DevOps в разработке и управлении информационными системами: программа бакалавриата

Студенты получат практический опыт работы с инструментами контейнеризации, оркестрации и инфраструктурой как код, что позволит им эффективно развертывать и масштабировать приложения. Кроме того, программа включает изучение ключевых языков программирования и веб-технологий, необходимых для полноценной разработки и поддержки IT-решений. Особое внимание уделяется интеграции искусственного интеллекта и машинного обучения для автоматизации аналитики, оптимизации ресурсов и повышения отказоустойчивости систем.

Выпускники смогут работать на стыке разработки и эксплуатации, обеспечивая высокую скорость и надежность развертывания информационных систем в современных инфокоммуникационных средах.

Профессиональные дисциплины:

• Механика
• Электромагнитные явления
• Математика
• Дискретная математика
• Теория вероятностей
• Математическая статистика
• Математические основы машинного обучения
• Математический анализ (продвинутый уровень)
• Математический анализ
• Высшая алгебра
• Алгебра и алгоритмы
• Машинное обучение (базовый уровень)
• Цифровая культура в профессиональной деятельности
• Теория массового обслуживания
• Автоматическая обработка текста
• Методы криптографии
• Методы искусственного интеллекта
• Компьютерное зрение
• Интернет вещей
• Управление IT инфраструктурой
• Python для сетевых инженеров
• Управление инфраструктурным ПО
• Программно-конфигурируемые сети
• Технологии хранения данных
• Организация и управление облачной инфраструктурой
• Разработка IT систем
• Создание клиент-серверных приложений
• Тестирование программного обеспечения
• Разработка приложений на Java
• Технологии командной разработки программного обеспечения
• Создание клиент-серверных приложений
• Администрирование платформ на ОС Linux
• Теория электрической связи
• Промышленная маршрутизация и управление трафиком
• Администрирование Windows Server
• Программирование на C++
• Облачные технологии и услуги
• Теория электрической связи
• Инженерия облачных сервисов
• Контейнеризация и оркестрация приложений
• Технологии DevOps
• Администрирование баз данных
• Мониторинг информационных систем
• Введение в ОС Linux
• Инфокоммуникационные системы и технологии
• Алгоритмы и структуры данных
• Программирование
• Компьютерные сети
• Алгоритмы и структуры данных
• Проектирование и реализация баз данных
• Объектно-ориентированное программирование
• Введение в облачные технологии
• Машинное обучение
• Web-программирование
• Современные методы управления проектами
• Большие языковые модели
• Прототипирование и создание mvp
• Основы интеллектуальной собственности
• Правовые особенности функционирования стартапов
• Социальное предпринимательство
• Финансы проекта и организации
• Лаборатория брендинга.

Дисциплины по выбору:

• Основы обработки мультимедийных данных
• Современные инструменты анализа данных
• Язык Python для анализа данных
• Этика искусственного интеллекта
• Проектирование информационных систем.