Магистратура "Технологическое предпринимательство в ИТ" ДГТУ, Ростов-на-Дону

В рамках программы акцентируется внимание на развитии навыков, необходимых для создания и управления стартапами, а также на понимании рыночных тенденций и потребностей клиентов. Студенты погружаются в изучение современных технологий и инструментов, которые позволяют им разрабатывать и внедрять эффективные информационные системы. Важной частью обучения является развитие предпринимательского мышления, что позволяет выпускникам не только разрабатывать оригинальные идеи, но и реализовывать их на практике.

Программа также охватывает аспекты проектного управления, оценки рисков и разработки стратегий выхода на рынок, что способствует формированию комплексного подхода к созданию и развитию технологических компаний.

На протяжении всего обучения студенты создают собственные стартапы, привлекают инвестиции на развитие собственного продукта и наращивают капитализацию своего проекта. Они изучают Agile-методы управления проектами, процессами и командами; продуктовый менеджмент и риск-менеджмент. В рамках обучения будут тестироваться гипотезы высокотехнологического бизнеса, проводиться CustDev и BizDev проекта, создаваться MVP, разрабатываться стратегии.

Профессиональные дисциплины:

• Стратегии разработки и реализации технологических проектов
• Методология научных исследований в отрасли
• Информационные системы и технологии в научных исследованиях
• Профессиональная коммуникация на иностранном языке
• AGILE-методы управления проектами, процессами, командами
• Дизайн-мышление и product-market fit
• Customer Development (организация работы с потенциальными клиентами)
• Бизнес-модель технологического проекта
• Маркетинг инновационных продуктов
• Управление стейкхолдерами проекта
• Международный трансфер технологий и защита интеллектуальной собственности.

Вариативная часть:

• Разработка и реализация стратегии выхода на рынок
• Риск-менеджмент
• Продуктовый менеджмент
• Эмоциональный интеллект и ведение переговоров.

Дисциплины по выбору:

• Веб-разработка
• Мобильная разработка
• No-code разработка
• Data Science и большие данные
• Фронтенд разработка
• Бэкэнд разработка
• Machine-learning.