Бакалавриат
Направление: Прикладная информатика
очная
4 года
Военная кафедра
ru
русский
Информация о поступлении
Вступительные испытания
    Array ( [0] => Array ( [NAME] => Математика [ID] => 10504 [TRIM_NAME] => [LINK] => http://www.fa.ru/priemka/bakalavr/Documents/%d0%91%d0%b0%d0%ba%d0%b0%d0%bb%d0%b0%d0%b2%d1%80%d0%b8%d0%b0%d1%82%20-%20%d0%9c%d0%b0%d1%82%d0%b5%d0%bc%d0%b0%d1%82%d0%b8%d0%ba%d0%b0.pdf ) [1] => Array ( [NAME] => Русский язык [ID] => 3943 [TRIM_NAME] => [LINK] => http://www.fa.ru/priemka/bakalavr/Documents/%d0%91%d0%b0%d0%ba%d0%b0%d0%bb%d0%b0%d0%b2%d1%80%d0%b8%d0%b0%d1%82%20-%20%d0%a0%d1%83%d1%81%d1%81%d0%ba%d0%b8%d0%b9%20%d1%8f%d0%b7%d1%8b%d0%ba.pdf ) [2] => Array ( [NAME] => На выбор: Информатика и информационно-коммуникационные технологии (ИКТ)​​ или Физика или Иностранный язык [ID] => 28746 [TRIM_NAME] => Иностранный язык [LINK] => http://www.fa.ru/priemka/bakalavr/Pages/ispitaniya.aspx ) )
  1. Математика
  2. Русский язык
  3. На выбор: Информатика и информационно-коммуникационные технологии (ИКТ)​​ или Физика или Иностранный язык
Количество мест
Бюджетные места
45
Платные места
30
Данные приёма
2021 года
Конкурс
4,03
чел./место
Средний балл (ЕГЭ)
87,21
Стоимость обучения
Описание программы
Программа посвящена подготовке специалистов по данным. Мы учим обрабатывать большие массивы данных, выстраивать инфраструктуру работы с данными в компании, а также создавать программные продукты, ориентированные на обработку данных, в том числе средствами машинного обучения.
Стратегические партнеры
Руководители программы
Абашин
Валерий Геннадьевич
  • Кандидат технических наук
  • Доцент Департамента анализа данных и машинного обучения Факультета информационных технологий и анализа больших данных
  • Область научных интересов: Биометрия, искусственные нейронные сети, анализ данных, урбанистика. Участвовал в конкурсе инновационных проектов «Старт-2006» Федерального фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере, проекте "Разработка математических моделей и алгоритмов управления многофункциональной модульной экспериментальной системой, предназначенной для задания и контроля технологических параметров изделий приборостроения".
После окончания программы выпускники смогут
Формировать требования, производить подготовку данных и проводить аналитические работы с использованием технологий больших данных
Разрабатывать, согласовывать и управлять исполнением технического задания и технического проекта с использованием технологий больших данных
Управлять большими данными, их качеством и обеспечивать их конфиденциальность
Находить проблемные места при функционировании баз данных и сопряженных элементов информационной системы и оптимизировать их работу
Разрабатывать регламенты обновления программного обеспечения баз данных, миграции данных на новые платформы, практик администрирования новых технологий работы с БД
Дисциплины программы
  • Алгоритмы и структуры данных в языке Python
    В рамках этого фундаментального годового курса не только формируется навык программирования на одном из самых востребованных языков, но и закладываются знания о ключевых структурах данных и алгоритмах.
  • Практикум по программированию
    На этом двухлетнем предмете студенту получают навыки самостоятельного программирования и решения задач от самых простых в первом семестре до тяжелых коллективных проектов в четвертом.
    Здесь нет лекций, только практика кодинга под руководством опытного наставника-профессионала.
  • Сетевые системы и приложения
    На этом предмете студенты получают фундаментальные знания о функционировании операционных систем, а также практические навыки использования и администрирования Linux, разработки сетевых приложений на языке программирования Python.
  • Системы управления базами данных
    Содержательно дисциплина включает в себя рассмотрение тем касающихся классификации СУБД по их функционального назначению, концепций реляционных и объектноориентированных баз данных, новых методологий построения нереляционных баз данных (NoSQL).
  • Технологии обработки данных
    Для работы с данными необходимо знать их форматы, структуру и основные инструменты работы с данными в разных формах. На этом курсе студенты учатся работать с наиболее распространенными форматами данных, изучают средства парсинга, обработки и очистки данных.
  • Экология данных
    Эта дисциплина даст студентам представление об управлении данными на основе концепций информационной экологии, базирующейся на базовых процессах происходящих в системах хранения и обработки данных с демонстрацией основных идей архитектур систем обработки данных и СУБД.
  • NoSQL СУБД
    На этом предмете студенты на практике получат представление о СУБД разных типов, отличающихся от традиционных реляционных, использующих язык SQL.
  • Хранилища данных
    В рамках этого курса студенты изучат технологии и основные понятия промышленных хранилищ данных, а также пполучат представление о жизненном цикле проектов предметно-ориентированных информационных баз данных, разработанных с целью принятия решений в организациях.
  • Машинное обучение
    Этот курс научит вас использовать самые распространенные инструменты для анализа данных и машинного обучения. После освоения данного курса вы научитесь применять классические модели регрессии и классификации, писать код для обучения и тестирования моделей, вести проекты в области построения интеллектуальных систем.
Получить консультацию о программе
Отправте заявку и с вами свяжется специалист для консультирования
Карьера и работа
Выпускники этой программы могут работать в организациях специалистами по данным, архитекторами хранилищ и баз данных, аналитиками данных, программистами, администраторами баз данных или системными администраторами. Технологии инженерии данных стали базовыми для информационных систем в целом, поэтому владея ими, можно работать в любой сфере, где применяются информационные технологии, начиная от финансовых учреждений и до сельскохозяйственных компаний. Профессиональная деятельность выпускников связана с полным жизненным циклом использования данных, разработкой компьютерного программного обеспечения, консультативной деятельностью в области баз данных.
Организации, в которых можно пройти практику с последующим трудоустройством
Ведущие преподаватели
Как поступить
1
Выбрать программу бакалавриата
2
Собрать документы/ Заполнить электронную анкету
3
Написать
заявление
4
Пройти вступительные испытания
5
Начать
обучение
Почему абитуриенты выбирают наш ВУЗ?
Остались вопросы? Задайте свой вопрос приемной комиссии
Приемная комиссия
+7(495)249-5249 9:00-18:00
График работы приёмной комиссии: понедельник-пятница: 9:00-18:00
125993, Москва, Ленинградский пр-т, д.51/1
Понравилось? Поделитесь!