Магистратура "Логические и комбинаторные методы анализа данных" МГУ имени М.В. Ломоносова, Москва

Студенты получают знания о современных подходах к анализу данных, освоив методы, которые позволяют выявлять закономерности и строить модели на основе больших объемов информации.

В рамках программы акцент делается на применение логических и комбинаторных техник для решения сложных задач, связанных с оптимизацией, принятием решений и прогнозированием. Учебный процесс включает как теоретические занятия, так и практические проекты, что способствует развитию аналитического мышления и навыков работы с данными.

Программа предусматривает изучение дисциплин в таких областях математики, как современная алгебра, дискретная и комбинаторная математика, машинное обучение, прогнозирование и др. Предполагается изучение основных приёмов решения прикладных задач анализа данных, а также приобретение навыков программной реализации технологий распознавания.

Изучаемые дисциплины:

• Иностранный язык
• Правоведение
• Русский язык, деловое общение
• Суперкомпьютерное моделирование и технологии
• История и методология прикладной математики
• Современная философия и методология науки
• Алгоритмы, модели, алгебры
• Алгебраические методы обработки данных
• Прикладная алгебра. Дополнительные главы
• Логические и комбинаторные методы анализа данных
• Неклассические математические модели обработки данных
• Планирование научных исследований
• Математические методы классификации.

Список дисциплин по выбору:

• Нестатические методы анализа данных и классификации
• Методы поиска достоверных эмпирических закономерностей в многомерных данных
• Прикладные задачи анализа данных
• Метрические методы интеллектуального анализа данных
• Булевы уравнения и проблема SAT
• Задачи распознавания в биоинформатике
• Теория надежности обучения по прецедентам
• Вероятностные тематические модели
• Методы оптимизации в машинном обучении
• Извлечение информации из изображений
• Задачи и алгоритмы вычислительной геометрии
• Логико-статистические модели в распознавании, прогнозировании и интеллектуальном анализе данных.