Технологии больших данных: программа магистратуры

Студенты обучаются методам сбора, хранения и обработки данных, осваивают распределенные вычисления, машинное обучение, работу с облачными платформами и базы данных. Анализируют неструктурированную информацию, строят модели на основе больших данных и их применяют в реальных проектах.

Обучение включает работу с современными платформами для анализа данных (Hadoop, Spark, TensorFlow, PyTorch), изучение языков программирования (Python, R, SQL) и инструментов машинного обучения. Студенты осваивают методы предиктивного моделирования, нейросетевые алгоритмы, технологии обработки естественного языка (NLP) и алгоритмы интеллектуального поиска информации.

Образовательный процесс сочетает теоретические знания с практикой. Программа предусматривает тесное взаимодействие с индустрией: студенты проходят стажировки в IT-компаниях, банках, исследовательских центрах, где решают актуальные задачи в сфере обработки данных. В ходе обучения они разрабатывают проекты, основанные на реальных бизнес-кейсах, и учатся работать с распределенными вычислительными системами, а также оптимизировать процессы обработки информации.

Примерный перечень дисциплин программы:

• Основы работы с большими данными
• Машинное обучение и искусственный интеллект
• Алгоритмы и структуры данных для Big Data
• Технологии хранения и обработки данных
• Распределенные вычисления и облачные технологии
• Анализ данных с использованием Python и R
• Глубокое обучение и нейросетевые модели
• Основы компьютерного зрения и NLP
• NoSQL-базы данных (MongoDB, Cassandra, Redis)
• Облачные платформы для обработки Big Data (AWS, Google Cloud, Azure)
• Инструменты обработки потоковых данных (Apache Kafka, Flink)
• Кибербезопасность и защита данных
• Визуализация и интерпретация данных
• Data Science в бизнесе и финансах
• Методы предиктивной аналитики
• Оптимизация и масштабирование Big Data-платформ
• Интеллектуальный анализ текстов и семантический поиск
• Обработка естественного языка (NLP)
• Автоматизация аналитики и BI-системы.