Инженерия данных: программа бакалавриата в вузах Москвы

Программа ориентирована на изучение современных методов и технологий, которые позволяют работать с данными на всех этапах их жизненного цикла. Студенты учатся применять математические и компьютерные науки для решения сложных задач, связанных с анализом и интерпретацией данных. Особое внимание уделяется методам машинного обучения, которые позволяют не только анализировать данные, но и строить прогнозы, выявлять закономерности и принимать обоснованные решения на основе данных.

Важной частью программы является развитие навыков визуализации данных, что помогает представлять сложные данные в понятной и наглядной форме, облегчая их восприятие и анализ. Также студенты осваивают работу с современными инструментами и языками программирования, которые широко используются в индустрии для обработки и анализа данных.

Программа включает в себя значительную практическую составляющую: студенты работают над реальными проектами, участвуют в лабораторных работах и стажировках. Это позволяет им получить опыт решения актуальных задач и применения полученных знаний на практике. 

Основные дисциплины программы:

• Дискретная математика
• Системы искусственного интеллекта
• Линейная алгебра и аналитическая геометрия
• Высшая математика
• Информационная экология
• Теория вероятностей и математическая статистика
• Информационные технологии и программирование
• Программирование в 1С
• Операционные системы
• Основы информационной безопасности
• Численные методы
• Математическая логика и теория алгоритмов
• Разработка и стандартизация программных средств и информационных технологий
• Управление ИТ-проектами
• Структуры и алгоритмы обработки данных
• Теория функций комплексного переменного
• Алгебра и теория чисел
• Дифференциальная геометрия и топология
• Функциональный анализ
• Уравнения математической физики
• Теория случайных процессов
• Статистический анализ данных
• ETL и ELT процессы
• Обработка экспериментальных данных
• Системный анализ и исследование операций
• Спецглавы теории вероятности и математической статистики
• Технологии обработки больших данных
• Дифференциальные уравнения
• Методы оптимизации
• Машинное обучение в анализе данных
• Основы DataOps
• Гибкие методологии управления
• Проектирование информационных систем
• Основы баз данных
• Сетевые технологии
• Программная инженерия.

Дисциплины по выбору:

• Этика делового общения
• Теоретические основы современного информационного общества
• Теория вычислимости
• Математическое моделирование.