Магистратура – это способ повышения квалификации бакалавров за счёт углублённого изучения избранных направлений, а также расширения исследовательской деятельности.

​

В соответствии с профилем образовательной программы под данному направлению студенты получают углубленные знания в следующих сферах:

​

• Конфигурирование и интеграция систем на платформе 1С (1С-программист);

• Бизнес-аналитика на базе систем искусственного интеллекта (бизнес-аналитик);

​

Типичные задачи, которые решает 1С-программист:

​

• Администрирование баз 1С;

• Автоматизация деятельности компании;

• Настройка и администрирование различных конфигураций на базе 1С;

• Программирование на базе 1С.

​​

Бизнес-аналитика – самая перспективная ИТ-профессия

 

• BigData – это будущее информатики;

• Оптимизация бизнеса на базе аналитики в будущем главный метод конкуренции;

• Из шести наиболее развивающихся ИТ-специальностей три связаны с аналитикой.

​

Типичные задачи бизнес-аналитика:

​

• сбор и анализ требований заказчика;

• проведение исследований;

• моделирование бизнес-процессов ( языки BPMN, EPC, IDEF, UML);

• анализ больших объёмов данных;

• разработка баз данных систем управления производством;

• постановка технических заданий на разработку или модификацию ПО;

• выстраивание процессов сбора, хранения и анализа данных;

• программирование систем machine learning.

​

Сертификат компании BaseGroup Labs

 

Магистранты ННГАСУ, успешно прошедшие курсы по аналитике, могут получить сертификат компании BaseGroup Labs – производителя отечественной аналитической платформы Deductor.

​

Исследования магистрантов ННГАСУ

 

Кроме углублённого изучения бизнес-аналитики и 1С-программирования магистры прикладной информатики принимают участие в научных исследованиях в различных прикладных областях. Ниже приводятся примеры некоторых магистерских исследований:

 

Разработка алгоритмов преобразования географических координат для геоинформационной системы

 

Алгоритмы, реализованные на языке JavaScript, используются для привязки географических координат в Яндекс-картах с графовыми координатами водных путей, применяемых в системах рейсового планирования речных судоходных компаний.

Определение подходящего алгоритма для расчёта расстояний с помощью вспомогательных программ, написанных на языке С, и с помощью встроенной в Яндекс.Картах функции getDistance.

​

Разработка системы экологического мониторинга Eco-routs

 

Система экологического мониторинга разработана магистрантом Д. Степановым в сотрудничестве с международной кафедрой ЮНЕСКО при ННГАСУ в 2016 г. Система доступна по адресу https://eco-routes.appspot.com.

С её помощью можно определять уровень превышения ПДК в условиях движения в автомобильной пробке.

​

Разработка системы прогнозирования результатов киберспортивных турниров на базе методов Data Mining

 

В традиционных видах спорта для определения шансов на победу используются несколько методов анализа данных: основанные на прогностической системе рейтингов, например, рейтинг Эло. Эти же методы могут использоваться и в киберспортивных дисциплинах. Но такой способ слишком неточен, и большинство серьёзных прогнозов рассчитывается по собственным методам и системам, которых нет в публичном доступе. Поэтому имеется проблема построения методики такого прогнозирования.

Исследование проводилось магистрантом М. Разуваевым в два этапа.

1 Этап. Разработка процесса сбора и обработки данных для прогнозирования результатов киберспортивных турниров: разработка программы-парсера, очистка данных и их преобразование к единому удобному формату для дальнейшей загрузки в хранилище данных.

2. Этап. Создание модели прогнозирования на основе одного из алгоритмов Data Mining: построение нескольких нейросетей, тестирование качества прогноза.

Составленный в исследовании прогноз на один из наиболее крупных турниров оказался более точным, чем обычный рейтинг Эло.