1. МАИ
  2. Магистратура МАИ
  3. Математика, информационные науки и технологии
  4. Машинное обучение и анализ данных

МАИ Фундаментальная информатика и информационные технологии (02.04.02)

Где и кем работать, какая зарплата после магистратуры МАИ по программе "Машинное обучение и анализ данных"

  • от 297 300
    Информация о стоимости года обучения предоставлена за 2024 год
    рублей в год стоимость года
    обучения
  • 43 бюджет. места
  • 33 платных места
  • 1 год обучения
  • новая программа

Поделиться с друзьями

Варианты карьеры после окончания магистратуры Московского авиационного института (национального исследовательского университета) (МАИ) по программе "Машинное обучение и анализ данных"

Специалисты могут заниматься следующими видами деятельности:

  • Разработка и применение алгоритмов машинного обучения для решения задач классификации, регрессии, кластеризации и прогнозирования.
  • Создание и оптимизация моделей машинного обучения для обработки и анализа больших объемов данных.
  • Предобработка и очистка данных, включая отбор признаков, нормализацию и снижение размерности.
  • Разработка и реализация систем обнаружения аномалий и выявления паттернов в данных.
  • Работа с естественным языком, включая разработку алгоритмов обработки текстов и автоматического перевода.
  • Разработка компьютерного зрения и систем распознавания образов для анализа изображений и видео.
  • Применение статистических методов и экспериментального дизайна для анализа данных и получения статистически значимых результатов.
  • Визуализация данных и создание информационных дашбордов для наглядного представления результатов анализа.
  • Работа с инструментами и платформами для обработки и анализа больших данных, включая распределенные системы и облачные вычисления.
  • Исследование и разработка новых методов машинного обучения и анализа данных для решения специфических задач.

Специалисты по машинному обучению и анализу данных могут работать в различных сферах, включая информационные технологии, финансы, медицину, маркетинг, научные исследования и другие. Они могут заниматься разработкой интеллектуальных систем, созданием алгоритмов для автоматизации процессов, анализом данных для принятия управленческих решений, разработкой инновационных продуктов и услуг на основе данных, исследованием и применением новых методов машинного обучения в различных областях.

Могут работать как:

  • Data Engineer
  • Data Scientist.