Технологии интеграции данных и приложений

Магистратура, Институт высоких технологий и пьезотехники
09.04.03 Прикладная информатика
  • 2 года обучения
  • Обучение на русском
  • г.Ростов-на-Дону

Кого и зачем учат по данной программе?

Программа ориентирована на студентов с базовым уровнем знаний и реализуется с целью изучения технологий обработки и интеграции данных. Комплекс проблем, связанных с обменом информацией между предприятиями, или между используемыми в рамках одного предприятия программными продуктами различных производителей и различного целевого применения традиционно решается за счет использования инструментария интеграции

Остро стоит проблема интеграции данных также в области задач машинного обучения, компьютерного зрения, при работе с большими данными. Таким образом, технологии интеграции охватывают все уровни архитектуры информационных систем, что и определяет направленность программы – подготовка IT-специалистов, владеющих современными технологиями обработки и интеграции данных и способных решать задачи бизнеса посредством применения современных принципов организации взаимодействия кроссплатформенных программных продуктов

Набор базовых дисциплин

  • Методология научной деятельности
  • Исследовательский проект
  • Управление IT- проектами
  • Программное и аппаратное обеспечение информационных систем
  • Методы интеллектуального анализа в информационных системах

Набор базовых профильных дисциплин

  • Инструментарий интеграции приложений и данных
  • Технологии машинного обучения
  • Технология компьютерного зрения
  • Извлечение и конструирование классификационных признаков моделей информационных систем
  • Интеграция IT-технологий в информационные системы и сервисы
  • Модели баз данных
Преимущества программы
  • Программа реализуется в г. Ростов-на-Дону, есть возможность параллельного обучения по программе военной подготовки - офицер запаса (http://ivo.sfedu.ru/abiturientu/perechen-napravlenij-podgotovki-dlya-obucheniya-v-vucz-2020-2021)
  • современное комфортное общежитие (кампус ЮФУ, г. Ростов-на-Дону, ул. Зорге 21) (https://yandex.ru/images/search?text=%D1%8E%D1%84%D1%83%20%D0%BA%D0%B0%D0%BC%D0%BF%D1%83%D1%81%20%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B3%D0%B5%2021&lr=39)
Что будет во время обучения?
Быстрое практическое погружение и профориентация при решении разнообразных практических задач как научно-исследовательских, решаемых в НИТЦ нейротехнологий ЮФУ, так и бизнес-задач, формулируемых партнером программы – региональным пред-приятием-лидером «Компания «Союз», а также компанией российского масштаба ООО «Аналитический центр устойчивого развития и цифровой экономики» (г. Москва). Большое разнообразие прикладных инструментов для решения задач делает порог вхождения обучаемого в область профессиональной деятельности очень высоким. Все студенты принимают участие в федеральном конкурсе «Искусственный интеллект», проводи-мом компанией «Исследовательский Центр Samsung». В случае успешной сдачи выпуск-ной работы в рамках курса IoT Академии Samsung студент получает Сертификат об обучении международного образца, завизированный компанией Samsung.
Перспективы после выпуска?
Выпускники остро востребованы на современном рынке труда и имеют множество предложений. Например, Должность: Data Scientist/Analyst Знания: Python; Knowledge of statistics (regression, decision trees, clustering, etc); Additional programming language Java; Experience in SQL. Должность: Data Engineer Знания: Опыт проектирования и разработки ETL-процессов (выгрузки, трансформации и загрузки данных из различных источников); Опыт в Big Data: Hadoop, MapReduce, Spark & Spark Streaming, Hive, Kafka. SQL. Должность: DL Engineer Знания: Python; Pytorch/Tensorflow; Java; Читать и разбираться в статьях; Брать результаты исследований и адаптировать их для нужд своей компании; Ускорение алгоритмов; Backend developer + ML Skills. Должность: DL/ML Researcher Знания: Python; Pytorch/Tensorflow; Math: Calculus, Linear Algebra, Probability Theory, Ma-chine Learning Theory, Probabilistic Graphical Models; Имплементировать DL алгоритмы и адаптировать их для нужного домена.

Партнеры программы и работодатели

Достижения студентов

  • Победители всероссийского конкурса студенческих работ, проводимого компанией Cамсунг (https://myitacademy.ru/o-konkurse/)
  • Получатели именных стипендий
  • Публикации в Scopus, Web of Science