1. Бакалавриат и специалитет

Математика и компьютерные науки (02.03.01)

Наука о данных: программа бакалавриата

  • от 150 000
    Информация о стоимости года обучения предоставлена за 2024 год
    рублей в год стоимость года
    обучения
  • 112 бюджет. мест
  • 25 платных мест
  • 4 года обучения
В избранноеБуду поступать Проверить шансы Помочь выбрать обучение

Проходные баллы в вузах на программу "Наука о данных"

Бюджет Платно

Статистика за 2024 год

Проходной балл
Средний проходной балл
Проверить шансы

ЕГЭ (по приоритетам)

Математика 

Русский язык 

Информатика и ИКТ 

или Физика

2 варианта

ЕГЭ (по приоритетам)

Математика 

Информатика и ИКТ 

Русский язык 

1 вариант

Детали

Город
Санкт-Петербург, Казань, Псков
Язык
Русский, русский и английский
Уровень образования
Бакалавриат
Формат обучения
Форма обучения
Квалификация
Бакалавр

О программе

Студенты этой программы глубоко изучают математические основы статистики, теории вероятностей, линейной алгебры и математического анализа, которые лежат в основе обработки и анализа данных. Важной частью обучения является также освоение современных методов машинного обучения и искусственного интеллекта.

Программа акцентирует внимание на практическом применении математических моделей и алгоритмов для анализа данных из различных областей, таких как бизнес, медицина, наука и технологии. Студенты учатся работать с большими объемами данных, проводить статистические исследования, создавать прогностические модели и принимать обоснованные решения на основе данных.

Важной частью программы является также обучение работе с программными средствами и языками программирования, используемыми в области анализа данных, такими как Python, R, SQL и другие. Студенты приобретают практические навыки в области обработки данных, визуализации и интерпретации результатов.

Выпускники программы становятся востребованными специалистами в области аналитики данных, машинного обучения и науки о данных, готовы и к работе в различных сферах, где требуется экспертное владение методами обработки и анализа данных для принятия важных стратегических решений.

Основные профессиональные дисциплины:

  • Абстрактная алгебра
  • Аналитическая геометрия
  • Линейная алгебра
  • Математический анализ
  • Теория чисел
  • Комбинаторика
  • Программирование
  • Алгоритмы и структуры данных
  • Дискретная математика
  • Дифференциальные уравнения
  • Математический анализ
  • Математическая логика
  • Структуры данных
  • Топология
  • Комплексный анализ
  • Функциональный анализ
  • Теория вероятностей
  • Математическая статистика
  • Случайные процессы
  • Машинное обучение
  • Численные методы
  • Уравнения в частных производных
  • Вариационное исчисление
  • Вычислительная статистика
  • Нейронные сети
  • Машинное обучение
  • Методы оптимизации
  • Многомерный регрессионный анализ
  • Оптимальное управление
  • Теоретическая механика

Сетка курсов по выбору:

  • Реляционные алгебры / Системы управления базами данных
  • Гармонический анализ / Алгоритмические системы
  • Скрытые марковские модели / Нейронные сети
  • Интегральные преобразования / Восстановление данных и коды исправляющие ошибки
  • Проективная геометрия / Введение в криптографию
  • Алгоритмы биоинформатики / Анализ социальных сетей
  • Геометрические инварианты / Алгоритмы сжатия информации
  • Введение в теорию вейвлетов / Информационный поиск

6 вариантов обучения по программе в  3 вузах России

Посмотреть