* набор дисциплин может незначительно отличаться в зависимости от вуза. Смотрите подробности на странице программы в нужном вузе
Программа готовит специалистов, способных работать с большими объёмами информации и использовать алгоритмы машинного обучения для решения различных задач. Студенты получат глубокие знания о методах анализа данных, а также освоят навыки работы с инструментами для обработки и интерпретации результатов. В рамках программы особое внимание уделяется изучению современных подходов к анализу данных, принципов построения моделей машинного обучения и методов оценки их эффективности. Слушатели научатся разрабатывать стратегии анализа данных, проводить эксперименты и интерпретировать результаты, а также управлять процессом внедрения моделей машинного обучения в рабочие процессы.
В рамках данной программы студенты изучают следующие дисциплины:
Базы данных
Анализ данных
Математическое моделирование
Операционные системы
Экономическая теория
Численные методы
Теоретическая механика
Аналитическая геометрия
Дифференциальная геометрия и топология
Компьютерная геометрия и геометрическое моделирование
Стохастический анализ
Уравнения и методы математической физики
Модели математической физики
Дифференциальные уравнения
ИКТ и информационная безопасность
Правоведение
Безопасность жизнедеятельности
Иностранный язык
Культура русской речи
Математический анализ
Комплексный анализ
Функциональный анализ
Алгебра
Компьютерная алгебра
Дискретная математика и математическая логика
Приложения дискретной математики и математической логики в компьютерных науках.
Поступление без хаоса
Проверьте стратегию до подачи документов
Разложим варианты по надежности, покажем контрольные даты и поможем держать план Б, если конкурс изменится.
персональный гайдШансы, дедлайны и действия семьи в одном месте
ВУЗОПЕДИЯ
ЛЕТО БЛИЗКО
Россия
