Компьютерная математика и анализ данных: программа бакалавриата НИУ МИЭТ

Программа готовит студентов к комплексному анализу данных с использованием современных методов и инструментов. Студенты изучают теоретические основы статистики, математического моделирования и компьютерных наук, позволяющие им эффективно обрабатывать, анализировать и интерпретировать разнообразные данные. Важное внимание уделяется приобретению практических навыков работы с программными инструментами для визуализации данных, машинного обучения и статистического анализа. В ходе обучения студенты также осваивают принципы создания компьютерных моделей, способных описывать и предсказывать поведение сложных систем. В целом, программа стремится подготовить специалистов, способных успешно анализировать данные, выявлять закономерности и принимать обоснованные решения на основе компьютерного моделирования.

Профессиональные дисциплины:

• Человек и общество
• Высшая математика
• Основы фундаментальной физики
• Химия
• Иностранный язык
• Иностранный язык в профессиональной деятельности
• Технологии эффективных деловых и научных коммуникаций
• Основы современных цифровых технологий
• Основы компьютерного инжиниринга
• Языки программирования
• Основы проектной деятельности
• Безопасность жизнедеятельности
• Экология и устойчивое развитие (Green Class)
• Карьера: проектирование и управление
• Основы саморазвития
• Основы программирования
• Объектно-ориентированное программирование
• Технологии параллельного программирования
• Структуры и алгоритмы компьютерной обработки данных
• Архитектура вычислительных систем и компьютерные сети
• Авиация будущего
• Экономическая и финансовая грамотность
• Дискретная математика и математическая логика
• Теория вероятностей и математическая статистика
• Алгебра и аналитическая геометрия.

Вариативная часть:

• Линейная алгебра и многомерная геометрия
• Математические методы механики
• Теория функций комплексной переменной
• Функциональный анализ
• Дифференциальные уравнения
• Численные методы
• Теория разностных схем
• Методы оптимизации
• Уравнения математической физики
• Методы обработки сигналов
• Основы суперкомпьютерных вычислений
• Технология разработки программного обеспечения
• Базы данных
• Стохастическое моделирование
• Анализ данных
• Математическое и компьютерное моделирование
• Машинное обучение
• Гибридные вычисления
• Теория принятия решений
• Матричное исчисление
• Элементы теории множеств
• Дифференциальное и интегральное исчисление
• Теория функций многих переменных
• Элементы теории рядов
• Компьютерная графика
• Программирование приложений с графическим интерфейсом
• Численные алгоритмы дискретной математики
• Вычислительная линейная алгебра
• Высокопроизводительный Python
• Компьютерный анализ изображений.