 |
Президент ГУАП принял участие в пресс-конференции по итогам приемной кампании в Санкт-Петербурге
9 августа тысячи абитуриентов ждали результатов приемной кампании: вузы опубликовали списки поступивших на бюджет. По словам Андрея Максимова, приемная кампания 2022 года в Санкт-Петербурге прошла на высоком профессиональном уровне. Особенностью приема стало то, что помимо подачи заявлений через сайты или почтовым отправлением, абитуриенты имели возможность подать заявления в очном формате. Также впервые в общероссийском масштабе начал работу суперсервис «Поступай в вуз онлайн». Количество поданных заявлений увеличилось по сравнению с 2021 годом почти на 70 тысяч. Всего подали более 776 тысяч заявлений, из них более 565 тысяч на бюджетные места. Стоит отметить, что около 72% от общего числа поступающих в этом году – иногородние абитуриенты. Хотя петербургские вузы востребованы и среди иностранцев: они подали более 9500 заявлений. Тенденции в выборе направления подготовки сегодня следующие: наиболее востребованы специальности в сфере IT, медицине, а также в области информационной безопасности и цифровой экономики. – Санкт-Петербург всегда являлся ведущим научно-образовательным центром Российской Федерации. Тем не менее, мы наблюдаем ситуацию, когда уменьшается количество петербургских абитуриентов, которые осознанно готовятся и выбирают для поступления инженерно-техническое направление. Поэтому хочу подчеркнуть важность профильной подготовки абитуриентов, их стремления заранее выбрать специальность и направление. По профильному отбору вузам надо работать круглый год и увеличивать число потенциальных абитуриентов именно по техническим специальностям. Это важно, в том числе, для развития петербургской промышленности, – подчеркнул президент ГУАП Анатолий Оводенко. В завершении встречи спикеры поблагодарили приемные комиссии вузов за качественно проведенную работу, а абитуриентам пожелали успехов в новом учебном году уже в качестве студентов.
Контактное лицо: Михайловская Ольга
Компания: Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения
Добавлен: 07:47, 11.08.2022
Количество просмотров: 311
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия613 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия604 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия683 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия792 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия135 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
 |