Master in Data Science

Al fine di analizzare il volume crescente di dati generati in tutte le aree della società odierna, il moderno settore IT sta sollevando il problema dei Big Data. Allo stesso modo, la comunità accademica sta stabilendo il campo emergente della scienza dei dati. Questo programma include la formazione nei campi dei modelli computazionali, della modellazione e previsione matematica, dell'architettura del computer, delle tecniche di programmazione avanzate, nonché dell'archiviazione e del recupero dei dati. Sulla base del suo design multidisciplinare, questo programma può fungere da spina dorsale di interesse per i laureati di numerose facoltà, nonché per i membri del personale dei centri di ricerca. I laureati del programma saranno in grado di risolvere problemi riguardanti la ricerca, la raccolta, l'archiviazione, la preparazione e l'analisi dei dati, nonché l'interpretazione dei risultati nell'area di specializzazione.

Osservazione del Programma

Il programma del master in Data Science include il percorso educativo a tempo pieno per studenti di lingua inglese che consiste in una serie di discipline di base e una varietà di corsi opzionali e opzionali in inglese.

Lo scopo del programma è formare esperti altamente qualificati in matematica applicata, scienze dell'informazione e analisi dei dati.

Il programma prevede uno studio approfondito dei metodi matematici dei modelli di intelligenza artificiale e dei moderni metodi di analisi dei dati, la modellazione matematica e informativa di sistemi complessi, nonché una realizzazione informatica di questi metodi. Le conoscenze e le competenze dei laureati di questo corso sono richieste dai ministeri e dalle istituzioni della Federazione Russa, dalle amministrazioni regionali e dalle grandi aziende.

Il concetto e il curriculum della specializzazione in Internet Data Analysis sono stati sviluppati in collaborazione con Yandex. Questo percorso prevede l'insegnamento di discipline speciali da parte dei membri del personale della Società, la partecipazione di studenti, laureati e docenti a progetti che implementano compiti suggeriti da Yandex e relativi alle sue operazioni aziendali, formazione professionale per studenti in Yandex e ricerca congiunta svolta insieme con lo staff di Yandex.

Il programma include 3 specializzazioni e una traccia a tempo pieno di insegnamento della lingua inglese (120 crediti):

Pista insegnata in inglese

Contenuti del curriculum generale

Corsi ponte:

• Matematica discreta per lo sviluppo di applicazioni e algoritmi
• Teoria della probabilità e statistica matematica
• Componenti del campo di studio

Corsi Base:

• Metodi moderni di analisi dei dati
• Metodi moderni di processo decisionale
• Scienza della rete
• Machine learning e data mining

Corsi opzionali:

• Metodi automatizzati per la verifica del programma
• Informatica medica
• Analisi dei dati in medicina
• Ingegneria dei dati e dei servizi per l'automazione dei processi aziendali

Analisi dei dati Internet

Corsi Base:

• Metodi moderni di analisi dei dati
• Metodi moderni di processo decisionale
• Machine Learning
• Algoritmi e strutture dati
• Metodi e sistemi per il trattamento dei Big Data

Corsi opzionali:

• Approcci probabilistici e statistici nel processo decisionale
• Teoria Calcoli paralleli e distribuiti
• Ottimizzazione nell'apprendimento automatico
• Analisi di immagini e video
• Elaborazione automatica dei testi
• Apprendimento approfondito

Sistemi intelligenti e analisi strutturale

Corsi ponte:

• Matematica discreta per lo sviluppo di applicazioni e algoritmi
• Teoria della probabilità e statistica matematica

Corsi Base:

• Metodi moderni di analisi dei dati
• Metodi moderni di processo decisionale
• Insiemi ordinati nell'analisi dei dati
• Scienza della rete
• Introduzione all'apprendimento automatico e al data mining
• Machine learning e data mining

Corsi opzionali:

• Linguistica computazionale e analisi del testo
• Teoria dell'informazione e teoria combinatoria della ricerca
• Fondamenti di progettazione e implementazione dell'intelligenza artificiale
• Giochi e decisioni di sistema nell'analisi e nella modellazione dei dati
• Analisi dei dati in medicina
• Big Data Analysis
• Apprendimento approfondito
• Metodi automatizzati per la verifica del programma
• Informatica medica
• Metodi robusti in statistica
• Processo decisionale e analisi dei dati in condizioni di incertezza e ambiguità
• Automatizzare i processi aziendali utilizzando l'apprendimento automatico

Tecnologie di Modellazione di Sistemi Complessi

Corsi ponte:

• Matematica discreta per lo sviluppo di applicazioni e algoritmi
• Teoria della probabilità e statistica matematica

Corsi Base:

• Metodi moderni di analisi dei dati
• Metodi moderni di processo decisionale
• Insiemi ordinati nell'analisi dei dati
• Fondamenti matematici delle moderne telecomunicazioni
• Metodi statistici per la modellazione predittiva
• Metodi geometrici per la modellazione predittiva

Corsi opzionali:

• Linguistica computazionale e analisi del testo
• Teoria dell'informazione e teoria combinatoria della ricerca
• Fondamenti di progettazione e implementazione dell'intelligenza artificiale
• Giochi e decisioni di sistema nell'analisi e nella modellazione dei dati
• Analisi dei dati in medicina
• Big Data Analysis
• Apprendimento approfondito
• Metodi automatizzati per la verifica del programma
• Informatica medica
• Metodi robusti in statistica
• Processo decisionale e analisi dei dati in condizioni di incertezza e ambiguità
• Automatizzare i processi aziendali utilizzando l'apprendimento automatico

I laureati del programma acquisiranno abilità e competenze richieste sulle principali piattaforme online, inclusi metodi e strumenti per l'elaborazione di grandi volumi di dati (Big Data), pre-elaborazione dei dati (Extract-Transform-Load), data mining (Data Mining), conoscenza estrazione (Knowledge Discovery), creazione di motori di ricerca (Search Engine), analisi di social network (Social Network Analysis), ridimensionamento di algoritmi (tecnologie Hadoop e Map-Reduce) e previsione di serie temporali finanziarie.