Магистратура "Математика беспроводных сетей связи и интернета вещей / Mathematics for Wireless Communication Networks and Internet of Things" в ИПМКН НИ ТГУ, Томск

Подготовка включает как дисциплины, ориентированные на высокоуровневые решения в области информационных технологий, проектирования, реализации и внедрения, так и дисциплины, направленные на получение знаний и навыков практического использования современных платформ и методов разработки приложений.

Дисциплины программы:

• Самоорганизация и
• Лидерство и руководство командной работой
• Профессиональная коммуникация на иностранном языке / Professional communication in a foreign language
• Межкультурное взаимодействие
• Деловой английский язык / Business English
• История информатики
• Информационная безопасность и работа с персональными данными
• Введение в интеллектуальный анализ данных
• Статистический анализ данных
• Математические методы и модели для компьютерных наук
• Разработка программного обеспечения
• Введение в программную инженерию
• Разработка программного обеспечения и скриптовые языки
• Алгоритмы и структуры данных
• Devops инженерия
• Интернет вещей
• Индустриальная аналитика данных
• Постреляционные модели данных
• Рефакторинг и обратное проектирование
• Архитектура программных систем
• Разработка Web-приложений
• Проектирование UX/UI
• Бизнес-моделирование.

Дисциплины по выбору:

• Технологии высокопроизводительной обработки больших данных
• Глубинное обучение
• Академический модуль
• Теория телетрафика
• Непрерывные математические модели
• Дискретные математические модели
• Технологии виртуальной и дополненной реальности
• Основы 3D моделирования
• Введение цифровизацию государственного и муниципального управления
• Введение в цифровую экономику
• Технологии отраслевой цифровизации
• Ведение в информационную безопасность
• Введение в компьютерную безопасность
• Организационное и правовое обеспечение информационной безопасности
• Математика беспроводных сетей  связи и интернета вещей
• Вероятностные модели логистики
• Оценка состояний дважды стохастических потоков событий
• Введение в интеллектуальный анализ больших данных
• Представление знаний и визуализация данных.