Как написать ВКР на тему: «Автоматизация процесса принятия решений на примере Университета "Синергия"»
Нужна работа по этой теме?
Получите консультацию за 10 минут! Мы знаем все стандарты Института Информационных технологий Синергия.
Telegram: @Diplomit
Телефон/WhatsApp: +7 (987) 915-99-32
Email: admin@diplom-it.ru
С чего начать написание ВКР по теме «Автоматизация процесса принятия решений на примере Университета "Синергия"»?
Написание выпускной квалификационной работы по направлению 09.03.02 «Информационные системы и технологии» в университете «Синергия» по теме автоматизации принятия решений требует понимания принципиального отличия этой задачи от автоматизации операционных процессов. Ключевая особенность — фокус на аналитических процессах: сбор данных из разрозненных источников, их интеграция, подготовка многомерных отчетов и предоставление руководству инструментов для анализа и прогнозирования.
Стандартная структура ВКР предполагает трехчастную логику: аналитическая глава (анализ «КАК ЕСТЬ» с выявлением проблем ручного принятия решений), проектная часть (проектирование системы поддержки принятия решений с хранилищем данных и инструментами визуализации) и расчет экономической эффективности. Особое внимание уделяется разделу 2.4 «Контрольный пример реализации проекта» — обязательному элементу по требованиям Синергия, где необходимо продемонстрировать работу системы на примере реального сценария принятия решения (например, прогнозирование отчислений студентов).
В этой статье вы получите пошаговый план написания ВКР с конкретными примерами анализа процессов принятия решений в Университете «Синергия», шаблонами формулировок для каждого раздела и реалистичной оценкой временных затрат (160–190 часов). Мы покажем, как избежать типичных ошибок — от смешения автоматизации принятия решений с автоматизацией операционных процессов до отсутствия хранилища данных в архитектуре системы — и создать работу, полностью соответствующую требованиям Департамента Цифровой экономики.
Если структура кажется сложной, эксперты могут взять эту часть на себя
Мы подготовим аналитическую главу с реальными данными Университета «Синергия», диаграммами процессов принятия решений и обоснованием проектных решений.
Telegram: @Diplomit | Телефон: +7 (987) 915-99-32
Стандартная структура ВКР в Синергия по специальности Информационные системы и технологии: пошаговый разбор
Введение
Цель раздела: Обосновать актуальность темы через проблемы ручного принятия решений в университете, сформулировать цель и задачи, определить объект и предмет исследования, перечислить информационную базу.
Пошаговая инструкция:
- Актуальность: приведите статистику по проблемам принятия решений в образовательных организациях (например, «По данным исследования Минобрнауки, 68% руководителей вузов принимают стратегические решения на основе неполных или устаревших данных, что приводит к ошибкам в планировании на 25–40%»).
- Цель: сформулируйте как «Разработка информационной системы поддержки принятия решений для Университета «Синергия»».
- Задачи: определите 5 задач (анализ деятельности университета, анализ существующих процессов принятия решений, выбор стратегии автоматизации, проектирование системы с контрольным примером, расчет экономической эффективности).
- Объект и предмет: объект — Университет «Синергия», предмет — процесс принятия управленческих решений на тактическом уровне.
- Информационная база: внутренние регламенты университета, ГОСТ 34.601-90 «Автоматизированные системы», научная литература по системам поддержки принятия решений.
Конкретный пример для темы:
«Актуальность темы обусловлена тем, что в Университете «Синергия» процессы принятия управленческих решений осуществляются на основе ручного анализа данных из разрозненных источников (СДО Moodle, 1С:Университет, отдельные Excel-файлы). Подготовка отчета для принятия решения о распределении учебной нагрузки занимает в среднем 18–24 часа, при этом 35% данных устаревают к моменту принятия решения. Прогнозирование отчислений студентов осуществляется экспертным методом без использования аналитики успеваемости и посещаемости, что приводит к ошибкам прогноза на 40–60%. Внедрение системы поддержки принятия решений позволит сократить время подготовки аналитики на 85%, повысить точность прогнозов до 85% и обеспечить своевременное выявление студентов группы риска».
Типичные сложности и временные затраты:
- Ошибка 1: Смешение автоматизации принятия решений с автоматизацией операционных процессов (регистрация студентов, ведение расписания).
- Ошибка 2: Отсутствие количественных показателей проблем (время подготовки отчетов, точность прогнозов).
- Ориентировочное время: 8–10 часов на написание и согласование с научным руководителем.
Глава 1. Аналитическая часть
1.1. Технико-экономическая характеристика предметной области и предприятия. Анализ деятельности «КАК ЕСТЬ»
Цель раздела: Дать полное представление о деятельности Университета «Синергия», его организационной структуре и существующих ИТ-решениях.
Пошаговая инструкция:
- Подготовьте краткое описание университета: год основания (1995 г.), статус (частный вуз), количество факультетов (8), количество студентов (~35 000), количество сотрудников (~2 200).
- Разработайте схему организационной структуры с выделением подразделений, участвующих в принятии решений: ректорат, проректоры (по учебной работе, научной работе, административно-хозяйственной деятельности), деканы факультетов, заведующие кафедрами.
- Опишите программную архитектуру: какие системы используются (СДО на базе Moodle, 1С:Университет, 1С:Зарплата и управление персоналом, финансовая система), как организован обмен данными между ними.
- Опишите техническую архитектуру: серверное оборудование (серверы СДО, серверы 1С, файловые серверы), рабочие станции руководителей, сетевая инфраструктура.
Конкретный пример для темы:
«Университет «Синергия» основан в 1995 году, является одним из крупнейших частных вузов России. В структуре университета 8 факультетов, обучается около 35 000 студентов, работает 2 200 сотрудников. Университет использует разрозненные информационные системы: СДО на базе Moodle для дистанционного обучения, 1С:Университет для управления учебным процессом, 1С:ЗУП для кадрового учета, отдельную финансовую систему. Между системами отсутствует полноценная интеграция: данные для принятия решений извлекаются вручную, объединяются в Excel-файлах. Подготовка отчета «Анализ успеваемости по факультетам» занимает 4–6 часов ручной работы аналитика».
Типичные сложности и временные затраты:
- Ошибка 1: Описание всей ИТ-инфраструктуры университета вместо фокуса на процессах принятия решений.
- Ошибка 2: Отсутствие количественных показателей (время подготовки отчетов, количество источников данных).
- Ориентировочное время: 20–25 часов (включая сбор данных и создание схем).
1.2. Характеристика комплекса задач, задачи и обоснование необходимости автоматизации
Цель раздела: Доказать необходимость автоматизации именно процессов принятия решений через анализ существующих проблем.
Пошаговая инструкция:
- Проведите анализ организационной структуры с целью выявления точек принятия решений (ректор, проректоры, деканы).
- Разработайте диаграмму IDEF0 бизнес-процесса «Принятие управленческого решения» с указанием входов (данные из различных систем), выходов (решение, приказ), механизмов (руководитель, аналитик), управления (регламенты принятия решений).
- Создайте схему «КАК ЕСТЬ» процесса подготовки решения: сбор данных из 4–5 источников → ручная обработка в Excel → формирование отчета → анализ → принятие решения.
- Составьте таблицу проблем процесса принятия решений с количественными показателями.
Конкретный пример для темы:
| Тип решения | Источники данных | Время подготовки, часов | Проблемы |
|---|---|---|---|
| Распределение учебной нагрузки | 1С:Университет, Excel-таблицы кафедр | 18–24 | Данные в разных форматах, 25% расхождений при сверке |
| Прогнозирование отчислений | СДО Moodle, ведомости | 12–16 | Отсутствие единой аналитики, ошибка прогноза 40–60% |
| Планирование бюджета | Финансовая система, 1С:Университет | 30–40 | Ручная сводка данных, отсутствие сценарного моделирования |
«Анализ процессов принятия решений выявил следующие проблемы: среднее время подготовки аналитики для принятия решения — 22 часа при потенциале автоматизации до 3 часов; 68% решений принимаются на основе данных, устаревших более чем на 24 часа; отсутствие инструментов прогнозирования и сценарного анализа; 35% времени руководителей уходит на ручной сбор и обработку данных вместо аналитической работы; отсутствие единой точки доступа к аналитике по всем направлениям деятельности университета».
Типичные сложности и временные затраты:
- Ошибка 1: Отсутствие визуализации бизнес-процессов (без диаграмм работа не соответствует требованиям Синергия).
- Ошибка 2: Неполный анализ проблем — только описание без количественных показателей времени и ошибок.
- Ориентировочное время: 25–30 часов (включая построение диаграмм).
1.3. Анализ существующих разработок и выбор стратегии автоматизации «КАК ДОЛЖНО БЫТЬ»
Цель раздела: Обосновать выбор пути автоматизации через сравнительный анализ готовых решений.
Пошаговая инструкция:
- Проведите анализ 3–4 существующих решений для поддержки принятия решений (например, Qlik Sense, Power BI + Azure Data Factory, кастомная разработка на базе 1С:Предприятие 8.3 с модулем хранилища данных, решение на базе Pentaho).
- Создайте сравнительную таблицу по критериям: стоимость лицензии/разработки, срок внедрения, функционал (интеграция источников, подготовка данных, визуализация, прогнозирование), поддержка работы с образовательными данными.
- Выберите стратегию автоматизации: разработка кастомного решения на платформе 1С:Предприятие 8.3 с модулем хранилища данных и инструментами визуализации.
Конкретный пример для темы:
| Решение | Стоимость (руб.) | Срок внедрения | Функционал СППР |
|---|---|---|---|
| Power BI + Azure Data Factory | 480 000/год | 2 месяца | Высокий (визуализация, интеграция) |
| Qlik Sense | 620 000/год | 1,5 месяца | Очень высокий |
| Кастомная разработка на 1С:Предприятие 8.3 | 550 000 (единовременно) | 4 месяца | Максимальный (полная адаптация под процессы университета) |
«На основании сравнительного анализа выбрана стратегия кастомной разработки на платформе 1С:Предприятие 8.3 с созданием модуля хранилища данных (Data Warehouse) и инструментов визуализации. Данный подход обеспечит глубокую интеграцию с существующей системой 1С:Университет, возможность настройки аналитических кубов под специфику образовательного процесса и отсутствие ежегодных лицензионных платежей. Ключевое преимущество — возможность реализации прогнозных моделей (прогноз отчислений на основе успеваемости и посещаемости) с использованием встроенных алгоритмов анализа данных».
Типичные сложности и временные затраты:
- Ошибка 1: Анализ решений без учета специфики образовательных данных (акцент на общие функции вместо поддержки образовательной аналитики).
- Ошибка 2: Необоснованный выбор стратегии без ссылки на результаты сравнительного анализа.
- Ориентировочное время: 18–22 часа.
1.4. Обоснование проектных решений
Цель раздела: Детально обосновать выбор технических, программных и информационных средств для будущей системы.
Пошаговая инструкция:
- Информационное обеспечение: перечислите классификаторы (ОКВЭД, ОКОГУ), справочники (студенты, преподаватели, дисциплины, группы), структуру хранилища данных (фактные таблицы: успеваемость, посещаемость; измерения: время, студент, дисциплина, преподаватель).
- Программное обеспечение: обоснуйте выбор платформы (1С:Предприятие 8.3), СУБД (встроенная СУБД 1С с возможностью подключения PostgreSQL для хранилища данных), модулей интеграции (с СДО Moodle через API, с 1С:ЗУП через обмен данными).
- Техническое обеспечение: укажите характеристики сервера хранилища данных (процессор 16 ядер, 64 ГБ ОЗУ, 4 ТБ SSD), сервера приложений, рабочих станций руководителей.
Типичные сложности и временные затраты:
- Ошибка 1: Отсутствие описания архитектуры хранилища данных (фактные таблицы и измерения).
- Ошибка 2: Избыточные требования к техническому обеспечению без обоснования под нагрузку университета.
- Ориентировочное время: 15–20 часов.
Глава 2. Проектная часть
2.1. Разработка проекта автоматизации
Цель раздела: Описать жизненный цикл проекта и выявить риски.
Ключевые элементы:
- Выбор модели жизненного цикла (рекомендуется итеративная модель с поэтапным внедрением по направлениям аналитики: успеваемость → посещаемость → финансовые показатели)
- Описание этапов: анализ требований, проектирование хранилища данных, разработка ETL-процессов, создание кубов и дашбордов, тестирование, пилотное внедрение для деканата одного факультета, полное внедрение
- Анализ рисков для каждого этапа с мерами снижения (например, риск неполной интеграции с СДО → разработка промежуточного слоя преобразования данных)
- Описание средств обеспечения информационной безопасности (аутентификация через AD, разграничение доступа к данным по уровням руководства)
Типичные сложности и временные затраты:
- Ошибка 1: Отсутствие связи между рисками и конкретными этапами жизненного цикла.
- Ошибка 2: Общие формулировки мер по снижению рисков без конкретики.
- Ориентировочное время: 12–15 часов.
2.2. Информационное обеспечение задачи
Цель раздела: Разработать информационную модель системы и описать структуру данных.
Ключевые элементы:
- Информационная модель (диаграмма «сущность-связь») с 8–10 сущностями: Студент, Преподаватель, Группа, Дисциплина, Семестр, Успеваемость (факт), Посещаемость (факт), Финансовые показатели (факт)
- Характеристика нормативно-справочной информации (справочники студентов, преподавателей, дисциплин)
- Характеристика входной информации (данные из СДО Moodle через API, данные из 1С:Университет через регламентные задания)
- Характеристика результатной информации (многомерные кубы, дашборды, прогнозные отчеты)
Типичные сложности и временные затраты:
- Ошибка 1: Отсутствие разделения на фактные таблицы и измерения в модели хранилища данных.
- Ошибка 2: Несоответствие между количеством сущностей в информационной модели и таблиц в последующей ER-диаграмме.
- Ориентировочное время: 18–22 часа.
2.3. Программное обеспечение задачи
Цель раздела: Детально описать архитектуру программного обеспечения системы.
Ключевые элементы:
- Сценарий диалога: последовательность действий руководителя при работе с системой (выбор периода → выбор факультета → выбор типа аналитики → просмотр дашборда → детализация до студента → экспорт отчета)
- ER-модель базы данных хранилища с описанием структуры каждой таблицы (поля, типы данных, ключи)
- Дерево вызова программных модулей: модуль интеграции с источниками → модуль ETL-обработки → модуль формирования кубов → модуль визуализации → модуль прогнозирования
- Блок-схемы расчетных модулей (алгоритм прогнозирования отчислений на основе логистической регрессии, алгоритм расчета рейтинга преподавателей)
Типичные сложности и временные затраты:
- Ошибка 1: Отсутствие описания ETL-процессов (извлечение, преобразование, загрузка данных).
- Ошибка 2: Неполные блок-схемы алгоритмов прогнозирования.
- Ориентировочное время: 25–30 часов.
2.4. Контрольный пример реализации проекта и его описание
Цель раздела: Продемонстрировать работу системы на примере реального сценария принятия решения — обязательный раздел по требованиям Синергия.
Пошаговая инструкция:
- Подготовьте тестовые данные для контрольного примера: данные по 500 студентам за 2 семестра (успеваемость, посещаемость, личные данные).
- Создайте не менее 7 экранных форм: главный дашборд ректора, дашборд декана по успеваемости, дашборд по посещаемости, детализация до группы, детализация до студента, прогноз отчислений, отчет для принятия решения.
- Опишите сценарий работы с каждой формой.
- Приведите результаты обработки контрольного примера с комментариями (например, «Система выявила 28 студентов группы риска с вероятностью отчисления более 70%, из них 22 студента действительно были отчислены в следующем семестре — точность прогноза 78,6%»).
Конкретный пример для темы:
«Контрольный пример: прогнозирование отчислений студентов факультета информационных технологий за весенний семестр 2026 г. Входные данные: данные по 487 студентам (успеваемость по 8 дисциплинам, посещаемость, количество пропусков по уважительной/неуважительной причине). Результат обработки: система сформировала список из 34 студентов группы риска с вероятностью отчисления более 70%. По результатам сессии 27 из 34 студентов были отчислены (точность прогноза 79,4%). Среднее время подготовки аналитики — 2,5 минуты против 14 часов при ручной обработке. Руководитель факультета принял решение о назначении кураторов для работы со студентами группы риска за 2 недели до начала сессии, что позволило снизить отчисления на 18% по сравнению с планом».
Типичные сложности и временные затраты:
- Ошибка 1: Отсутствие контрольного примера в работе (критическая ошибка по требованиям Синергия).
- Ошибка 2: Недостаточное количество экранных форм (менее 7) или отсутствие описания сценариев работы.
- Ориентировочное время: 20–25 часов.
Глава 3. Обоснование экономической эффективности проекта
Цель раздела: Рассчитать показатели экономической эффективности и представить результаты в наглядной форме.
Пошаговая инструкция:
- Рассчитайте единовременные затраты: разработка системы, закупка оборудования (сервер хранилища данных), обучение персонала.
- Рассчитайте текущие затраты: обслуживание системы, обновления.
- Определите годовой экономический эффект:
- Сокращение времени подготовки аналитики (с 22 часов до 3 часов на решение)
- Повышение точности прогнозов (с 40% до 80%) и снижение связанных потерь
- Снижение отчислений студентов за счет своевременного выявления группы риска
- Снижение нагрузки на аналитиков и руководителей
- Рассчитайте показатели эффективности: срок окупаемости, годовой экономический эффект.
Конкретный пример для темы:
| Показатель | Значение |
|---|---|
| Единовременные затраты, руб. | 550 000 |
| Годовой экономический эффект, руб. | 3 840 000 |
| Срок окупаемости, месяцев | 1,7 |
«Годовой экономический эффект от внедрения системы составит 3 840 000 руб., включая: экономию 19 часов на подготовку одного решения (2 160 000 руб. при 120 решениях в год), снижение отчислений студентов на 18% за счет своевременного выявления группы риска (1 240 000 руб. за счет сохранения платных студентов), повышение эффективности руководителей за счет сокращения времени на рутинную работу (440 000 руб.). Срок окупаемости проекта — 1,7 месяца при единовременных затратах 550 000 руб.»
Типичные сложности и временные затраты:
- Ошибка 1: Расчет экономии без привязки к реальным тарифам оплаты труда руководителей и аналитиков.
- Ошибка 2: Отсутствие обоснования методики расчета (почему выбрана именно эта методика).
- Ориентировочное время: 15–20 часов.
Заключение
Цель раздела: Подвести итоги работы и подтвердить достижение цели.
Пошаговая инструкция:
- Напомните цель работы.
- По каждой задаче из введения приведите конкретный результат.
- Сформулируйте общий вывод о степени достижения цели.
- Оцените планируемый эффект от внедрения системы.
Типичные сложности и временные затраты:
- Ошибка 1: Новое содержание вместо резюме проделанной работы.
- Ошибка 2: Отсутствие прямой связи между задачами введения и выводами заключения.
- Ориентировочное время: 6–8 часов.
Если примеры и шаблоны не решают всех вопросов...
Наши эксперты подготовят полную ВКР с реалистичными данными Университета «Синергия», диаграммами процессов принятия решений, проектированием хранилища данных и контрольным примером.
Практические инструменты для написания ВКР «Автоматизация процесса принятия решений на примере Университета "Синергия"»
Шаблоны формулировок
Для актуальности:
«Современные требования к управлению образовательными организациями предполагают принятие решений на основе оперативной и достоверной аналитики. В Университете «Синергия» процессы принятия решений осуществляются на основе ручного анализа данных из 4–5 разрозненных источников (СДО Moodle, 1С:Университет, финансовая система), что приводит к тому, что подготовка отчета для принятия решения занимает в среднем 22 часа, 68% решений принимаются на основе данных, устаревших более чем на 24 часа, а точность прогнозов (например, отчислений студентов) не превышает 40–60%. Внедрение системы поддержки принятия решений с хранилищем данных позволит сократить время подготовки аналитики на 86%, обеспечить актуальность данных в режиме реального времени и повысить точность прогнозов до 85%».
Для цели и задач:
«Цель работы: разработка информационной системы поддержки принятия решений для Университета «Синергия».
Задачи исследования:
1. Провести анализ организационно-экономической деятельности Университета «Синергия» и существующей системы подготовки аналитики для принятия решений.
2. Выявить и обосновать проблемы ручной подготовки данных и отсутствия инструментов прогнозирования на основе анализа бизнес-процессов принятия решений.
3. Обосновать проектные решения по информационному, программному и техническому обеспечению системы поддержки принятия решений с архитектурой хранилища данных.
4. Спроектировать архитектуру информационной системы с проведением контрольного примера реализации проекта на сценарии прогнозирования отчислений студентов.
5. Рассчитать экономическую эффективность внедрения разработанной системы».
Чек-лист самопроверки
- ☐ Четко ли разделена автоматизация принятия решений от автоматизации операционных процессов?
- ☐ Есть ли количественные показатели проблем (время подготовки отчетов, точность прогнозов)?
- ☐ Построены ли все обязательные диаграммы: организационная структура, IDEF0 процесса принятия решений?
- ☐ Проведен ли сравнительный анализ минимум 3 решений для поддержки принятия решений?
- ☐ Описана ли архитектура хранилища данных с разделением на фактные таблицы и измерения?
- ☐ Присутствует ли обязательный раздел 2.4 «Контрольный пример» с не менее 7 экранными формами?
- ☐ Рассчитаны ли показатели экономической эффективности с обоснованием методики?
- ☐ Есть ли в приложении фрагмент листинга кода объемом ~400 операторов (модуль прогнозирования)?
- ☐ Знакомы ли вы со всеми требованиями ГОСТ 34.601-90 к оформлению ВКР?
Перед финальной сдачей — проверка на соответствие требованиям Синергия
Наши эксперты бесплатно проверят вашу работу на соответствие структуре и методическим рекомендациям Департамента Цифровой экономики.
Telegram: @Diplomit
Два пути к успешной защите ВКР
Путь 1: Самостоятельная работа
Полноценное написание ВКР по теме автоматизации принятия решений потребует от вас 160–190 часов концентрированной работы. Вам предстоит:
- Изучить 15–20 источников по системам поддержки принятия решений и хранилищам данных
- Собрать и обработать данные о процессах принятия решений в Университете «Синергия»
- Провести анализ бизнес-процессов и построить диаграммы
- Разработать архитектуру хранилища данных с разделением на фактные таблицы и измерения
- Спроектировать многомерные кубы и дашборды для визуализации
- Разработать алгоритмы прогнозирования и создать контрольный пример
- Рассчитать экономическую эффективность проекта
- Написать фрагмент программного кода (~400 операторов)
- Согласовать каждый раздел с научным руководителем
Этот путь подойдет целеустремленным студентам с запасом времени. Однако будьте готовы к стрессу из-за дедлайнов, необходимости исправлять критические ошибки (отсутствие хранилища данных, неполный контрольный пример) и риску несоответствия требованиям кафедры.
Путь 2: Профессиональная помощь как стратегическое решение
Обращение к специалистам — это взвешенное решение для студентов, которые хотят:
- Гарантированно соответствовать всем требованиям Синергия, включая обязательный раздел контрольного примера
- Сэкономить 160+ часов для подготовки к защите или основной работы
- Получить работу с реалистичными данными Университета «Синергия» и корректными расчетами
- Иметь поддержку до самой защиты и бессрочные доработки по замечаниям руководителя
Профессиональная помощь позволяет сделать фокус на результате — успешной защите с высоким баллом — вместо погружения в сложности проектирования хранилищ данных и алгоритмов прогнозирования. Это не «списывание», а стратегическое распределение ресурсов: вы концентрируетесь на защите и понимании работы, а эксперты обеспечивают гарантию соответствия стандартам Синергия.
Готовы сделать выбор в пользу надежности?
Получите бесплатный расчет стоимости и сроков выполнения вашей ВКР в течение 10 минут.
Итоги: ключевое для написания ВКР «Автоматизация процесса принятия решений на примере Университета "Синергия"»
Успешная ВКР по автоматизации принятия решений в университете «Синергия» строится на трех китах: глубоком анализе существующих процессов подготовки аналитики, детальном проектировании системы поддержки принятия решений с архитектурой хранилища данных и обязательным контрольным примером реализации. Ключевое отличие от других тем — фокус именно на аналитических процессах и прогнозировании, а не на автоматизации операционной деятельности.
Реалистичная оценка трудозатрат — 160–190 часов — поможет спланировать работу без авралов перед дедлайном. Ключевые риски самостоятельного написания: смешение автоматизации принятия решений с автоматизацией операционных процессов, отсутствие архитектуры хранилища данных с разделением на фактные таблицы и измерения, отсутствие или неполный контрольный пример и несоответствие требованиям Департамента Цифровой экономики.
Финальный акцент: Написание ВКР — это финальный этап обучения, который должен подтвердить вашу готовность к профессиональной деятельности. Если вы хотите пройти его с максимальной надежностью и минимальным стрессом, профессиональная помощь может быть оптимальным решением, позволяющим гарантировать соответствие стандартам Синергия и сосредоточиться на успешной защите.
Готовы начать работу над ВКР?
Оставьте заявку прямо сейчас и получите бесплатный расчет стоимости и сроков по вашей теме.
Или свяжитесь любым удобным способом: Telegram: @Diplomit, Телефон: +7 (987) 915-99-32
Почему 350+ студентов выбрали нас в 2025 году
- Оформление по ГОСТ: Соблюдение всех требований Синергия и Департамента Цифровой экономики.
- Поддержка до защиты: Консультации по работе включены в стоимость.
- Бессрочные доработки: Внесение правок по замечаниям научного руководителя без ограничений.
- Уникальность 90%+: Гарантия по системе «Антиплагиат.ВУЗ».
- Конфиденциальность: Полная анонимность и защита персональных данных.
- Опыт с 2010 года: Успешная сдача работ по специальности ИСиТ в ведущих вузах РФ.
Полезные материалы: