Mistrz w naukach o danych
HSE University
Klucz informacyjny
Lokalizacja kampusu
Moscow, Rosja
Języki
Język angielski
Forma badania
W kampusie
Czas trwania
2 years
Tempo
Pełny etat
Czesne
RUB 390 000 / per year *
Termin składania wniosków
Poproś o informacje
Najwcześniejsza data rozpoczęcia
Poproś o informacje
* 195 000 - 390 000 RUB / rok
Stypendia
Poznaj możliwości stypendialne, aby pomóc sfinansować swoje studia
Wstęp
Aby przeanalizować rosnącą ilość danych generowanych we wszystkich obszarach dzisiejszego społeczeństwa, współczesna branża IT podnosi kwestię Big Data. Podobnie, społeczność akademicka tworzy nową dziedzinę nauki o danych. Program obejmuje szkolenia z zakresu modeli obliczeniowych, modelowania i prognozowania matematycznego, architektury komputerów, zaawansowanych technik programowania oraz przechowywania i wyszukiwania danych. Dzięki wielodyscyplinarnej konstrukcji program ten może stanowić kręgosłup, który będzie interesował absolwentów wielu wydziałów, a także pracowników ośrodków naukowych. Absolwenci programu będą potrafili rozwiązywać problemy dotyczące wyszukiwania, gromadzenia, przechowywania, przygotowania i analizy danych oraz interpretacji wyników w obszarze specjalizacji.
Omówienie programu
Program magisterski Data Science obejmuje pełnoetatową ścieżkę edukacyjną dla studentów anglojęzycznych, która składa się z zestawu podstawowych dyscyplin oraz różnorodnych zajęć fakultatywnych i fakultatywnych w języku angielskim.
Celem programu jest kształcenie wysoko wykwalifikowanych ekspertów w zakresie matematyki stosowanej, informatyki i analizy danych.
Program obejmuje pogłębione badanie metod matematycznych modeli sztucznej inteligencji i nowoczesnych metod analizy danych, modelowanie matematyczne i informacyjne złożonych systemów oraz komputerową realizację tych metod. Wiedza i umiejętności absolwentów tego kierunku są poszukiwane przez ministerstwa i instytucje Federacji Rosyjskiej, administrację regionalną i duże firmy.
Koncepcja i program specjalizacji w zakresie analizy danych internetowych zostały opracowane we współpracy z Yandex. Ścieżka ta obejmuje nauczanie dyscyplin specjalnych przez pracowników Spółki, udział studentów, doktorantów i wykładowców w projektach realizujących zadania sugerowane przez Yandex związane z prowadzoną działalnością biznesową, szkolenia zawodowe dla studentów w Yandex oraz wspólne badania. z pracownikami Yandex.
Rekrutacja
Program
Program obejmuje 3 specjalizacje i pełnoetatową ścieżkę anglojęzyczną (120 punktów):
Utwór nauczany w języku angielskim
Ogólna zawartość programu nauczania
Kursy pomostowe:
- Matematyka dyskretna do tworzenia aplikacji i algorytmów
- Teoria prawdopodobieństwa i statystyki matematyczne
- Komponenty kierunku studiów
Kursy podstawowe:
- Nowoczesne metody analizy danych
- Nowoczesne metody podejmowania decyzji
- Nauka o sieci
- Uczenie maszynowe i eksploracja danych
Przedmioty do wyboru:
- Zautomatyzowane metody weryfikacji programu
- Informatyka medyczna
- Analiza danych w medycynie
- Inżynieria danych i usług dla automatyzacji procesów biznesowych
Analiza danych internetowych
Kursy podstawowe:
- Nowoczesne metody analizy danych
- Nowoczesne metody podejmowania decyzji
- Nauczanie maszynowe
- Algorytmy i struktury danych
- Metody i systemy przetwarzania Big Data
Przedmioty do wyboru:
- Podejścia probabilistyczne i statystyczne w podejmowaniu decyzji
- Teoria obliczeń równoległych i rozproszonych
- Optymalizacja w uczeniu maszynowym
- Analiza obrazu i wideo
- Automatyczne przetwarzanie tekstów
- Głęboka nauka
Inteligentne Systemy i Analiza Strukturalna
Kursy pomostowe:
- Matematyka dyskretna do tworzenia aplikacji i algorytmów
- Teoria prawdopodobieństwa i statystyki matematyczne
Kursy podstawowe:
- Nowoczesne metody analizy danych
- Nowoczesne metody podejmowania decyzji
- Uporządkowane zestawy w analizie danych
- Nauka o sieci
- Wprowadzenie do uczenia maszynowego i eksploracji danych
- Uczenie maszynowe i eksploracja danych
Przedmioty do wyboru:
- Językoznawstwo komputerowe i analiza tekstu
- Teoria informacji i kombinatoryczna teoria wyszukiwania
- Podstawy projektowania i wdrażania sztucznej inteligencji
- Gry systemowe i decyzje w analizie i modelowaniu danych
- Analiza danych w medycynie
- Big Data Analysis
- Głęboka nauka
- Zautomatyzowane metody weryfikacji programu
- Informatyka medyczna
- Solidne metody w statystyce
- Podejmowanie decyzji i analiza danych w warunkach niepewności i niejednoznaczności
- Automatyzacja procesów biznesowych za pomocą uczenia maszynowego
Technologie modelowania złożonych systemów
Kursy pomostowe:
- Matematyka dyskretna do tworzenia aplikacji i algorytmów
- Teoria prawdopodobieństwa i statystyki matematyczne
Kursy podstawowe:
- Nowoczesne metody analizy danych
- Nowoczesne metody podejmowania decyzji
- Uporządkowane zestawy w analizie danych
- Matematyczne podstawy współczesnej telekomunikacji
- Metody statystyczne w modelowaniu predykcyjnym
- Metody geometryczne modelowania predykcyjnego
Przedmioty do wyboru:
- Językoznawstwo komputerowe i analiza tekstu
- Teoria informacji i kombinatoryczna teoria wyszukiwania
- Podstawy projektowania i wdrażania sztucznej inteligencji
- Gry systemowe i decyzje w analizie i modelowaniu danych
- Analiza danych w medycynie
- Big Data Analysis
- Głęboka nauka
- Zautomatyzowane metody weryfikacji programu
- Informatyka medyczna
- Solidne metody w statystyce
- Podejmowanie decyzji i analiza danych w warunkach niepewności i niejednoznaczności
- Automatyzacja procesów biznesowych za pomocą uczenia maszynowego
Możliwości związane z karierą
Absolwenci programu zdobędą umiejętności i kompetencje pożądane na wiodących platformach internetowych, w tym metody i narzędzia do przetwarzania dużych ilości danych (Big Data), preprocessing danych (Extract-Transform-Load), eksploracja danych (Data Mining), wiedza ekstrakcja (Knowledge Discovery), tworzenie wyszukiwarek (Search Engines), analiza sieci społecznościowych (Social Network Analysis), skalowanie algorytmów (technologie Hadoop i Map-Reduce) oraz prognozowanie finansowych szeregów czasowych.
O szkole
pytania
Podobne kursy
Statystyka stosowana MS i analiza danych
- Dallas, Stany Zjednoczone
Magister ekonomii (ekonometria i duże zbiory danych)
- Guildford, Wielka Brytania
Master in Digital Business Executive
- Madrid, Hiszpania