Анализ данных: магистратура в вузах Санкт-Петербурга

Студенты изучают, как извлекать ценные инсайты из больших объемов данных, применяя передовые алгоритмы и техники машинного обучения. Программа акцентирует внимание на практических аспектах, позволяя применять полученные знания в реальных проектах, что способствует развитию навыков работы с различными инструментами и технологиями.

Будущие магистры осваивают не только теорию, но и практику, что позволяет им эффективно решать задачи в различных областях — от бизнеса и медицины до науки и технологий. Участие в междисциплинарных проектах дает возможность взаимодействовать с экспертами из разных сфер, что обогащает образовательный опыт и расширяет профессиональные горизонты.

Область исследований включает прикладную вычислительную статистику, анализ данных (DataMining), машинное обучение (MachineLearning), экономико-математическое моделирование бизнес-процессов и финансовых рынков, эконометрическое моделирование и прогнозирование социально-экономических процессов и систем.

Изучаемые дисциплины

• Введение в математическое моделирование
• Философские проблемы науки и техники 
• Иностранный язык 
• Методология и технология проектирования информационных систем
• Математические методы принятия решений 
• Технология многомерных баз данных
• Современные методы математической многомерной статистики
• Программные средства и ресурсы анализа данных
• Эконометрика – продвинутый курс
• Нейросетевые технологии в анализе данных
• Системы управления базами данных
• Методы и модели прогнозирования
• Моделирование финансовых рынков
• Управление финансовыми потоками в банковской деятельности
• Нечеткие методы в анализе данных
• Гибридные технологии анализа данных
• Имитационное моделирование динамических систем
• Индивидуально-ориентированные агентные системы
• Языки программирования для анализа и обработки данных.