Mistr ve vědě o datech
HSE University
Klíčová informace
Umístění kampusu
Moscow, Rusko
Jazyky
Angličtina
Studijní formát
Na kampusu
Doba trvání
2 years
Tempo
Plný úvazek
Školné
RUB 390 000 / per year *
Uzávěrka přihlášek
Vyžádejte si informace
Nejbližší datum zahájení
Vyžádejte si informace
* 195 000 - 390 000 RUB / rok
Stipendia
Prozkoumejte možnosti stipendií, které vám pomohou financovat vaše studium
Úvod
Aby bylo možné analyzovat rostoucí objem dat generovaných ve všech oblastech dnešní společnosti, moderní IT průmysl vyzdvihuje problém Big Data. Stejně tak akademická komunita zakládá rozvíjející se oblast datové vědy. Tento program zahrnuje školení v oblasti výpočetních modelů, matematického modelování a předpovídání, počítačové architektury, pokročilých programovacích technik a také ukládání a načítání dat. Na základě svého multidisciplinárního designu může tento program sloužit jako páteř, o kterou se zajímají absolventi mnoha fakult i zaměstnanci výzkumných středisek. Absolventi programu budou schopni řešit problémy týkající se vyhledávání, sběru, ukládání, přípravy a analýzy dat a interpretace výsledků v oblasti specializace.
přehled programu
Magisterský program Data Science zahrnuje výuku na plný úvazek pro anglicky mluvící studenty, která se skládá ze sady základních disciplín a různých volitelných a volitelných kurzů v angličtině.
Cílem programu je vyškolit vysoce kvalifikované odborníky z aplikované matematiky, informační vědy a analýzy dat.
Program zahrnuje důkladné studium matematických metod modelů umělé inteligence a moderních metod analýzy dat, matematické a informační modelování složitých systémů a počítačovou realizaci těchto metod. Znalosti a dovednosti absolventů tohoto kurzu jsou požadovány ministerstvy a institucemi Ruské federace, regionálními správami a velkými společnostmi.
Koncept a osnovy specializace v oblasti internetové analýzy dat byly vyvinuty ve spolupráci s Yandex. Tato trať zahrnuje výuku speciálních disciplín zaměstnanci společnosti, účast studentů, postgraduálních a lektorů na projektech provádějících úkoly navržené společností Yandex a související s jejími obchodními operacemi, odborné vzdělávání studentů v Yandexu a společný výzkum prováděný společně s pracovníky Yandex.
Přijímací řízení
Osnovy
Program zahrnuje 3 specializace a denní studium angličtiny (120 kreditů):
Stopa vyučovaná anglicky
Obecný obsah osnov
Překlenovací kurzy:
- Diskrétní matematika pro vývoj aplikací a algoritmů
- Teorie pravděpodobnosti a matematická statistika
- Součásti studijního oboru
Základní kurzy:
- Moderní metody analýzy dat
- Moderní metody rozhodování
- Síťová věda
- Strojové učení a dolování dat
Volitelné předměty:
- Automatizované metody pro ověřování programu
- Lékařská informatika
- Analýza dat v medicíně
- Datové a servisní inženýrství pro automatizaci obchodních procesů
Internetová analýza dat
Základní kurzy:
- Moderní metody analýzy dat
- Moderní metody rozhodování
- Strojové učení
- Algoritmy a datové struktury
- Metody a systémy pro zpracování velkých dat
Volitelné předměty:
- Pravděpodobnostní a statistické přístupy při rozhodování
- Teorie paralelních a distribuovaných výpočtů
- Optimalizace ve strojovém učení
- Analýza obrazu a videa
- Automatické zpracování textů
- Hluboké učení
Inteligentní systémy a strukturální analýza
Překlenovací kurzy:
- Diskrétní matematika pro vývoj aplikací a algoritmů
- Teorie pravděpodobnosti a matematická statistika
Základní kurzy:
- Moderní metody analýzy dat
- Moderní metody rozhodování
- Objednané sady v analýze dat
- Síťová věda
- Úvod do strojového učení a dolování dat
- Strojové učení a dolování dat
Volitelné předměty:
- Výpočetní lingvistika a analýza textu
- Informační teorie a kombinatorická teorie vyhledávání
- Základy návrhu a implementace umělé inteligence
- Systémové hry a rozhodnutí v analýze a modelování dat
- Analýza dat v medicíně
- Velká analýza dat
- Hluboké učení
- Automatizované metody pro ověřování programu
- Lékařská informatika
- Robustní metody ve statistice
- Rozhodování a analýza dat za nejistoty a nejednoznačnosti
- Automatizace obchodních procesů pomocí strojového učení
Technologie modelování komplexních systémů
Překlenovací kurzy:
- Diskrétní matematika pro vývoj aplikací a algoritmů
- Teorie pravděpodobnosti a matematická statistika
Základní kurzy:
- Moderní metody analýzy dat
- Moderní metody rozhodování
- Objednané sady v analýze dat
- Matematické základy moderní telekomunikace
- Statistické metody pro prediktivní modelování
- Geometrické metody pro prediktivní modelování
Volitelné předměty:
- Výpočetní lingvistika a analýza textu
- Informační teorie a kombinatorická teorie vyhledávání
- Základy návrhu a implementace umělé inteligence
- Systémové hry a rozhodnutí v analýze a modelování dat
- Analýza dat v medicíně
- Velká analýza dat
- Hluboké učení
- Automatizované metody pro ověřování programu
- Lékařská informatika
- Robustní metody ve statistice
- Rozhodování a analýza dat za nejistoty a nejednoznačnosti
- Automatizace obchodních procesů pomocí strojového učení
Kariérní možnosti
Absolventi programu získají požadované dovednosti a kompetence na předních online platformách, včetně metod a nástrojů pro zpracování velkého objemu dat (Big Data), předzpracování dat (Extract-Transform-Load), dolování dat (Data Mining), znalosti extrakce (zjišťování znalostí), vytváření vyhledávačů (vyhledávače), analýza sociálních sítí (analýza sociálních sítí), škálování algoritmů (technologie Hadoop a Map-Reduce) a předpovídání finančních časových řad.
O Škole
Otázky
Podobné kurzy
Master of Science in Internet of Things (IoT)
- Biot, Francie
MSc v oboru Big Data, Marketing & Management
- Toulouse, Francie
Magistr v počítačových vědách (průmysl 4.0)
- Anglet, Francie
- Tarbes, Francie