Maestru în știința datelor

Pentru a analiza volumul tot mai mare de date generate în toate domeniile societății actuale, industria IT modernă ridică problema Big Data. La fel, comunitatea academică stabilește domeniul emergent al științei datelor. Acest program include instruire în domeniile modelelor de calcul, modelării și prognozării matematice, arhitecturii computerelor, tehnicilor avansate de programare, precum și stocării și recuperării datelor. Pe baza designului său multidisciplinar, acest program poate servi drept coloană vertebrală care este de interes pentru absolvenții de numeroase facultăți, precum și pentru membrii personalului din centrele de cercetare. Absolvenții programului vor putea rezolva problemele privind căutarea, colectarea, stocarea, pregătirea și analiza datelor, precum și interpretarea rezultatelor în domeniul specializării.

Prezentare generală a programului

Programul de masterat în știința datelor include cursul educațional cu normă întreagă pentru studenții vorbitori de limba engleză, care constă dintr-un set de discipline de bază și o varietate de cursuri elective și opționale în limba engleză.

Scopul programului este de a instrui experți cu înaltă calificare în matematică aplicată, știința informației și analiza datelor.

Programul implică un studiu aprofundat al metodelor matematice ale modelelor de inteligență artificială și metodelor moderne de analiză a datelor, modelarea matematică și informațională a sistemelor complexe, precum și o realizare computerizată a acestor metode. Cunoștințele și abilitățile absolvenților acestui curs sunt solicitate de către ministerele și instituțiile Federației Ruse, administrațiile regionale și marile companii.

Conceptul și curriculum-ul specializării în Analiza datelor Internet au fost dezvoltate împreună cu Yandex. Această pistă implică predarea unor discipline speciale de către membrii personalului companiei, participarea studenților, postuniversitarilor și a lectorilor la proiecte de implementare a sarcinilor sugerate de Yandex și legate de operațiunile sale de afaceri, formare profesională pentru studenții din Yandex și cercetări comune efectuate împreună cu personalul Yandex.

Programul include 3 specializări și o pistă cu predare în limba engleză cu normă întreagă (120 de credite):

Piesa predată în limba engleză

Conținutul curriculumului general

Cursuri de punte:

• Matematică discretă pentru dezvoltare de aplicații și algoritmi
• Teoria probabilităților și statisticile matematice
• Componentele domeniului de studiu

Cursuri de bază:

• Metode moderne de analiză a datelor
• Metode moderne de luare a deciziilor
• Știința rețelelor
• Învățarea automată și extragerea datelor

Cursuri opționale:

• Metode automate pentru verificarea programului
• Informatică medicală
• Analiza datelor în medicină
• Inginerie de date și servicii pentru automatizarea proceselor de afaceri

Analiza datelor Internet

Cursuri de bază:

• Metode moderne de analiză a datelor
• Metode moderne de luare a deciziilor
• Invatare mecanica
• Algoritmi și structuri de date
• Metode și sisteme de procesare a Big Data

Cursuri opționale:

• Abordări probabilistice și statistice în luarea deciziilor
• Calcule teoretice paralele și distribuite
• Optimizare în învățarea automată
• Analiză imagine și video
• Prelucrarea automată a textelor
• Invatare profunda

Sisteme inteligente și analize structurale

Cursuri de punte:

• Matematică discretă pentru dezvoltare de aplicații și algoritmi
• Teoria probabilităților și statisticile matematice

Cursuri de bază:

• Metode moderne de analiză a datelor
• Metode moderne de luare a deciziilor
• Seturi comandate în analiza datelor
• Știința rețelelor
• Introducere în învățarea automată și extragerea datelor
• Învățarea automată și extragerea datelor

Cursuri opționale:

• Lingvistică computațională și analiză de text
• Teoria informației și teoria combinatorie a căutării
• Bazele proiectării și implementării inteligenței artificiale
• Jocuri de sisteme și decizii în analiza și modelarea datelor
• Analiza datelor în medicină
• Analiza datelor mari
• Invatare profunda
• Metode automate pentru verificarea programului
• Informatică medicală
• Metode robuste în statistici
• Luarea deciziilor și analiza datelor sub incertitudine și ambiguitate
• Automatizarea proceselor de afaceri folosind Machine Learning

Tehnologii de modelare a sistemelor complexe

Cursuri de punte:

• Matematică discretă pentru dezvoltare de aplicații și algoritmi
• Teoria probabilităților și statisticile matematice

Cursuri de bază:

• Metode moderne de analiză a datelor
• Metode moderne de luare a deciziilor
• Seturi comandate în analiza datelor
• Bazele matematice ale telecomunicațiilor moderne
• Metode statistice pentru modelarea predictivă
• Metode geometrice pentru modelarea predictivă

Cursuri opționale:

• Lingvistică computațională și analiză de text
• Teoria informației și teoria combinatorie a căutării
• Bazele proiectării și implementării inteligenței artificiale
• Jocuri de sisteme și decizii în analiza și modelarea datelor
• Analiza datelor în medicină
• Analiza datelor mari
• Invatare profunda
• Metode automate pentru verificarea programului
• Informatică medicală
• Metode robuste în statistici
• Luarea deciziilor și analiza datelor sub incertitudine și ambiguitate
• Automatizarea proceselor de afaceri folosind Machine Learning

Absolvenții programului vor dobândi competențe și competențe la cerere pe principalele platforme online, inclusiv metode și instrumente pentru prelucrarea volumelor mari de date (Big Data), preprocesarea datelor (Extract-Transform-Load), data mining (Data Mining), cunoștințe extragerea (Discovery Knowledge), crearea motoarelor de căutare (Motoare de căutare), analiza rețelelor sociale (Social Network Analysis), scalarea algoritmilor (tehnologii Hadoop și Map-Reduce) și prognozarea seriilor de timp financiare.