Web-ориентированные информационно-аналитические системы

Факультет:

Информатика и вычислительная техника

Кафедра:

Информационные технологии

Очная форма

Бюджетная основа

478 мест

Контрактная основа

100 мест

Целевой прием

35 мест

Особое право

48 мест

Отдельная квота

48 мест

Проходной балл

201

Стоимость обучения

131 000 ₽/год

Срок обучения

4 года

Подать документы

О программе

Направлен на обучение созданию информационных систем, включающих специализированные аналитические модули, построенные с применением методов искусственного интеллекта и машинного обучения.

Концепция образовательной программы

Программа направлена на обучение созданию информационных систем, включающих специализированные аналитические модули. Модули построены с применением методов искусственного интеллекта и машинного обучения. Специалисты данной сферы востребованы в любом крупном и среднем бизнесе, особенно в проектах digital и IT. Основной акцент в подготовке выпускников сделан на Web-разработке и интеллектуальных методах обработки данных для разработки программных модулей и систем, позволяющих более эффективно решать бизнес-задачи. Студенты изучают: - языки программирования (Python, C, C++, C#, JavaScript, PHP); - базы и хранилища данных; - методы машинного обучения и анализа данных, а также специализированные фреймворки и библиотеки для их реализации: Pandas, NumPy, Seaborn, Scitit-Learn, Tensorflow, Keras.

Цели и задачи образовательной программы

Специалисты данной сферы востребованы в любом крупном и среднем бизнесе, особенно в тех проектах, которые относятся к digital и IT. Вакансии предлагают представители бизнеса практически всех сфер. Основной акцент в подготовке выпускников сделан на Web-разработке и интеллектуальных методах обработки данных для разработки программных модулей и систем, позволяющих более эффективно решать бизнес-задачи. Изучаются: - языки программирования (Python, C, C++, C#, JavaScript, PHP); - базы и хранилища данных; - методы машинного обучения и анализа данных, а также специализированные фреймворки и библиотеки для их реализации: Pandas, NumPy, Seaborn, Scitit-Learn, Tensorflow, Keras.

Основные дисциплины

Разработка мобильных приложений
Тестирование программного обеспечения
Технологии Web-программирования
Межплатформенное программирование
Машинное обучение и анализ данных

Вступительные испытания (Минимальный балл)

По результатам ЕГЭ

Соболь Борис Владимирович

Доктор технических наук, профессор

+7 (863) 273-85-82

пл. Гагарина, 1

Ведущие преподаватели

Соболь Борис Владимирович

Профессор , Доктор технических наук

Рашидова Елена Викторовна

Доцент Кандидат физико-математических наук

Привалов Максим Владимирович

Доцент Кандидат технических наук

Стратегические партнеры

Документы

Учебный план

Контрактных мест:

100