Промышленное программирование: программа бакалавриата в вузах Москвы

Программа предлагает студентам углубленное изучение компьютерных наук и их применение в промышленной сфере. Студенты получат знания и навыки, необходимые для разработки программного обеспечения, оптимизации процессов, анализа данных и повышения производительности в промышленных предприятиях. Они изучат основные языки программирования, архитектуру компьютерных систем, алгоритмы и структуры данных, базы данных, тестирование программного обеспечения и методы разработки. В рамках программы также могут рассматриваться темы, связанные с машинным обучением, искусственным интеллектом, компьютерным моделированием и разработкой приложений для промышленной автоматизации. Бакалавры по промышленному программированию будут готовы к работе в различных промышленных секторах, включая производство, энергетику, транспорт и технологическую отрасль, где они смогут применять свои навыки для повышения эффективности и инновационности.

Целью программы является получение навыков анализа, проектирования и имплементации распределенных систем (distributed systems); изучение методов структурирования и обработки информации (data management). Ожидается, что выпускник специализации будет уметь и эффективно использовать существующие программные решения (SQL/NoSQL/NewSQL базы данных, распределенные базы данных, Hadoop-стек), так и уметь создавать новые программные решения для конкретных задач.

Профессиональные дисциплины:

• Дискретная математика
• Линейная алгебра
• Алгебра
• Математический анализ
• Математический анализ 2
• Численные методы
• Теория вероятностей и математическая статистика
• Программирование на Python
• Python для сбора и анализа данных
• Инструменты промышленной разработки
• Программирование на языке С++
• Методы и системы обработки больших данных
• Алгоритмы и структуры данных
• Распределенные системы
• Непрерывная оптимизация
• Дискретная оптимизация
• Архитектура компьютера и операционные системы
• Научно-исследовательский семинар "Распределенные системы 1"
• Научно-исследовательский семинар "Машинное обучение и приложения 1"
• Научно-исследовательский семинар "Распределенные системы 2"
• Научно-исследовательский семинар "Машинное обучение и приложения 2".

Вариативная часть:

• Распределенные вычисления
• Параллельные вычисления
• Базы Данных
• Проектирование и разработка высоконагруженных сервисов.

Дисциплины по выбору:

• Безопасность компьютерных систем
• Высокопроизводительные вычисления
• Теория баз данных
• Язык SQL
• Моделирование временных рядов
• Сбор и обработка данных с помощью краудсорсинга
• Теория статистического обучения
• Численные методы
• Машинное обучение 2
• Анализ данных в бизнесе
• Промышленное программирование на языке Java
• Компьютерные сети
• Системы баз данных
• Дополнительные главы прикладной статистики
• Безопасность компьютерных систем
• Байесовские методы в машинном обучении
• Анализ неструктурированных данных
• Сбор и обработка данных с помощью краудсорсинга
• Моделирование временных рядов
• Теория статистического обучения
• Глубинное обучение в обработке звука
• Методы и системы обработки больших данных
• Высокопроизводительные вычисления
• Обучение с подкреплением
• Генеративные модели в машинном обучении
• Численные методы
• Компьютерное зрение
• Проектирование и разработка высоконагруженных сервисов
• Функциональное программирование
• Методы сжатия и передачи медиаданных.