7M06100 Информационные системы и технологии в ЗКАТУ

Дисциплины

• Иностранный язык (профессиональный)

  Дисциплина направлена на повышение исходного уровня владения иностранным языком, достигнутого на предыдущей ступени образования, и овладение магистрантами необходимым и достаточным уровнем иноязычной коммуникативной компетенции. В результате освоения дисциплины магистранты приобретают компетенции, которые позволят им пользоваться иностранным языком в различных областях профессиональной деятельности, научной и практической работе, в общении с зарубежными партнерами, а также для дальнейшего самообразования.

  Кредитов - 5
  

• Управление IT-проектами

  Дисциплина посвящена изучению методологий и инструментов планирования, реализации и контроля разработки программного обеспечения. Обучающиеся осваивают гибкие (Agile, Scrum) и классические (Waterfall) подходы, учатся управлять рисками, ресурсами и командой. Курс формирует навыки, необходимые для успешного вывода технологических продуктов на рынок в рамках заданных сроков и бюджета.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Педагогика и психология высшего образования

  Дисциплина направлена на рассмотрение теоретических и современных концептуальных аспектов развития познавательных и личностных навыков магистрантов в области психологии и педагогической науки, на обучение навыкам применения на практике современных форм, методов и методик, средств, технологий, системы оценивания, методических подходов учебного и воспитательного процесса. В результате освоения дисциплины магистранты приобретают навыки проектирования содержания обучения с применением современных технологий, решения психолого-педагогических ситуаций, улучшения межличностных отношений, управления коллективом, опытного критического мышления, принятия решений с применением активных методов.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 7
  

• Нейронные сети

  Дисциплина изучает принципы работы математических моделей, вдохновленных биологическими нейронами. В рамках курса рассматриваются архитектуры сетей, методы обучения и оптимизация. Обучающиеся осваивают применение технологий в распознавании образов и прогнозировании, обеспечивая формирование навыков проектирования, настройки и внедрения современных систем искусственного интеллекта для решения прикладных задач.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Коммерциализация НИОКР

  Дисциплина обучает магистрантов приемам и технологиям коммерциализации результатов исследований. Формирует у обучающихся навыки самостоятельной подготовки проектов, участия в конкурсах и реализации проектов коммерциализации в условиях производства с проведением мероприятий распространения.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• История и философия науки

  Ознакомление магистрантов с содержанием основных методов современной науки, принципами формирования научных гипотез и критериями выбора теорий, формирование понимания сущности научного познания и соотношения науки с другими областями культуры, создание философского образа современной науки, подготовка к восприятию материала различных наук для использования в конкретной области исследования.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Технология блокчейн

  Дисциплина посвящена изучению принципов построения децентрализованных систем и распределенных реестров. В ходе курса рассматриваются алгоритмы консенсуса, криптографические методы защиты данных и принципы работы смарт-контрактов. Обучающиеся анализируют архитектуру различных платформ, обеспечивая формирование навыков разработки безопасных и прозрачных цифровых решений для финансового сектора и логистики.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Применение математики и статистики в IT

  Дисциплина направлена на углубленное изучение математических и статистических методов, применяемых в области информационных технологий. В рамках курса рассматриваются математические модели и методы статистического анализа данных, алгоритмы обработки информации и оптимизации Курс формирует у магистрантов навыки применения математических и статистических подходов для принятия обоснованных управленческих решений.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Анализ, моделирование и проектирование ИС

  Дисциплина изучает методы создания сложных IT-решений: от анализа бизнес-требований до разработки архитектуры. Обучающиеся осваивают жизненный цикл ИС, методологии проектирования и визуальное моделирование на языках UML и BPMN. Итог обучения — умение трансформировать задачи бизнеса в четкие технические спецификации для разработчиков.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 7
  

• Методология и технология проектирования информационных систем

  Дисциплина изучает стандарты и системные подходы к созданию ПО. Обучающиеся осваивают современные методологии (Agile, Waterfall) и технологии автоматизированного проектирования. В результате формируются навыки управления жизненным циклом ИС, командной разработки и использования CASE-средств, что позволяет создавать качественные системы, соответствующие международным отраслевым стандартам.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Модели и методы обработки данных

  Дисциплина изучает современные модели и алгоритмы обработки данных, включая методы анализа больших данных, машинного обучения и интеллектуального анализа. Курс формирует навыки разработки эффективных методов обработки и интерпретации данных для решения прикладных и исследовательских задач.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• CASE-технологии проектирования ИС

  Дисциплина посвящена изучению современных автоматизированных средств и методологий поддержки жизненного цикла информационных систем. В рамках курса рассматриваются основные принципы и инструменты CASE-средств, их применение для анализа, проектирования, моделирования и документирования информационных систем. Курс направлен на формирование у магистрантов компетенций по эффективному использованию CASE-инструментов для повышения производительности и качества проектирования информационных систем.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Управление данными в информационных системах (Big Data)

  Дисциплина изучает методы обработки и анализа колоссальных объемов информации. Курс охватывает архитектуры распределенных хранилищ, технологии Hadoop и Spark, а также инструменты обработки потоковых данных. Обучающиеся осваивают стратегии структурирования и очистки данных, обеспечивая формирование навыков построения высоконагруженных систем для извлечения ценных знаний из больших массивов.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Облачные вычисления и проблемы безопасности

  Дисциплина изучает архитектуру облачных сервисов и специфические риски их использования. Студенты анализируют модели угроз для SaaS, PaaS и IaaS, осваивают методы шифрования, управления доступом (IAM) и разграничения зон ответственности. Курс направлен на формирование навыков защиты данных и обеспечения кибербезопасности в условиях распределенной ИТ-инфраструктуры.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Построение аналитических приложений на базе хранилища данных

  Целью дисциплины является освоение методов проектирования аналитических приложений на основе хранилищ данных. В рамках курса рассматриваются вопросы интеграции данных, OLAP-анализа и использования BI-инструментов. В результате изучения дисциплины формируются компетенции по разработке аналитических решений и поддержке управленческих решений.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Современные технологии анализа данных

  Дисциплина посвящена углубленному изучению статистических методов и алгоритмов машинного обучения. Курс включает работу с языками Python или R, визуализацию сложных структур и использование облачных сервисов для аналитики. Обучающиеся исследуют методы предиктивного моделирования, обеспечивая формирование навыков обнаружения скрытых закономерностей и подготовки обоснованных аналитических отчетов для принятия бизнес-решений.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Методы и средства защиты информации

  Дисциплина посвящена изучению комплексных подходов к обеспечению информационной безопасности. В рамках курса рассматриваются криптографические протоколы, системы контроля доступа, методы обнаружения вторжений и защиты от вредоносного ПО. Обучающиеся осваивают программные и аппаратные инструменты обеспечения конфиденциальности, обеспечивая формирование навыков построения

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Проектирование приложений ИС

  Дисциплина изучает процесс создания прикладного программного обеспечения: от разработки архитектуры до проектирования пользовательских интерфейсов. Обучающиеся осваивают навыки прототипирования, проектирования баз данных и логики взаимодействия компонентов. В итоге формируется умение создавать функциональные, масштабируемые и интуитивно понятные приложения, отвечающие современным техническим требованиям и запросам пользователей.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 6
  

• Аудит сетевой безопасности

  Дисциплина обучает методам комплексной оценки защищенности ИТ-инфраструктуры. Обучающиеся осваивают поиск уязвимостей, анализ конфигураций оборудования, проведение тестов на проникновение (пентестов) и проверку на соответствие стандартам (ISO, PCI DSS). Курс формирует навыки минимизации рисков и создания надежных систем защиты от киберугроз.

  Год обучения - 2
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

Профессии

Результаты обучения

• Осуществлять подготовку и обучение персонала.
• Демонстрировать знания и понимание в области информационных систем, включая элементы наиболее передовых ИТ знаний.
• Анализировать собственный и зарубежный опыт разработки и внедрения информационных систем, решать проблемы исходя из того, что системы состоят из людей, процедур, аппаратного оборудования, программного обеспечения и данных.
• Использовать письменное и вербальное общение для документирования работы и представления полученных результатов, а также иметь высокий уровень профессионализма в иностранном языке.
• Создавать техническую документацию на разрабатываемую информационную систему, а также выполнять научно-методическую работу и задачи, связанные с использованием технологий искусственного интеллекта.
• Осуществлять сбор и интерпретацию информации для формирования суждений с учетом педагогических, психологических, социальных, этических и научных соображений.
• Анализировать и интерпретировать проблемы психолого-педагогической науки, аргументированно обосновывать выводы и предлагать решения, аргументировать позиции и применять методы их решения.
• Анализировать и использовать знания для решения профессиональных и научно-исследовательских задач.