Суперкомпьютерные технологии и анализ больших данных: программа бакалавриата

Программа предлагает студентам углубленное изучение современных методов и инструментов, необходимых для работы с огромными объемами данных и высокопроизводительными вычислениями. В ходе обучения студенты получат навыки в области анализа данных, машинного обучения, статистики, алгоритмов и программирования. Они изучат основные принципы работы суперкомпьютеров и параллельных вычислений, а также научатся применять эти знания для решения сложных задач в различных областях, включая науку, промышленность, финансы и медицину.

Кроме того, студенты овладеют навыками визуализации данных и коммуникации результатов анализа больших данных, что поможет им стать востребованными специалистами в сфере информационных технологий и научных исследований.

Профессиональные дисциплины:

• Безопасность жизнедеятельности
• Иностранный язык
• Математический анализ
• Алгебра и геометрия
• Комплексный анализ
• Дифференциальные уравнения
• Архитектура компьютеров
• Компьютерная графика
• Основы информатики
• Языки и методы программирования
• Объектно-ориентированное программирование
• Технологии программирования
• Базы данных
• Численные методы.

Вариативная часть:

• Риторика и культура делового общения
• Иностранный язык (профессионально-ориентированный)
• Экономика
• Физика
• Теория вероятностей и математическая статистика
• Уравнения математической физики
• Дискретная математика
• Методы оптимизации
• Web–технологии
• Суперкомпьютерные технологии
• Прикладное программное обеспечение
• Операционные системы.

Дисциплины по выбору:

• Менеджмент
• Управление персоналом
• Динамические системы
• Математические модели в естествознании
• Технологии высокопроизводительных вычислений
• Теория игр и исследование операций
• Офисное программирование
• Программирование кроссплатформенных приложений
• Компьютерные технологии в бухгалтерии и финансах
• Системы автоматизации документооборота
• Web-программирование
• Защита информации
• Психология и педагогика профессиональной деятельности
• Этика и психология делового общения
• Современные методы анализа данных
• Алгоритмы обработки больших данных
• ИКТ в образовании
• Социальная информатика
• Методические системы обучения в общеобразовательной и профессиональной школе.