Интеллектуальные системы анализа данных: программа бакалавриата

Программа бакалавриата предоставляет студентам уникальные знания и навыки, необходимые для работы с данными в современном информационном обществе. В рамках этой программы студенты изучают различные аспекты анализа данных, включая методы сбора, предварительной обработки, визуализации и интерпретации информации. Они получают знания о различных алгоритмах и инструментах машинного обучения, искусственного интеллекта и статистического моделирования, которые используются для анализа данных. Также программой предусмотрено изучение практических навыков программирования и работы с большими объемами данных, а также основы баз данных и облачных вычислений. Студенты также узнают о проблемах этики и безопасности данных, которые возникают при работе с информацией. В результате обучения на данной программе выпускники получают широкий спектр знаний и умений в области анализа данных, позволяющих им эффективно применять интеллектуальные системы для извлечения ценной информации из различных источников данных.

Программа напрямую связана с наукой о данных (Data Science). Выпускники владеют компетенциями в области работы с вычислительными машинами и сетевыми технологиями, облачными системами, регрессионным анализом и нейронными сетями, интеллектуальными системами и алгоритмами машинного обучения для создания и развития «умных городов», а также внедрения цифрового производства во всех отраслях промышленности.

Примерный переченнь дисциплин:

• Основы программирования
• Математический анализ
• Дискретная математика
• Структуры данных и алгоритмы
• Базы данных
• Теория вероятностей и математическая статистика
• Машинное обучение
• Глубокое обучение
• Анализ данных
• Обработка естественного языка
• Извлечение знаний из данных
• Интеллектуальный анализ данных
• Компьютерное зрение
• Распределенные вычисления
• Проектирование и разработка интеллектуальных систем
• Интеллектуальные агенты и робототехника
• Безопасность данных и конфиденциальность
• Вычислительные методы и моделирование
• Оптимизация и исследование операций
• Анализ биомедицинских данных.