоков, включающих анализ актуальной нормативной правой базы, в том числе ГОСТов в указанном направлении, входящих больших данных об электронной торговли, их обработке посредством применения языков программирования «Python» и «SQL», а также последующей визуализации в целях построения модели машинного обучения для построения предметной аналитики, в рамках которой тренажер автоматически будет выводить учащимся максимально-приближенные к практической действительности управленческие решения.

Ссылка

На страницу проекта

Направление

IT, Образование, Наука

Рынки

EduNet

Сквозные технологии

Искусственный интеллект, Технологии машинного обучения и когнитивные технологии, Технологии хранения и анализа больших данных

Похожие проекты

Разработка транспортно-логистической платформы “Омникомм-Онлайн: Цифровой диспетчер” для управления перевозками, с функциями автоматического планирования рейсов и поддержки принятия решений.
0 комментариев
Прогнозирование роста социальной и этнокультурной напряженности в регионах Российской Федерации на основе математического анализа массива комплексных статистических данных министерств и ведомств
5 комментариев
Разработка программного комплекса системы управления «Альянс-Агро» для функционирования отраслевой электронно-торговой площадки «АгроNet»
0 комментариев
Разработка новых информационных систем интеллектуального анализа и управления для повышения эффективности управленческих, финансовых, сбытовых, логистических, образовательных процессов в организациях
0 комментариев
Интеллектуальная технология по мониторингу и прогнозу на базе виртуальных анализаторов с построением физической модели для получения рекомендаций по управлению технологическим процессом
6 комментариев