Компьютерные технологии и интеллектуальный анализ данных: профиль бакалавриата в вузах России

Data Mining – это сочетание широкого математического инструментария (от классического статистического анализа до новых кибернетических методов) и последних достижений в сфере информационных технологий. В технологии Data Mining гармонично объединились строго формализованные методы и методы неформального анализа, т.е. количественный и качественный анализ данных.

Студенты специализируются в области компьютерных технологий и интеллектуального анализа данных, изучают соответствующие предметы, ведут научную работу по данному направлению.

Студенты осваивают чисто математические дисциплины (математический анализ, алгебра, дискретная математика, логика, геометрия), программирование и предметы, связанные с компьютерными технологиями (особенности работы с базами данных, численные методы оптимизации, прикладное и системное программное обеспечение, языки программирования, архитектура электронно-вычислительных машин), а также естественно-научные дисциплины с техническим и математическим уклоном (математическая физика, физика).

Основные профильные дисциплины:

• Классическая и релятивистская механика
• Молекулярная физика и термодинамика
• Физика сплошных сред
• Классическая и релятивистская электродинамика
• Оптика
• Основы квантовой микрофизики
• Субатомная физика
• Теоретическая механика
• Квантовая механика
• Физика твердого тела
• Статистическая физика
• Высшая алгебра
• Математический анализ
• Высшая математика
• Математическая физика
• Введение в информатику
• Численные методы
• Архитектура ЭВМ
• Компьютерное моделирование
• Программирование на языках высокого уровня (Pascal, C++, Java и др.)