Анализ данных в науке и предпринимательстве: программа магистратуры

Обучение построено вокруг глубокого изучения современных методов работы с данными, где слушатели осваивают продвинутые подходы в области машинного обучения, нейросетевых архитектур и вычислительной статистики. Значительная часть учебного времени посвящена развитию навыков математического и имитационного моделирования, численного анализа и оптимизации, что позволяет выпускникам создавать эффективные алгоритмы для широкого спектра прикладных задач. Параллельно с этим формируются управленческие компетенции в сфере технологического предпринимательства: от разработки стартап-проектов до монетизации больших данных и понимания маркетинга инноваций.

Практико-ориентированный подход реализуется через технологическую практику, научно-исследовательские семинары и работу над прикладными задачами анализа данных, что позволяет студентам погрузиться в реальную профессиональную среду. Для расширения кругозора предлагаются факультативные курсы, такие как математическое моделирование наноматериалов и язык Python для научных вычислений, а изучение профессионального английского языка обеспечивает выпускникам возможность успешной интеграции в международное научное и деловое сообщество.

Профессиональные дисциплины:

• Основы машинного обучения
• Предпринимательство в сфере технологий искусственного интеллекта
• Математическое моделирование
• Вычислительная статистика
• Английский язык для профессиональных целей
• Системы хранения, обработки и управления данными
• Технологическая (проектно-технологическая) практика
• Продвинутые методы машинного обучения
• Имитационное моделирование
• Численный анализ и оптимизация
• Разработка приложений машинного обучения
• Научно-исследовательский семинар
• Прикладные задачи анализа данных
• Start-Up проекты и IT-решения
• Нейронные сети.

Дисциплины на выбор:

• Цифровая дидактика / Маркетинг инноваций
• Анализ образовательных данных / Монетизация больших данных.

Факультативы:

• Математическое моделирование наноматериалов
• Язык программирования Python для научных вычислений.