Большие данные и распределенная цифровая платформа (сетевая): программа бакалавриата ТГПУ им. Л.Н. Толстого

Программа обучает студентов современным методам и инструментам, необходимым для работы с огромными объемами данных и разработки распределенных цифровых платформ. Студенты изучают концепции и технологии обработки и анализа больших данных, включая методы сбора, хранения, обработки и визуализации данных. Они также осваивают принципы проектирования и разработки распределенных систем и платформ, включая облачные вычисления, кластеризацию, параллельные вычисления и технологии масштабирования. В рамках программы студенты знакомятся с различными языками программирования, базами данных, алгоритмами машинного обучения и искусственного интеллекта, а также изучают основы кибербезопасности и этические аспекты работы с данными. Обучение включает как теоретические знания, так и практические навыки, позволяющие студентам эффективно работать с большими объемами данных и разрабатывать распределенные цифровые платформы в современном информационном пространстве.

Цели программы: подготовка кадров в области технологий обработки информации и ее приложений, способных выполнять аналитические исследования, проектные и опытно-конструкторские работы, осуществлять инновационную деятельность в областях связанных с анализом больших массивов данных в реальном времени, включающим аспекты препроцессинга, безопасности, контроля за целостностью и валидацию. Умение создавать распределенные информационные и вычислительные системы, удовлетворяющие требованиям международных стандартов относительно свойств интерпорабельности, переносимости, масштабируемости, информационной безопасности, осуществлять предпринимательскую деятельность в индустрии приложений и сервисов глобальной информационной инфраструктуры.

Программа нацелена на создание условий образовательной поддержки (через освоение современных методов интеллектуального анализа данных, алгоритмов и реализующих их программных средств) для профессионалов высокой квалификации в сфере искусственного интеллекта и технологий больших данных в рамках реализации федерального проекта “Искусственный интеллект” национальной программы “Цифровая экономика Российской Федерации”.

Основные дисциплины:

• Безопасность жизнедеятельности
• Психология
• Педагогика
• Правовое регулирование профессиональной деятельности
• Информатика
• Архитектура вычислительных систем
• Администрирование информационных систем
• Программирование
• Структуры и алгоритмы компьютерной обработки данных
• Методы вычислений
• Дифференциальное исчисление
• Интегральное исчисление
• Дифференциальные и разностные уравнения
• Функции нескольких переменных и функциональный анализ
• Комплексные функции
• Линейная алгебра
• Основные алгебраические структуры
• Теория многочленов
• Аналитическая геометрия
• Многомерная геометрия
• Элементы топологии и дифференциальной геометрии
• Дискретная математика
• Теория графов
• Теория вероятностей и математическая статистика
• Теория вычислительных процессов и структур
• Рекурсивно-логическое программирование
• Вводный курс физики
• Технологии машинного обучения
• Математические методы и технологии обработки больших данных (Big Data)
• Анализ текстов на естественных языках
• Управление облачными информационными ресурсами
• Математическое и программное обеспечение анализа данных
• Технический английский язык
• Нейросетевое моделирование и технологии
• Теория игр
• Облачные вычисления
• Современные финансовые технологии
• Многомерные статистические методы
• Предпринимательские риски
• Криптология и блокчейн технологии
• Параллельное программирование
• Методы интеллектуального моделирования
• Проектирование интеллектуальных информационных систем
• Технологии "интернета вещей"
• Платформы для интеллектуального анализа данных
• Методы и компьютерные технологии управления проектами
• Автоматизированная обработка изображений и видео
• Анализ неструктурированных данных
• Проектирование информационно-аналитических систем
• Адаптивные методы прогнозирования
• Машинное обучение для Больших данных.