1. Магистратура
  2. Программы магистратуры
  3. Магистратура "Инфраструктура больших данных"

Информатика и вычислительная техника (09.04.01)

Где и кем работать, какая зарплата после окончания профиля магистратуры "Инфраструктура больших данных"

  • от 831 000
    Информация о стоимости года обучения предоставлена за 2025 год
    рублей в год стоимость года
    обучения
  • 23 бюджет. места
  • 1 платное место
  • 2 года обучения

Карьера после окончания вуза по профилю магистратуры "Инфраструктура больших данных", код специальности 09.04.01

Чем занимаются специалисты по инфраструктуре больших данных:

  • проектируют и создают масштабируемые и отказоустойчивые системы для хранения и обработки огромных массивов информации, известные как распределённые системы;
  • разрабатывают и оптимизируют высокопроизводительные алгоритмы, способные эффективно работать с данными, которые не помещаются в оперативную память — так называемые алгоритмы во внешней памяти;
  • программируют сложные вычислительные системы, обеспечивая их параллельную работу — многопоточность, для максимального использования ресурсов современного оборудования;
  • обеспечивают надёжность и безопасность данных: внедряют методы шифрования, разрабатывают криптографические протоколы для защиты информации на всех этапах её жизненного цикла;
  • настраивают и поддерживают работу сетевых взаимодействий между тысячами серверов, обеспечивая бесперебойную и быструю передачу данных;
  • решают задачи, связанные с управлением базами данных огромного масштаба, их распределением и быстрым доступом к информации;
  • анализируют и выбирают оптимальные инструменты и технологии для построения инфраструктуры, отвечающей конкретным бизнес-задачам;

Где работают такие специалисты:

  • в крупнейших технологических компаниях — так называемых «корпорациях больших данных», где обработка информации является ключевым бизнес-процессом;
  • в финансовом секторе: в банках, инвестиционных и страховых компаниях — для построения систем анализа рисков, мошенничества и обработки транзакций;
  • в телекоммуникационных компаниях — для анализа сетевого трафика, оптимизации нагрузки и улучшения качества обслуживания клиентов;
  • в научно-исследовательских центрах, где требуется обрабатывать данные сложных экспериментов, например, в области геномики или физики высоких энергий;
  • в государственных структурах, занимающихся обработкой статистических данных, оказанием цифровых услуг населению и обеспечением информационной безопасности;
  • в ритейле и логистике — для анализа поведения покупателей, оптимизации цепочек поставок и управления запасами в режиме реального времени.

2 варианта обучения по программе в  1 вузе России

Посмотреть