Промышленная наука о данных

Программа бакалавриата по архитектуре в Академии изобразительных искусств Вены предлагает комплексный подход к изучению современного архитектурного проектирования, сочетая теоретические знания с практическими навыками.

Программа фокусируется на развитии:

• Критического мышления
• Творческого подхода к решению задач
• Экологического проектирования
• Инновационных технологий

Студенты получают практический опыт через:

• Работу над реальными проектами
• Участие в международных конкурсах
• Создание профессионального портфолио

Преподавательский состав объединяет практикующих архитекторов и признанных теоретиков, обеспечивая оптимальный баланс между академическими знаниями и практическим опытом для успешной карьеры.

Программа «Industrial Data Science» формирует комплексные компетенции специалистов в области промышленной аналитики данных по следующим направлениям:

1. Информационные технологии: современные IT-системы, алгоритмы и методы обработки больших данных
2. Техника и естественные науки: технические процессы и физические принципы промышленного производства
3. Анализ данных и машинное обучение: статистический анализ, предиктивная аналитика и алгоритмы ИИ
4. Оптимизация и моделирование: методы оптимизации производства и создание цифровых моделей
5. Бизнес и экономика: экономические аспекты цифровизации и управление проектами
6. Программирование и базы данных: языки анализа данных (Python, R), работа с большими массивами данных
7. Интернет вещей (IoT): технологии сбора данных с сенсоров и их интеграция в производство
8. Визуализация и безопасность: методы представления результатов анализа и защита информационных систем

Программа «Industrial Data Science» разработана для подготовки специалистов в области промышленной аналитики данных, сочетая теоретические знания и практические навыки для работы в цифровой индустрии.

Ключевые аспекты программы:

1. Фундаментальные основы анализа данных: статистические методы, теория вероятностей и математический анализ для обработки данных.
2. Продвинутые методы машинного обучения: современные техники, включая глубокое обучение, нейронные сети и обработку естественного языка.
3. Промышленные информационные системы: архитектура систем управления производством, ERP-системы и системы автоматизации.
4. Технологии больших данных: инструменты и платформы для обработки данных (Hadoop, Spark, NoSQL).
5. Цифровые двойники и симуляция: создание цифровых копий физических объектов для оптимизации процессов.
6. Интеллектуальные системы и IoT: разработка алгоритмов принятия решений и интеграция промышленного оборудования в информационные системы.
7. Аналитика и обслуживание: обработка потоковых данных для мониторинга процессов и прогнозирование отказов оборудования.
8. Управление проектами цифровизации: методологии внедрения технологий анализа данных в промышленности.

Программа включает практические проекты и стажировки в партнерских компаниях для получения реального производственного опыта.

Программа «Industrial Data Science» рассчитана на 4 семестра (120 кредитов ECTS) и сочетает теоретическую подготовку с практическим опытом.

Первый год обучения:

Второй год обучения:

Студенты работают над практическими проектами с реальными производственными задачами и могут участвовать в международных обменах. Обучение проводится на английском языке с привлечением международных экспертов. Программа регулярно обновляется в соответствии с тенденциями в области анализа данных и цифровизации производства.

Профиль программы «Industrial Data Science» сочетает техническую экспертизу и компетенции в области анализа данных, что делает ее востребованной в современной промышленности. Ключевые особенности программы:

1. Междисциплинарный подход: объединение знаний из IT, инженерии, естественных наук и бизнеса для комплексного понимания цифровизации в промышленности.
2. Практическая ориентация: решение реальных производственных задач с использованием методов анализа данных и машинного обучения.
3. Инновационность и адаптивность: постоянное обновление программы с учетом последних достижений в AI, Big Data и IoT, что позволяет выпускникам работать в различных отраслях промышленности.
4. Индустриальное партнерство: сотрудничество с ведущими промышленными компаниями, обеспечивающее актуальность обучения и возможности стажировок.
5. Международная ориентация: обучение на английском языке и возможности международных обменов для работы в глобальной среде.
6. Исследовательский компонент: развитие навыков критического мышления и инновационного подхода через научно-исследовательскую работу.
7. Оптимизация и эффективность: изучение методов оптимизации производственных процессов с использованием данных.
8. Комплексное развитие: сочетание технических навыков с развитием soft skills, включая коммуникацию, командную работу и управление проектами.

Выпускники программы становятся востребованными специалистами, способными внести вклад в цифровую трансформацию промышленных предприятий и повышение их конкурентоспособности.