Направление подготовки: Научно-педагогическое

Срок обучения: 2 года

Магистерская программа «Цифровые технологии в бизнесе: анализ данных и практика решений» отвечает современным вызовам ИТ-индустрии: подготовка аналитиков данных для инновационной цифровой экономики, обладающих аналитическими, исследовательскими, методическими и технологическими компетенциями в новых областях науки, техники и экономики. Направление включает построение математических моделей и вычислительных алгоритмов обработки данных, алгоритмов анализа данных как в общей постановке, так и в сфере специализации, использование на практике современных технологий обработки больших объемов сложно или недостаточно структурированных данных.

Преимущества программы

Программа погружает магистрантов в аналитику и язык данных. Обучающиеся научатся разрабатывать автоматизированные методы анализа больших объемов данных с целью извлечения из них необходимых знаний для принятия решений. Выпускники данной программы нацелены проводить оригинальные исследования в выбранных областях машинного обучения и анализа данных и применять полученные результаты в обществе, экономике и бизнесе.

Анализ данных

Проектирование моделей машинного обучения

Обработка, перенос и подготовка больших данных

Разработка инструментов анализа данных

Направление подготовки: профильная магистратура

Срок обучения: 1,5 года

Магистерская программа «Наука о данных (Data Science)» направлена на подготовку специалистов, способных осуществлять обработку больших данных, разрабатывать и внедрять инновационные и креативные решения в области аналитики, реализовывать и тестировать модели с помощью современных программных средств. Направление включает изучение классических подходов математической статистики и основных инструментов искусственного интеллекта, включая методы экспертных систем и машинного обучения. Предусматривает подготовку элитных кадров инновационной экономики, которые обладают аналитическими, исследовательскими, методическими и технологическими компетенциями в новых областях науки, техники и экономики.

Преимущества программы

• Акцент на данных сложной структуры, неструктурированных данных и данных на естественных языках, что требует привлечения методов искусственного интеллекта (например, онтологий, социальных сетей).
• Широкий спектр прикладных областей (от поиска в Интернет до медицинской информатики).
• Углублённое изучение базовых моделей для системного взгляда на развитие наук о данных.
• Сочетание траекторий для «аналитиков» (создателей математических моделей и методов) и «разработчиков» (создателей интеллектуальных систем).
• Концентрация на математических основах, методологии, методах и алгоритмах анализа данных и обработки больших данных;

Анализ данных

Проектирование моделей машинного обучения

Обработка, перенос и подготовка больших данных

Разработка инструментов анализа данных