Анализ данных и математическое моделирование: программа магистратуры

Основной фокус сделан на глубоком освоении математического аппарата для создания, исследования и применения прогнозных моделей в различных областях — от экономики и финансов до биологии и криптографии. Особое внимание уделяется работе с большими массивами данных: будущий специалист учится не только извлекать из них ценные закономерности, но и эффективно управлять ими, выбирая подходящие инструменты и платформы.

В процессе обучения осваиваются как фундаментальные принципы численного анализа и оптимизации, так и продвинутые методы машинного обучения, включая работу с мультиагентными и имитационными системами. Это позволяет выпускнику не просто использовать готовые алгоритмы, а разрабатывать и внедрять собственные эффективные решения для сложных, многокомпонентных задач современного цифрового мира.

Изучаемые дисциплины:

• Математическое моделирование
• Численная линейная алгебра
• Английский язык для академических целей
• Имитационное моделирование
• Численный анализ и оптимизация
• Английский язык в профессиональных целях
• Мультиагентные системы
• Статистическое моделирование.

Вариативная часть:

• Системы хранения, обработки и управления данными
• Базовые модели и методы машинного обучения
• Продвинутые методы анализа данных
• Прикладные задачи анализа данных
• Анализ больших данных.

Дисциплины по выбору:

• Алгоритмы биоинформатики. Часть 1
• Основы криптографии
• Алгоритмы биоинформатики. Часть 2
• Машинное обучение и криптография.