Машинное обучение и интеллектуальный анализ данных: программа магистратуры

В содержании программы включены дисциплины, изучающие не только современную методологию программной инженерии, но и методы и средства для разработки и использования машинного обучения для интеллектуальной обработки данных (нейронные сети, методы машинного обучения, методы распознавания образов и визуализации, методы системного анализа и т.д.) в различных электронных системах.

Дисциплины программы:

• Интеллектуальный анализ и обработка данных
• Прикладной системный анализ
• Анализ требований и моделирование бизнесс-процессов
• Философские вопросы технических наук
• История и методология научных исследований
• Педагогика и психология высшей школы
• Методология программной инженерии
• Современные технологии конструирования программных систем
• Реализация проектов в области интеграции и управления данными
• Библиотека Python и линейная алгебра
• Оптимизация и матричные разложения
• Машинное обучение и линейные модели
• Линейные модели и оценка качества
• Решающие деревья и композиции моделей
• Нейронные сети
• Методы кластеризации
• Основы статистики и проверка гипотез
• Анализ зависимостей
• Рекомендательные системы
• Прогнозирование временных рядов
• Скоринг, прогнозирование и CTR
• Анализ текстов и другие прикладные задачи.