Аналитика данных: программа магистратуры

Программа фокусируется на глубоком изучении технологий машинного обучения, работы с большими данными, а также анализа текстовой, аудио- и визуальной информации. Выпускники смогут не только использовать готовые инструменты, но и разрабатывать новые алгоритмы, адаптируя их под конкретные задачи.

Обучение строится по двум основным направлениям:

• Методы анализа данных — для тех, кто хочет создавать и совершенствовать алгоритмы и программные решения.
• Технологии анализа данных — для специалистов, нацеленных на практическое применение существующих методов в реальных проектах.

Кроме технических навыков, программа включает развитие soft skills: управление командой, ведение переговоров, эмоциональный интеллект и другие ключевые компетенции для успешной карьеры в IT и науке. Выпускники смогут работать с передовыми технологиями, такими как нейросети, компьютерное зрение и семантический анализ, а также эффективно внедрять их в бизнес- и научные процессы.

Изучаемые дисциплины:

• Креативные технологии
• Создание технологического бизнеса
• Основные проблемы современного политического мышления
• Мышление и научная рациональность
• Экономические основания современности
• Иностранный язык в профессиональной деятельности / Foreign language in professional activity
• Переговоры, управление конфликтом и техники влияния
• Эмоциональный интеллект
• Деловая и научная этика, организация научных исследований
• Личная эффективность и управление временем
• Интернационализация научных исследований
• Жизнь в науке: путеводитель молодого исследователя (продвинутый уровень)
• Эффективное управление командой
• Обработка и анализ данных
• Прикладной искусственный интеллект (базовый уровень)
• Обработка и хранение данных
• Языки программирования и основы дискретной математики (продвинутый уровень)
• Высокопроизводительные вычисления
• Дополнительные разделы машинного обучения (КР)
• Вероятность и статистика (продвинутый уровень)
• Глубокое обучение
• Алгоритмы и оценка сложности
• Выпуклый анализ и оптимизация
• Теоретическая информатика
• Обработка изображений
• Обработка речи
• Обработка текстовых данных
• Анализ неструктурированных данных
• Информационный поиск
• Семантические технологии
• Обработка естественного языка (КР)
• Анализ изображений и видео
• Разработка приложений СУБД.