Sarjana Sains Data

Untuk menganalisis peningkatan jumlah data yang dihasilkan di semua bidang masyarakat hari ini, industri IT moden mengangkat isu Big Data. Begitu juga, komuniti akademik sedang membangun bidang Sains Data yang baru muncul. Program ini merangkumi latihan dalam bidang model komputasi, pemodelan dan peramalan matematik, seni bina komputer, teknik pengaturcaraan lanjutan, serta penyimpanan dan pengambilan data. Dengan kekuatan reka bentuk pelbagai disiplinnya, program ini dapat berfungsi sebagai tulang belakang yang menarik bagi lulusan banyak fakulti, dan juga anggota staf di pusat penyelidikan. Lulusan program akan dapat menyelesaikan masalah mengenai pencarian data, pengumpulan, penyimpanan, persiapan, dan analisis, serta penafsiran hasil dalam bidang pengkhususan.

Gambaran Keseluruhan Program

Program sarjana Sains Data merangkumi trek pendidikan sepenuh masa untuk pelajar berbahasa Inggeris yang terdiri daripada satu set disiplin asas dan pelbagai kursus elektif dan pilihan dalam Bahasa Inggeris.

Tujuan program ini adalah untuk melatih pakar yang berkelayakan tinggi dalam matematik terapan, sains maklumat, dan analisis data.

Program ini melibatkan kajian mendalam mengenai kaedah matematik model kecerdasan buatan dan kaedah moden analisis data, pemodelan matematik dan maklumat sistem yang kompleks serta kesedaran komputer mengenai kaedah ini. Pengetahuan dan kemahiran lulusan kursus ini sangat diminati oleh kementerian dan institusi Persekutuan Rusia, pentadbiran wilayah, dan syarikat besar.

Konsep dan kurikulum pengkhususan dalam Analisis Data Internet telah dikembangkan bersama dengan Yandex. Trek ini melibatkan pengajaran disiplin khas oleh anggota kakitangan Syarikat, penyertaan pelajar, pascasiswazah, dan pensyarah dalam projek yang melaksanakan tugas yang disarankan oleh Yandex dan berkaitan dengan operasi perniagaannya, latihan vokasional untuk pelajar di Yandex, dan penyelidikan bersama yang dilakukan bersama dengan kakitangan Yandex.

Program ini merangkumi 3 pengkhususan dan trek yang diajar Bahasa Inggeris sepenuh masa (120 kredit):

Lagu yang diajar Bahasa Inggeris

Kandungan Kurikulum Umum

Kursus Merapatkan:

• Matematik diskrit untuk Aplikasi dan Pembangunan Algoritma
• Statistik Kemungkinan dan Statistik Matematik
• Komponen Bidang Pengajian

Kursus Asas:

• Kaedah moden Analisis Data
• Kaedah Moden Membuat Keputusan
• Sains Rangkaian
• Pembelajaran Mesin dan Perlombongan Data

Kursus Elektif:

• Kaedah Automatik untuk Pengesahan Program
• Maklumat Perubatan
• Analisis Data dalam Perubatan
• Kejuruteraan Data dan Perkhidmatan untuk Mengautomasikan Proses Perniagaan

Analisis Data Internet

Kursus Asas:

• Kaedah moden Analisis Data
• Kaedah Moden Membuat Keputusan
• Pembelajaran Mesin
• Algoritma dan Struktur Data
• Kaedah dan Sistem untuk Memproses Data Besar

Kursus Elektif:

• Pendekatan Probabilistik dan Statistik dalam Membuat Keputusan
• Teori Pengiraan Selari dan Teragih
• Pengoptimuman dalam Pembelajaran Mesin
• Analisis Imej dan Video
• Pemprosesan Teks secara automatik
• Pembelajaran Deep

Sistem Pintar dan Analisis Struktur

Kursus Merapatkan:

• Matematik diskrit untuk Aplikasi dan Pembangunan Algoritma
• Statistik Kemungkinan dan Statistik Matematik

Kursus Asas:

• Kaedah moden Analisis Data
• Kaedah Moden Membuat Keputusan
• Set Teratur dalam Analisis Data
• Sains Rangkaian
• Pengenalan Pembelajaran Mesin dan Perlombongan Data
• Pembelajaran Mesin dan Perlombongan Data

Kursus Elektif:

• Linguistik Komputasi dan Analisis Teks
• Teori Maklumat dan Teori Gabungan Pencarian
• Asas Reka Bentuk dan Pelaksanaan Kecerdasan Buatan
• Permainan Sistem dan Keputusan dalam Analisis dan Pemodelan Data
• Analisis Data dalam Perubatan
• Analisis Data Besar
• Pembelajaran Deep
• Kaedah Automatik untuk Pengesahan Program
• Maklumat Perubatan
• Kaedah Kuat dalam Statistik
• Membuat Keputusan dan Analisis Data di bawah Ketidakpastian dan Kekaburan
• Mengautomasikan Proses Perniagaan menggunakan Pembelajaran Mesin

Teknologi Pemodelan Sistem Kompleks

Kursus Merapatkan:

• Matematik diskrit untuk Aplikasi dan Pembangunan Algoritma
• Statistik Kemungkinan dan Statistik Matematik

Kursus Asas:

• Kaedah moden Analisis Data
• Kaedah Moden Membuat Keputusan
• Set Teratur dalam Analisis Data
• Asas Matematik Telekomunikasi Moden
• Kaedah Statistik untuk Pemodelan Ramalan
• Kaedah Geometrik untuk Pemodelan Ramalan

Kursus Elektif:

• Linguistik Komputasi dan Analisis Teks
• Teori Maklumat dan Teori Gabungan Pencarian
• Asas Reka Bentuk dan Pelaksanaan Kecerdasan Buatan
• Permainan Sistem dan Keputusan dalam Analisis dan Pemodelan Data
• Analisis Data dalam Perubatan
• Analisis Data Besar
• Pembelajaran Deep
• Kaedah Automatik untuk Pengesahan Program
• Informatik Perubatan
• Kaedah Kuat dalam Statistik
• Membuat Keputusan dan Analisis Data di bawah Ketidakpastian dan Kekaburan
• Mengautomasikan Proses Perniagaan menggunakan Pembelajaran Mesin

Lulusan program ini akan memperoleh kemahiran dan kecekapan dalam permintaan di platform dalam talian terkemuka, termasuk kaedah dan alat untuk memproses data dalam jumlah besar (Big Data), preprocessing data (Extract-Transform-Load), mining data (Data Mining), pengetahuan pengekstrakan (Penemuan Pengetahuan), membuat enjin carian (Search Engines), analisis rangkaian sosial (Analisis Rangkaian Sosial), penskalaan algoritma (Hadoop dan Map-Reduce teknologi), dan peramalan siri masa kewangan.