Home » Shop » Ответы новые - Синергия тесты » Отчеты по практике » Учебная практика МТИ | Разработка, сопровождение и обеспечение безопасности информационных систем

Учебная практика МТИ | Разработка, сопровождение и обеспечение безопасности информационных систем

900

Учебная практика МТИ Разработка сопровождение и обеспечение безопасности информационных систем

Описание

Учебная практика (технологическая (проектно-технологическая) практика) Готовый вариант практики, выполнен на 90/100 баллов отлично «Зачтено».
Направление подготовки: 09.03.02 Информационные системы и технологии
Направленность: «Разработка, сопровождение и обеспечение безопасности информационных систем»
ИНДИВИДУАЛЬНОЕ ЗАДАНИЕ НА УЧЕБНУЮ ПРАКТИКУ
Содержание индивидуального задания на практику, соотнесенное с планируемыми результатами обучения при прохождении практики:
Содержание индивидуального задания
Ознакомительная практика
1. Изучение деятельности предприятия (Общеорганизационный аспект)
Аналитическая часть.
  • Составить общее описание исследуемого объекта – название, местоположение, собственник, статус, основные направления деятельности предприятия.
  • Изучить номенклатуру выпускаемой продукции / оказываемых услуг, с акцентом на те, которые связаны с автоматизацией, IT или интеллектуальными системами.
  • Изучить нормативную документацию предприятия по охране труда, требования пожарной безопасности, правила внутреннего распорядка (пройти инструктаж).
  • Изучить особенности технологического процесса, который подлежит автоматизации или уже автоматизирован, выделить этапы, где требуется принятие сложных решений.
Решение профессиональной задачи.
  • Составить краткое описание предприятия (организации).
  • Описать основные направления деятельности и оказываемые услуги/разрабатываемые ИТ-продукты.
  • Составить перечень изученной нормативной документации по охране труда, информационной безопасности, внутреннему распорядку.
  • Составить укрупненную схему автоматизированного бизнес-процесса (на уровне этапов), обозначить точки сбора, хранения и обработки данных.
  • Определить основные технико-экономические показатели автоматизированных процессов: производительность, трудоемкость, экономический эффект от внедрения ИС.
2. Изучение Информационной системы предприятия
Аналитическая часть.
  • Определить уровень автоматизации бизнес-процессов предприятия с использованием информационных систем.
  • Классифицировать внедренные ИС по функциональному назначению (управление, учет, аналитика, поддержка принятия решений).
  • Оценить, какие модули/блоки системы реализованы на основе стандартных алгоритмов, а какие используют интеллектуальные технологии (Big Data, машинное обучение, искусственный интеллект).
Решение профессиональной задачи.
  • Дать характеристику информационной системы предприятия: архитектура, уровень автоматизации, классификация, назначение.
  • Составить схемы функциональной и организационной структуры ИС с указанием подразделений, служб, пользователей, ответственных за эксплуатацию системы.
  • Выделить 2-3 проблемы в существующей ИС, которые могут быть решены с помощью интеллектуальных средств обработки данных (например, неэффективный поиск информации, неточность прогнозирования, сложности интеграции данных).
Аналитическая часть.
3. Изучение архитектуры ИС и средств интеллектуализации
Аналитическая часть.
  • Проанализировать архитектуру информационной системы предприятия, включая структуры данных, взаимодействие компонентов и используемые программные платформы (например, ERP, CRM).
  • Особое внимание уделить местам сбора, обработки и хранения данных, пригодных для анализа и обучения моделей машинного обучения (базы данных, data lakes, облачные решения).
Решение профессиональной задачи.
  • Составить функциональную схему информационной системы с указанием применяемых технологий, инструментов и узлов, где происходит интеллектуальная обработка данных.
  • Разработать обобщённую схему комплекса информационных технологий предприятия, обозначив места интеграции средств сбора, хранения и интеллектуальной обработки информации.
 
4. Изучение принципов работы интеллектуальных блоков управления и сбора данных
Аналитическая часть.
  • Проанализировать ключевые компоненты информационной системы (например, серверы, базы данных, интерфейсы пользователя): наименование, назначение, технические характеристики.
  • Изучить, какие программные и аппаратные средства используются для реализации функций интеллектуальной обработки данных (например, аналитика в реальном времени, автоматизация бизнес-процессов).
  • Рассмотреть аналоги рассматриваемых технологий, акцентируя внимание на тех, которые поддерживают облачные вычисления или интеграцию с платформами искусственного интеллекта.
  • Изучить методы настройки и валидации алгоритмов, основанных на машинном обучении, а также подходы к обеспечению их надежности и безопасности.
  • Ознакомиться с методами оценки устойчивости компонентов ИС с учетом особенностей, вносимых адаптивными алгоритмами.
 
Решение профессиональной задачи.
  • Выполнить структурную схему подсистемы сбора и обработки данных, пригодной для реализации интеллектуальных функций.
  • Составить перечень нормативных документов (ГОСТ, стандарты предприятия), регулирующих ввод в эксплуатацию и обслуживание информационных систем и технологий.
  • Предложить альтернативы применяемым техническим средствам с улучшенными возможностями интеграции с интеллектуальными средами разработки (SDK для ML/AI).
 
Практика по получению первичных профессиональных умений и навыков (Интеграционный раздел)
  • Составить общее описание предприятия (организации) – название, местоположение, собственник, статус.
  • Изучить направления деятельности предприятия (организации), сосредоточив внимание на цифровой трансформации и автоматизации.
  • Определить круг задач в рамках целей учебной практики и выбрать оптимальный способ их решения с учетом правовых норм и имеющихся условий.
  • Пройти инструктаж по охране труда, технике безопасности и правилам внутреннего трудового распорядка.
  • Определить, как положения, законы и методы в области естественных наук и математики используются для разработки и оценки эффективности интеллектуальных моделей управления.
  • Научиться сопоставлять базовые законы физики и математики с принципами работы алгоритмов машинного обучения, применяемых в управлении.
  • Определить профильные разделы математических и естественно-научных дисциплин, необходимые для решения задач профессиональной деятельности, связанных с анализом данных и построением моделей.
  • Сформулировать задачи профессиональной деятельности на основе знаний профильных дисциплин.
  • Ознакомиться с методами и способами решения базовых задач управления в конкретных технических системах с целью понимания будущей профессиональной деятельности.
  • Научиться использовать фундаментальные знания для решения базовых задач управления в конкретных технических системах.
  • Изучить, какие математические методы (статистика, теория вероятностей, линейная алгебра) применяются для оценки адекватности и точности работы интеллектуальных систем управления.
  • Ознакомиться с методикой оценки эффективности систем управления, разработанных на основе адаптивных и интеллектуальных методов.
  • Ознакомиться с нормативно-правовыми принципами регулирования в сфере интеллектуальной собственности, применительно к разработке программного обеспечения и баз данных для ИС.
  • Научиться решать задачи развития науки, техники и технологии в области управления в технических системах с учетом нормативно-правового регулирования.
  • Ознакомиться с используемыми в сфере управления технологическими процессами, алгоритмами и программами (например, Python, MATLAB/Simulink, специализированные ML-фреймворки), современными информационными технологиями и методами контроля.
  • Научиться анализировать базовые структуры алгоритмов управления, пригодные для имплементации в управляющие контуры.
  • Изучить системы контроля, автоматизации и управления.
  • Ознакомиться с необходимыми расчетами отдельных блоков и устройств систем контроля и управления, с акцентом на расчет требований к вычислительным ресурсам для интеллектуальных задач.
  • Ознакомиться с целями, принципами и методами стандартизации, формами и порядком подтверждения соответствия измерительных и управляющих средств.
  • Научиться обрабатывать результаты измерений при наличии различных видов погрешностей, включая неопределенности, вносимые моделями машинного обучения.
  • Изучить методы наладки и регламентного обслуживания измерительных и управляющих средств.
  • Изучить методики проведения экспериментов и обработки полученных результатов.
  • Ознакомиться с проведением экспериментов и обработкой их результатов с применением современных информационных технологий.
  • Изучить действующую систему нормативно-правовых актов в области регламентного обслуживания информационных систем и технологий.