Анализ данных: программа бакалавриата

Программа предназначена для студентов, желающих освоить ключевые навыки и инструменты для работы с большими объемами данных и их анализа. В ходе обучения студенты изучают методы сбора, хранения и обработки данных, а также различные статистические и математические подходы к их анализу. Они осваивают программирование, включая работу с языками программирования и инструментами для обработки данных, а также изучают алгоритмы и методы машинного обучения. Кроме того, студенты получают практические навыки визуализации данных и представления результатов исследований. Программа также уделяет внимание этическим и юридическим аспектам работы с данными. В результате обучения студенты готовы применять свои знания и навыки для анализа данных в различных областях, включая науку, бизнес, государственное управление и другие сферы деятельности.

Изучаемые дисциплины:

• Математический анализ
• Алгебра и аналитическая геометрия
• Иностранный язык
• Физика
• Программирование
• Правоведение
• Дифференциальные уравнения
• Компьютерная алгебра
• Теория функций комплексного переменного
• Базы данных
• Прикладное программное обеспечение
• Компьютерная графика
• Вероятностный и прикладной статистический анализ
• Дискретная математика
• Функциональный анализ
• Гармонический анализ и быстрые алгоритмы
• Уравнения математической физики
• Численные методы
• Математические методы теории передачи сигналов
• Методы оптимизации
• Математическое моделирование
• Безопасность жизнедеятельности
• Введение в профессию
• Этика делового общения
• Теория случайных процессов и основы теории массового обслуживания
• Теория и методы защиты информации
• Операционные системы и сети
• Цифровая обработка сигналов
• Управление проектами в инфокоммуникациях и информационных технологиях
• Программирование для Интернет
• Финансовая математика
• Интеллектуальный анализ данных
• Экономика
• Системы компьютерного зрения
• Современные методы принятия решений
• Теория кодирования
• Математические основы анализа данных
• Математические основы больших данных
• Системное программирование
• Программирование на языке R
• Операционные системы и сети
• Параллельные и распределенные вычисления
• Кодирование информации
• Алгебраические методы обеспечения информационной безопасности
• Вероятностные методы обеспечения информационной безопасности.

Дисциплины по выбору:

• Теория игр
• Теория информации
• Фракталы
• Дополнительные главы дискретной математики.