7M06115 Наука о данных
Цель: Цель образовательной программы заключается в формировании высококвалифицированных специалистов, которые могут применять аналитические методы и инструменты для извлечения ценной информации из данных и принимать основанные на данных решения в различных междисциплинарных областях, включая бизнес, науку, общественные и государственные секторы.
Предметы на ЕНТ:
Образовательная программа
Цель образовательной программы заключается в формировании высококвалифицированных специалистов, которые могут применять аналитические методы и инструменты для извлечения ценной информации из данных и принимать основанные на данных решения в различных междисциплинарных областях, включая бизнес, науку, общественные и государственные секторы.
1.Применять методы сбора, предварительной обработки, визуализации данных из гетерогенных источников для получения представления об исследуемой предметной области, выявления закономерностей и поддержки принятия решений на основе анализа данных.
2.Применять методы статистического анализа, линейной алгебры, оптимизации, математического анализа и вычислительные инструменты, необходимые для эффективного получения полезной информации из структурированных и неструктурированных наборов данных любого размера.
3. Разрабатывать приложения для обработки данных, реализовывать основные вычислительные алгоритмы для анализа данных, производить оценку вычислительной сложности алгоритмов, проектировать и использовать реляционные и нереляционные базы данных, выполнять практические проекты по анализу данных в сотрудничестве с отраслевыми партнерами.
4. Организовывать, визуализировать и анализировать большие сложные наборы данных с применением методов описательной статистики, разрабатывать приложения управления большими данными в различных областях, разрабатывать, устанавливать и настраивать приложения для облачных вычислений и применять вычислительные среды виртуальных машин для масштабируемой обработки данных.
5. Исследовать различные варианты использования технологии блокчейн в различных отраслях, проектировать и разрабатывать децентрализованные приложения на основе технологии блокчейн, учитывать этические вопросы, анализировать потенциальные последствия применения блокчейн для общества и экономики.
6. Разрабатывать и оптимизировать модели и методы машинного обучения для анализа и визуализации данных при решении прикладных задач, применять модели глубокого обучения в научных исследованиях, инновационных проектах и реальных приложениях.
7. Анализировать проблемы конфиденциальности данных, соблюдать этические нормы, принципы конфиденциальности и меры безопасности данных, связанные со сбором, анализом и использованием данных в различных контекстах, применять технические механизмы обеспечения безопасности и конфиденциальности данных.
8. Проводить глубокий анализ области исследования для выбора приемлемых методов анализа данных, использовать знания и навыки для продолжения обучения и адаптации к новым технологиям обработки данных, развивать критическое мышление в отношении данных и решений, основанных на анализе данных, руководить исследовательской группой.
9. Самостоятельно проводить научные исследования, понимать текущие вопросы исследования, анализировать и критически относиться к различным источникам информации, применять их для структурирования и формулирования рассуждений, вести научно-педагогическую деятельность, внедрять результаты исследований в практическую педагогическую деятельность.
10. Применять методы и инструменты анализа данных в различных мультидисциплинарных областях, представлять результаты исследований в различных формах в национальных научных изданиях, на конференциях с учетом специфики аудитории, быть толерантным, эффективно работать в команде при поиске и решении научно-исследовательских задач.
Образовательные программы магистратуры
Учебный план
СЕМЕСТР 1
- Научный семинар-1 ECTS
- Выполнение магистерской диссертации-1 ECTS
- История и философия науки-3 ECTS
- Педагогика высшей школы-5 ECTS
- Основы блокчейн инженерии-5 ECTS
- Децентрализованные приложения-5 ECTS
- Математические методы в науке о данных-5 ECTS
- Теоретические основы искусственного интеллекта-5 ECTS
- Машинное обучение и аналитика данных-5 ECTS
- Генеративный искусственный интеллект: технологии и применения-5 ECTS
- Инженерия данных-5 ECTS
- Программирование для науки о данных-5 ECTS
СЕМЕСТР 2
- Статистика для науки о данных-5 ECTS
- Организация и планирование научных исследований (англ.)-5 ECTS
- Прикладное машинное обучение-5 ECTS
- Введение в Web3-5 ECTS
- Когнитивные системы и нейронные сети-5 ECTS
- Психология управления-3 ECTS
- Иностранный язык (профессиональный)-5 ECTS
- Выполнение магистерской диссертации-2 ECTS
- Научный семинар-1 ECTS
- Педагогическая-4 ECTS
СЕМЕСТР 3
- Исследовательская-4 ECTS
- Выполнение магистерской диссертации-1 ECTS
- Этика, конфиденциальность и безопасность данных-5 ECTS
- Управление большими данными-5 ECTS
- Глубокое обучение-5 ECTS
- Облачные вычисления для науки о данных-5 ECTS
- Приложения науки о данных для индустрии (проект)-5 ECTS
- Архитектура смарт-контрактов-5 ECTS
- Бизнес-модели блокчейна-5 ECTS
- Архитектура блокчейн-систем-5 ECTS
- Глубокое обучение для компьютерного зрения-5 ECTS
- Искусственный интеллект для обработки естественного языка (NLP)-5 ECTS
- Обучение с подкреплением-5 ECTS
СЕМЕСТР 4
- Выполнение магистерской диссертации-10 ECTS
- Научная стажировка-3 ECTS
- Публикация в научном журнале/ материалах научно-практической конференции-4 ECTS
- Итоговая аттестация-8 ECTS
- Исследовательская-4 ECTS
- Научный семинар-1 ECTS
Трудоустройство
Контакты
Документы по ОП
23123123