Магистратура "Математические методы моделирования и анализа данных" в Кафедры высшей математики №1 НИУ МИЭТ, Москва

Программа предлагает глубокое изучение математических методов и их применение для моделирования и анализа данных. Студенты изучат различные методы статистики, оптимизации и алгоритмов, которые используются для анализа данных и принятия решений, математические модели и их применение в различных областях, таких как экономика, финансы, биология, медицина и другие.

В ходе программы студенты также погружаются в изучение машинного обучения и искусственного интеллекта. Они изучают методы обучения с учителем и без учителя, а также алгоритмы глубокого обучения. Они узнают, как применять эти методы для анализа данных, классификации, кластеризации и предсказания.

Программа также включает изучение программирования и использования инструментов и программного обеспечения для обработки и анализа данных. Студенты изучают программирование на языках, таких как Python и R, и работают с различными библиотеками и фреймворками, используемыми для анализа данных, визуализации и построения моделей.

В целом, программа предоставляет студентам глубокие знания и практические навыки в области прикладной математики, которые позволяют им эффективно работать с данными, применять математические модели и методы для анализа и принятия решений в различных сферах деятельности.

Профессиональные дисциплины:

• Алгебраические основы криптографии
• Иностранный язык для профессиональной коммуникации
• Искусственный интеллект
• Компьютерная графика и 3D моделирование
• Компьютерное зрение
• Корпоративная культура
• Математическая логика и лингвистика
• Математические основы САПР
• Методология научного познания
• Методы обработки данных дистанционного зондирования Земли
• Методы прикладной математики
• Нелинейные математические модели в физических приложениях
• Применение вейвлетов в цифровой обработке сигналов
• Программирование графических ускорителей
• Проектный менеджмент
• Распознавание образов и машинное обучение
• Специальные разделы математического анализа
• Специальные разделы математической статистики
• Функциональное программирование
• Цифровая обработка изображений
• Цифровые фильтры.