Информатика и вычислительная техника

Интернет вещей (Internet of Things) — это динамично развивающаяся технология, которая имеет высокую инвестиционную привлекательность и является фундаментом для многих профессий будущего в таких отраслях, как энергетика, розничная торговля, здравоохранение, транспорт, строительство и другие. Комплексная магистерская программа предусматривает подготовку специалистов в нескольких областях: встраиваемые системы, программная инженерия, анализ данных. Студенты участвуют в разработке решений на основе искусственного интеллекта и промышленного интернета вещей, учатся созданию беспилотных машин, построению цифровых двойников и систем аналитики. Выпускники программы магистратуры способны анализировать и самостоятельно конструировать системы различного функционального назначения, основанные на технологиях интернета вещей.

Информационное моделирование зданий становится все более популярным инструментом в секторе строительства. Меняется философия проектирования, а вместе с этим растет востребованность BIM -инженеров и других специалистов в этой сфере. Очная программа магистратуры «BIM-технологии в проектировании и строительстве» представляет собой уникальный микс строительного направления и информационных технологий и направлена на подготовку специалистов, которые владеют интеллектуальными методами анализа данных, основами программирования и смогут применять BIM-решения в градостроительстве и промышленности. После обучения выпускники магистратуры становятся высокооплачиваемыми специалистами и работают в крупных российских и международных компаниях в качестве BIM-менеджеров, BIM-координаторов и IT-специалистов в BIM-среде, а также продолжают научную карьеру.

Программа магистратуры готовит специалистов в области Data Science и Software Engineering для разработки интеллектуальных систем анализа больших данных и автоматизации процесса принятия решений, основанных на данных. Студенты изучают полный цикл работы с моделями искусственного интеллекта: от инфраструктуры для работы с большими данными до внедрения модели в продакшн, поддержки жизненного цикла обучения. Выпускники магистратуры занимаются разработкой технологических решений для интеграции моделей принятия решений в бизнес-процессы компании, а также оценкой эффективности и рисков для инновационных продуктов, построенных на данных.

НИТУ МИСИС совместно с Национальным центром промышленного дизайна и инноваций 2050.ЛАБ представляет магистерскую программу, которая готовит профессионалов, владеющих научными, творческими и технологическими методами проектной деятельности в индустрии промышленного дизайна и инжиниринга.

Магистерская программа Университета МИСИС является следующей ступенью обучения после трека бакалавриата «Промышленный дизайн и инжиниринг».

Промышленный дизайн играет ключевую роль в процессе создания продукта, являясь драйвером инноваций и основой экономической стабильности. Развитие индустрии промышленного дизайна и инжиниринга, привлечение новых специалистов в эту отрасль позволит повысить конкурентоспособность предприятий и ускорить становление цифровой эпохи. Программа магистратуры «Промышленный дизайн и инжиниринг» рассчитана на абитуриентов, которые хотят получить/повысить квалификацию в сфере промышленного дизайна и управлять проектами в организациях разного масштаба и разных отраслей. Область профессиональной деятельности выпускников: предметный мир, среда обитания, информационное и визуальное пространства, а также связанные с ними системы, явления и процессы, в том числе научно-технической сферы.

Программа магистратуры реализуется в многотрековом формате. Основной трек обучения — «Промышленный дизайн и инжиниринг». Дополнительные треки: «Дизайн средств беспилотного транспорта» и «Технологические процессы в промышленном дизайне».

⠀⠀⠀⠀⠀⠀ Telegram-канал программы

Программа магистратуры разработана совместно со СберОбразованием.

Data Scientist — самая востребованная профессия в области Big Data (Больших данных). Освойте лучшие практики и технологии стремительно развивающегося IT-направления на стыке интеллектуальных технологий и бизнеса и работайте удалённо из любой точки мира. Основные задачи исследователя данных — обработка и анализ больших объёмов неструктурированной информации, построение математических моделей для предсказания событий, обучение нейросетей, создание новых продуктов и построение механизмов оптимизации ключевых бизнес-процессов для производственных и социальных процессов.

Согласно данным рекрутинговых агентств, в России тысячи компаний находятся в активном поиске специалистов в области Data Science. Средняя зарплата выпускников, занятых в IT-отрасли, составляет ~155 000 рублей и на практике не имеет верхнего предела.

⠀⠀⠀

Telegram-канал программы

Погрузитесь в сферу Data Science и постройте карьеру дата-инженера. Программа «Инженерия данных» готовит востребованных и высокооплачиваемых специалистов для работы в командах разработчиков и аналитиков самых разнообразных сфер: IT, банкинг, маркетинг, интернет-ритейл, промышленность, телеком.

Программа реализуется в многотрековом формате. В процессе освоения программы вы можете продолжить обучение на треке «Инженерия данных» или перейти на трек «Python-разработчик».

Telegram-канал программы

В современном мире объемы информации увеличиваются с каждым годом, поэтому многие компании занимаются созданием инструментов для фильтрации, генерации и распознавания информационных потоков. Развитие технологий обработки естественного языка (NLP) помогает бизнесу решать задачи по анализу и компьютерной обработке текста и речи путем применения алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения. Обучаясь на программе магистратуры, студенты освоят основные разделы традиционной лингвистики, прикладные алгоритмы анализа данных, получат необходимые навыки программирования, а также научатся создавать системы распознавания речи и цифровых помощников (Алиса, Маруся, Сири), смогут обрабатывать большой поток запросов и документов, выявлять спам, определять эмоциональную окраску текста. Выпускники станут высоко востребованными NLP-специалистами и смогут работать как в крупных IT-компаниях, так и в небольших стартапах, связанных с анализом данных