Цифровые технологии анализа данных для устойчивого развития регионов Северной и Центральной Азии

Программа ориентирована на подготовку специалистов с углубленным изучением современных методов и технологий анализа данных, разработки прикладных цифровых сервисов для решения задач устойчивого функционирования и развития бизнеса и территорий. Отдельный фокус программы направлен на пространственный анализ, моделирование и прогнозирование динамики природных и социально-экономических процессов в изменяющихся климатических условиях, а также современных подходах разработки ГИС-технологии с охватом территорий России, Казахстана, Китая и Монголии.

Осваиваемый магистрантом инструментарий включает методы компьютерного зрения, нейронные сети и глубокое обучение, анализ причинности и байесовские сети доверия, технологии работы с большими данными. Стек технологий включает – разработку web-приложений, дашбордов, цифровых сервисов для прикладной аналитики данных, включая программирование на Python, Java, R.

Подготовка выпускника базируется на использовании кейсов от индустриальных партнеров, анализе реальных данных, полученных из различных источников (климатических, социально-экономических, производственно-хозяйственных), данных дистанционного зондирования земли (ДЗЗ), данных БЛА, больших данных, собранных из различных источников.

Обучение ведется на базе Института математики и информационных технологий, выпускающая кафедра – теоретической кибернетики и прикладной математики.

Программа является совместной образовательной программой с Восточно-Казахстанским университетом им. С. Аманжолова (г. Усть-Каменогорск), Высшей школой ИТ и естественных наук (https://vku.edu.kz/ru/). Студенты из России и Казахстана имеют возможность учиться на обоих программах одновременно, при этом в ВКУ им. С. Аманжолова по программам магистратуры 7М06102-«Информационные системы», 7М01501-«Информатика». При выпуске магистранты совместной образовательной программы получат 2 диплома (АлтГУ и ВКУ Аманжолова). Также программа является совместной для Северо-Казахстанского университета им. М. Козыбаева (г. Петропавловск) по программе магистратуры 7М01501-«Информатика».

Елена Владимировна Понькина, кандидат технических наук, доцент, заведующая кафедрой теоретической кибернетики и прикладной математики, руководитель программы (АлтГУ).

Салтанат Сайларбековна Адиканова, доктор PhD, руководитель программы 7М06102-«Информационные системы» (ВКУ им. С. Аманжолова).

Анайгуль Собеновна Кадырова, кандидат педагогических наук, руководитель программы 7М01501-«Информатика» (ВКУ им. С. Аманжолова).

Аскар Айтжанович Таджигитов, кандидат физико-математических наук, заведующий кафедрой математики и информатики, руководитель программы 7М01501-«Информатика» (СКУ им. М. Козыбаева).

Прикладная информатика, профиль «Цифровые технологии анализа данных для устойчивого развития регионов Северной и Центральной Азии»

Особенности

Образовательная программа по направлению 09.04.03 Прикладная информатика, профиль «Цифровые технологии анализа данных для устойчивого развития регионов Северной и Центральной Азии»

 Срок обучения — 2 года очно
       2021-2022 уч. год     2023-2024 уч. год      2024-2025 уч. год
  Бюджетных мест 7 10

14

  Целевых мест

1

 

2

  Платных мест 

8

5

2

  Стоимость обучения,
  руб./семестр 
   

62 600

132 080 (1-й курс)

63 300 (2-й курс)

После 15 июня
2024 г.

  Вступительное испытание — экзамен по направлению «Прикладная информатика»  

Чему научат

  • Методам обработки данных наземного мониторинга; дистанционного зондирования (съемка с беспилотных летательных аппаратов (БЛА), спутниковые данные); социально-экономических и статистических данных; данных результатов хозяйственной деятельности предприятий; данных, полученных из различных источников (измерительные датчики энергопотребления, расхода топлива, метеорологических и гидрологических измерений и т.д.).
  • Методам анализа временных рядов, причинности, методам машинного обучения (кластерный анализ, обучение регрессионных моделей различных видов, деревья решений, случайный лес и т.д.), анализа больших массивов данных.

  • Технологиям машинного зрения (сегментации и классификации изображений); обучению нейросетей, байесовских сетей; методам обработки естественного языка.

  • Изучению и использованию Python, языка анализа и моделирования R, технологий web-программирования, Java; разработке дашбордов (Yandex.DataLens), QGIS, Agisoft Metashape.

  • Подходам проектирования ИТ-бизнеса, управлению ИТ-проектами.
00-Безымянный-4.jpg

Карьерная траектория

Выпускники программы будут реализовывать собственные научно-исследовательские или прикладные проекты в области анализа и моделирования проблемных ситуаций и/или цифровых сервисов информационной поддержки процессов по управлению различными объектами. Объектом реализации проектов выступают как отдельные процессы, обеспечивающие связку (объект + измерения + канал передачи данных + сервер + обработка + визуализация + выдача пользователю). Организационно проекты могут быть реализованы как на уровне отдельных бизнес-единиц (процессов) организаций различного профиля, так и крупных территорий, включая, например, территорию Монголии, регионы Китая, Казахстана, Узбекистана, Таджикистана и России. Особый акцент в проектах уделяется устойчивому развитию.

Трудоустройство выпускников осуществляется в различные организации, включая бизнес-структуры, ИТ-фирмы, образовательные и научно-исследовательские организации, органы государственной власти и местного самоуправления; в организации по предоставлению и разработке цифровых сервисов анализа данных.


Контакты

Руководитель программы – кандидат технических наук, доцент кафедры теоретической кибернетики и прикладной математики АлтГУ Понькина Елена Владимировна.


Дополнительная информация
00-Безымянный-2.jpg

Руководители

Разработчики

Магистранты

Эксперты

Осокин Андрей Евгеньевич
Осокин Андрей Евгеньевич

кандидат физико-математических наук, доцент, Горно-Алтайский государственный университет

Баир Зугдырович Цыдыпов
Баир Зугдырович Цыдыпов

старший научный сотрудник, канд.техн. наук

Байкальский институт природопользования СО РАН (Республика Бурятия, Россия)

Концепция

Модель ОПОП магистратуры ориентирована на:

научно-исследовательскую деятельность
Подготовка профессионалов-исследователей на базе ведущих научных школ, развиваемых в рамках приоритетных научных направлений АлтГУ «Развитие информационных технологий» и направлений, связанных с устойчивым развитием бизнеса и территорий Северной и Центральной Азии.
Магистрант проходит обучение в научных подразделениях кафедры (лаборатория математического моделирования и интеллектуального анализа данных; лаборатория умных технологий и искусственного интеллекта в агробизнесе, ИМИТ, АлтГУ).
Магистранты имеют возможность реализовывать проекты по актуальным научным темам, связанным с анализом и проекцией климатических изменений на развитие землепользования, анализ детерминант измерения паттернов городских и сельских территорий, анализ пожаров, роли доступности водных ресурсов в развитии аграрного землепользования стран Азии. Отдельный фокус научно-исследовательских работ связан с анализом процессов в макрорегионе Большой Алтай.
Результаты обучения в магистратуре могут послужить хорошим базисом для поступления в аспирантуру и защиты кандидатской диссертации по научной специальности 09.06.01 Информатика и вычислительная техника, направленность «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ» и «Системный анализ, управление и обработка информации».

междисциплинарную деятельность
Программа объединяет возможные траектории нескольких моделей, в частности подготовку специалистов с углубленным пониманием проблем предметной области (прикладная задача), а также усиленную подготовку специалистов в области применения современных методов и подходов анализу данных и цифровых технологий. Междисциплинарный подход обеспечивается привлечением в программу в качестве преподавателей ученых Института математики и информационных технологий, Института цифровых технологий, электроники и физики, Института географии.
Поступайте

Поступайте

Поступайте онлайн
Записаться на программу

Новости по теме

СМИ о нас