Анализ данных

В ходе обучения студенты получают теоретическую и практическую подготовку в сфере технологий обработки, хранения, поиска и анализа данных, полученных в различных прикладных областях. Обучение включает получение навыков применения специализированных программных средств и математических методов с целью выявления закономерностей и зависимостей, прогнозирования тенденций и значений параметров, составления аналитических обзоров и справок, подготовки управленческих решений и материалов бизнес-аналитики. Студенты программы имеют доступ к современным учебным лабораториям, иностранному и отечественному специализированному программному обеспечению, большим объёмам экспериментальных данных в сферах экономики, физики, техники, природных процессов и т.д.

Профессии, которые может выбрать выпускник

• инженер по данным (data engineer)
• ученый по данным (data scientist)
• аналитик больших данных
• инженер-математик

Профильные дисциплины

• Теория групп и теория чисел
• Теория алгоритмов и рекурсивных функций
• Дополнительные главы вычислительной математики
• Языки программирования для статистической обработки данных
• Прикладные задачи математической статистики
• Технологии и инструментарий машинного обучения
• Методы анализа данных
• Системы управления данными
• Модели и методы теории оптимального управления
• Прогнозно-аналитические системы
• Программные средства имитационного моделирования
• Модели и методы предиктивной аналитики
• Технологии организации, обработки и хранения статистических данных
• Моделирование динамических систем
• Прикладные задачи нелинейной динамики

Выпускающая кафедра: Кафедра прикладной математики

Бакалавр

Вступительные испытания:

— Математика (проф.)
— Информатика
— Русский язык

Проходной балл в 2022г: 263

Количество бюджетных мест в 2023 году: 30

Очная