DevOps-инженерия: магистратура в вузах Москвы

Основной фокус сделан на создании эффективных решений для межсерверной интеграции ключевых производственных и бизнес-показателей. В процессе обучения осваивается разработка методологий и инструментов, позволяющих анализировать результативность внедряемых решений. Это ведет к оптимизации взаимодействия всех сервисов и структурных подразделений компании.

Важным итогом становится минимизация влияния человеческого фактора при принятии как тактических, так и стратегических управленческих решений, что повышает общую надежность и устойчивость IT-инфраструктуры.

Изучаемые дисциплины:

• Введение в науки о данных
• Профессиональный иностранный язык
• Сквозные технологии цифровой экономики
• Компьютерное моделирование экономических и финансовых систем
• Предиктивная аналитика больших данных
• Управление проектами по созданию информационных систем
• Интеллектуальные информационные системы
• Финтех: инструментарий и модели бизнеса
• Обработка статистических потоковых больших данных
• Проектирование архитектуры информационных систем
• Методы визуализации данных
• Нереляционные базы данных.

Вариативная часть:

• Системы управления версиями
• Основы сетевого администрирования
• MLOps
• Разработка и интеграция
• Управление рисками в разработке программного обеспечения.

Дисциплины по выбору:

• Облачные технологии
• Интернет вещей
• Блокчейн-платформы
• Инфраструктура как код
• Виртуализация и контейнеризация
• Агентно-ориентированное моделирование.