Прикладное машинное обучение и анализ данных: программа магистратуры

Программа погружает в фундаментальную базу анализа данных, дополненную обязательным изучением передовых технологий рынка через практическую работу. Освоение дисциплин строится на предположении, что слушатель уже свободно владеет Python, знает стандартные алгоритмы, SQL, линейную алгебру, матанализ и математическую статистику. В ходе занятий акцент смещается от теории к реальному проектированию ML-систем, работе с большими данными и современным языкам программирования (например, Go), что превращает выпускника в ценного ИТ-специалиста, готового решать сложные задачи компьютерного зрения, обработки естественного языка и промышленной разработки.

Профессиональные дисциплины:

• Машинное обучение
• Теория игр
• Алгоритмы и структуры данных
• Python для анализа данных
• Технологии программирования и операционные системы
• Сбор, подготовка и разметка данных
• Научно-исследовательская работа
• Машинное обучение на практике
• Продвинутое машинное обучение
• Хранение и обработка больших данных
• Программирование на Go
• Основы непрерывной интеграции
• Теория аукционов
• Машинное обучение на больших объёмах данных
• Управление IT-проектами
• Компьютерное зрение
• Обработка естественного языка
• Дизайн ML-систем.