1. МГТУ (Бауманка)
  2. Магистратура Бауманки
  3. Математика, информационные науки и технологии
  4. Интеллектуальный анализ больших данных в системах поддержки принятия решений

МГТУ им. Н.Э. Баумана (Бауманка) Информатика и вычислительная техника (09.04.01)

Где и кем работать, какая зарплата после магистратуры МГТУ им. Н.Э. Баумана по программе "Интеллектуальный анализ больших данных в системах поддержки принятия решений"

  • от 409 000
    Информация о стоимости года обучения предоставлена за 2024 год
    рублей в год стоимость года
    обучения
  • 14 бюджет. мест
  • 3 платных места
  • 2 года обучения

Варианты карьеры после окончания магистратуры Московского государственного технического университета имени Н.Э. Баумана (национального исследовательского университета) по программе "Интеллектуальный анализ больших данных в системах поддержки принятия решений"

Специалисты смогут:

  • знать методы научных исследований и владеть навыками их проведения;
  • знать методы оптимизации и уметь применять их при решении задач профессиональной деятельности;
  • владеть существующими методами и алгоритмами решения задач распознавания и обработки данных;
  • владеть существующими методами и алгоритмами решения задач цифровой обработки сигналов;
  • понимать существующие подходы к верификации моделей программного обеспечения;
  • применять перспективные методы исследования и решения профессиональных задач на основе знания мировых тенденций развития вычислительной техники и информационных технологий;
  • проектировать распределенные информационные системы, их компоненты и протоколы их взаимодействия;
  • проектировать системы с параллельной обработкой данных и высокопроизводительные системы, и их компоненты;
  • разрабатывать и реализовывать планы информатизации предприятий и их подразделений на основе Web- и CALS-технологий;
  • формировать технические задания и участвовать в разработке аппаратных и (или) программных средств вычислительной техники;
  • выбирать методы и разрабатывать алгоритмы решения задач управления и проектирования объектов автоматизации;
  • обладать способностью к программной реализации распределенных информационных систем, систем с параллельной обработкой данных и высокопроизводительных систем;
  • создавать программное обеспечение для анализа, распознавания и обработки информации, систем цифровой обработки сигналов;
  • создавать службы сетевых протоколов;
  • организовывать промышленное тестирование создаваемого программного обеспечения;
  • применять современные технологии разработки программных комплексов с использованием CASE-средств, контролировать качество разрабатываемых программных продуктов.