Предиктивная аналитика и управление в социально-экономических системах: программа бакалавриата в вузах Москвы

Бакалавриатская программа обучает студентов основам предиктивного анализа данных и управления в социально-экономических системах. Программа позволяет студентам освоить методы и инструменты, необходимые для сбора, анализа и интерпретации больших объемов данных, а также применять их для принятия решений в области социальной и экономической сферы. В ходе обучения студенты изучают моделирование и прогнозирование, анализ социальных и экономических процессов, а также разрабатывают навыки в области управления и оптимизации социально-экономических систем. Они также знакомятся с технологиями машинного обучения, искусственного интеллекта и аналитического программного обеспечения, которые могут быть применены для создания прогностических моделей и эффективного управления в сфере социально-экономических систем.

Студенты узнают на практике, как работать с базами данных и аналитическими платформами, изучите теорию вероятностей и математическую статистику, системный анализ и классические алгоритмы машинного обучения. Научатся применять современные программные инструменты обработки и анализа данных, использовать C#/Java/Python и внедрять аналитические модули. Смогут собирать, обрабатывать, анализировать и визуализировать большие объемы данных.

Профессиональные дисциплины:

• Вычислительные машины, сети и системы
• Программирование и алгоритмизация
• Введение в специальность
• Математика
• Иностранный язык
• Персональная эффективность
• Инженерная компьютерная графика
• Объектно-ориентированное программирование
• Основы дискретной математики
• Физика
• Базы данных
• Комбинаторика и теория графов
• Технологии программирования
• Цифровая экономика и процессное управление предприятием
• Безопасность жизнедеятельности
• Сетевые технологии
• Разработка клиент-серверных приложений
• Операционные системы и среды
• Алгоритмы дискретной математики
• Информационная безопасность
• Введение в прикладной ИИ
• Основы теории информации
• Теория систем и системный анализ
• Имитационное моделирование
• Стандартизация и сертификация ПО
• Поиск решений в пространстве состояний
• Управление проектами
• Аппаратные средства хранения и обработки данных
• Защита информации
• Методы формализации знаний.

Вариативная часть:

• Python для анализа данных
• Теория вероятности и математическая статистика
• Методы оптимизации
• Интеллектуальный анализ данных
• Моделирование систем
• Мультиагентное моделирование систем
• Математические модели социально-экономических систем
• Научно-исследовательская работа
• Анализ рисков в управлении
• Программные инструменты BI-систем
• Оптимизационное моделирование сложных систем
• Проектирование интеллектуальных систем управления
• Инструментальные платформы прогнозной аналитики
• Методы поиска решений
• Методы тестирования и отладки программного обеспечения
• Инструментальные средства обработки изображений.