1. Магистратура
  2. Математика, информационные науки и технологии
  3. Искусственный интеллект и большие данные

Прикладная информатика (09.04.03)

Где и кем работать, какая зарплата после окончания магистратуры в вузах Санкт-Петербурга по профилю обучения Искусственный интеллект и большие данные

  • от 351 000
    Информация о стоимости года обучения предоставлена за 2024 год
    рублей в год стоимость года
    обучения
  • 30 бюджет. мест
  • 10 платных мест
  • 2 года обучения

Карьера после окончания в вузе Санкт-Петербурга магистратуры по профилю "Искусственный интеллект и большие данные" и специальности 09.04.03 Прикладная информатика

Специалисты смогут:

  • разрабатывать стратегии проектирования, определением целей проектирования, критериев эффективности, ограничений применимости;
  • разрабатывать новые методы и средства проектирования информационных систем;
  • разрабатывать новые технологии проектирования информационных систем;
  • осуществлять авторское сопровождение процессов проектирования, внедрения и сопровождения информационных систем и технологий;
  • организовывать взаимодействие коллективов разработчика и заказчика, принимать управленческие решения в условиях различных мнений;
  • находить компромисс между различными требованиями (стоимости, качества, сроков исполнения) как при долгосрочном, так и при краткосрочном планировании, нахождение оптимальных решений;
  • осуществлять сбор, анализ научно-технической информации, отечественного и зарубежного опыта по тематике исследования;
  • проводить разработку и исследование теоретических и экспериментальных моделей объектов профессиональной деятельности в различных областях;
  • проводить разработку и исследование методик анализа, синтеза, оптимизации и прогнозирования качества процессов функционирования информационных систем и технологий;
  • осуществлять моделирование процессов и объектов на базе стандартных пакетов автоматизированного проектирования и исследований;
  • осуществлять постановку и проведение экспериментов по заданной методике и анализ результатов;
  • проводить анализ результатов проведения экспериментов, осуществлять выбор оптимальных решений, подготавливать и составлять обзоры, отчеты и научные публикации;
  • прогнозировать развитие информационных систем и технологий;
  • формировать новые конкурентоспособные идеи в области теории и практики информационных технологий и систем;
  • разрабатывать методы решения нестандартных задач и новые методы решения традиционных задач;
  • воспроизводить знания для практической реализации новшеств.