Программа предлагает студентам углубленное изучение принципов, методов и технологий, связанных с разработкой и управлением распределенными системами. Студенты получат фундаментальные знания в области архитектуры распределенных систем, сетевых протоколов, параллельных вычислений, а также основных концепций и алгоритмов, используемых для обеспечения эффективной коммуникации и синхронизации в распределенных средах.
Кроме того, в рамках программы студенты изучат принципы проектирования и разработки распределенных баз данных, распределенных вычислений и облачных вычислений. Они также получат навыки работы с современными инструментами и технологиями, используемыми для разработки и развертывания распределенных приложений, таких как контейнеризация, микросервисная архитектура и автоматизация инфраструктуры.
Студенты программы бакалавриата по распределенным системам развивают навыки анализа, проектирования и оптимизации распределенных систем, а также осваивают методы тестирования и обеспечения безопасности распределенных приложений. Они также изучают принципы управления и масштабирования распределенных систем для обеспечения их эффективной работы.
В результате обучения на программе бакалавриата по распределенным системам студенты приобретают необходимые знания и навыки для работы в сфере разработки и управления сложными распределенными системами, которые являются основой современных информационных технологий и бизнес-приложений.
Целью специализации является получение навыков анализа, проектирования и имплементации распределенных систем (distributed systems); изучение методов структурирования и обработки информации (data management). Ожидается, что выпускник специализации будет уметь и эффективно использовать существующие программные решения (SQL/NoSQL/NewSQL базы данных, распределенные базы данных, Hadoop-стек), так и уметь создавать новые программные решения для конкретных задач.
Профессиональные дисциплины:
- Экономика
- Безопасность жизнедеятельности
- Алгоритмы и структуры данных
- Алгоритмы и структуры данных (углубленный курс)
- Архитектура компьютера и операционные системы
- Дискретная математика
- Дискретная математика (углубленный курс)
- Алгебра
- Алгебра (углубленный курс)
- Линейная алгебра и геометрия
- Линейная алгебра и геометрия (углубленный курс)
- Математический анализ
- Математический анализ (углубленный курс)
- Методы оптимизации
- Методы оптимизации в машинном обучении
- Основы и методология программирования
- Основы и методология программирования (углубленный курс)
- Теория вероятностей и математическая статистика
- Теория вероятностей и математическая статистика (углубленный курс)
- Введение в глубинное обучение.
Вариативная часть:
- Базы данных
- Распределённые системы
- Функциональное программирование
- Методы и системы обработки больших данных
- Параллельное и распределённое программирование
- Алгоритмы для иерархий памяти.
Дисциплины по выбору:
- Высокопроизводительные вычисления
- Моделирование временных рядов
- Теория баз данных
- Анализ данных в бизнесе
- Компьютерные сети
- Численные методы
- Анализ неструктурированных данных
- Байесовские методы в машинном обучении
- Теория статистического обучения
- Компьютерное зрение
- Обучение с подкреплением
- Проектирование и разработка высоконагруженных сервисов
- Дифференциальные уравнения
- Основы матричных вычислений
- DevOps.