Магистр в области науки о данных
Moscow, Российская Федерация
ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ
2 Years
ЯЗЫКИ
Английский
ТЕМП
На постоянной основе
КРАЙНИЙ СРОК ПОДАЧИ ЗАЯВОК
Запросить срок подачи заявки
САМАЯ РАННЯЯ ДАТА НАЧАЛА
Запросите самую раннюю дату начала работы
ПЛАТА ЗА ОБУЧЕНИЕ
RUB 390 000 / per year *
ФОРМАТ ОБУЧЕНИЯ
В кампусе
* 195 000 - 390 000 руб. / Год
Стипендии
Изучите возможности получения стипендии, чтобы помочь финансировать учебу
Введение
Для анализа растущего объема данных, генерируемых во всех сферах современного общества, современная ИТ-индустрия поднимает проблему больших данных. Точно так же академическое сообщество создает новую область науки о данных. Эта программа включает обучение в области вычислительных моделей, математического моделирования и прогнозирования, компьютерной архитектуры, передовых методов программирования, а также хранения и поиска данных. Благодаря своей междисциплинарной структуре эта программа может служить основой, которая представляет интерес для выпускников многих факультетов, а также для сотрудников исследовательских центров. Выпускники программы смогут решать задачи по поиску, сбору, хранению, подготовке и анализу данных, а также интерпретации результатов в области специализации.
обзор программы
Магистерская программа Data Science включает очную образовательную программу для англоговорящих студентов, которая состоит из набора основных дисциплин и множества факультативных и дополнительных курсов на английском языке.
Целью программы является подготовка высококвалифицированных специалистов в области прикладной математики, информатики и анализа данных.
Программа предполагает углубленное изучение математических методов моделей искусственного интеллекта и современных методов анализа данных, математического и информационного моделирования сложных систем, а также компьютерную реализацию этих методов. Знания и навыки выпускников этого курса востребованы министерствами и ведомствами Российской Федерации, региональными администрациями и крупными компаниями.
Концепция и учебный план специализации «Анализ интернет-данных» разработаны совместно с Яндекс. Этот трек включает в себя преподавание специальных дисциплин сотрудниками Компании, участие студентов, аспирантов и преподавателей в проектах, реализующих задачи, предложенные Яндексом и связанные с его бизнес-деятельностью, профессиональное обучение студентов в Яндексе и совместные исследования, проводимые совместно. с сотрудниками Яндекса.
Прием
Учебный план
Программа включает 3 специализации и очную часть обучения английскому языку (120 кредитов):
Трек с преподаванием на английском языке
Общее содержание учебной программы
Переходные курсы:
- Дискретная математика для приложений и разработки алгоритмов
- Теория вероятностей и математическая статистика
- Компоненты области исследования
Базовые курсы:
- Современные методы анализа данных
- Современные методы принятия решений
- Сетевые науки
- Машинное обучение и интеллектуальный анализ данных
Элективные курсы:
- Автоматизированные методы проверки программ
- Медицинская информатика
- Анализ данных в медицине
- Инжиниринг данных и услуг для автоматизации бизнес-процессов
Анализ данных в Интернете
Базовые курсы:
- Современные методы анализа данных
- Современные методы принятия решений
- Машинное обучение
- Алгоритмы и структуры данных
- Методы и системы обработки больших данных
Элективные курсы:
- Вероятностный и статистический подходы в принятии решений
- Теория параллельных и распределенных вычислений
- Оптимизация в машинном обучении
- Анализ изображений и видео
- Автоматическая обработка текстов
- Глубокое обучение
Интеллектуальные системы и структурный анализ
Переходные курсы:
- Дискретная математика для приложений и разработки алгоритмов
- Теория вероятностей и математическая статистика
Базовые курсы:
- Современные методы анализа данных
- Современные методы принятия решений
- Упорядоченные наборы в анализе данных
- Сетевые науки
- Введение в машинное обучение и интеллектуальный анализ данных
- Машинное обучение и интеллектуальный анализ данных
Элективные курсы:
- Компьютерная лингвистика и анализ текста
- Теория информации и комбинаторная теория поиска
- Основы проектирования и внедрения искусственного интеллекта
- Системные игры и решения в анализе и моделировании данных
- Анализ данных в медицине
- Анализ больших данных
- Глубокое обучение
- Автоматизированные методы проверки программ
- Медицинская информатика
- Надежные методы в статистике
- Принятие решений и анализ данных в условиях неопределенности и двусмысленности
- Автоматизация бизнес-процессов с помощью машинного обучения
Технологии моделирования сложных систем
Переходные курсы:
- Дискретная математика для приложений и разработки алгоритмов
- Теория вероятностей и математическая статистика
Базовые курсы:
- Современные методы анализа данных
- Современные методы принятия решений
- Упорядоченные наборы в анализе данных
- Математические основы современных телекоммуникаций
- Статистические методы прогнозного моделирования
- Геометрические методы прогнозного моделирования
Элективные курсы:
- Компьютерная лингвистика и анализ текста
- Теория информации и комбинаторная теория поиска
- Основы проектирования и внедрения искусственного интеллекта
- Системные игры и решения в анализе и моделировании данных
- Анализ данных в медицине
- Анализ больших данных
- Глубокое обучение
- Автоматизированные методы проверки программ
- Медицинская информатика
- Надежные методы в статистике
- Принятие решений и анализ данных в условиях неопределенности и двусмысленности
- Автоматизация бизнес-процессов с помощью машинного обучения
Карьерные возможности
Выпускники программы получат навыки и компетенции, востребованные на ведущих онлайн-платформах, включая методы и инструменты для обработки больших объемов данных (Big Data), предварительной обработки данных (Extract-Transform-Load), интеллектуального анализа данных (Data Mining), знаний. извлечение (обнаружение знаний), создание поисковых систем (поисковые системы), анализ социальных сетей (анализ социальных сетей), масштабирование алгоритмов (технологии Hadoop и Map-Reduce) и прогнозирование финансовых временных рядов.
О школе
Вопросы
Похожие курсы
Магистр компьютерных наук (Индустрия 4.0)
- Anglet, Франция
- Tarbes, Франция
Мастер в области ответственного маркетинга и управления международной торговлей
- Madrid, Испания
Магистр бизнес-аналитики и больших данных в безопасных средах (межвузовский) (дистанция)
- León, Испания