Университетский старт

Профиль «Интеллектуальный анализ данных и математическое моделирование»

В рамках магистерской образовательной программы «Интеллектуальный анализ данных и математическое моделирование» обучающиеся получают компетенции в области обработки больших массивов данных с целью:

• - выявления и формализации неочевидных (скрытых) взаимозависимостей факторов, характеризующих различные системы и процессы;
• - построения и исследования математические модели, описывающие эти системы и процессы.

В процессе освоения образовательной программы студенты изучают методы многомерного статистического анализа, искусственного интеллекта и математического моделирования и информационные технологии, помогающие решать задачи обработки больших массивов данных.

Образовательная программа

Примерный учебный план

Профиль «Математическое и программное обеспечение вычислительных систем»

Профиль предназначен для подготовки магистров в области математического и программного обеспечения вычислительных систем с ориентацией на выработку и закрепление широкого спектра компетенций в области как прикладного, так и системного программирования. Основными разделами программы являются: избранные главы современной прикладной математики и информатики; теоретическое и прикладное программирование; проектирование и современные технологии разработки программных систем и оболочек; системы искусственного интеллекта; высокопроизводительные вычисления; анализ функционирования вычислительных систем. Магистранты выполняют научно-исследовательскую работу в семестре (4 семестра), проходят научно-педагогическую и научно-производственную практики, участвуют в работе спецсеминара по теме научной работы.

Подготовка студентов производится преимущественно кафедрой математического обеспечения вычислительных систем.

В рамках программы читаются следующие курсы:

• - История и методология прикладной математики и информатики
• - Философия и методология науки
• - Моделирование и реинжиниринг бизнеса
• - Высокопроизводительные вычисления и GRID-технологии
• - Современные Internet-технологии
• - Теоретические основы информационных систем (ИС)
• - Виртуальная реальность и мультимедиа
• - Предсказательная аналитика: теоретические основы и инструментальные средства
• - Распределенные алгоритмы
• - Современные теории имитационного моделирования
• - Технологии создания адаптируемых систем
• - Управление проектами

Среди дисциплин по выбору основными являются:

• - Средства Business Intelligence и системы поддержки принятия решений
• - Добыча знаний: теоретические основы и инструментальные средства Data Mining
• - Теории решения изобретательских задач
• - Метод анализа иерархий
• - Проектирование локальных сетей
• - Криптографические методы защиты информации

Проведение итогового государственного экзамена не предусмотрено. Итоговая государственная аттестация – выпускная квалификационная работа.

Тематика выпускных квалификационных работ:

• 1. Разработка адаптируемых и адаптивных ИС на принципах онтологического инжиниринга
• 2. Разработка инструментария создания визуальных предметно-ориентированных языков.
• 3. Разработка интеллектуальных автоматизированных обучающих систем
• 4. Создание средств автоматизации разработки приложения для мобильных платформ.
• 5. Разработка алгоритмов, методов и средств интеллектуального видеоанализа данных
• 6. Разработка инструментального окружения и приложений виртуальной и дополненной реальности
• 7. Имитационное моделирование компьютерных систем и сетей
• 8. Оптимизация работы распределенных приложений
• 9. Решение задач распределенного и параллельного программирования на базе GPUs
• 10. Разработка программных средств интеллектуального анализа данных и документов на основе технологий Web Mining, Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP.

Образовательная программа

Примерный учебный план