Big Data & Data Science: программа магистратуры

Обучение сконцентрировано на преодолении ключевого вызова современности: традиционные методы анализа уже не справляются с колоссальными объемами и сложностью поступающих данных. В рамках программы осваиваются передовые подходы к их обработке, интеллектуальному анализу и визуализации. Это подразумевает глубокое погружение в методы машинного обучения, высокопроизводительные вычисления, работу с облачными платформами и специализированными системами управления базами данных.

Выпускник получает компетенции для полного цикла работы с данными: от формулировки гипотезы и программирования на современных языках до управления IT-проектами и представления результатов. Программа готовит не просто технических специалистов, а исследователей и архитекторов решений, способных совершать открытия в биоинформатике, промышленной аналитике (Industry 4.0), компьютерной лингвистике или социальном анализе, превращая необработанные данные в стратегический актив.

Изучаемые дисциплины

• Soft skills for Data Scientists
• IT Project Management
• Big Data Analysis
• Introduction to Data Science
• Data Visualization
• Mathematics & Statistics for Data Science
• Artificial Intelligence and Machine Learning
• High Performance Computing and Clouds
• IoT.

Вариативная часть:

• Introduction to Bioinformatics
• Introduction to Social Media
• Introduction to Industrial Data Analytics
• Data Programming in Python
• Natural Language Processing
• Post-relational Data Models and Industrial DBMS
• Industry 4.0
• Digital Signal Processing
• Industry 4.0 Case Studies
• Data Science & VR/AR technologies
• Fundamentals of Digital Image and Video Processing.

Дисциплины по выбору:

• Research Topics in Industry 4.0 (Industrial Data Analysis)
• Research Topics in Industry 4.0 (VR/AR technologies)
• Research Topics in Industry 4.0 (Digital Image and Video Processing)
• Bioinformatics and biomedicine
• Fundamentals of Molecular Spectroscopy
• Modeling of molecular targets for medical diagnostics and therapy
• Nonlinear methods in biophysics
• Medical diagnosis using machine learning and biophotonics
• Research Topics in bioinformatics
• Research Topics in biomedicine
• Social Media
• Social Network Analysis
• Data mining in Social Media
• Social Network Analysis
• Natural language processing with PolyAnalyst
• Research Topics in Social Media: Methodology of Social Media research
• Research Topics in Social Media: Preparation of research tools.