1. Московский Политех
  2. ФИТ Политеха
  3. Магистратура
  4. Математика, информационные науки и технологии
  5. Системная аналитика больших данных
  6. Варианты обучения

Московский Политех Прикладная математика и информатика (01.04.02)

Системная аналитика больших данных: вариант программы магистратуры Факультета информационных технологий Московского Политеха - очное обучение в Москве

  • от 331 800
    Информация о стоимости года обучения предоставлена за 2024 год
    рублей в год стоимость года
    обучения
  • 30 бюджет. мест
  • 30 платных мест
  • 2 года обучения

Какие экзамены сдавать, баллы и статистика прошлых лет варианта обучения

Бюджет Платно

Экзамены в вузе

Междисциплинарный экзамен

Вариант обучения

Программа магистратуры по профилю "Системная аналитика больших данных" и направлению подготовки 01.04.02 "Прикладная математика и информатика", очное обучение на Факультете информационных технологий Московского Политеха в Москве. Укрупненное направление 01.04.00 "Математика и механика"

Детали

Вуз
Московский Политех
Подразделение
Факультет информационных технологий
Город
Москва
Язык
Русский
Уровень образования
Магистратура
Форма обучения
Очно
Квалификация
Магистр
Бюджетных мест
Платных мест
Период обучения
Стоимость
Военная кафедра
Нет

Преимущества обучения по программе «Системная аналитика больших данных» в вузе: Политех

  • Магистерская программа ориентирована на подготовку специалистов для различных направлений Национальной технологической инициативы - программы мер по формированию принципиально новых рынков и созданию условий для глобального технологического лидерства России к 2035 году.
  • Для обработки больших объемов данных (Big Data) разрабатываются новые технологии хранения и обработки, которые опираются на глубокие знания прикладной математики и информатики. Крупные игроки и развивающиеся компании заявляют о росте спроса на специалистов по анализу больших данных и проектированию на их основе современного и адекватного инструментария.
  • Магистры изучают методы и продукты для статистического анализа, машинного обучения, извлечения знаний, применяют их для решения широкого спектра задач.