Магистратура "Банковские информационные технологии" БФУ им. И. Канта, Калининград

Студенты осваивают методы математического моделирования, обработки и анализа данных, алгоритмы и структуры данных, а также разрабатывают навыки работы с современными технологиями, такими как блокчейн, Big Data, машинное обучение и многопроцессорное программирование. Они учатся проектировать и внедрять сложные информационные системы, решать задачи информационной безопасности и управлять рисками в банковском секторе.

Программа также включает изучение принципов финансового инжиниринга, банковского дела и управления проектами, что помогает студентам понимать особенности работы финансовых учреждений и адаптировать инновационные технологии к их нуждам. Особое внимание уделяется развитию навыков в области программирования на Java, виртуализации и распределенных систем, что является необходимым для эффективной работы в современной банковской и финансовой среде.

В результате обучения выпускники получают комплексные знания, позволяющие им работать с большими объемами данных, разрабатывать и оптимизировать программное обеспечение для финансовых и банковских приложений, а также эффективно управлять проектами в сфере информационных технологий.

Дисциплины программы:

• Алгебраические методы в информатике
• Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики
• Алгоритмы и структуры данных
• Управление проектами
• Профессиональная подготовка на английском языке
• Дополнительные главы дискретной математики
• Технология разработки и внедрения программного обеспечения
• Информационная безопасность
• Блокчейн
• Психология и педагогика в высшей школе
• Прикладные задачи анализа данных
• Язык Java
• Интерпретируемое машинное обучение
• Многопроцессорное программирование
• Тотальная виртуализация.

Дисциплины по выбору:

• Технологии Big Data
• Хранение и обработка больших объемов данных
• Управление финансовыми рисками
• Принципы финансового инжиниринга
• Введение в бизнес и системный анализ
• Основы банковского дела
• Распределенные системы
• Инфраструктура многопроцессорных систем
• Оптимизация программ
• Математические методы визуализации данных.

Факультативы:

• Методы машинного обучения
• Гибкие технологии разработки.