Друзья, долгожданный анонс! 🔥

Сегодня мы открываем набор в нашу новую летнюю школу — Школу анализа инженерных данных.

Инженерных данных становится всё больше. Моделирование, испытания, измерения, телеметрия — почти любой проект сегодня оставляет после себя огромный массив информации. Вопрос уже не в том, где взять данные, а в том, как с ними работать.

На практике всё часто выглядит знакомо: несколько скриптов, Excel, Jupyter Notebook, десяток графиков, ручная обработка и папка с файлами, в которой через пару месяцев уже сложно разобраться даже автору.

До какого-то момента этого хватает. Но когда проект становится сложнее, такой подход начинает тормозить разработку.

Именно поэтому мы решили посвятить новую школу инженерному анализу данных.

Будем говорить не столько об инструментах, сколько о подходах. О том, как подготовить данные к анализу, как находить в них закономерности, как строить воспроизводимые расчёты и как сделать так, чтобы результаты можно было использовать не один раз, а на протяжении всего жизненного цикла проекта.

По большому счёту, школа про одну простую вещь — как встроить анализ данных в инженерный процесс. Чтобы он перестал быть набором разрозненных скриптов и превратился в такой же полноценный этап разработки, как моделирование, испытания или верификация.

Присоединяйтесь 💙

🧑‍🎓 Формат: онлайн, еженедельные лекции и разборы
⭐️ Обучение бесплатное, по итогам выдаём сертификат.
⏳ Старт Школы – с 24 августа 2026 г.

📎 Подробнее о программе и регистрация

🤩🤩 Оптимизация распределения потоков в системах массового обслуживания

Как эффективно распределять потоки в сложных сетях: интернет-трафике, логистических системах, сервисах и call-центрах?

Такие задачи ежедневно решают инженеры, проектирующие цифровую инфраструктуру, транспортные сети и системы обработки данных.

В современном цифровом мире — от глобальных сетей передачи данных до логистических цепочек и систем обработки транзакций — мы постоянно сталкиваемся с необходимостью эффективного управления потоками. Как обеспечить бесперебойную работу интернет-соединений при пиковых нагрузках? Как оптимизировать маршруты доставки товаров в мегаполисе? Как спроектировать call-центр, чтобы клиенты не ждали ответа? Ответы на эти вопросы лежат в области теории массового обслуживания — математической дисциплины, изучающей системы, где заявки (пакеты данных, клиенты, транспортные средства) поступают на обслуживание, образуя очереди.

В основе — классическая теория массового обслуживания и модель M/M/1, которая показывает важный эффект: когда нагрузка приближается к пределу, очереди начинают расти очень резко (не линейно, а "взрывным" образом). Поэтому простого равномерного распределения потоков часто недостаточно.

Далее сетевые системы рассматриваются как графы с матрицами пропускных способностей и потоков, а задача распределения нагрузки формулируется как задача оптимизации. Цель — минимизировать задержки и не перегружать отдельные каналы.

В результате получается инструмент, который помогает находить узкие места в сети и более разумно распределять нагрузку 🔧

👉 Полный разбор, математика и примеры в статье на Хабре

🏢 Экспонента

📹 Новое видео в курсе «Основы цифровой обработки сигналов»

Вышел шестой модуль «Быстрое преобразование Фурье (БПФ)».

Видео рассматривает оптимизированную версию алгоритма дискретного преобразования Фурье (ДПФ) — быстрое преобразование Фурье (БПФ).

Темы:
✔️особенности поворачивающих множителей
✔️прореживание отсчётов во времени
✔️анализ схемы "бабочка" для 8-ми отсчётов
✔️преимущества перед ДПФ с точки зрения вычислительной сложности

Практические примеры собраны в интерактивном скрипте Engee, где происходит сравнение алгоритма "бабочка" с вычислением ДПФ для сигнала из 8-ми отсчётов.

Где смотреть:
🔗 Академия Engee — полный доступ к материалам и интерактивным моделям
🔗 Видеоплатформы: VK | Rutube | YouTube | Дзен

🏢 Экспонента

😎 Приоткрываем программу Школы анализа инженерных данных

За 5 модулей вы познакомитесь с ключевыми этапами работы с инженерными данными и научитесь применять их для решения реальных инженерных задач.

Что вас ждёт?

1️⃣Инженерные данные и сигналы

• Интерактивное программирование в Engee
• Сигналы и временные ряды (файлы TXT, CSV, Excel, PNG, WAV и LOG)
• Работа с таблицами данных
• Шумы, аномалии и пропуски данных
• Объединение источников данных
• Графики и представление результатов

2️⃣ Исследовательский анализ данных

• Корреляция и поиск зависимостей
• Планирование экспериментов
• Отброс лишней информации, сжатие данных
• Спектральный анализ
• Анализ режимов работы системы

3️⃣ Интеллектуальные алгоритмы

• Анализ динамических моделей и прогноз сигналов
• Проверка гипотез и анализ ошибок прогноза
• Построение ансамблей моделей
• Нейросетевые модели
• Линейные и нелинейные модели прогноза
• Анализ деградации

4️⃣ Диагностика систем

• Диагностика состояний системы
• Управление качеством диагностической модели
• Мониторинг модели в реальном времени
• Интерпретация результатов модели
• Поиск аварийных режимов
• Автоматизация принятия решений

5️⃣ Надёжные промышленные модели

• Достаточность данных и борьба с дисбалансами
• Генерация кода для промышленных систем
• Нерегулярные данные: интерполяция и экстраполяция
• Варианты запуска созданных алгоритмов
• Дрейф данных
• Обработка ошибок в сборе данных

✔️ Все пять модулей объединяет сквозной практический проект. В течение обучения вы будете разрабатывать систему анализа инженерных данных на основе промышленного кейса.

Старт 24 августа

🔗 Регистрация

🏢 Экспонента

😎 2 недели до Школы анализа инженерных данных!

24 августа начинаем обучение для тех, кто работает с инженерными данными: сигналами, телеметрией, результатами испытаний и расчётов, и хочет выстроить работу с ними системно.

В инженерных проектах данные редко приходят в готовом виде. Их приходится собирать из разных источников, очищать, проверять, сопоставлять, искать зависимости и разбираться с причинами отклонений. Обычно для этого постепенно складывается свой набор скриптов, таблиц и приёмов работы.

Будем разбирать как собрать всё это в единый процесс, с акцентом на воспроизводимость, автоматизацию и применение методов анализа непосредственно в инженерных задачах.

Как будет проходить обучение:
✔️лекции в записи каждую неделю
✔️занятия на платформе Engee
✔️практика на реальных кейсах и дз
✔️разборы работ и обратная связь от наставников
✔️чат в Телеграм и Max
✔️сертификат по итогам успешного завершения программы

Наставниками станут инженеры и технические специалисты ЦИТМ «Экспонента», которые работают с задачами моделирования, расчётов и анализа данных в наукоёмких проектах для российских предприятий.

🚨 Участие бесплатное
🟡 32 часа практических занятий
🧑‍🎓 Онлайн

📎 Регистрация

🎓 Экспонента и КГТУ подписали соглашение о сотрудничестве

ЦИТМ «Экспонента» и Калининградский государственный технический университет договорились о совместной работе в сфере инженерного образования. Документ подписали первый проректор Оксана Огий и коммерческий директор Денис Картавцев.

💼 Главный фокус — внедрение инженерной платформы Engee в образовательный процесс. Студенты смогут осваивать современные инструменты моделирования и инженерного анализа и применять их на практике уже во время обучения.

В обсуждении дальнейшего сотрудничества приняли участие проректор по научной работе Наталья Кострикова, директор Центра информационных технологий Юрий Куземенский, его заместитель Юрий Кашпоров и руководитель отдела внедрения инженерного ПО ЦИТМ «Экспонента» Тимур Тухфатуллин.

Соглашение станет основой для дальнейшей совместной работы и внедрения современных инженерных технологий в подготовку будущих специалистов 🤝

🏢 Экспонента