Анализ данных и машинное обучение: программа бакалавриата

Программа включает в себя комплексное изучение математических и компьютерных наук с фокусом на обработку и анализ больших объемов данных. Студенты получат глубокие знания в области статистики, вероятности, алгоритмов и программирования. Они научатся применять разнообразные методы машинного обучения для решения задач классификации, регрессии, кластеризации и обработки естественного языка. Кроме того, обучение включает в себя изучение инструментов и технологий для работы с данными, визуализацию результатов и применение практических навыков к реальным проектам.

Программа также поможет студентам развить аналитическое мышление, способность к решению сложных проблем и коммуникационные навыки, необходимые для успешной карьеры в области анализа данных и машинного обучения.

Профессиональные дисциплины:

• Безопасность жизнедеятельности
• Иностранный язык
• Культура русской речи
• Математический анализ
• Комплексный анализ
• Функциональный анализ
• Алгебра
• Компьютерная алгебра
• Дискретная математика и математическая логика
• Приложения дискретной математики и математической логики в компьютерных науках
• Базы данных
• Анализ данных
• Математическое моделирование
• Операционные системы
• Экономическая теория
• Численные методы
• Теоретическая механика
• Аналитическая геометрия
• Дифференциальная геометрия и топология
• Компьютерная геометрия и геометрическое моделирование
• Стохастический анализ
• Уравнения и методы математической физики
• Модели математической физики
• Дифференциальные уравнения
• ИКТ и информационная безопасность
• Правоведение.

Вариативная часть:

• Основы менеджмента
• Основы проектной деятельности
• Основы организационного поведения
• Педагогика
• Психология
• Методика воспитательной работы
• Технология программирования
• Редакционная система TeX
• Визуализация результатов численных расчетов
• Web-программирование
• Социально-политическое устройство современного общества
• Информационно-коммуникативные технологии в науке и образовании
• Теория дифракции
• Математические модели теории упругости
• Архитектура ЭВМ и системное программное обеспечение
• Методы оптимизации
• Алгоритмы и структуры данных
• Машинное обучение
• Прикладные экстремальные задачи
• Исследование операций
• Теория систем и системный анализ
• Введение в высшую математику.

Дисциплины по выбору:

• Основы межкультурной коммуникации
• Культурология
• Теория информации и кодирования
• Автоматизированные обучающие системы
• Разработка приложений для баз данных
• Разработка экспертных систем
• Сети и системы телекоммуникаций
• Администрирование локальных сетей
• Поисковая оптимизация
• Численное моделирование в условиях неопределенности
• Элементы качественного анализа дифференциальных уравнений
• Теория катастроф
• Методы расчётов нелинейных колебаний
• Вычисления на графических процессорах
• Логика и теория аргументации
• Основы системного анализа
• Профессиональная этика
• Деловая этика.