Инновационные образовательные программы и уникальная модель взаимодействия науки, образования и бизнеса. Разработаны совместно с индустриальными партнерами для подготовки инженеров, способных создавать технологии передового уровня. Реализуется в рамках государственной программы «Научно-технологическое развитие Российской Федерации».
Входит в госсистему подготовки кадров для технологического суверенитета.
Передовая инженерная школа Университета Иннополис
ИТ-лидеры будущего
Программная инженерия
Онлайн
Идет набор
7 месяцев
--
Диплом о профессиональной переподготовке
Записаться
на курс
на курс
Вы освоите полный цикл разработки современных программных систем: от создания мобильных приложений на Kotlin до применения машинного обучения, нейросетей и DevOps-инструментов. Научитесь проектировать и разворачивать масштабируемые облачные инфраструктуры с учетом требований к надежности и безопасности.
Кому подойдет программа
Освоите современные технологии и полный промышленный стек: от мобильной разработки на Kotlin и Android до машинного обучения, нейросетей и DevOps-инструментов (Docker, Jenkins, GitLab CI)
Студентам и выпускникам технических специальностей
Овладеете проектированием масштабируемых облачных инфраструктур с учетом SLA, SLO, SLI, информационной безопасности и автоматизацией процессов. Научитесь не только разрабатывать, но и разворачивать, защищать и масштабировать системы
Начинающим разработчикам
Результаты обучения
Навыки
Инструменты
Профессия
Инженер-программист
Android-разработчик
Инженер машинного обучения
Аналитик данных
DevOps-инженер
Специалист по нейросетям и глубокому обучению
Архитектор облачных решений
Разработка Android-приложений с использованием Kotlin
Работа с Android UI
Реализация архитектурных паттернов
Взаимодействие с сервером и локальным хранилищем
Интеграция с системами интернета вещей (IoT)
Работа с камерой и обработка видеопотока
Работа со структурированными и неструктурированными данными
Обработка и стандартизация больших данных
Построение моделей классификации и регрессии
Оценка качества моделей с использованием метрик
Построение и обучение нейронных сетей
Классификация и сегментация изображений
Векторное представление слов
Классификация текстов и извлечение именованных сущностей
Проектирование масштабируемых облачных инфраструктур с учётом SLA, SLO, SLI
Обеспечение информационной безопасности систем
Контейнеризация приложений с Docker
Автоматизация сборки и развертывания с Jenkins и GitLab CI
Обеспечение отказоустойчивости
Управление проектами и командой разработки
Kotlin
Python
Android SDK
Android Layout
Material UI
MVVM
MVI
MVP
Pandas
NumPy
Matplotlib
Scikit-learn
TensorFlow
Keras
PyTorch
Docker
Jenkins
GitLab CI
SLA
SLO
SLI
Git
Информационная безопасность
NLP
NER
Компьютерное зрение
Word Embeddings
Программа
Модуль 1. Разработка приложений на Kotlin
- Рабочее окружение для Kotlin — знакомство с языком и средой разработки
- Типы данных — основные конструкции
- Работа с расширениями — базовые и продвинутые расширения классов
- Функции и возможности Kotlin — null-допустимые типы, свойства-расширения
- Android UI — создание первого приложения, Android Layout, Material UI
- Архитектурные паттерны — MVVM, MVI, MVP
- Взаимодействие с сервером — работа с локальным хранилищем
- Системы интернета вещей (IoT) — взаимодействие с IoT из мобильного приложения
- Работа с камерой — обработка видеопотока
Модуль 2. Machine Learning
- Основы ML — теория и практическое применение
- Структурированные и неструктурированные данные — методы работы
- Большие данные — структуризация и обработка
- Стандартизация данных — подготовка данных для моделей
- Pandas — работа с данными
- Matplotlib — визуализация
- Задача классификации — метрики и оценка
- Задача регрессии — метрики и оценка
Модуль 3. Нейронные сети
- Нейронные сети — теория и основные разновидности
- Рекуррентные и свёрточные нейронные сети — архитектуры и применение
- Классификация изображений — методы и модели
- Сегментация изображений — гистограммы и продвинутые подходы
- Word Embeddings — векторное представление слов
- Классификация текстов — методы анализа
- Извлечение именованных сущностей из текстов — NER
Модуль 4. Проектирование и развёртка систем
- Проектирование масштабируемых облачных инфраструктур — SLI, SLO, SLA
- Проектирование систем с учётом информационной безопасности
- Автоматизация и отказоустойчивость текущих проектов
- Docker — контейнеризация приложений
- Jenkins — автоматизация сборки и развёртывания
- GitLab CI — непрерывная интеграция
- Современные методики самообразования и саморазвития
Ответы на часто задаваемые вопросы
Какие технологии и инструменты изучаются в ходе программы?
Программа охватывает широкий спектр технологий: Kotlin (разработка под Android), Python (с библиотеками Pandas, Matplotlib), фреймворки для нейросетей (CNN, RNN, NLP), инструментов контейнеризации и CI/CD (Docker, Jenkins, GitLab CI), а также методы проектирования масштабируемых облачных инфраструктур.
Предусмотрена ли практическая работа в рамках обучения?
Да, программой предусмотрено выполнение реального проекта — разработка приложения с использованием нейросетей, защита решения перед экспертами. Это позволяет закрепить полученные навыки, сформировать портфолио и получить практический опыт, который высоко ценится работодателями.
Могу ли я совмещать обучение с основной учебой в вузе?
Да, программа разработана специально для студентов бакалавриата и магистратуры. Формат обучения позволяет проходить программу параллельно с основной учебой без конфликта с расписанием занятий в вузе.
Чем эта программа отличается от базового образования в вузе?
Программа «Программная инженерия. ИТ-лидеры будущего» ориентирована на практическую инженерную подготовку. В отличие от академического образования, здесь упор сделан на современный промышленный стек технологий (Kotlin, Docker, Jenkins, GitLab CI, нейросети), реальный проект и работу с инструментами, которые непосредственно используются в топовых ИТ-компаниях. Программа дополняет фундаментальное образование актуальными компетенциями в индустрии.
Скидка предоставляется при наличии диплома по инженерной специальности или документа, подтверждающего опыт выполнения инженерных функций. Условия получения можно уточнить у менеджера.
Выгода до 100%
от стоимости обучения
от стоимости обучения
Инженерам
Профессорам и преподавателям
Административно-управленческому персоналу вузов
Студентам
Оформите налоговый вычет и верните 13% от стоимости обучения
Налоговый вычет
Предоставим необходимые документы и сформируем договор на обучение
Обучение за счет компании
Возможна индивидуальная скидка, подробности уточняйте у менеджера
Возможна скидка
Оставить заявку
Оставьте заявку, и менеджер свяжется с вами
Компаниям
Предложим готовую программу для повышения экспертизы ваших сотрудников за 1,5–9 месяцев или разработаем курс под ваши задачи. В результате команда освоит современные технологии и инструменты и выполнит проект, который можно интегрировать в вашу инфраструктуру.
Оставить заявку на корпоративное обучение
© 2010–2026 АНО ВО Университет Иннополис
