Большие и открытые данные: программа бакалавриата в вузах Москвы

Программа предлагает студентам углубленное изучение современных методов и технологий, связанных с обработкой, анализом и использованием больших объемов информации. В рамках программы студенты получат навыки работы с большими наборами данных, извлечения информации, построения моделей и прогнозирования на основе этих данных. Они изучат алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта, а также смогут применять их для решения практических задач в различных областях, включая бизнес, науку, социальные науки и государственное управление. Студенты также будут осваивать методы визуализации данных и различные инструменты, используемые для работы с большими и открытыми данными. В результате обучения выпускники программы будут готовы к работе в сфере аналитики данных, разработке инновационных решений и управлению информационными проектами, основанными на использовании больших и открытых данных.

Студенты программы изучают специализированные стандарты, технологии и системы в области больших и открытых данных.

Примерный перечень изучаемых дисциплин:

• Математический анализ
• Информатика
• Линейная алгебра
• Программирование
• Дискретная математика
• Вычислительные системы, сети, коммуникации
• Теория вероятностей и математическая статистика
• Структуры и алгоритмы компьютерной обработки данных
• Операционные системы
• Базы данных
• Информационная безопасность
• Статистика
• Теория систем и системный анализ
• Методы хранения и обработки информации
• Информационное право
• Веб-технологии
• Проектирование и разработка баз данных
• Моделирование бизнес-процессов
• Корпоративные информационные системы
• Анализ данных
• Методы прогнозирования
• Теория оптимального управления
• Проектирование интернет-приложений
• Управление развитием аналитических информационных систем
• Веб-аналитика
• Хранилища данных
• Методы и технологии обработки больших данных
• Численные методы
• Экспертные системы
• Интеллектуальные системы
• Теория распознавания образов
• Интеллектуальный анализ данных
• Нейронные сети
• Параллельное программирование.