Образовательная программа: Фундаментальная информатика и информационные технологии
Направленность подготовки: Интеллектуальный анализ данных
Цель программы: подготовка архитекторов и разработчиков интеллектуальных систем, специалистов по интеллектуальному анализу данных, которые смогут создавать и внедрять распределенные программные системы с использованием методов машинного обучения и технологий Big Data в сфере промышленности, торговли и управления
Цифровой код: 02.04.02
Язык преподавания: русский
Требования к уровню подготовки абитуриента: высшее образование (ВО)
Форма и нормативный срок обучения: очная форма обучения (2 года)
Срок действия государственной аккредитации: до 23.07.2027 г.
Перечень вступительных испытаний: собеседование по информатике
Минимальное количество баллов для поступления (2023 г.): 40
План приёма (2023 г.): 10 бюджетных мест, 2 внебюджетных места
Стоимость обучения на договорной основе(за 1-й год обучения) (2022 г.):
135 000 руб. | <4.0 | 0% | 94 500 руб. | 4.0 | 30% | 67 500 руб. | 4.2 | 50% |
Основные изучаемые дисциплины (модули):
- Машинное обучение
- Глубокие нейронные сети
- Разработка систем искусственного интеллекта на языке Python
- Базы и хранилища данных (продвинутый уровень)
- Объектно-ориентированные технологии
- Защита информации методами искусственного интеллекта
- Архитектура распределенных вычислительных систем
- Анализ естественного языка методами искусственного интеллекта
- Компьютерное зрение
- Методы и модели поддержки принятия решений
- Технологии распределенной обработки данных
- Технологии баз данных и бизнес-аналитики
- Управление ИТ-проектами
Углубленная фундаментальная и практико-ориентированная подготовка в следующих областях: - разработка интеллектуальный систем, проектирование распределенных систем
- технологии и практики MLOps / DevOps
- методы и технологии интеллектуального анализа больших объемов неструктурированных данных
- управление ИТ-проектами и ИТ-сервисами
Основные профессиональные направления выпускников:
Разработчик/Архитектор решений искусственного интеллекта (AI Developer / AI Architect): способен проектировать и реализовывать распределенные интеллектуальные системы, решения по обработке больших массивов данных на основе алгоритмов и технологий искусственного интеллекта.
Инженер по машинному обучению (Machine Learning Engineer): способен реализовывать программные модули по обработке методами машинного обучения табличных данных, изображений и видео, аудиоданных и текстов на естественном языке, реализует проекты от этапов сбора, анализа и разметки данных, до моделирования, реализации ML-сервисов и интеграции их с информационными системами, развертывание и внедрение в production.
Исследователь по данным (Data Scientist) / Специалист по системам поддержки принятия решений (Decision-Making System): способен производить анализ больших данных сложной структуры, неструктурированных данных и данных на естественных языках в системах поддержки принятия решений, разрабатывать интеллектуальные методы и алгоритмы поддержки принятия решений.
Менеджер ИТ-проектов / TechLead: способен управлять проектами по разработке AI-решений, анализировать технические риски и определять технологический стек для AI/DS проектов, осуществлять техническое руководство проектом, руководить командой Data Science; организовывать исследовательские и проектные работы по анализу данных.
Квалификационная характеристика выпускника: Выпускнику по направлению "Фундаментальная информатика и информационные технологии" присваивается квалификация "Магистр".
Ключевые преимущества обучения в магистратуре:
-
обучение ведётся только в вечернее время, что позволяет совмещать учёбу с работой
-
направленность программы соответствует ключевым трендам в IT-сфере: Data Mining, Big Data, Machine Learning, IT-Project Management, Product Management
-
преподаватели являются практикующими экспертами в области информационных технологий, анализа данных и IT-менеджмента
-
обучение ведется по современным программам, разработанных совместно с передовыми ИТ-компаниями с учетом опыта ведущих мировых университетов в области Big Data и Computer Science
-
применяются интерактивные образовательные методики (мастер-классы, деловые игры, практические конференции, проектная работа)
-
возможность поступить на бюджетные места
Официальные документы |