Обработка и анализ данных в сложных динамических системах: программа бакалавриата

Основной акцент сделан на информационных системах и технологиях, способных адаптироваться к динамически меняющимся условиям. Студенты учатся проектировать алгоритмы, которые не просто анализируют данные, но и предсказывают развитие сложных процессов, будь то технические системы, экономические модели или природные явления.

Выпускники программы смогут не только обрабатывать большие объёмы информации, но и создавать интеллектуальные решения, способные самообучаться и подстраиваться под изменяющуюся среду. Это открывает возможности для работы в областях, где критически важны точность прогнозирования, скорость принятия решений и устойчивость систем к внешним воздействиям.

Примерный перечень дисциплин:

• Математический анализ
• Линейная алгебра и аналитическая геометрия
• Дискретная математика
• Теория вероятностей и математическая статистика
• Оптимизация и исследование операций
• Численные методы
• Дифференциальные уравнения и динамические системы
• Теория информации и кодирования
• Основы программирования (Python, C++, Java)
• Алгоритмы и структуры данных
• Объектно-ориентированное программирование
• Функциональное программирование
• Параллельные и распределённые вычисления
• Архитектура вычислительных систем
• Операционные системы
• Компьютерные сети
• Введение в анализ данных
• Статистические методы обработки данных
• Визуализация данных (Matplotlib, Seaborn, Tableau)
• Машинное обучение (классическое и глубокое)
• Нейронные сети и глубокое обучение (TensorFlow, PyTorch)
• Обработка естественного языка (NLP)
• Компьютерное зрение (CV)
• Рекомендательные системы
• Большие данные и технологии их обработки (Hadoop, Spark)
• Временные ряды и прогнозирование
• Проектирование и управление базами данных (SQL, NoSQL)
• Распределённые системы хранения данных
• Информационно-аналитические системы
• Системы поддержки принятия решений
• Корпоративные информационные системы
• Теория систем и системный анализ
• Моделирование сложных динамических систем
• Управление проектами в IT
• Методы оптимизации в управлении
• Интеллектуальные системы управления
• Обработка сигналов и изображений
• Кибербезопасность и защита данных
• Биоинформатика и медицинская аналитика
• Промышленный анализ данных (Data Science в бизнесе, финансах, телекоме).