Уровень обучения
Магистратура
Форма обучения
Очная
Срок обучения
2 года
[09.04.01] Информатика и вычислительная техника

Информационная аналитика и технология больших данных

Для поступления необходимо пройти вступительное испытание
Максимальный балл на вступительном испытании - 100
Поступающий должен иметь документ государственного образца соответствующего уровня высшего образования.

Целью вступительного экзамена является определение уровня подготовки поступающих в магистратуру и обеспечение конкурсного отбора на основе результатов данного экзамена.

План приёма

По результатам зачисления 2020/21 учебного года:
15
Бюджет
3
в т.ч. целевой договор
7
Платное
78
Средний балл на бюджет

2021-2022 учебный год:

11
Бюджет
9
Платное
Абитуриент:
Сколько стоит обучение?
Приёмная комиссия:
Стоимость обучения в 2021/22 учебном году за семестр - 147 000 рублей
Преимущества обучения
Цель подготовки по данной образовательной программе - обеспечение потребностей в специалистах, профессионально владеющими методами и технологиями информационной аналитики, способными создавать высококачественные информационно-аналитические системы и системы поддержки принятия решений, работать в качестве системных аналитиков.

Студенты получают знания как методов анализа данных (Data Science: методы математической статистики, искусственного интеллекта и машинного обучения, транспортной логистики), так и цифровых технологий обработки данных (Data Engineering: интеграционные платформы поддержки аналитической деятельности, технологии «больших данных», программирование, хранилища данных, информационно-аналитические системы).

Наличие основательной подготовки в области цифровых технологий позволяет выпускникам этой специальности эффективно работать в различных областях экономики (транспорт, менеджмент, бизнес, банковское дело и т.д.).
Основные дисциплины
  • Архитектура информационно-аналитических систем
  • Технологии и языки программирования
  • Машинное обучение
  • Методы идентификации объектов управления
  • Технологии интеграции данных
  • Системы поддержки принятия решений
  • Анализ данных
  • Технологии «больших данных»
  • Имитационное моделирование
  • Транспортная аналитика и логистика
  • Бизнес-аналитика
Ключевые компетенции выпускника по завершении обучения
  • разработка информационно-аналитических систем и систем поддержки принятия решений на основе использования интеграционных платформ, хранилищ данных, веб-сервисов, технологий «больших данных»;
  • решение прикладных задач в области информационной аналитики с использованием существующих аналитических платформ на основе применения методов машинного обучения, математической статистики, прогнозирования, методов поиска скрытых закономерностей;
  • создание аналитических приложений для действующих информационных систем.
Практика
Студенты проходят производственную практику на следующих объектах:

  • ООО «САС Институт» Россия/СНГ
  • Главный вычислительный центр - филиал ОАО "РЖД"
  • Научно-исследовательский институт автоматизированных систем (ОАО «НИИАС»)
  • Управление информатизации РУТ (МИИТ)
  • Научно-исследовательский институт железнодорожного транспорта (ОАО «ВНИИЖТ»)
  • Компания Люксофт (ООО «Люксофт Профешнл»)
Карьера
Где я буду работать?

  • Главный вычислительный центр – филиал ОАО "РЖД"
  • ООО «САС Институт» Россия/СНГ
  • ООО «IBM-Восточная Европа – Азия»;
  • ГУП г. Москвы "Московский ордена Ленина и ордена Трудового Красного Знамени метрополитен имени В.И.Ленина" (отдел «Автоматизированные системы управления производством»)
  • АО "Федеральная грузовая компания" (Департамент информационных технологий, управление разработки программного обеспечения)
  • ОАО «ВНИИЖТ»
  • ОАО «НИИАС»
  • Группа компаний «Ренова»
  • Компания ООО «Люксофт Профешнл»
  • IT-подразделения банков (Сбербанк РФ, Альфа-Банк, ВТБ и др.)
  • Управление информатизации РУТ (МИИТ).

Кем я буду работать?

  • Системным аналитиком – разработчиком новых информационно-аналитических систем и систем поддержки принятия решений, а также аналитических приложений в рамках существующих информационных систем.
  • Специалистом по анализу данных (проведение научных исследований в области задач, методов и технологий анализа данных; решение практических задач анализа данных с использованием методов информационной аналитики и технологий «больших данных»).
Руководитель профиля
Лецкий Эдуард Константинович
Профессор кафедры "Цифровые технологии управления транспортными процессами"
Направление подготовки - [09.03.01] Информатика и вычислительная техника
Другие профили этого направления: