Цветные 
Отключить 
Описание программы
Программа нацелена на подготовку экспертов, умеющих быстро собирать, обрабатывать и анализировать данные, выявлять закономерности и использовать новейшие математические методы, модели и информационные технологии для изучения социально-экономического развития региона, оценки эффективности государственных программ, улучшения качества услуг, оптимизации работы инфраструктуры, а также для принятия решений и создания продуктов и услуг на базе технологий больших данных.
Что будет знать выпускник
- Программирование на языке Python и его возможности для анализа данных и машинного обучения
- Современные методы и инструментальные средства анализа больших данных
- Методы извлечения информации и знаний из гетерогенных, мультиструктурированных, неструктурированных источников, в том числе при потоковой обработке
- Выбор средств представления результатов аналитики больших данных
- Алгоритмы машинного обучения и методы оценки моделей
Кем сможет работать
- Аналитик данных (Data Analyst)
- Разработчик в сфере больших данных
- Исследователь данных (Data Scientist)
- Инженер данных (Data Engineer)
- Инженер по машинному обучению (Machine Learning Engineer)
Работодатели
Основные учебные дисциплины
Профильные дисциплины:
Системная инженерия
Теория колебаний
Современные технологии проектирования информационных систем
Методология и методы исследований в области прикладной математики
Обучение с подкреплением в экономических задачах
Математическое моделирование нелинейных динамических систем
Предиктивные методы и модели в экономике
Мультивариативные методы
Методы и инструментальные средства анализа и визуализации Больших данных
Параллельные и распределенные вычисления
Нечеткая логика в системах управления
Управление распределенной обработкой данных
Математическое моделирование экономических процессов и систем в пакетах прикладных программ
Системная инженерия
Теория колебаний
Современные технологии проектирования информационных систем
Методология и методы исследований в области прикладной математики
Обучение с подкреплением в экономических задачах
Математическое моделирование нелинейных динамических систем
Предиктивные методы и модели в экономике
Мультивариативные методы
Методы и инструментальные средства анализа и визуализации Больших данных
Параллельные и распределенные вычисления
Нечеткая логика в системах управления
Управление распределенной обработкой данных
Математическое моделирование экономических процессов и систем в пакетах прикладных программ
Блок дисциплин по искусственному интеллекту:
Методы машинного обучения
Глубокое машинное обучение и нейронные сети
Методы машинного обучения
Глубокое машинное обучение и нейронные сети
Что будет написано в дипломе
Диплом магистра
Настоящий диплом свидетельствует о том, что
ФИО
освоил(а) программу магистратуры по направлению подготовки
01.04.04 Прикладная математика
ФИО
освоил(а) программу магистратуры по направлению подготовки
01.04.04 Прикладная математика
Дополнительная информация
- Основа обучения
- Внебюджетные места
- Форма обучения
- Очно-заочная
- Продолжительность обучения
- 2 года 5 месяцев
- Стоимость обучения
- 200000 руб.
