Университетская квалификация
Презентация
Станьте экспертом в области кибербезопасности, освоив компьютерные науки и аналитику данных, и значительно увеличьте ваши шансы на трудоустройство в динамично развивающемся секторе"
Благодаря непрерывному прогрессу в области вычислительной техники значительно улучшились не только технологии, но и сами цифровые инструменты, с помощью которых сегодня выполняются многие задачи. Обратная сторона медали заключается в том, что подобные достижения также привели к росту ИТ-уязвимостей. По этой причине все больше компаний ищут профессионалов, специализирующихся на кибербезопасности, которые могут обеспечить им адекватную защиту от всех видов кибератак.
В рамках этой Профессиональной магистерской специализации в области компьютерных наук, кибербезопасности и аналитики данных ИТ-специалист сможет углубиться в такие вопросы, как безопасность при разработке и проектировании систем, лучшие криптографические методы или безопасность при облачных вычислениях. Кроме того, в этой программе основное внимание уделяется основам программирования и структурам данных, алгоритмам и сложности систем, а также продвинутому проектированию алгоритмов, продвинутому программированию, языковым процессорам и компьютерной графике и др. Все это дополняется многочисленными мультимедийными учебными ресурсами, которые преподаются самыми престижными и профессиональными преподавателями в этой области.
С другой стороны, эта Профессиональная магистерская специализация рассматривает науку о данных с технической и деловой точки зрения, предлагая необходимые сведения для получения знаний, заключенных в данных материалах. Таким образом, ИТ-специалисты смогут детально проанализировать различные алгоритмы, платформы и современные инструменты для исследования, визуализации, манипулирования, обработки и анализа данных. Все вышеперечисленное дополняется развитием деловых навыков, необходимых для достижения рабочего профиля на руководящем уровне, с которым студент сможет принимать ключевые решения в компании.
Таким образом, обучение на данной программе даст специалисту конкретные инструменты и навыки для успешного развития своей профессиональной деятельности в масштабной среде вычислительной техники. Студент будет работать над ключевыми компетенциями, такими как получение актуальных знаний и освоение ежедневной практики в различных областях ИТ, а также развитие ответственности в вопросах отслеживания и контроля за своей работой, а также над конкретными навыками в каждой области.
Окончив эту программу, ИТ-специалисты смогут специализироваться в области компьютерных наук, кибербезопасности и аналитики данных, что сделает данную Профессиональную магистерскую специализацию идеальной возможностью для развития их профессиональной карьеры. Все это станет реальностью благодаря 100% онлайн-программе, которая адаптируется к ежедневным потребностям специалистов, поэтому для начала работы над полноценным профессиональным профилем с международной перспективой достаточно иметь устройство с выходом в интернет.
Получите необходимые знания в удобной и простой форме в области компьютерных наук, кибербезопасности и аналитики данных для качественного программирования"
Данная Профессиональная магистерская специализация в области компьютерных наук, кибербезопасности и аналитики данных содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:
- Разработка практических кейсов, представленных экспертами в области информатики
- Наглядное, схематичное и исключительно практичное содержание курса предоставляет научную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности
- Практические упражнения для самопроверки, контроля и улучшения успеваемости
- Особое внимание уделяется инновационным методологиям в области кибербезопасности и аналитики данных
- LТеоретические занятия, вопросы эксперту, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа
- Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет
TECH предоставляет к вашим услугам широкий и понятный дидактический материал, который включает в себя все актуальные темы, необходимые для того, чтобы вы могли продолжать развиваться в области вычислительной техники"
В преподавательский состав входят профессионалы в области информатики, которые вносят свой опыт работы в эту программу, а также признанные специалисты, принадлежащие к ведущим научным сообществам и престижным университетам.
Мультимедийное содержание, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит профессионалам проходить обучение в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, основанный на обучении в реальных ситуациях.
В центре этой программы — проблемно-ориентированное обучение, с помощью которого студент попытается решить различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом студенту будет помогать инновационная интерактивная видеосистема, созданная известными и опытными специалистами.
Ускорьте развитие своей карьеры за счет создания системы показателей и KPI, в зависимости от отдела, в котором вы работаете"
Узнайте от специалистов о лучших методах обеспечения безопасности, применяемых в средах облачных вычислений или технологии блокчейн"
Цели
Профессиональная магистерская специализация в области компьютерных наук, кибербезопасности и аналитики данных создана специально для ИТ-специалистов, желающих быстро и качественно продвинуться в этой сфере. Поэтому данная программа основана на достижении реалистичных и высоких целей, которые позволят вам перейти на новый уровень работы в этой области. Специалист будет сосредоточен на изучении различных методов, технологий и этапов, необходимых для вычислительной техники, с прорывной, комплексной и современной точки зрения.
TECH предлагает высококачественную специализацию, которая позволит вам уверенно работать с вычислительной техникой с гарантией безопасности для вашей компании"
Общие цели
- Быть современным в научном и технологическом плане, а также подготовиться к профессиональной практике межотраслевым и разносторонним образом в области вычислительной техники и языков программирования и быть адаптированным к новым технологиям и инновациям в этой области
- Сформировать специализированные знания об информационных системах, видах и аспектах безопасности, которые необходимо учитывать
- Выявлять уязвимости в информационных системах
- Разрабатывать базу для правового регулирования и криминализации преступлений, связанных с атаками на информационные системы
- Оценивать различные модели архитектуры безопасности, чтобы определять наиболее подходящую модель для организации
- Определять применимые нормативно-правовые акты и нормативную базу для них
- Проанализировать организационную и функциональную структуру области информационной безопасности (офис CISO)
- Анализировать и развивать концепцию риска, неопределенности в среде, в которой мы живем
- Изучить модель управления рисками на основе стандарта ISO 31000
- Изучить науку криптологию и ее связь с отраслями: криптографией, криптоанализом, стеганографией и стегоанализом
- Проанализировать виды криптографии в соответствии с видом алгоритма и его использованием
- Изучить цифровые сертификаты
- Изучить инфраструктуру открытых ключей (PKI)
- Разработать концепцию управления идентификацией
- Определять методы аутентификации
- Сформировать специализированные знания об экосистеме кибербезопасности
- Оценить знания в области кибербезопасности
- Определять области безопасности в облаке
- Провести анализ услуг и инструментов в каждом из областей безопасности
- Разрабатывать спецификации безопасности для каждой технологии LPWAN
- Провести сравнительный анализ безопасности технологий LPWAN
- Проанализировать эффективность применения методов анализа данных в каждом отделе компании
- Разработать основу для понимания потребностей и приложений каждого отдела
- Получить специализированные знания для выбора подходящего инструмента
- Предложить методы и задачи, чтобы быть максимально продуктивным в соответствии с требованиями отдела
Конкретные цели
Модуль 1. Основы программирования
- Понимать базовую структуру компьютера, программного обеспечения и языки программирования общего назначения
- Научиться разрабатывать и интерпретировать алгоритмы, которые являются необходимой основой для разработки программного обеспечения
- Знать основные элементы компьютерных программ, такие как различные типы данных, операторы, выражения, операторы ввода-вывода и управляющие операторы
- Знать различные структуры данных, доступные в языках программирования общего назначения, как статических, так и динамических, а также приобрести необходимые знания по работе с файлами
- Знать различные методы тестирования программного обеспечения, а также понимать важность создания хорошей документации вместе с хорошим исходным кодом
- Изучить основы языка программирования C++, одного из самых распространенных языков программирования в мире
Модуль 2. Структура данных
- Изучить основы программирования на языке C++, включая классы, переменные, условные выражения и объекты
- Понимать, что такое абстрактные типы данных, линейные типы структур данных, простые и сложные иерархические структуры данных и как их реализовать на C++
- Понимать работу расширенных структур данных, отличных от обычных
- Понимать теорию и практику, связанную с использованием кучи и очереди с приоритетом
Модуль 3. Алгоритм и вычислительная сложность
- Изучить основные стратегии проектирования алгоритмов, а также различные методы и меры для вычисления
- Знать основные алгоритмы сортировки, используемые при разработке программного обеспечения
- Понимать, как различные алгоритмы работают с деревьями, кучами и графами
- Понимать, как работают жадные алгоритмы, их стратегию, а также изучить примеры их использования в основных известных проблемах Узнать об использовании жадных алгоритмов на графах
- Изучить основные стратегии поиска минимального пути, с приближением к основным задачам в данной области и алгоритмам их решения
- Понимать технику поиска с возвратом Backtracking и ее основные виды применения, а также альтернативные техники
Модуль 4. Продвинутая разработка алгоритмов
- Углубиться в продвинутую разработку алгоритмов, анализируя рекурсивные алгоритмы и алгоритмы "разделяй и властвуй", а также выполняя амортизационный анализ
- Понимать концепции динамического программирования и алгоритмы для NP-задач
- Понимать, как работает комбинаторная оптимизация, а также различные алгоритмы рандомизации и параллельные алгоритмы
- Знать и понимать, как работают различные методы локального поиска и с использованием кандидатов
- Изучить механизмы формальной проверки программ и итеративной проверки программ, включая логику первого порядка и формальную систему Хоара
- Изучить работу некоторых основных численных методов, таких как метод бисекции, метод Ньютона — Рафсона и метод секущих
Модуль 5. Продвинутое программирование
- Углубить свои знания в области программирования, особенно в отношении объектно-ориентированного программирования и различных видов отношений между существующими классами
- Знать различные шаблоны проектирования для решения объектно-ориентированных задач
- Научиться событийно-управляемому программировании и разработке пользовательских интерфейсов с помощью Qt
- Получить необходимые знания о параллельном программировании, процессах и потоках
- Узнать, как управлять использованием потоков и синхронизацией, а также как решать общие задачи в параллельном программировании
- Понимать важность документации и тестирования при разработке программного обеспечения
Модуль 6. Теоретическая информатика
- Понимать основные теоретические математические концепции, лежащие в основе компьютерных наук, такие как пропозициональная логика, теория множеств, числовые и нечисловые множества
- Понимать концепции формальных языков и грамматик, а также машин Тьюринга в их различных вариантах
- Узнать о различных видах неразрешимых и неразрешимых задач, включая различные их варианты и подходы к ним
- Понимать, как функционируют различные виды языков, основанные на рандомизации и других видах классов и грамматик
- Узнать о других передовых вычислительных системах, таких как мембранные вычисления, вычисления с помощью ДНК и квантовые вычисления
Модуль 7. Теория автоматов и формальных языков
Понимать теорию автоматов и формальных языков, изучить понятия алфавитов, строк и языков, а также научиться реализовывать формальные демонстрации
Углубить знания о различных видах конечных автоматов, как детерминированных, так и недетерминированных
Изучить основные и расширенные понятия, связанные с регулярными языками и регулярными выражениями, а также с применением леммы о накачке и замкнутостью регулярных языков
Понимать контекстно-независимые грамматики, а также функционирование автоматов с магазинной памятью
Углубить свои знания в области нормальных форм, леммы о накачке контекстно-свободных грамматик и свойств контекстно-независимых языков
Модуль 8. Языковые процессоры
- Получить представление о понятиях, связанных с процессом компиляции и различными видами анализа: лексическим, синтаксическим и семантическим
- Знать, как работает лексический анализатор, как его применяют и устраняют ошибки
- Углубить свои знания в области синтаксического анализа, как нисходящего, так и восходящего, но с особым акцентом на различные типы нисходящих синтаксических анализаторов
- Понимать, как работают семантические анализаторы, какие существуют традиции в области синтаксиса, как устроены таблицы символов и какие бывают их виды
- Изучить различные механизмы генерации кода, как в среде выполнения, так и для генерации промежуточного кода
- Заложить основы знаний в области оптимизации кода, включая переупорядочивание выражений и оптимизацию циклов
Модуль 9. Компьютерная графика и визуализация
- Получить представление о понятиях, связанных с компьютерной графикой и компьютерной визуализацией, такими как теория цвета и ее модели, а также свойства света
- Понимать, как функционируют примитивы вывода и их алгоритмы, как для рисования линий, так и для рисования окружностей и заливок
- Изучить углубленно различные виды 2D- и 3D-преобразований и их системы координат, а также компьютерную визуализацию
- Научиться делать 3D-проекции и разрезы, а также удалять скрытые поверхности
- Изучите теорию, связанную с интерполяцией и параметрическими кривыми, а также кривыми Безье и B-сплайнами
Модуль 10. Биоинспирированные алгоритмы
- Получить представление о понятии биоинспирированных алгоритмов, а также понять, как функционируют различные виды алгоритмов социальной адаптации и генетических алгоритмов
- Углубленно изучить различные модели эволюционных вычислений, узнать их стратегии, программирование, алгоритмы и модели, основанные на оценке распределений
- Понимать, как устроены основные стратегии исследования и освоения пространства для генетических алгоритмов
- Понимать, как функционирует эволюционное программирование в применении к задачам обучения и многоцелевым задачам
- Изучить основные понятия, связанные с нейронными сетями, и понять, как они работают в реальных случаях в таких разных областях, как медицинские исследования, экономика и компьютерное зрение
Модуль 11. Безопасность при проектировании и разработке систем
- Оценивать безопасность информационной системы во всех ее компонентах и слоях
- Определять виды современных угроз безопасности и тенденции их развития
- Устанавливать руководящие принципы безопасности, определив политику и планы безопасности и действий в чрезвычайных ситуациях
- Анализировать стратегии и инструменты для обеспечения целостности и безопасности информационных систем
- Применять конкретные методы и инструменты для каждого вида атак или уязвимостей безопасности
- Защищать конфиденциальную информацию, хранящуюся в информационной системе
- Иметь правовую базу и типизацию преступлений, дополняя ее типизацией преступника и его жертвы
Модуль 12. Архитектуры и модели информационной безопасности
- Согласовывать генеральный план безопасности со стратегическими целями организации
- Создать систему непрерывного управления рисками как неотъемлемую часть генерального плана безопасности
- Определять соответствующие показатели для мониторинга внедрения системы менеджмента информационной безопасности (СМИБ)
- Создавать стратегию безопасности на основе политики
- Проанализировать цели и процедуры, связанные с планом повышения осведомленности сотрудников, поставщиков и партнеров
- Определять в рамках нормативно-правовой базы нормативные акты, сертификаты и законы, применимые к каждой организации
- Разрабатывать фундаментальные элементы, требуемые стандартом ISO 27001:2013
- Внедрять модель управления конфиденциальностью в соответствии с европейским регламентом GDPR
Модуль 13. Управление информационной безопасностью
- Определять различные структуры, которые может иметь область информационной безопасности
- Разрабатывать модель безопасности на основе трех линий защиты
- Представительствовать в различных временных и чрезвычайных комитетах, связанных с кибербезопасностью
- Определять технологические инструменты, которые поддерживают основные функции центра мониторинга информационной безопасности (SOC)
- Оценивать меры контроля уязвимостей, соответствующие каждому сценарию
- Разрабатывать структуру операций безопасности на основе NIST CSF
- Определять объем различных видов аудита (RedTeam, Pentesting, Bug Bounty и т. д)
- Предлагать мероприятия, которые должны быть проведены после инцидента, связанного с информационной безопасностью
- Научиться создавать командный центр информационной безопасности, охватывающий все соответствующие стороны (органы власти, клиенты, поставщики и т. д)
Модуль 14. Анализ рисков и среды информационной безопасности
- Изучить с точки зрения комплексного подхода окружающую среду, в которой мы живем
- Определять основные риски и возможности, которые могут повлиять на достижение наших целей
- Анализировать риски на основе лучших и доступных методов
- Проводить оценку потенциального влияния этих рисков и возможностей
- Разрабатывать методы, позволяющие справляться с рисками и возможностями таким образом, чтобы максимально увеличить вклад в создание стоимости
- Углубленно изучить различные методы передачи риска, а также передачи стоимости
- Получать прибыль от разработки собственных моделей для гибкого управления рисками
- Анализировать результаты, чтобы предлагать постоянные улучшения в управлении проектами и процессами на основе моделей управления рисками, так называемых риск-ориентированных моделей
- Внедрять инновации и преобразовывать общие данные в актуальную информацию для принятия решений на основе рисков
Модуль 15. Криптография в ИТ
- Использовать фундаментальные операции (XOR, большие числа, подстановка и транспонирование) и различные компоненты (функции односторонние, хеш, генераторы случайных чисел)
- Анализировать криптографические методы
- Разрабатывать различные криптографические алгоритмы
- Демонстрировать использование цифровых подписей и их применение в цифровых сертификатах
- Оценивать системы управления ключами и важность длины криптографических ключей
- Изучить алгоритмы получения ключей
- Проанализировать жизненный цикл ключей
- Оценивать режимы работы блочного и потокового шифров
- Определять генераторы псевдослучайных чисел
- Разрабатывать реальные кейсы криптографических приложений, таких как Kerberos, PGP или смарт-карты
- Изучить соответствующие ассоциации и организации, такие как ISO, NIST или NCSC
- Определять задачи в криптографии квантовых вычислений
Модуль 16. Управление идентификацией и доступом в ИТ-безопасности
- Разрабатывать концепцию цифровой идентификации
- Оценивать контроль физического доступа к информации
- Провести обоснование биометрической аутентификации и многофакторной аутентификации MFA
- Оценивать атаки, связанные с конфиденциальностью информации
- Анализировать федеративные удостоверения
- Устанавливать контроль за доступом к сети
Модуль 17. Безопасность в сфере коммуникаций и эксплуатации программного обеспечения
- Развивать знания в области физической и логической безопасности
- Демонстрировать знание коммуникаций и сетей
- Выявлять основные вредоносные атаки
- Создавать безопасную основу для разработки
- Демонстрировать понимание основных положений, связанных с системой управления информационной безопасностью
- Изучить основы функционирования операционного центра кибербезопасности
- Показывать важность методов кибербезопасности при организационных катастрофах
Модуль 18. Безопасность в среде облака
- Определять риски развертывания инфраструктуры в облаке публичных сервисов
- Определять требования к безопасности
- Разрабатывать плана безопасности для развертывания облака
- Определять облачные сервисы, которые необходимы для реализации плана безопасности
- Определять необходимые оперативные меры для превентивных механизмов
- Устанавливать руководящие принципы для системы ведения журнала и мониторинга
- Предлагать действия по реагированию на инцидент
Модуль 19. Безопасность в коммуникациях между устройствами интернета вещей (IoT)
- Иметь представление об упрощенной архитектуре IoT
- Обосновывать различия между технологиями подключения общего назначения и технологиями подключения для IoT
- Разрабатывать концепцию "железного треугольника" для подключения IoT
- Проанализировать спецификации безопасности технологий LoRaWAN, NB-IoT и WiSUN
- Обосновывать выбор правильной технологии IoT для каждого проекта
Модуль 20. План по обеспечению непрерывности бизнеса, связанный с безопасностью
- Представлять ключевые элементы каждого этапа и анализировать характеристики плана обеспечения непрерывности бизнеса (ПНБ)
- Обосновывать необходимость ПНБ
- Определять карты успеха и риска для каждого этапа ПНБ
- Знать, как составляется план действий по реализации проекта
- Оценивать полноценность ПНБ
- Разрабатывать план успешной реализации ПНБ для конкретного предприятия
Модуль 21. Аналитика данных в организации бизнеса
- Развивать аналитические навыки для принятия качественных решений
- Изучить эффективные маркетинговые и коммуникационные кампании
- Определять порядок создания системы показателей и KPI для конкретных отделов
- Получить специализированные знания для разработки предиктивной аналитики
- Предлагать бизнес-планы и планы лояльности на основе изучения рынка
- Развивать умение слушать клиента
- Применять статистические, количественные и технические знания в реальных ситуациях
Модуль 22. Управление данными, обработка данных и составление отчетов согласно науке о данных
- Проводить анализ данных
- Объединять разнообразные данные: добиться согласованности информации
- Разрабатывать актуальную, эффективную информацию для принятия решений
- Определять лучшие практики управления данными в зависимости от типа данных и их использования
- Создавать политику доступа к данным и их повторного использования
- Обеспечивать безопасность и доступность: доступность, целостность и конфиденциальность информации
- Изучать инструменты для управления данными с использованием языков программирования
Модуль 23. IoT-устройства и платформы как основа для науки о данных
- Определить, что такое IoT (Интернет вещей) и IIoT (Промышленный Интернет вещей)
- Изучить, как устроен консорциум промышленного интернета
- Проанализировать, что представляет собой эталонная архитектура IoT
- Изучить датчики и устройства IoT, а также их классификацию
- Определять протоколы и технологии коммуникаций, используемые в IoT
- Изучить различные облачные платформы в IoT: общего назначения, промышленные, с открытым исходным кодом
- Разрабатывать механизмы для обмена данными
- Устанавливать требования и стратегии безопасности
- Представлять различные области применения IoT и IIoT
Модуль 24. Графическое представление для анализа данных
- Представлять графики для анализа данных
- Получить специальные знания в области представления данных и аналитики
- Изучить наиболее используемые графические представления в различных областях
- Определять принципы проектирования в визуализации данных
- Представлять визуальный нарратив как инструмент
- Проанализировать различные программные средства для построения графиков и анализа исследовательских данных
Модуль 25. Инструменты науки о данных
- Развивать навыки преобразования данных в информацию, из которой можно извлечь знания
- Определять основные характеристики набора данных, его структуру, компоненты и последствия распространения набора данных при моделировании
- Информировать о принятии решений путем проведения тщательного предварительного анализа данных
- Развивать навыки решения конкретных примеров с использованием методов науки о данных
- Определять наиболее подходящие общие инструменты и методы для моделирования каждого набора данных на основе проведенной предварительной обработки
- Оценивать аналитически результаты, понимая, как влияет выбранная стратегия на различные показатели
- Демонстрировать способность критически оценивать результаты, полученные после применения методов предварительной обработки или моделирования
Модуль 26. Добыча данных. Отбор, предварительная обработка и преобразование
- Получить специализированные знания о статистических предпосылках для любого анализа и оценки данных
- Развить необходимые навыки для идентификации, подготовки и преобразования данных
- Оценивать различные представленные методологии и определять их преимущества и недостатки
- Изучить задачи в среде данных высокой размерности
- Разрабатывать методы реализации алгоритмов, используемых для предварительной обработки данных
- Демонстрировать способность интерпретировать визуализацию данных для описательного анализа
- Развивать передовые знания о различных существующих методах подготовки данных для очистки, нормализации и преобразования данных
Модуль 27. Предсказуемость и стохастический анализ
- Анализировать временные ряды
- Разрабатывать формулировку и основные свойства моделей одномерных временных рядов
- Изучить методологию моделирования и прогнозирования реальных временных рядов
- Определять одномерные модели, включая аномалии
- Применять динамические регрессионные модели и методику построения таких моделей на основе наблюдаемых рядов
- Изучить спектральный анализ одномерных временных рядов, а также фундаментальных аспектов, связанных с выводами на основе периодограмм и их интерпретацией
- Оценивать вероятность и тенденцию временного ряда для заданного временного горизонта
Модуль 28. Проектирование и разработка интеллектуальных систем
- Анализировать переход от информации к знаниям
- Разрабатывать различные типы методов машинного обучения
- Изучить метрики и баллы для количественной оценки качества моделей
- Внедрять различные алгоритмы машинного обучения
- Определять модели вероятностных рассуждений
- Изучить основы глубокого обучения
- Демонстрировать полученные навыки для понимания различных алгоритмов машинного обучения
Модуль 29. Архитектуры и системы с интенсивным использованием данных
- Определять требования к системам с интенсивным использованием данных
- Изучить различные модели данных и анализировать базы данных
- Анализировать ключевые функциональные возможности распределенных систем и их важность для различных видов систем
- Оценить, какие широко применяемые приложения используют основы распределенных систем при проектировании своих систем
- Анализировать, как базы данных хранят и извлекают информацию
- Определять различные модели репликации и связанные с ними задачи
- Разрабатывать формы разделения и распределенных транзакций
- Определять системы пакетного и (почти) реального времени
Модуль 30. Практическое применение науки о данных в различных секторах бизнеса
- Анализировать состояние искусственного интеллекта (ИИ) и аналитики данных
- Расширить знания о наиболее используемых технологиях
- Добиться лучшего понимания технологии с помощью конкретных примеров применения
- Анализировать выбранные стратегии, чтобы выбрать наилучшие технологии для внедрения
- Определять области применения
- Изучить фактические и потенциальные риски применяемой технологии
- Предлагать выгоды, получаемые от использования
- Определять будущие тенденции в конкретных секторах
Достигните совершенства, окончив программу, содержащую специализированные знания в области компьютерных наук, кибербезопасности и аналитики данных”
Профессиональная магистерская специализация в области компьютерных наук, кибербезопасности и аналитики данных
Ускоренные темпы развития все новых технологий и инструментов для перехода к полной цифровизации требуют высококвалифицированных специалистов. В TECH Технологическом университете мы разработали программу Профессиональной магистерской специализации в области компьютерных наук, кибербезопасности и аналитики данных как ответ на постоянно меняющийся ландшафт, в котором электронные устройства и программы последнего поколения легко интегрируются в нашу повседневную жизнь. Эта программа сосредоточена на рассмотрении всех направлений знаний, необходимых для обработки и добычи данных, решении проблем компьютерной безопасности и углублении компьютерной науки с теоретической и практической точек зрения. Окончив эту программу послевузовского образования, вы сделаете решительный шаг к повышению своей трудоспособности и подчеркнете свой профиль в секторе с растущей конкуренцией.
Специализация в области компьютерных наук
В TECH мы предлагаем вам высококачественную квалификацию, которая позволит вам компетентно работать в компьютерных системах, гарантируя безопасность вашей компании. Эта программа обеспечивает полное обновление, углубленное изучение и систематизацию наиболее важных аспектов защиты данных и цифровых носителей: основы программирования, структура данных, алгоритмы и сложность, архитектуры и модели информационной безопасности. На крупнейшем факультете информатики у вас будет возможность выйти на новый уровень знаний благодаря самому современному академическому контенту, инновационным методикам онлайн-образования и сопровождению экспертов в данной области, которые будут направлять ваш процесс. Эта Профессиональная магистерская специализация поможет вам ускорить рост вашей профессиональной карьеры.