Аналитика цифрового следа: программа бакалавриата ДВФУ

Студенты изучают методы и инструменты для сбора, обработки и анализа цифровых данных, сфокусированных на различных сферах, включая информационную безопасность, маркетинг, финансы, криминалистику и другие. Они изучают принципы работы цифровых следов, таких как данные о посещении веб-сайтов, социальные медиа, электронные платежи и другие цифровые следы, а также методы их анализа с использованием статистических и компьютерных техник. Программа также включает изучение основных концепций информационных систем и технологий, которые помогают студентам понять контекст и применение аналитических методов в цифровой среде. В результате обучения студенты развивают навыки анализа данных, критического мышления и принятия решений, необходимые для работы с цифровыми следами и предоставления ценной информации для различных организаций и отраслей.

Профессиональные дисциплины:

• Иностранный язык
• Безопасность жизнедеятельности
• Основы экономической грамотности
• Правоведение
• Русский язык: эффективность речевой коммуникации
• Основы российской государственности
• FEFU Digital Core
• Основы цифровой грамотности
• Основы алгоритмизации и программирования
• Основы проектной деятельности
• Математический анализ
• Линейная алгебра
• Аналитическая геометрия
• Дискретная математика
• Инструментальные средства информационных
• систем
• Архитектура информационных систем
• Инфокоммуникационные системы и сети
• Операционные системы
• Безопасность информационных систем и защита информации в сетях
• Технологии программирования информационных систем
• Модуль проектирования и моделирования систем и технологий
• Основы системного анализа
• Моделирование систем и технологий
• Стандарты разработки информационных систем и технологий 
• Методы и средства проектирования информационных систем и технологий
• Физика
• Теория вероятностей.

Вариативная часть:

• Проект по сбору и анализу данных 
• Проект по администрированию информационных систем и сетей
• Проектная деятельность распределенных команд
• Вычислительные методы компьютерных систем
• Статистические методы в информационных системах
• Основы управления данными
• Теория информации и кодирования
• Администрирование информационных систем и сетей
• Методы искусственного интеллекта
• Анализ данных и машинное обучение
• Алгоритмы и структуры данных
• Большие данные.

Дисциплины по выбору:

• Высокопроизводительные вычисления
• Языки ассемблера
• Вычисления на графических процессорах
• Предварительная подготовка и обработка данных
• Web-технологии
• Микропроцессоры
• Основы web-программирования и дизайна
• Киберфизические системы
• Визуализация данных
• Технологии трехмерного твердотельного моделирования
• Обработка изображений
• Основы 3D моделирования, числового программного управления и печати
• Облачные и гибридные технологии и сервисы
• Технологии обработки информации на микроконтроллерах
• Экосистемы программирования роботов
• Блокчейн и его приложения
• Предобработка данных цифрового следа
• Распределенные сети микроконтроллеров и датчиков
• Протоколы сбора данных цифрового следа
• Программирование датчиков и исполнительных устройств
• Нейронные сети и глубокое обучение
• Методы и средства тестирования информационных систем и программного обеспечения
• Моделирование физических процессов
• Основы компьютерного материаловедения
• Методы семантического анализа
• Машинное зрение
• Обработка естественного языка
• Системы реального времени
• Разнородные базы данных и хранилища
• Озера данных и распределенные файловые системы
• Основы разработки систем VR/AR
• Программирование мобильных устройств
• Проверка гипотез и поиск закономерностей в массивах данных
• Системы ориентации в пространстве
• Основы навигации и беспроводных персональных сетей
• Аналитика больших массивов данных.