Прикладная математика и информатика

Программа
Анализ данных (Data Science)

О чем эта специальность: программа готовит специалистов по искусственному интеллекту в сфере анализа данных (Data Science). Студенты знакомятся с математическими методами моделирования и прогнозирования, методами извлечения знаний из данных, современными средствами анализа цифровых сигналов, изображений, речи и языка, средствами разработки интеллектуальных систем.

Компетенции, формируемые программой:

  • Математические модели и методы анализа данных

Методы искусственного интеллекта. Анализ данных при обработке цифровых сигналов, изображений, естественного языка, речи. Математическое моделирование финансовых, социально-экономических, коммуникационных, производственных систем.

  • Разработка алгоритмов и программирование систем обработки данных

Алгоритмы обработки данных. Программные инструменты обработки данных. Технологии обработки больших данных. Технологии интеллектуальных пространств. Разработка интеллектуальных систем обработки данных.

  • Проектная деятельность в области разработки систем анализа данных

Разбор кейсов реальных заказчиков. Участие в прикладных научно-исследовательских и опытно-конструкторских работах.

Преимущества программы

Профессиональный преподавательский состав: преподавательский состав включает в себя докторов и профессоров наук – ведущих специалистов в области искусственного интеллекта, интеллектуального анализа данных, программирования, интеллектуальных интернет-технологий, регулярно повышающих свою квалификацию в ведущих организациях и вузах по программам машинного обучения и Data Science.

Сочетание компетенций аналитиков и разработчиков: выпускники получат глубокие знания о математических основах, методах и алгоритмах анализа  данных, а также навыки разработки интеллектуальных систем обработки данных.

Междисциплинарность и широкий спектр приложений: от создания чат ботов до прогнозирования финансовых рисков на бирже.

Практико-ориентированный подход: обучающиеся получают возможность закрепить свои знания и умения, необходимые в дальнейшей профессиональной деятельности, участвуя в решении конкретных кейсов, в исследовательских и прикладных  проектах компаний-партнеров.

Высокий академический уровень: полученные знания позволят обучающимся принимать участие  в международных конференциях, публиковать свои исследований в престижных высокорейтинговых международных научных журналах, поступить в престижную  российскую или зарубежную аспирантуру.

Как проходит обучение: в процессе обучения студенты изучают следующие дисциплины:

  • Математические методы искусственного интеллекта
  • Классификация и кластеризация данных
  • Нейронные сети и глубокое обучение
  • Программные инструменты обработки данных
  • Программирование на Python
  • Статистическая обработка данных
  • Адаптивная фильтрация
  • Анализ сигналов в частотно-временной области
  • Обработка речи и шумоподавление
  • Интеллектуальные системы управления принятием решений
  • Методы сегментации естественного языка
  • Морфологический, семантический, синтаксический анализ текстов
  • Автоматическое реферирование
  • Системная инженерия, морфологические преобразования изображений, поиск объекта на изображении
  • Машинное и глубокое обучение в задачах классификации и кластеризации изображений)
  • Рекомендательные алгоритмы
  • Коллаборативная фильтрация
  • Математические модели коммуникационных систем
  • Прогнозирование трудовых ресурсов, производства товаров и услуг
  • Демографическое прогнозирование
  • Анализ данных и прогнозирование в сфере финансов
  • Технологии обработки больших данных

Какой диплом студент получит: квалификация (степень) магистра по направлению 01.04.02 "Прикладная математика и информатика", профиль "Анализ данных (Data Science)".

Трудоустройство: выпускники работают ведущими/главными Data Scientist и Machine Learning Engineer в ведущих технологических компаниях России и мира; руководителями проектов/отдела/группы системного анализа в области построения автоматизированных и интеллектуальных систем анализа данных; занимаются научной деятельностью в сфере данных, изучают данные в ведущих российских и зарубежных исследовательских организациях.

Дополнительные возможности для студента: обучающиеся могут принимать участие в хакатонах, проходить стажировки на базе российских и зарубежных научных и образовательных организаций.

Подать документы

  • Сервис "ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ АБИТУРИЕНТА ПетрГУ".

  • Суперсервис "ПОСТУПАЙ В ВУЗ ОНЛАЙН" на портале "Госуслуги".

  • ЭЛЕКТРОННАЯ ПОЧТА приемной комиссии: отправить документы на адрес abit@petrsu.ru согласно инструкции (тема письма "Заявление о приеме_ваша фамилия").

  • ПОЧТОВАЯ СВЯЗЬ общего пользования: отправить документы в приемную комиссию по Почте России.

  • ЛИЧНО ПОСТУПАЮЩИМ или доверенным лицом: принести документы в приемную комиссию.

Поделиться:


Институт
Государственная
аккредитация
да
Квалификация
магистр
Срок обучения
2 года
Форма обучения
очная
Студенты
граждане России
Финансирование
бюджетное
платное
ПОСТУПЛЕНИЕ 2021

Вступительные испытания, мин. балл

Обязательно:
математика: 40

Формат экзамена:
компьютерный тест

Количество мест

очная форма
Общий конкурс: 16
Целевая квота: 4
На договорной основе: 10

Стоимость обучения