Искусственный интеллект и машинное обучение. Прикладные системы анализа данных (онлайн): программа бакалавриата Отдела онлайн-программ Института ЭМИТ РАНХиГС

Студенты осваивают полный цикл работы с данными: от их сбора и очистки до сложного анализа, визуализации и внедрения AI-решений. Акцент делается на практическое применение навыков — выпускники смогут не только находить скрытые закономерности в массивах информации, но и использовать их для оптимизации бизнес-процессов, улучшения продуктов и принятия управленческих решений.

Программа сочетает фундаментальные знания в математике, статистике и программировании с современными технологиями обработки больших данных, включая машинное и глубинное обучение. Это позволяет выпускникам стать востребованными аналитиками и дата-сайентистами, способными решать реальные задачи бизнеса и технологических компаний.

Профессиональные дисциплины:

• Продвинутые SQL-запросы и NoSQL базы данных
• Прикладная статистика в аналитике и машинном обучении
• Визуализация в Python
• BI-инструменты
• Машинное обучение
• Продвинутое программирование на Python
• Математика для машинного обучения
• Продвинутые методы машинного обучения
• Глубинное обучение: введение
• Глубинное обучение в обработке изображений
• Рекомендательные системы
• Проектирование хранилищ данных
• Работа с неструктурированными данными
• Технологии обработки больших данных
• Глубинное обучение в обработке текстов
• Облачные платформы для данных
• Бизнес-аналитика
• A/B-тестирование и эксперименты
• Дизайн исследований и продуктовая аналитика
• Системная аналитика
• Аналитика в задачах бизнеса
• Современные методологии управления
• Командная работа в DS
• Презентация результатов
• GO и разработка для аналитика DS-специалиста
• Методология разработки комплексного проекта
• Питчинг и презентация продукта
• Разработка ML-решения для бизнеса
• История России
• Математика
• Безопасность жизнедеятельности
• Иностранный язык
• Проектная деятельность
• Теория менеджмента
• Психология
• Экономика организаций и предприятий
• Макроэкономика
• Микроэкономика
• Информационные технологии в профессиональной деятельности
• Инновационные ИТ-технологии
• Высшая математика
• Управление инновационным проектом.