1. Университет IThub
  2. ФТР Университета IThub
  3. Бакалавриат и специалитет ФТР Университета IThub
  4. Интеллектуальный анализ данных в ФТР Университета IThub

Университет IThub Факультет технологических решений Прикладная информатика (09.03.03)

Где и кем работать после бакалавриата по программе "Интеллектуальный анализ данных", окончив Факультет технологических решений Университета IThub

  • от 375 000
    Информация о стоимости года обучения предоставлена за 2025 год
    рублей в год стоимость года
    обучения
  • 100 платных мест
  • 2 года 6 мес. обучения

Поделиться с друзьями

Карьера после окончания Факультета технологических решений Университета IThub по программе "Интеллектуальный анализ данных"

Специалисты занимаются следующими задачами:

  • работа с данными — сбор, очистка и структурирование больших массивов информации;
  • анализ и визуализация — использование Python и BI-инструментов (Power BI, Tableau) для создания дашбордов и отчетов;
  • машинное обучение — разработка, обучение и оптимизация моделей для прогнозирования и классификации данных;
  • глубокое обучение — применение нейросетей для обработки изображений, текстов и других сложных данных;
  • оценка и интерпретация — проверка качества моделей и объяснение результатов бизнесу;
  • автоматизация процессов — написание скриптов на Python и Go для обработки данных и настройки ETL-пайплайнов;
  • работа с базами данных — проектирование запросов (SQL, NoSQL) и управление хранилищами;
  • решение бизнес-задач — прогнозирование спроса, анализ рисков, оптимизация маркетинговых стратегий;
  • A/B-тестирование — проверка гипотез и оценка эффективности изменений в продуктах;
  • рекомендательные системы — анализ поведения пользователей и создание персонализированных предложений;
  • управление проектами — координация работы команд, планирование этапов анализа и внедрения решений;
  • презентация результатов — подготовка отчетов и выступлений для заказчиков и руководства.

Где работают выпускники:

  • IT-компании и стартапы в роли data scientist, ML-инженера или аналитика;
  • банки и финтех — анализ рисков, fraud-детекция, прогнозирование рынков;
  • ритейл и e-commerce — прогнозирование спроса, оптимизация ассортимента;
  • телеком и SaaS — анализ поведения клиентов, снижение оттока;
  • научные и исследовательские центры — работа с Big Data в медицине, биологии, социологии;
  • госструктуры и консалтинг — аналитика больших данных для принятия решений.

Специальности:

  • Продуктовый аналитик;
  • Системный аналитик;
  • Бизнес-аналитик;
  • BI-аналитик;
  • Data Engineer;
  • Data Steward;
  • Специалист по компьютерному зрению
  • Специалист по обработке естественного языка (NLP);
  • Разработчик рекомендательных систем.