Магистратура "Цифровые экосистемы" Государственного университета Дубна, Дубна

Обучение нацелено на формирование целостного понимания того, как проектируются, развиваются и управляются современные экосистемы, где взаимодействуют данные, сервисы, устройства и пользователи.

Основной фокус сделан на глубоком изучении принципов построения таких систем — от концепции цифрового двойника, точно отражающего физические процессы, до внедрения распределённых вычислений и обработки больших данных. Особое внимание уделяется сквозным технологиям, таким как искусственный интеллект, машинное обучение и промышленное программирование, которые служат ключевыми драйверами развития экосистем.

Программа также развивает системное мышление и управленческие компетенции, необходимые для реализации крупных ИТ-проектов. Это включает вопросы информационной безопасности, методологию научной деятельности и основы профессиональной культуры в цифровой среде. Всё это позволяет выпускнику не просто использовать отдельные технологии, а синтезировать их в эффективные и адаптивные решения, способные к самоорганизации и эволюции в динамичной цифровой реальности.

Профессиональные дисциплины:

• Английский язык в профессиональной практике
• Методология научной деятельности
• Профессиональная этика и культура в сфере информационных технологий
• Современные проблемы системного анализа и управления
• Методы и технологии поддержки принятия решений в прикладных задачах
• Управление информационной безопасностью
• Управление проектами в сфере информационных технологий
• Современные информационно-вычислительные системы и цифровые платформы
• Проектирование цифровых экосистем
• Технологии разработки программного обеспечения.

Вариативная часть:

• Архитектура цифровых экосистем
• Методологические основы создания цифровых двойников производственных процессов и комплексов
• Сети нового поколения
• Промышленное программирование на С++
• Нейротехнологии и искусственный интеллект
• Распределенные вычисления и облачные технологии
• Методы и системы обработки больших данных.

Дисциплины по выбору:

• Методы и технологии машинного обучения в прикладных задачах
• Нейронные сети на Python
• Беспроводные сети и мобильные системы
• Мобильные и сетевые архитектуры
• Самоорганизация в процессе научной и исследовательской деятельности с учетом индивидуальных возможностей
• Адаптивные информационные и коммуникационные технологии.