Pourquoi la RussieÉducation en RussieLes universitésComment déposer ses documents
Cabinet de l'université
À propos de l'universitéProgrammes de formationRègles d'admissionLes dortoirsEmploi des diplômés

Informatique appliquée

Université russe de l’Amitié des Peuples Patrice-Lumumba
Подать документы
5
Places sur une base contractuelle
0
Lieux sur une base budgétaire
558 000
₽
Frais de scolarité par an

À propos du programme de formation

Un élément obligatoire de la formation dans le cadre du programme « Informatique appliquée », profil « Intelligence artificielle et analyse des données », est la participation active à des travaux de recherche en équipe sous la direction de spécialistes de premier plan. Ces travaux comprennent des recherches consacrées à l’élaboration de solutions mathématiques, algorithmiques et managériales dans le domaine des infocommunications et du développement de systèmes intelligents. Les étudiants participent à des manifestations scientifiques (séminaires, conférences, écoles pour jeunes chercheurs, cycles de conférences) ainsi qu’à des projets de recherche en tant que membres d’équipes de chercheurs.

Que vous apprendront-ils ?

  • Навыкам командной работы и проектной деятельности.
  • Деловой коммуникации (устной и письменной, в том числе на иностранном языке).
  • Способности к самоорганизации и саморазвитию.
  • Умению работать с технической документацией и участвовать в её разработке.
  • В области математики - теория вероятностей, математическая статистика, линейная алгебра, дискретная математика.
  • Основы информатики и программирования - алгоритмы и структуры данных, принципы работы баз данных, основы системного анализа.
  • Системному и критическому мышлению (умению анализировать информацию, выявлять проблемы, предлагать решения).
  • Анализ данных - методы статистической обработки, разведочный анализ данных (EDA), понимание типов данных (структурированные, неструктурированные) и проблем качества (пропуски, выбросы).
  • Машинное обучение и ИИ - принципы работы алгоритмов (деревья решений, случайные леса, метод опорных векторов). Базовые идеи глубокого обучения (нейронные, свёрточные и рекуррентные сети).
  • Обработка неструктурированных данных - основы NLP (обработка естественного языка), компьютерное зрение (анализ изображений и видео).
  • Технологии работы с данными - понимание концепций больших данных, инструментов для распределённой обработки (например, Apache Spark), облачных платформ.
  • Этика и безопасность - правовые и этические нормы при работе с персональными данными, понимание рисков и ограничений ИИ-систем.
  • Формулировать задачу - переводить бизнес- или предметную проблему в формат, пригодный для анализа и построения модели.
  • Подготавливать данные - собирать данные из разных источников, очищать, трансформировать, проводить feature engineering (создание новых признаков).
  • Выбирать и применять методы - подбирать алгоритм машинного обучения под конкретную задачу, обосновывать выбор.
  • Обучать и оценивать модели - настраивать гиперпараметры, использовать кросс-валидацию, применять стандартные метрики качества (accuracy, F1-score, ROC-AUC).
  • Визуализировать результаты - создавать дашборды и графики для наглядной презентации выводов заказчику.
  • Интегрировать ИИ-решения - встраивать обученные модели в информационные системы или бизнес-процессы.
  • Проводить исследовательский анализ - формулировать гипотезы, проверять их на данных, интерпретировать результаты.
  • Владеть Python (библиотеки: Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch) и SQL.
  • Использовать средства для визуализации (Matplotlib, Seaborn, Tableau), инструменты для управления данными (SQL-базы, NoSQL-решения).
  • Планировать этапы проекта, распределять задачи в команде, соблюдать сроки.
  • Оценивать достоверность данных, выявлять смещения (bias) в моделях, понимать границы применимости решений.
  • Чётко фиксировать этапы исследования, код, метрики и выводы для последующей поддержки и передачи коллегам.

Que font les diplômés ?

Les diplômés peuvent exercer les métiers suivants : chercheur, spécialiste des systèmes d’information, chef de projet dans le domaine des technologies de l’information, responsable du développement logiciel, analyste système, programmeur système. Les employeurs potentiels sont les universités nationales et étrangères, les centres de recherche de niveau mondial, ainsi que les unités d’analyse et les services informatiques des entreprises publiques et des sociétés informatiques.

Revenus des spécialistes

от100 000 ₽
sans expérience
Un débutant
de120 000 ₽
1-3 ans
Expérimenté
de140 000 ₽
de 3 ans
Un expert

Examens d'entrée

L'examen 1 de 1

Concours de portfolios

Nos autres programmes de formation

Salut !On discute ?Pose des questions !Je répondrai à toute question !Des questions ?Demande !Des questions subsistent ?Prêt à aider !Je serai heureux d'aider !Appuie sur moi !