Почему РоссияОбразование в РоссииУниверситетыКак подать документы
Кабинет ВУЗа
Об университетеПрограммы подготовкиПравила приемаОбщежитияТрудоустройство выпускников

Прикладная информатика

Российский университет дружбы народов им. Патриса Лумумбы
Подать документы
5
Места на контрактной основе
0
Места на бюджетной основе
558 000
₽
Стоимость обучения в год

О программе обучения

Обязательным элементом подготовки по программе «Прикладная информатика» профиль «Искусственный интеллект и анализ данных» является активная научно-исследовательская работа в команде под руководством ведущих специалистов, включающая исследования по разработке математических, алгоритмических, управленческих решений в сфере инфокоммуникаций и разработки интеллектуальных систем. Обучающиеся привлекаются к участию в научных мероприятиях (семинарах, конференциях, молодёжных школах, лекториях), в научных проектах в качестве участников коллективов исследователей.

Чему Вас научат

  • 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.

Кем работают выпускники?

Выпускники могут найти свое применение в следующих профессиях: научный сотрудник, специалист по информационным системам, руководитель проектов в области информационных технологий, руководитель разработкой программного обеспечения, системный аналитик, системный программист. Возможные работодатели: отечественные и зарубежные университеты, научно-исследовательские центры мирового уровня, аналитические и ИТ-подразделения госкорпораций и ИТ-компаний.

Заработок специалистов

от100 000 ₽
без опыта
Новичок
от120 000 ₽
1-3 года
Опытный
от140 000 ₽
от 3х лет
Эксперт

Вступительные испытания

Экзамен 1 из 1

Конкурс портфолио

Другие наши программы подготовки

Привет!Пообщаемся?Задавай вопросы!Отвечу на любой вопрос!Есть вопросы?Спрашивай!Остались вопросы?Готов помочь!Буду рад помочь!Жми на меня!