Хабитуев Баир Викторович
Руководитель Малой инновационной студии по цифровым решениям, старший преподаватель кафедры информационных систем и методов искусственного интеллекта
О программе
Программа совмещает фундаментальную и прикладную подготовку в области разработки ПО. На младших курсах дается крепкая математико-алгоритмическая IT-база. Далее, специализация – погружаетесь в веб-разработку и базы данных, машинное обучение и искусственный интеллект, а также компьютерное моделирование и оптимизацию.
Уровень образования:
Бакалавриат
Очная форма обучения:
4 года
Преподаватели
Дерюгин Даниил Федорович
Ведущий инженер лаборатории программных систем, старший преподаватель кафедры информационных систем и методов искусственного интеллекта
Борхонов Владислав Александрович
Ведущий инженер-разработчик АО «БАРС Груп», старший преподаватель кафедры информационных систем и методов искусственного интеллекта
Цыбиков Анатолий Сергеевич
Кандидат пед.н.
заведующий кафедрой информационных систем и методов искусственного интеллекта, «Лауреат премии мэра г.Улан-Удэ для молодых ученых».
Что будете изучать?
Базы данных
Изучение моделей структур данных и способов классификации СУБД в зависимости от реализуемых моделей данных и способов их использования. Подробное изучение реляционной (SQL) и нереляционной (NoSQL) моделей данных и СУБД (PostgresSQL, MS SQL, MySQL, MongoDB). Практика проектирования база данных и решения задач с использованием языка SQL.
Веб-разработка
Проектирование web-приложений, дизайн-верстка, разработка функциональных инструментов, размещение и тестирование. Frontend разработка в фреймворке Laravel. Backend разработка в фреймворке React. Разработка проекта.
Машинное обучение
Основы статистического и интеллектуального анализа данных. Разбор классических моделей машинного обучения и инструментов их реализации. Нейронные сети и глубокое обучение: разбор передовых нейросетевых архитектур и технологий их реализации. Прикладные задачи машинного обучения: компьютерное зрение, распознавание речи, обработка естественного языка, биоинформатика.
Технология разработки программного обеспечения
Проектирование профессионально-ориентированных информационных систем, освоение методов моделирования информационных процессов. Понимание жизненного цикла ПО – от проектирования до внедрения и сопровождения. Представление о современных стандартах качества программного обеспечения.
Учебная программа
01
курс
- Алгебра
- Аналитическая геометрия
- Математический анализ
- Программирование
- Организация ЭВМ и опционные системы
02
курс
- Алгоритмы и структуры данных
- Введение в базы данных
- Теория вероятностей и математическая статистика
- Администрирование информационных систем
- Компьютерные сети и коммутационное оборудование
03
курс
- Базы данных
- Объектно-ориентированное программирование
- Web-разработка
- Прикладной анализ данных
- Машинное обучение
- Методы оптимизации
04
курс
- Обработка сигналов
- Цифровая обработка изображений
- Компьютерное моделирование
- Разработка мобильных приложений
- Разработка на C#, Разработка на Java
- Технологии разработки программного обеспечения
Будущая карьерная траектория
Инженер-программист (Frontend, Backend, Desktop, базы данных, 1С, Android, iOS)
Тестировщик / QA-инженер (контроль качества ПО)
Аналитик техподдержки (сопровождение ПО)
Data scientist (аналитик данных)
Data Engineer (инженер данных)
Системный администратор сети, веб-сервера и базы данных
Будущее резюме
Должность
Data scientist
Навыки
Разработка информационных систем
- проектирование ИС: ER-диаграммы, DFD-диаграммы потоков данных, UML-диаграммы
- языки программирования: C++/C#/Python/PHP/JavaScript
- фронтэнд технологии: HTML 5, СSS
- базы данных: PostgresSQL, MS SQL, MySQL
- фреймворки: Laravel (PHP), VueJS (JS), Tailwind, Bootstrap, Visual Studio
Анализ данных и искусственный интеллект
- модели и методы машинного обучения: KNN, K-means, DBSCAN, SVM, Байесовский классификатор, SGD, Нейронные сети (BackProp, MP, CNN, RNN, LSTM, GRU), прикладные модели специального вида
- языки программирования: Python - фреймворки и библиотеки: numpy, pandas, matplotlib, sklearn, tensorflow, keras, PyTorch, Statistica (пакет статистического анализа)
Администрирование ИС
- операционная система UNIX
- администрирование Unix-сервера
- администрирование сервера MS Windows
Образование
Бурятский государственный университет им. Доржи Банзарова. Институт математики, физики и компьютерных наук. Направление 020303 Математическое обеспечение и администрирование информационных систем, профиль «Интеллектуальные системы и базы данных».
Опыт работы
Учебная практика
Лаборатория программных систем, цифровизации здравоохранения, Центр олимпиадной подготовки, Лаборатория анализа данных, сетевых технологий
Производственная практика и стажировка
ООО «БайкалМедСистемс», ООО «Биллинговый Центр», ГК «БИН», МКУ "Управление информатизации и информационных ресурсов Администрации г. Улан-Удэ", ГК «Стэк», АО «БАРС-Груп», ООО «Сибдиджитал», ООО «Мегабайт ПЛЮС», ЦИС БГУ