Интеллектуальный анализ данных и поддержка принятия решений в вузах Москвы — профиль бакалавриата 

реклама

Университет
Правительства Москвы

Получи высшее образование бесплатно от 210 баллов ЕГЭ

Успей подать документы до 21 июля!

100 грантовых мест Реальная практика Помощь в трудоустройстве

Конкурс открыт Программа грантов Заявление до 21 июля Хочу грант

• Очная

^* набор дисциплин может незначительно отличаться в зависимости от вуза. Смотрите подробности на странице программы в нужном вузе

Программа включает подготовку специалистов в области создания программного обеспечения с использованием системного программирования и внедрения его в организациях; использования современных инструментов разработки и анализа программно-аппаратных систем для решения практических задач; а также анализа больших данных и принятия решений с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта.

В рамках данной программы студенты изучают следующие дисциплины:

• Дискретная математика
• Дискретная математика (углубленный курс) 
• Алгебра
• Алгебра (углубленный курс)
• Линейная алгебра и геометрия
• Линейная алгебра и геометрия (углубленный курс)
• Математический анализ
• Математический анализ (углубленный курс)
• Методы оптимизации
• Методы оптимизации в машинном обучении
• Основы и методология программирования
• Основы и методология программирования (углубленный курс)
• Теория вероятностей и математическая статистика
• Теория вероятностей и математическая статистика (углубленный курс)
• Введение в глубинное обучение
• Экономика
• Безопасность жизнедеятельности
• Алгоритмы и структуры данных
• Алгоритмы и структуры данных (углубленный курс)
• Архитектура компьютера и операционные системы
• Основные методы анализа данных
• Прикладная теория графов
• Семантические технологии
• Временные ряды и случайные процессы
• Машинное обучение и майнинг данных
• Автоматическая обработка текста
• Анализ и визуализация сетей
• Комбинаторика, графы и булева логика
• Компьютерные сети
• Численные методы
• Анализ неструктурированных данных
• Байесовские методы в машинном обучении
• Теория статистического обучения
• Компьютерное зрение
• Обучение с подкреплением
• Проектирование и разработка высоконагруженных сервисов
• Дифференциальные уравнения
• Основы матричных вычислений
• DevOps
• Высокопроизводительные вычисления
• Моделирование временных рядов
• Теория баз данных
• Анализ данных в бизнесе.

Персональный план

Квиз с подбором

Подбор с ИИ

Анализ шансов поступить онлайн

Траектория поступления

Сравнение
вузов

Тесты профориентации

Все сервисы