Образовательная программа

Подробнее
Код – Специальность 8D06102 - Информационные системы (по отраслям)
Цель образовательной программы

Подготовка высококвалифицированных кадров для проведения фундаментальных и прикладных научных исследований, направленных на анализ, проектирование и управление сложными информационными системами, процессами и технологиями для производственных компаний и организаций с целью повышения научного потенциала и развития приоритетных отраслей экономики страны.
Модель выпускника
Квалификационная характеристика выпускника Область профессиональной деятельности:

- решение сложных ресурсоемких научно-технологических задачи с использованием методов системной инженерии и Data Science на основе применения принципов и технологий искусственного интеллекта, вычислительных моделей.
- разработка информационных систем и распределенных систем хранения данных с применением методов системной инженерии, принципов и технологий искусственного интеллекта.
- теоретические и экспериментальные исследования и оценка научных результатов на основе методологии научных исследований в области информационных систем для решения реальных научно-технологических задач в промышленной отрасли.

Объект профессиональной деятельности:

- научные, научно-исследовательские, научно-производственные организации, связанные с решением задач в области моделирования, оценки, оптимизации информационных процессов и ресурсов и создания информационных систем и ИТ инфраструктуры;
- органы государственного управления, проектные организации, промышленные предприятия, финансовые организации.
Виды профессиональной деятельности:

- научно-исследовательская деятельность;
- проектно-конструкторская деятельность;
- проектно-технологическая деятельность;
- экспериментально-исследовательская.
Функции профессиональной деятельности:

- проведение теоретического и экспериментального исследований информационных процессов и ресурсов с применением методологии научного творчества и управления знаниями;
- разработка математического, алгоритмического, технического, информационного, аналитического обеспечения информационных систем и процессов для поддержки принятия решений на различных уровнях управления;
- решение сложных ресурсоемких задач с применением современных методов обработки больших данных и технологии Data Science;
- решение исследовательских и практических задач построения современных информационных систем и ИТ инфраструктуры;
- подготовка презентаций, научно-технических отчетов по результатам выполненной научно-исследовательской работы, оформление результатов исследований в виде статей и докладов на научно-технических конференциях.
Карта компетенций специалиста
Формируемые ключевые компетенции Результаты обучения
1. Способность участвовать в профессиональных дискуссиях по решению производственных задач, публиковать результаты исследований в международных научных изданиях, объективно оценивать результаты исследований и разработок в сфере ИКТ, в том числе с помощью международных баз данных публикационной активности, выполненных другими специалистами. Анализировать состояния исследуемой проблемы, формулировать цели и задачи исследования; подготавливать научные статьи, отчеты научно-технического анализа в производственной сфере на основе критериев научного исследования, применять методы системной инженерии проектирования и управления сложными информационными системами и методы Data Science; руководить или принимать участие в выполнении научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ; соблюдать этические нормы при проведении научных исследований; повышать научную результативность и публикационную активность.
2. Способность формулировать задачи исследования в промышленной отрасли и находить пути их решения на основе моделей и методов искусственного интеллекта и методов системной инженерии. Проводить экспериментальные исследования и оценивать научные результаты на основе обобщения и применения методологии научных исследований в области информационных систем, применять методы системного синтеза в управлении сложными информационными системами и реализации этапов разработки ИС в различных отраслях экономики.
Применять методы Data Mining, архитектуру глубокого обучения для анализа больших данных при решении производственных, научно-технологических задач, разрабатывать интеллектуальные информационные системы и компоненты к ним для поддержки принятия решений на различных уровнях управления в промышленной отрасли.
3. Способность к самостоятельному проведению научных исследований, получению теоретических, методических и практических результатов и готовность профессионально составлять и оформлять отчетную документацию для реализации комплексных исследований, в том числе междисциплинарные и в сфере ИКТ. Анализировать проблемы разработки информационных систем и распределенных систем хранения данных с применением методов системной инженерии, принципов и технологии искусственного интеллекта.
Проводить исследования и апробации результатов по теме научно-исследовательских работ в области ИКТ ведущие к получению новых знаний и решений реальных научно-технологических задач в промышленной отрасли.
4. Способность разрабатывать и применять методы Data Science, Machine Learning, Data Mining для решения сложных ресурсоемких научно-технологических задач, структуризации проблемных ситуаций, а также для принятия решений на различных уровнях управления. Применять принципы и технологии искусственного интеллекта, разрабатывать вычислительные модели для решения сложных ресурсоемких научно-технологических задач с применением методов системной инженерии и Data Science.
Модульный учебный план
Базовые дисциплины Профилирующие дисциплины Дополнительные виды обучения