Магистратура "Программная инженерия знаний и компьютерные науки" НИУ МИЭТ, Москва

Основное внимание уделяется разработке программного обеспечения, использующего алгоритмы машинного обучения и обработки данных. Студенты осваивают методы проектирования, анализа и оптимизации программных решений, которые могут эффективно решать сложные задачи в различных областях, от бизнеса до медицины.

В рамках программы акцентируется внимание на практических навыках, таких как работа с большими данными, создание прототипов и тестирование систем. Участники получают возможность участвовать в исследовательских проектах и совместной работе с промышленными партнерами, что позволяет применять теоретические знания на практике.

Программа научит проектировать системы обработки и хранения больших данных, понять, как устроены современные инструменты работы с ними и как их адаптировать под практические приложения, такие как аналитика больших данных и машинное обучение.

Программа подойдет выпускникам, которые имеют опыт написания собственных back-end приложений и хотят развиваться в сторону инженера по данным (Data Engineer) и/или архитектора по данным (Data Architect). На программе они расширят свои знания в области сетевого программирования, организации распределенных вычислений в кластере, специализированных структурах и алгоритмах хранения, поиска и сжатия, используемых в базах данных. На практических занятиях студенты будут заниматься как изучением конкретных NoSQL хранилищ и систем обработки больших данных, таких как Apache Spark или Flink, так и проектной деятельностью - разработкой своих подсистем хранения или обработки данных, применением полученных знаний для разработки проектов, использующих машинное обучение или анализ данных.

Примерный перечень дисциплин:

• Имитационное моделирование
• Нейротехнологии для анализа функционального состояния человека
• Нейротехнологии для непрерывной идентификации пользователей в электронных системах
• Программное обеспечение для реализации систем искусственного интеллекта
• Технологии разработки интерфейсов
• Разработка виртуальных лабораторий и тренажеров
• Разработка параллельных и распределенных приложений для интеллектуальных информационных систем
• Пути развития национальной технологической инициативы Нейронет
• Разработка параллельных и распределенных приложений для интеллектуальных информационных систем
• Обеспечение качества при разработке программного обеспечения