Разработка интеллектуальных приложений (ПМ)

Data Engineering

Направление подготовки: Профильного

Срок обучения: 1 год обучения

Языки обучения: русский, казахский, английский

Научно-образовательный департамент «Цифровая инженерия и анализ данных» предлагает уникальную образовательную программу для студентов, кто желает поступить в магистратуру по разработке интеллектуальных приложений.
О профессии разработчик интеллектуальных приложений или BI разработчик.

BI разработчик - это разработчик бизнес-решений и систем бизнес-аналитики (Business Intelligence). Этот специалист оптимизирует бизнес-процессы с помощью информационных технологий и разрабатывает инструменты для бизнес-анализа. 
Разработчики BI занимаются проектированием и внедрением многомерных моделей баз данных (логических и физических), витрин данных, складов данных, преобразований данных, аналитических систем и средств составления отчетов. Это включает программирование и настройку серверов с использованием MDX (англ. Multidimensional Expressions - SQL-подобный язык запросов, ориентированный на доступ к многомерным структурам данных), дополнительные преобразования и решения для специализированных отчетов.
Так как BI-разработчик постоянно работает с данными, а данные хранятся, как правило, в реляционных базах данных, то необходимо знать язык SQL для управления данными, ознакомиться с понятием корпоративного хранилища данных, моделями данных, ETL, OLAP и многим другим. С этими знаниями можно расти от-BI разработчика до BI-архитектора.
Также можно развиваться в сторону предиктивной аналитики (predictive analytics) или больших данных (Big Data), так как классических методов уже не хватает для принятия правильных решений, и поэтому бизнесу необходимо правильно прогнозировать свои процессы, обрабатывая при это огромные массивы данных.
Выпускники данной программы смогут:

 Моделировать процессы и объекты на базе стандартных пакетов автоматизированного проектирования;
· Разрабатывать и проводить эксперименты по заданной методике, анализ результатов;
· Составлять обзоры, отчеты и научные публикации;
· Прогнозировать развитие интеллектуальных информационных систем и технологий;
· Формировать новые конкурентоспособные идеи в области теории и практики интеллектуальных информационных технологий и систем.

Изучаемые дисциплины:
· Методы Промышленных Исследований
· Прикладное машинное обучение
· Анализ данных
· Основы безопасности
· Глубокое обучение и искусственный интеллект
· Бизнес-аналитика в прикладных системах
· Управление на основе данных
· Прикладное компьютерное зрение
· Обработка потоков и событий с использованием SPARK
· Текстовая и языковая аналитика
Карьерные возможности, которые пользуются большим спросом

1. Инженер-программист
Разработчики программного обеспечения отвечают за разработку крупномасштабных приложений. Они программируют умы, которые чувствуют себя комфортно с алгоритмами, структурой и дизайном. Разработчики программного обеспечения пользуются спросом благодаря многочисленным хорошо оплачиваемым областям.

2. Облачный инженер
Облачное программирование — это практика разработки и поддержки кода, используемого для облачной архитектуры. Как облачному инженеру, может потребоваться разработка инфраструктуры или отладка систем, размещенных на удаленном сервере. Это поле стало критическим, когда облачные серверы стали массовыми.

3. Разработчик базы данных
Любое программное решение, использующее данные, использует базы данных для хранения этой информации. Интеллектуальная структура базы данных необходима для оптимизации производительности и обеспечения легкого доступа к данным программы.
Базы данных имеют решающее значение для крупномасштабных приложений.

4. Работа по кодированию: искусственный интеллект
Программирование ИИ — одна из самых прибыльных карьерных программ, которые вы можете найти. Существует солидный рынок труда, компании, которым нужны таланты и высокий барьер для входа. Если вы увлечены созданием будущего программного обеспечения, это может стать вашей карьерой.

5. Инженер машинного обучения
Машинное обучение — это категория искусственного интеллекта, которая предоставляет системам алгоритмы, которые они могут использовать для обучения информации без кодирования. Инженеры машинного обучения пишут код, который вводит данные в компьютеры, чтобы они могли прогнозировать результаты на основе данных.
Эти инженеры будут управлять данными и программами. Это захватывающее поле с новыми инновациями. Такие компании, как Amazon, Apple и IBM, используют машинное обучение для создания передовых технологий. Чтобы стать инженером по машинному обучению, вам понадобится дополнительное образование, но навыки необходимы.

6. Инженер по глубокому обучению
Глубокое обучение - очень продвинутая форма машинного обучения. Это поле кодирования производит такие технологии, как программное обеспечение для распознавания лиц, автомобили с автоматическим управлением и программы распознавания голоса, такие как Siri. Он использует значительный объем данных для создания программ, называемых нейронными сетями, которые дают компьютерам возможность принимать решения.
Эта форма искусственного интеллекта является следующим шагом от машинного обучения, поэтому вы можете ожидать более высокую зарплату.

7. Ученый данных
Если вы естественно аналитичны, организованы и основаны на статистике, вы можете оценить науку о данных.
Специалисты по обработке данных несут ответственность за управление невероятными объемами данных и принятие решений на основе этих данных.
Специалисты по данным так же искусны в программировании, как и в статистике. Это область, управляемая математикой, так что поймите это, прежде чем начать эту карьеру. В науке о данных для разработки решений используются такие языки, как R, Python и SAS.

Мобильная разработка
8. Мобильный разработчик
Узнайте как поступить