Data mining и искусственный интеллект: программа бакалавриата

Программа предлагает студентам глубокое изучение методов и инструментов для обработки, анализа и использования данных. В рамках этой программы студенты получают фундаментальные знания в области статистики, алгоритмов, машинного обучения и искусственного интеллекта.

Студенты изучают принципы сбора и хранения данных, а также основы баз данных и информационных систем. Они изучают различные методы предобработки данных, включая чистку, преобразование и выбор признаков, чтобы обеспечить качество и достоверность данных перед их анализом.

В рамках программы студенты погружаются в алгоритмы машинного обучения, включая методы классификации, регрессии, кластеризации и ассоциативного анализа. Они изучают различные модели машинного обучения, их математические основы и применение в реальных сценариях.

Кроме того, студенты знакомятся с основами искусственного интеллекта и его приложениями. Они изучают различные методы и техники, используемые в области искусственного интеллекта, включая нейронные сети, глубокое обучение, обработку естественного языка и компьютерное зрение.

В процессе обучения студенты также получают практические навыки, работая с реальными наборами данных и используя специализированные программные инструменты и языки программирования, такие как Python и R.

Ключевые дисциплины:

• Алгоритмы и структуры данных
• Математический анализ
• Линейная алгебра и аналитическая геометрия
• Программирование на Python
• Общая теория информации
• Визуализация данных
• Методы оптимизации
• Теория вероятностей и математическая статистика
• Машинное обучение
• Базы данных
• Кластерный анализ и сегментация данных
• Обработка естественного языка
• Глубокое обучение
• Моделирование временных рядов
• Системы управления базами данных
• Анализ сетевых данных
• Анализ изображений
• Экономика данных
• Статистика
• Математическое моделирование
• Бизнес-анализ
• Эконометрия
• Искусственный интеллект
• Программирование
• Визуализация данных.