Цифровая инженерия транспортных процессов: программа бакалавриата

Программа предлагает студентам углубленное изучение технологий и методов, необходимых для разработки и оптимизации транспортных систем с использованием цифровых инструментов. В рамках этой программы студенты получат знания о принципах проектирования и управления инфраструктурой транспортных сетей, а также о моделировании и анализе транспортных процессов с применением компьютерных технологий. Они будут изучать алгоритмы и методы обработки данных, аналитику больших объемов информации, машинное обучение и искусственный интеллект, чтобы эффективно анализировать и оптимизировать транспортные потоки.

Программа также включает изучение современных технологий связи и передачи данных, таких как интернет вещей (IoT) и облачные вычисления, а также аспектов кибербезопасности и защиты данных в транспортных системах. В результате обучения студенты будут готовы применять свои знания и навыки для решения сложных задач в области цифровой инженерии транспортных процессов и внедрения инновационных решений в транспортной сфере.

 Основные дисциплины:

• Практикум по самоорганизации
• Иностранный язык
• Физика
• Инженерная компьютерная графика
• Основы исследовательской деятельности
• История транспорта
• Россия в мировой истории
• Основы комплексной безопасности
• Философия и основы критического мышления
• Правовая культура
• Математика (математический анализ+линейная алгебра)
• Теория вероятностей и математическая статистика
• Дискретная математика
• Методы оптимизации
• Теория систем и системный анализ
• Временные ряды
• Проектная деятельность. Выполнение проектов индустриальных партнеров.

Вариативная часть:

• Общий курс транспорта
• Грузоведение
• Транспортно-грузовые системы
• Логистика
• Мультимодальные транспортные системы
• Коммерческая работа
• Транспортная инфраструктура
• Транспортная безопасность
• Нормативное регулирование эксплуатационной работы
• Технологии транспортных процессов
• Транспортное моделирование
• Цифровые трансформации транспорта
• Основы анализа данных
• Анализ данных в Excel
• Анализ больших текстовых данных и текстовый поиск
• Бизнес-аналитика
• Машинное обучение и анализ данных
• Интеллектуальные методы распознавания изображений
• Базы данных и основы SQL
• Системы программирования Python
• Основы веб-программирования
• Программирование на Java
• Разработка мобильных приложений
• Low-code и программные роботы
• Экономическая география
• Оптимизация операционной деятельности
• Управление проектами
• Анализ и моделирование бизнес-процессов на транспорте
• Технологии Agile в разработке ИТ продуктов
• Экономика транспорта.