09.04.03 Интеллектуальный анализ данных

ОНЛАЙН-магистатура 09.04.03 Прикладная информатика "Интеллектуальный анализ данных” очной формы обучения формирует комплексные компетенции в области интеллектуальных методов обработки и анализа данных, извлечения знаний из данных, современных программных систем и языков программирования для анализа данных, методов машинного обучения.

Обучение проходит полностью в ОНЛАЙН формате, вечером в некоторые рабочие дни и днём по субботам. Все материалы для обучения доступны магистрантам в электронной образовательной среде университета. Работа с руководителем магистерской диссертации тоже проходит в режиме онлайн.

Актуальность образования.
Выпускники магистратуры будут обладать навыками сбора, обработки и анализа данных различной природы (табличные, текстовые, изображения, сигналы и видео), разработки дизайна исследования, построения pipelines, выполнения исследования от сбора данных до представления и интерпретации результатов анализа. Они работают специалистами в области интеллектуального анализа данных: Data Scientist, Data analytics, Machine Learning Engineer, Data Engineer, AI Researcher.

Такие специалисты требуются в компаниях всех отраслей экономики: банки, медицина, ритейл, телеком, промышленность, образование, медиа, ИТ, безопасность и др. Интеллектуальные методы позволяют выявлять скрытые закономерности в огромных объемах информации, прогнозировать риски, диагностировать неисправности, что помогает принимать обоснованные решения в любой области. Примеры задач выпускников программы:

• Медицина. Диагностика и прогнозирование развития заболеваний и осложнений;
• Экономика. Прогнозирование тенденций рынка и управление рисками;
• Банки. Прогнозирование возврата кредита, обнаружение мошенничества;
• Розничная торговля. Оптимизация ассортимента, оптимизация запасов, персонализация рекомендаций покупателям;
• Маркетинг. Прогнозирование эффективности рекламы, спроса, поведения потребителей и ценообразования, рекомендации;
• Телекоммуникации. Улучшение сетевых операций, качества обслуживания, предсказание оттока клиентов и разработка новых продуктов и услуг.

Практические навыки магистров:

1. Программирование: владение языками программирования Python, R, SQL.
2. Работа с данными: работа с большими объемами данных, включая сбор, очистку, обработку и визуализацию, применение инструментов Hadoop, Spark, Kafka, SQL и NoSQL СУБД.
3. Применение алгоритмов машинного обучения (классификация, регрессия, кластеризация и др.).
4. Применение статистических методов для анализа данных, выявление закономерностей и проверка гипотез.
5. Моделирование данных: построение моделей данных, которые отражают структуру и взаимосвязи между различными элементами данных.
6. Визуализация данных: умение представлять результаты анализа данных в виде графиков, диаграмм и интерактивных дашбордов с использованием инструментов типа Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn и других.
7. Обработка естественного языка (NLP): навыки работы с текстовыми данными, включая извлечение информации, классификацию текстов, анализ тональности и другие задачи NLP.
8. Обработка изображений и сигналов.
9. Разработка дизайна исследований, подготовка аналитических отчетов.
10. Развертывание и эксплуатация моделей: опыт настройки и развертывания моделей машинного обучения в производственных средах, мониторинг их производительности и регулярное дообучение/оптимизация.

Основные изучаемые дисциплины

• статистический анализ данных;
• машинное обучение;
• нейронные сети;
• методология интеллектуального анализа данных;
• компьютерная лингвистика;
• обработка сигналов и изображений;
• основы Data Engineering;
• технологии сбора и предварительной обработки данных;
• методы объяснимого искусственного интеллекта;
• продуктовая аналитика;
• биоинформатика;
• управление проектами анализа данных.

Программа вступительных испытаний направления Прикладная информатика. Интеллектуальный анализ данных.На вопросы абитуриентов магистратуры отвечает менеджер центра Виктория Осипенко (Telegram).