Где и кем работать, какая зарплата после магистратуры ИКТИБ ЮФУ в г. Таганроге по программе "Машинное обучение и технологии больших данных"

Специалисты профиля, это квалифицированные кадры с фундаментальной подготовкой в области моделей вычислений, математических методов моделирования и прогнозирования, вычислительной архитектуры, современных методов программирования, хранения и извлечения данных.

Профессия специалиста по большим данным присутствует в кадровых запросах всех высокотехнологичных компаний, а также в информации российских и зарубежных кадровых агентств.

Специалисты смогут:

• проводить анализ экономической эффективности ИС, оценивать проектные затраты и риски;
• выбирать методологию и технологию проектирования ИС с учетом проектных рисков;
• анализировать данные и оценивать требуемые знания для решения нестандартных задач с использованием математических методов и методов компьютерного моделирования;
• анализировать и оптимизировать прикладные и информационные процессы;
• проводить маркетинговый анализ ИКТ и вычислительного оборудования для рационального выбора инструментария автоматизации и информатизации прикладных задач;
• использовать передовые методы оценки качества, надежности и информационной безопасности ИС в процессе эксплуатации прикладных ИС;
• использовать международные информационные ресурсы и стандарты в информатизации предприятий и организаций;
• использовать информационные сервисы для автоматизации прикладных и информационных процессов;
• интегрировать компоненты и сервисы ИС;
• разрабатывать и оценивать модели, адаптировать и развертывать модели в предметной среде, формировать предложения по использованию результатов анализа;
• решать задачи кластеризации, регрессии, прогнозирования, снижения размерности и ранжирования данных;
• определять теоретические верхние оценки переобученности (сложность, разделимость, устойчивость), решать проблемы переобучения и недообучения алгоритма;
• программировать на языках высокого уровня, ориентированных на работу с большими данными: для статистической обработки данных и работы с графикой, для работы с разрозненными фрагментами данных в больших массивах, для работы с базами структурированных и неструктурированных данных.