Версия для слабовидящих

Размер текста:

Цветовая схема:

Изображения:

Управление большими данными

Управление большими данными

Институт открытого образования

09.04.03 Прикладная информатика
Форма обучения
Заочная
Срок обучения
2 года 6 месяцев
Бюджетных мест
42
Платных мест
18

Программа направлена на подготовку специалистов, способных эффективно использовать данные как стратегический ресурс цифровой экономики. Программа формирует компетенции в области сбора, обработки и анализа больших массивов данных, применения современных методов аналитики и технологий искусственного интеллекта для поддержки управленческих решений. 

В ходе обучения формируются навыки работы с большими данными, включая сбор, обработку, анализ и интерпретацию данных, применение современных методов аналитики и инструментов искусственного интеллекта, а также проектирование и внедрение data-driven решений для поддержки управленческих и бизнес-процессов в условиях цифровой экономики.

Преимущества программы

Актуальные цифровые компетенции

Освоение современных технологий анализа данных

Программа формирует навыки работы с большими данными, аналитическими платформами и инструментами data-driven управления, востребованные в условиях цифровой трансформации экономики.

Практико-ориентированное обучение

Решение реальных задач бизнеса и экономики данных

В ходе обучения студенты работают с практическими кейсами, современными инструментами анализа данных и проектируют решения для управления и анализа больших данных.

Востребованность на рынке труда

Подготовка специалистов для экономики данных

Выпускники востребованы в сфере аналитики данных, цифровых платформ, финансовых технологий, консалтинга и цифровой трансформации организаций.

Междисциплинарный подход

Сочетание аналитики данных, IT и управления

Программа объединяет методы анализа данных, информационные технологии и управленческие подходы, что позволяет применять данные для принятия стратегических решений.

Гибкость образовательной траектории

Возможность совмещать обучение и профессиональную деятельность

Формат обучения и структура программы позволяют студентам применять полученные знания в профессиональной деятельности уже в процессе обучения.

Учебный план

Обязательные дисциплины

  • Введение в науки о данных
  • Профессиональный иностранный язык
  • Сквозные технологии цифровой экономики
  • Финтех: инструментарий и модели бизнеса
  • Предиктивная аналитика больших данных
  • Управление проектами по созданию информационных систем
  • Интеллектуальные информационные системы
  • Основы сетевого администрирования
  • Обработка статических и потоковых больших данных
  • Проектирование архитектуры информационных систем
  • Методы визуализации данных
  • Нереляционные базы данных
     

Дисциплины по выбору

  • Автоматизация задач и бизнес-процессов**
  • Применение нереляционных баз данных при обработки больших данных
  •  Разработка бизнес-приложений**
  • Системы распределенной обработки больших данных** 
  • Виртуализация
  • Обработка данных на языке SQL
  • Обработка данных с использованием функциональных языков
  • Администрирование реляционных СУБД
  • Корпоративный анализ данных
  • Централизованное хранение корпоративных данных

Практика

  • Учебная практика: технологическая (проектно-технологическая) практика 216 часов
  • Производственная практика: технологическая (проектно-технологическая) практика - 324 часа
  • Научно-исследовательская работа - 540 часов

Руководитель программы

Преподавательский состав

Абаев Владимир Александрович

Абаев Владимир Александрович

Доцент кафедры информационных технологий Факультета информационных технологий и анализа больших данных

Будаев Евгений Сергеевич

Будаев Евгений Сергеевич

Доцент кафедры информационных технологий Факультета информационных технологий и анализа больших данных

Горшков Кирилл Андреевич

Горшков Кирилл Андреевич

Доцент кафедры информационных технологий Факультета информационных технологий и анализа больших данных

Тулупова Ольга Павловна

Тулупова Ольга Павловна

Доцент кафедры информационных технологий Факультета информационных технологий и анализа больших данных

Документы

Социальные сети
Социальные сети
Социальные сети

Выбрать дату

Выбрать дату

Выбрать год