ЦИФРОВОЙ УРАЛ
Изучение передовых информационных технологий
в Центре "Цифровой Урал" ЮУрГУ
Back-End и Front-End разработка программного обеспечения
Для эффективной Back-End разработки специалисту необходимо владеть широким спектром технологий, начиная с глубокого знания C# и платформы .NET, включая все ключевые аспекты языка и продвинутые техники программирования, такие как асинхронность и LINQ. Важно быть профессионалом в разработке веб-приложений с использованием ASP.NET MVC, глубоким пониманием архитектуры и умением использовать различные возможности фреймворка. Также требуется умение разрабатывать RESTful API с использованием ASP.NET Web API, знание принципов REST и умение проектировать API в соответствии с этими принципами, а также опыт работы с ASP.NET Core, понимание его архитектуры и возможностей.
Один из наиболее популярных фреймворков Back-End разработки является Django, написанный на Python. Он известен своей философией «batteries included» (все включено), предоставляя широкий спектр инструментов для быстрого развертывания веб-приложений. Django также известен своей безопасностью и поддержкой ORM для работы с базами данных.
Ключевым аспектом Back-End разработки является работа с базами данных, поэтому необходимо знание языка SQL на высоком уровне, умение писать сложные запросы, а также опыт работы с реляционной базой данных PostgreSQL, включая создание схем, таблиц, индексов, настройку безопасности и оптимизацию запросов.
Основными технологиями Front-End разработка являются HTML и CSS, JavaScript, JS фреймворки (Vue, Node, Angular, React). Также необходимо уметь обрабатывать события, выполнять AJAX-запросы и создавать интерактивные элементы интерфейса.
Платформа 1С: Предприятие
Современный специалист, занимающийся внедрением, сопровождением и разработкой решений на платформе 1С, должен обладать не только глубокими знаниями архитектуры и функциональности 1С, но и владеть передовыми технологиями, позволяющими решать сложные задачи автоматизации бизнес-процессов на крупных предприятиях. Учитывая требования к опыту работы, знанию предметных областей и участию в комплексных проектах, выпускник должен знать:
– архитектуру платформы и язык 1С: Предприятие.
– механизмы интеграции и принципы построения REST API; уметь разрабатывать и поддерживать сложные интеграции с другими системами (CRM, WMS, MES, SCM) с использованием различных технологий: COM, Web-сервисы, HTTP-сервисы, XML, JSON.
– технологии машинного обучения и анализа данных;
– интеграцию с платформами машинного обучения для построения моделей прогнозирования, анализа данных и автоматизации бизнес-процессов.
Технологии разработки программных роботов
Для успешной работы с RPA специалист должен обладать глубоким пониманием архитектуры RPA-систем, принципов работы RPA-ботов, а также методологиями анализа и автоматизации бизнес-процессов, такими как BPMN. Для практической реализации RPA-решений необходимо владеть современными RPA-платформами, такими как PIX RPA, PRIMO RPA и ELMA RPA. Специалист должен уметь подготавливать инфраструктуру для установки компонентов платформы, включая настройку серверов и программного обеспечения, настраивать интеграцию RPA-платформы с существующими системами (ERP, CRM, базы данных), разрабатывать RPA-роботов в соответствии с техническим заданием и проводить тестирование для обеспечения надежности и отказоустойчивости решения, а также обрабатывать исключения и ошибки, возникающие в процессе выполнения RPA-роботов.
Технологии машинного обучения и нейросетей.
Специалист по искусственному интеллекту, занимающийся разработкой и донастройкой больших языковых моделей, моделей компьютерного зрения, анализа больших данных, должен обладать широким спектром знаний и навыков. Для успешной работы специалисту необходимо знать и уметь применять:
– языки программирования Python и библиотеки.
– модели компьютерного зрения, языковые модели,модели оптимизации данных и их анализа на основе методов машинного обучения и нейросетей.
Технологии разработки интеллектуальных роботизированных комплексов.
Сборка и разборка роботизированных систем. Программирование роботов. Интеграция роботов с другим оборудованием. Использование систем технического зрения для управления роботам ( (SCADA, MES, ERP системы, Industrial Networks, Computer-Aided Design, omputer Vision).
Для эффективного участия в разработке, реализации, отладке и поддержке автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП), включая создание технических заданий, проектирование и оперативное устранение отказов, необходимо глубокое понимание следующих ключевых передовых технологий: современные архитектуры, языки программирования (IEC 61131-3), расширенные функциональные блоки, промышленные сети и протоколы, а также аспекты безопасности PLC. Также требуется владение технологиями человеко-машинного интерфейса (HMI) и SCADA-систем, включая разработку графических интерфейсов, программирование скриптов (Python, C#), интеграцию с PLC и другими системами предприятия, а также возможности анализа данных и отчетности.
Помимо этого, критически важным является глубокое знание промышленных сетей и протоколов, включая детальное понимание особенностей, преимуществ и недостатков различных промышленных протоколов. Необходимо также владеть знаниями о беспроводных технологиях (Wi-Fi, Bluetooth, Zigbee, LoRaWAN) и принципах работы промышленного Ethernet, включая требования к надежности, безопасности и детерминированности. Дополнительным преимуществом является знакомство с промышленными сетями реального времени (Time-SensИТive Networking-TSN).
Облачные технологии и технологии Интернет вещей (IoT).
Для эффективной работы с облачными технологиями и Интернетом вещей (IoT) необходимо глубокое понимание архитектур IoT, включая Edge Computing, Fog Computing и Cloud Computing, а также знание протоколов обмена данными, используемых в IoT, таких как MQTT, CoAP и AMQP. Важно уметь использовать облачные платформы, такие как AWS IoT, Azure IoT Hub и Google Cloud IoT Platform, для сбора, хранения, обработки и анализа данных с устройств IoT, а также разрабатывать и развертывать приложения IoT в облаке. Не менее важно понимание принципов безопасности IoT и умение применять их на практике, включая защиту устройств от несанкционированного доступа, шифрование данных, управление идентификацией и аутентификацией устройств.
Технологии кибербезопасности.
Кибербезопасность является критически важной областью для обеспечения надежной и безопасной работы автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП). Основные угрозы включают несанкционированный доступ, вредоносное ПО, атаки типа «отказ в обслуживании» (DoS) и другие виды киберугроз. Для минимизации рисков применяются различные методы защиты, такие как шифрование данных, регулярное обновление программного обеспечения и внедрение многоуровневых систем безопасности. Важную роль играют стандарты безопасности, включая IEC 62443, который устанавливает требования к защите промышленных сетей и систем автоматизации. Настройка межсетевых экранов и систем обнаружения вторжений (IDS/IPS) помогает предотвращать несанкционированный доступ и выявлять подозрительные активности. Кроме того, важны надежные механизмы аутентификации и авторизации пользователей, обеспечивающие контроль над доступом к ресурсам и данным АСУ ТП.
Технологии кибербезопасности.
Технологии кибербезопасности.
