Технологии машинного обучения и инженерия данных: программа бакалавриата в вузах Москвы

Программа предлагает студентам углубленное изучение методов и инструментов машинного обучения и анализа данных, а также их применение в решении задач в различных областях. Студенты получат фундаментальные знания в области математики, статистики и программирования, необходимые для работы с большими объемами данных и разработки интеллектуальных систем. Они изучат различные алгоритмы машинного обучения, включая нейронные сети, ансамбли моделей и глубинное обучение, а также научатся применять эти алгоритмы для обработки и анализа данных из различных источников. Кроме того, студенты изучат методы сбора, хранения и обработки больших данных, а также основы архитектуры и инфраструктуры для работы с данными. Программа также включает изучение основных принципов разработки и внедрения интеллектуальных систем, а также этические и юридические аспекты работы с данными. В результате обучения выпускники программы будут готовы к работе в сфере машинного обучения, анализа данных, и инженерии данных, а также смогут применять свои знания для решения сложных задач информационных систем.

Примерный перечень дисциплин:

• Математический анализ
• Линейная алгебра
• Теория вероятностей и математическая статистика
• Дискретная математика
• Основы программирования
• Алгоритмы и структуры данных
• Теория графов
• Математическая логика и дискретная математика
• Математическая оптимизация
• Основы искусственного интеллекта
• Машинное обучение
• Глубинное обучение
• Обработка естественного языка
• Компьютерное зрение
• Распознавание образов
• Анализ больших данных
• Инженерия данных
• Базы данных
• Визуализация данных
• Анализ временных рядов
• Разработка приложений для машинного обучения
• Облачные вычисления
• Web-разработка
• Системы управления базами данных
• Эксплуатация данных
• Этические и юридические аспекты работы с данными
• Проектирование архитектуры информационных систем
• Проектирование и разработка баз данных
• Системы хранения и обработки больших данных
• Распределенные системы и параллельные вычисления
• Статистический анализ данных
• Методы оптимизации в машинном обучении
• Методы обработки изображений
• Прогнозирование и моделирование данных
• Анализ социальных сетей
• Работа с неструктурированными данными
• Методы классификации и кластеризации
• Анализ текстовых данных
• Методы рекомендательных систем
• Проектная работа в области машинного обучения и инженерии данных.