MA andmed teadus

Üldine

Programmi kirjeldus

Tänapäeva ühiskonna kõigis valdkondades saadud andmete kasvava hulga analüüsimiseks tõstab tänapäevane IT-tööstus Big Data probleemi. Samuti akadeemiline kogukond loodab tekkiva andmeteaduse valdkonna. See programm hõlmab koolitust arvutusmudelite, matemaatilise modelleerimise ja prognoosimise, arvutiarhitektuuri, täiustatud programmeerimistehnikate, samuti andmete salvestamise ja väljaotsimise valdkonnas. Selle multidistsiplinaarse disaini tugevusena võib see programm olla selgroog, mis on huvitav paljude teaduskondade lõpetajate ja uurimiskeskuste töötajate hulgas. Programmi lõpetajad suudavad lahendada probleeme andmete otsimise, kogumise, säilitamise, ettevalmistamise ja analüüsimisega, samuti tulemuste tõlgendamisega spetsialiseerumise valdkonnas.

Programmi kohta

Andmeteaduse magistriõppes on inglise keelt kõnelevate õpilaste täiskoormusega haridusjõud, mis koosneb põhialuste komplektist ja mitmesugustest valikainete ja vabatahtlike kursustest inglise keeles.

Programmi eesmärk on koolitada kõrgelt kvalifitseeritud eksperte rakendusmatemaatika, infoteaduse ja andmete analüüsimisel.

Programm hõlmab põhjalikku uurimist matemaatiliste meetodite tehisintellekti mudelid ja kaasaegsed meetodid andmete analüüsi, matemaatilise ja informatiivne modelleerimine keerukate süsteemide, samuti arvuti realiseerimise need meetodid. Selle kursuse lõpetanute teadmised ja oskused on nõudlikud Venemaa Föderatsiooni ministeeriumide ja institutsioonide, piirkondlike haldusasutuste ja suurte ettevõtete poolt.

Interneti-andmete analüüsi spetsialiseerumise kontseptsioon ja õppekava on välja töötatud koos Yandexiga. See rada hõlmab ettevõtte töötajate personali erialade õpetamist, üliõpilaste, magistrandide ja õppejõudude osalemist projektides, mis täidavad Yandexi poolt pakutavaid ülesandeid ja seotud äritegevusega, Yandexi üliõpilaste kutseõpet ja ühiseid uuringuid koos Yandexiga töötajad.

Programm sisaldab 3 erialasid ja täistööajaga inglise keele õpetatud rada (120 ainepunkti):

Inglise keele õpetanud rada

Üldine õppekava sisu

Ülikoolid:

  • Diskreetne matemaatika rakendamiseks ja algoritmiarenduseks
  • Tõenäosusteooria ja matemaatiline statistika
  • Õppevaldkonna komponendid

Põhikursused:

  • Kaasaegsed analüüsimeetodid
  • Kaasaegsed otsuste tegemise meetodid
  • Võrguteadus
  • Machine õppe ja andmete hankimine

Valikainete kursused:

  • Automatiseeritud meetodid programmi kinnitamiseks
  • Meditsiiniline informaatika
  • Andmete analüüs meditsiinis
  • Stohhastiline modelleerimine

Interneti-andmete analüüs

Põhikursused:

  • Kaasaegsed analüüsimeetodid
  • Kaasaegsed otsuste tegemise meetodid
  • Masinõpe
  • algoritmide ja andmestruktuuride
  • Suurte andmete töötlemise meetodid ja süsteemid

Valikainete kursused:

  • Tõenäolised ja statistilised lähenemisviisid otsuste tegemisel
  • Teooria paralleelsed ja jaotatud arvutused
  • Optimeerimine masinloomes
  • Pildi- ja videoanalüüs
  • Teksti automaatne töötlemine
  • Sügav õpe

Intelligentsed süsteemid ja struktuurianalüüs

Ülikoolid:

  • Diskreetne matemaatika rakendamiseks ja algoritmiarenduseks
  • Tõenäosusteooria ja matemaatiline statistika

Põhikursused:

  • Kaasaegsed analüüsimeetodid
  • Kaasaegsed otsuste tegemise meetodid
  • Tellitud kogumid andmeanalüüsis
  • Võrguteadus
  • Sissejuhatus masinloetmisse ja andmekaevandamisse
  • Machine õppe ja andmete hankimine

Valikainete kursused:

  • Arvutuslingvistika ja tekstianalüüs
  • Informatsiooniteooria ja kombineeritud teooria otsing
  • Kunstliku luure kavandamise ja rakendamise alused
  • Süsteemide mängud ja otsused andmete analüüsimisel ja modelleerimisel
  • Andmete analüüs meditsiinis
  • Suurte andmete analüüs
  • Sügav õpe
  • Automatiseeritud meetodid programmi kinnitamiseks
  • Meditsiiniline informaatika
  • Usaldusväärsed meetodid statistikas
  • Otsuste tegemine ja andmete analüüs ebakindluses ja ebamäärasuses
  • Automatiseeritud tööprotsessid masinloetuse abil

Komplekssete süsteemide modelleerimise tehnoloogiad

Ülikoolid:

  • Diskreetne matemaatika rakendamiseks ja algoritmiarenduseks
  • Tõenäosusteooria ja matemaatiline statistika

Põhikursused:

  • Kaasaegsed analüüsimeetodid
  • Kaasaegsed otsuste tegemise meetodid
  • Tellitud kogumid andmeanalüüsis
  • Moodsa telekommunikatsiooni matemaatilised alused
  • Statistilised meetodid ennustamiseks mõeldud modelleerimiseks
  • Erediteeriva modelleerimise geomeetrilised meetodid

Valikainete kursused:

  • Arvutuslingvistika ja tekstianalüüs
  • Informatsiooniteooria ja kombineeritud teooria otsing
  • Kunstliku luure kavandamise ja rakendamise alused
  • Süsteemide mängud ja otsused andmete analüüsimisel ja modelleerimisel
  • Andmete analüüs meditsiinis
  • Suurte andmete analüüs
  • Sügav õpe
  • Automatiseeritud meetodid programmi kinnitamiseks
  • Meditsiiniline informaatika
  • Usaldusväärsed meetodid statistikas
  • Otsuste tegemine ja andmete analüüs ebakindluses ja ebamäärasuses
  • Automatiseeritud tööprotsessid masinloetuse abil
Viimati uuendatud märts 2020

Keystone'i stipendium

Tutvu meie stipendiumi võimalustega

Teave kooli kohta

Consistently ranked as one of Russia’s top three universities, the National Research University Higher School of Economics (HSE University) sets itself apart by its internationally-minded, research-dr ... Loe edasi

Consistently ranked as one of Russia’s top three universities, the National Research University Higher School of Economics (HSE University) sets itself apart by its internationally-minded, research-driven approach to higher education. Based in the vibrant centre of Moscow, with campuses in St. Petersburg, Nizhny Novgorod and Perm, HSE offers outstanding academics at all levels and includes more than 40 English-taught Master’s programmes and 8 English-taught Bachelor's degree programmes. Näita vähem
Moskva , Nižni Novgorod , Peterburi + 2 Rohkem Vähem