Аналитика данных: магистратура в вузах Москвы

Программа предлагает студентам углубленное изучение концепций, методов и инструментов, необходимых для анализа и интерпретации данных. В рамках программы студенты получат полное представление о процессе сбора, обработки, анализа и визуализации данных, а также о методах принятия решений на основе данных.

Студенты будут изучать различные статистические методы и модели, которые позволяют проводить анализ данных и делать выводы на основе статистической информации. Они также будут осваивать инструменты программирования и аналитики, такие как R или Python, для эффективной обработки и анализа больших объемов данных.

В рамках программы студенты также будут изучать методы машинного обучения и искусственного интеллекта, которые широко применяются в аналитике данных. Это позволит им разрабатывать и применять модели машинного обучения для прогнозирования и классификации данных, а также для выявления скрытых закономерностей и паттернов.

Кроме того, программа магистратуры по аналитике данных подготовит студентов к эффективному коммуникативному взаимодействию с заказчиками и другими специалистами, так как аналитика данных часто требует представления результатов исследования широкой аудитории.

Основные дисциплины:

• Статистический инструментарий сбора, обработки и представления данных. Рассматриваются проблемы сбора и оценки качества данных, подходы к представлению и визуализации информации.
• Статистические методы прогнозирования. Дисциплина посвящена углубленным знаниям в области моделирования временных рядов, поможет понять поведение и изменение временных данных, выявить скрытые тенденции и закономерности и сделать прогноз на будущее.
• Эконометрические исследования. Дисциплина является продолжением классической программы курса «Эконометрика» и направлена на углубление знаний в моделировании взаимосвязей как количественных, так и качественных экономических показателей.
• Многомерный статистический анализ (продвинутый курс). Курс направлен на приобретение знаний в области изучения латентных (скрытых) закономерностей развития экономических процессов. Рассматриваются вопросы многомерной классификации (кластерный анализ), методики построения скоринговых моделей (дискриминантный анализ), позиционирования объектов (предприятий, регионов, стран) в многомерном пространстве (многомерное шкалирование).
• Информационные технологии бизнес-аналитики. Дисциплина, посвященная изучению построения и эксплуатации различных интеллектуальных систем информационно-аналитической поддержки бизнеса, основанных на современных программных продуктах и цифровых технологиях.
• Современные нейросетевые технологии. Курс познакомит обучающихся с наиболее распространенными видами искусственных нейронных сетей. Будут рассмотрены алгоритмы обучения нейронных сетей, а также примеры из практики анализа временных рядов, моделирования взаимосвязей и классификации, на основе искусственных нейронных сетей.