ماجستير في علوم البيانات

من أجل تحليل الحجم المتزايد للبيانات المتولدة في جميع مجالات مجتمع اليوم ، تعمل صناعة تكنولوجيا المعلومات الحديثة على رفع قضية البيانات الضخمة. وبالمثل ، يقوم المجتمع الأكاديمي بإنشاء مجال ناشئ لعلوم البيانات. يتضمن هذا البرنامج التدريب في مجالات النماذج الحسابية ، والنمذجة الرياضية والتنبؤ ، وهندسة الكمبيوتر ، وتقنيات البرمجة المتقدمة ، وكذلك تخزين البيانات واسترجاعها. بناءً على قوة تصميمه متعدد التخصصات ، قد يكون هذا البرنامج بمثابة العمود الفقري الذي يهم خريجي العديد من الكليات ، وكذلك أعضاء هيئة التدريس في مراكز البحوث. سيتمكن خريجو البرنامج من حل المشكلات المتعلقة بالبحث عن البيانات وجمعها وتخزينها وإعدادها وتحليلها ، بالإضافة إلى تفسير النتائج في مجال التخصص.

نظرة عامة على البرنامج

يتضمن برنامج ماجستير علوم البيانات المسار التعليمي بدوام كامل للطلاب الناطقين باللغة الإنجليزية والذي يتكون من مجموعة من التخصصات الأساسية ومجموعة متنوعة من الدورات الاختيارية والاختيارية باللغة الإنجليزية.

الهدف من البرنامج هو تدريب الخبراء المؤهلين تأهيلا عاليا في الرياضيات التطبيقية وعلوم المعلومات وتحليل البيانات.

يتضمن البرنامج دراسة متعمقة للطرق الرياضية لنماذج الذكاء الاصطناعي والطرق الحديثة لتحليل البيانات والنمذجة الرياضية والمعلوماتية للأنظمة المعقدة بالإضافة إلى إدراك الكمبيوتر لهذه الأساليب. إن معارف ومهارات خريجي هذه الدورة مطلوبة من قبل وزارات ومؤسسات الاتحاد الروسي ، والإدارات الإقليمية ، والشركات الكبيرة.

تم تطوير مفهوم ومنهج التخصص في تحليل بيانات الإنترنت بالاشتراك مع Yandex. يتضمن هذا المسار تدريس التخصصات الخاصة من قبل موظفي الشركة ، ومشاركة الطلاب وخريجي الدراسات العليا والمحاضرين في مشاريع تنفيذ المهام التي اقترحتها Yandex والمتعلقة بعملياتها التجارية ، والتدريب المهني للطلاب في Yandex ، وإجراء البحوث المشتركة معًا. مع موظفي Yandex.

يشتمل البرنامج على 3 تخصصات ومسار يدرس باللغة الإنجليزية بدوام كامل (120 ساعة معتمدة):

المسار الذي يدرس باللغة الإنجليزية

محتويات المنهج العام

دورات التجسير:

• الرياضيات المتقطعة لتطوير التطبيقات والخوارزميات
• نظرية الاحتمالات والإحصاء الرياضي
• مكونات مجال الدراسة

الدورات الأساسية:

• الطرق الحديثة لتحليل البيانات
• الأساليب الحديثة في اتخاذ القرار
• شبكة العلوم
• التعلم الآلي واستخراج البيانات

الدورات الاختيارية:

• الطرق الآلية للتحقق من البرنامج
• المعلوماتية الطبية
• تحليل البيانات في الطب
• هندسة البيانات والخدمات لأتمتة عمليات الأعمال

تحليل بيانات الإنترنت

الدورات الأساسية:

• الطرق الحديثة لتحليل البيانات
• الأساليب الحديثة في اتخاذ القرار
• تعلم الآلة
• الخوارزميات وهياكل البيانات
• طرق وأنظمة معالجة البيانات الضخمة

الدورات الاختيارية:

• الأساليب الاحتمالية والإحصائية في اتخاذ القرار
• نظرية الحسابات المتوازية والموزعة
• التحسين في تعلم الآلة
• تحليل الصور والفيديو
• المعالجة التلقائية للنصوص
• تعلم عميق

الأنظمة الذكية والتحليل الإنشائي

دورات التجسير:

• الرياضيات المتقطعة لتطوير التطبيقات والخوارزميات
• نظرية الاحتمالات والإحصاء الرياضي

الدورات الأساسية:

• الطرق الحديثة لتحليل البيانات
• الأساليب الحديثة في اتخاذ القرار
• المجموعات المطلوبة في تحليل البيانات
• شبكة العلوم
• مقدمة في التعلم الآلي واستخراج البيانات
• التعلم الآلي واستخراج البيانات

الدورات الاختيارية:

• اللغويات الحاسوبية وتحليل النص
• نظرية المعلومات ونظرية الاندماج للبحث
• أساسيات تصميم وتنفيذ الذكاء الاصطناعي
• ألعاب الأنظمة والقرارات في تحليل البيانات والنمذجة
• تحليل البيانات في الطب
• تحليل البيانات الكبيرة
• تعلم عميق
• الطرق الآلية للتحقق من البرنامج
• المعلوماتية الطبية
• طرق قوية في الإحصاء
• صنع القرار وتحليل البيانات في ظل عدم اليقين والغموض
• أتمتة عمليات الأعمال باستخدام التعلم الآلي

تقنيات نمذجة الأنظمة المعقدة

دورات التجسير:

• الرياضيات المتقطعة لتطوير التطبيقات والخوارزميات
• نظرية الاحتمالات والإحصاء الرياضي

الدورات الأساسية:

• الطرق الحديثة لتحليل البيانات
• الأساليب الحديثة في اتخاذ القرار
• المجموعات المطلوبة في تحليل البيانات
• الأسس الرياضية للاتصالات الحديثة
• الطرق الإحصائية للنمذجة التنبؤية
• الطرق الهندسية للنمذجة التنبؤية

الدورات الاختيارية:

• اللغويات الحاسوبية وتحليل النص
• نظرية المعلومات ونظرية الاندماج للبحث
• أساسيات تصميم وتنفيذ الذكاء الاصطناعي
• ألعاب الأنظمة والقرارات في تحليل البيانات والنمذجة
• تحليل البيانات في الطب
• تحليل البيانات الكبيرة
• تعلم عميق
• الطرق الآلية للتحقق من البرنامج
• المعلوماتية الطبية
• طرق قوية في الإحصاء
• صنع القرار وتحليل البيانات في ظل عدم اليقين والغموض
• أتمتة عمليات الأعمال باستخدام التعلم الآلي

سيكتسب خريجو البرنامج المهارات والكفاءات المطلوبة على المنصات الإلكترونية الرائدة ، بما في ذلك الأساليب والأدوات لمعالجة كميات كبيرة من البيانات (البيانات الكبيرة) ، والمعالجة المسبقة للبيانات (استخراج - تحويل - تحميل) ، واستخراج البيانات (تعدين البيانات) ، والمعرفة استخراج (اكتشاف المعرفة) ، وإنشاء محركات بحث (محركات البحث) ، وتحليل الشبكة الاجتماعية (تحليل الشبكة الاجتماعية) ، وتوسيع نطاق الخوارزمية (تقنيات Hadoop و Map-Reduce) ، والتنبؤ بالسلاسل الزمنية المالية.