Образовательные и методические задачи можно разделить на две группы: что учить (компетенции и курсы) и как это организовать (методика, инфраструктура, оценка). Кратко и по пунктам.
Образовательные задачи (компетенции и курсы)
- Математическое и статистическое ядро: линейная алгебра, теория вероятностей, математическая статистика, оптимизация, численные методы, теория ошибок. Обязательные формулы/умения: нормальные уравнения для МНК $A^{T}Ax=A^{T}b$, распространение ковариации $C_x=(A^{T}A{)}^{-1}{\sigma }^2$.
- Фильтрация и оценивание состояния: Калман и расширённый/неформальный Калман; необходимость знать прогноз/обновление
$$x_{k|k-1}=F{x}_{k-1|k-1},P_{k|k-1}=F{P}_{k-1|k-1}{F}^T+Q,$$ $$K=P_{k|k-1}{H}^T(H{P}_{k|k-1}{H}^T+R{)}^{-1},x_{k|k}=x_{k|k-1}+K(z_k-H{x}_{k|k-1}).$$ - Анализ и обработка сигналов/временных рядов: спектральный анализ, автокорреляция, детектирование выбросов.
- Машинное обучение и глубокое обучение: супервизированное/несупервизированное обучение, разбиение на train/val/test, кросс-валидация, метрики (RMSE: $\mathrm{RMSE}=\sqrt{\frac{1}{n}\sum (y_i-{\hat{y}}_i{)}^2}$), регуляризация, feature engineering, интерпретируемость.
- Специализированные алгоритмы для геодезии: обработка облаков точек, сегментация/классификация LiDAR, привязка/сверка GNSS/INS/фото/радиолокационных данных, методы слияния сенсоров (sensor fusion).
- Теория погрешностей, метрология и стандарты: оценка и распространение погрешности, единицы и системы координат, форматы данных (RINEX, LAS/LAZ, GeoTIFF, netCDF, GPKG), стандарты обмена и метаданные.
- Инженерия данных и инфраструктура: базы данных пространственных данных (PostGIS), time-series DB, формирование ETL-пайплайнов, big data (Spark, Dask), обработка потоковых данных, хранение больших облаков точек.
- Практические IT-навыки: программирование (Python/R), библиотеки (numpy, pandas, scikit‑learn, TensorFlow/PyTorch), инструменты для облачных вычислений и контейнеризации (Docker, Kubernetes), VCS (git), CI/CD, MLOps, мониторинг моделей.
- Качество и автоматизация контроля: автоматизированные тесты и метрики качества измерений, валидация/верификация, построение пайплайнов QA и контрольных отчётов, логирование и трассировка ошибок.
- Этика, безопасность и управление данными: приватность, лицензирование данных, управление метаданными, репродуцируемость исследований.
Методические задачи (как организовать подготовку)
- Разработать модульную учебную программу: базовые матан‑курсы → прикладные курсы по геодезии с ML → практикумы по big‑data и MLOps → стажировки/проектные работы.
- Практические лаборатории и проекты на реальных наборах данных: GNSS/RINEX, LiDAR (LAS), фотограмметрия, временные ряды измерений; подготовить аннотированные и синтетические наборы для обучения и тестирования, создать benchmark‑задачи и метрики.
- Набор учебных заданий: от реализации МНК и Калмана до построения пайплайна ETL → обучение модели → развертывание и мониторинг.
- Инструментарий и методики оценки: шаблоны для репортов о качестве, чек‑листы для валидации датасетов, автоматические тесты (unit/integration), процессы CI для моделей.
- Создать репозитории с примерными реализациями и ноутбуками (Jupyter), контейнеризованные среды для повторяемости, инструкции по воспроизведению экспериментов.
- Подготовка преподавателей и наставников: курсы повышения квалификации по ML, Big Data и современным инструментам обработки геоданных.
- Взаимодействие с индустрией: гостевые лекции, совместные проекты, стажировки, формирование требований работодателей и кейсов для обучения.
- Стандартизация требований к знаниям и сертификация: разработать компетентностные профили, экзамены/портфолио и критерии оценки профессиональной готовности.
- Создание центров компетенций/лабораторий с доступом к вычислительным ресурсам (GPU, облако), датасетам и ПО.
- Документирование методик контроля качества измерений при использовании ML: как рассчитывать неопределённости после применения алгоритмов, как проверять смещение модели и робастность.
Краткий целевой результат (что должен уметь выпускник)
- Строить и внедрять reproducible пайплайны для геодезических данных: сбор → предобработка → обучение/оценка → деплой → мониторинг.
- Оценивать и интерпретировать погрешности измерений и результатов моделей (ковариации, доверительные интервалы).
- Применять методы фильтрации и слияния сенсоров (в т.ч. Калман) и адаптировать ML‑модели к пространственным и временным данным.
- Автоматизировать контроль качества измерений и создавать отчёты/алерты.
Если нужно, могу предложить примерную учебную программу по семестрам или набор лабораторных работ.