Теперь учиться в магистратуре можно онлайн

Магистерская образовательная программа "Интеллектуальный анализ данных” (онлайн) по направлению 09.04.03 Прикладная информатика 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 рабочие дни или по субботам. Все материалы для обучения доступны магистрантам в электронной образовательной среде университета. Работа с руководителем магистерской диссертации проходит в режиме онлайн.

Актуальность образования.
Выпускники магистратуры будут обладать навыками сбора, обработки и анализа данных различной природы: табличные, текстовые, сигналы, изображения и видео, разрабатывают дизайн исследования, строят pipelines, выполняют исследования от сбора данных до представления и интерпретации результатов анализа. Они работают специалистам 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 запасами, 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: умение работать с большими объемами данных, включая сбор, очистку, обработку и визуализацию данных, 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, выявления закономерностей и проверки 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 регулярная 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.

Партнерами программы магистратуры являются лидирующие IT-компании Дальнего Востока, ведущие научные и образовательные организации России:

• Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения Российской Академии Наук (ИАПУ ДВО РАН);
• Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ);
• Российская ассоциация искусственного интеллекта,
• Тихоокеанский океанологический институт (ТОИ) ДВО РАН;
• Drom;
• FarPost;
• DNS.

Прием на онлайн обучение проводится по результатам вступительных испытаний (конкурса портфолио и онлайн собеседования).Программа вступительных испытаний.
Отвечает на вопросы абитуриентов и помогает сформировать портфолио менеджер Виктория Осипенко. Свяжитесь с менеджером в Telegram.