Вход
EN
454001, г. Челябинск, ул.Братьев Кашириных, 129
Приёмная комиссия +7 (900) 073-30-49
Личный кабинет
Списки поступающих
Главная > Текущая страница

​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​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

Тип образовательной программы: магистратура

Руководитель программы: Мельников Андре​й Витальевич, профессор, доктор технических наук

Язык преподавания: русский

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: 40

План приёма10 бюджетных мест, 1 внебюджетное место
Стоимость обучения на договорной основе(за 1-й год обучения): 

Стоимость года обученияСредний балл дипломаРаз​мер скидки
135 000 руб. <4.00%
94 50​​0 руб.4.030%
67 500 руб.4.250%

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

false,false,1