IT-сервисы и технологии обработки данных на транспорте: программа бакалавриата

В ходе обучения студенты получают знания и навыки, необходимые для работы в IT-сфере, с акцентом на транспортные системы и обработку данных. Они изучают принципы проектирования и разработки IT-сервисов, анализа и обработки больших объемов данных, а также применение технологий и методов в области транспорта и логистики. Студенты также знакомятся с основами программирования, базами данных, сетевыми технологиями и системами безопасности. Кроме того, они изучают основы машинного обучения и анализа данных, чтобы успешно применять эти методы в контексте транспортных систем. В результате программы студенты приобретают необходимые навыки для работы с IT-сервисами и обработки данных в транспортной отрасли, а также готовятся к профессиональному росту и решению сложных задач в сфере информатики и вычислительной техники.

Профессиональные дисциплины:

• Методы анализа и обработки больших данных
• Методы оптимизации в машинном обучении
• Цифровые трансформации транспорта
• История развития информационных технологий
• Технологии Agile в разработке ИТ продуктов
• Управление IT-проектами
• Low code и программные роботы
• Разработка мобильных приложений
• Мультимодальные транспортные системы
• Планирование и управление системами общественного транспорта
• Экономическая теория и эффективность
• Управление экономическими ресурсами предприятия
• Алгоритмы и структуры данных
• Численные методы
• Анализ данных в Excel
• Анализ и моделирование бизнес-процессов на транспорте
• Базы данных
• Визуализация данных
• Временные ряды
• Дискретная математика
• Иностранный язык
• Интеллектуальные методы распознавания изображений
• Информационная безопасность
• Информационные технологии и сервисы на транспорте
• Анализ больших текстовых данных и текстовый поиск
• Цифровая экономика
• Философия и основы критического мышления
• Физика
• Управление конфликтами
• История транспорта
• Математика (Аналитическая геометрия)
• Математика (Линейная алгебра)
• Математика (Математический анализ)
• Математическая статистика и теория вероятностей
• Машинное обучение и анализ данных
• Нейронные сети
• Основы SQL
• Основы анализа данных
• Основы веб-программирования
• Основы комплексной безопасности
• Основы теории искусственного интеллекта
• Правовая культура
• Предобработка данных
• Программирование на R
• Проектная деятельность
• Россия в глобальной истории
• Сетевые технологии
• Системное и прикладное ПО
• Системы программирования Python
• Системы программирования (С++)
• Тайм-менеджмент и личная эффективность
• Теория оптимизации
• Теория систем и системный анализ
• Техники публичного выступления
• Технологии хранения больших данных.