Магистратура "Прикладное машинное обучение в управлении бизнесом" СПбПУ, Санкт-Петербург

Студенты изучают современные методы машинного обучения и их применение в управлении, маркетинге, финансах, логистике и других сферах. Они осваивают разработку аналитических моделей, построение предсказательной аналитики, работу с большими данными и искусственными нейронными сетями. Важное внимание уделяется применению машинного обучения в стратегическом управлении, оценке рисков, персонализации клиентских сервисов и автоматизации принятия решений.

Обучение включает в себя изучение инструментов для обработки и визуализации данных, технологий облачных вычислений, а также методов A/B-тестирования и оптимизации бизнес-решений. Магистранты получают навыки работы с популярными языками программирования и аналитическими платформами, что позволяет им эффективно разрабатывать и внедрять модели машинного обучения в реальную бизнес-среду.

Программа ориентирована на сочетание технических и управленческих компетенций, что позволяет выпускникам не только разрабатывать интеллектуальные системы, но и эффективно интегрировать их в корпоративные процессы. Специалисты, окончившие обучение, смогут работать в качестве аналитиков данных, инженеров по машинному обучению, менеджеров по цифровой трансформации и консультантов по применению AI-решений в бизнесе, обеспечивая рост и эффективность компаний за счет инновационных технологий.

Примерный перечень дисциплин: 

• Основы машинного обучения и анализ данных;
• Глубокое обучение и нейросетевые технологии;
• Прикладная статистика и вероятностные модели;
• Анализ и обработка больших данных (Big Data);
• Автоматизация бизнес-аналитики с использованием AI;
• Прогностическое моделирование и предсказательная аналитика;
• Обработка естественного языка (NLP) в бизнесе;
• Компьютерное зрение и его применение в управлении;
• Оптимизация бизнес-процессов с помощью машинного обучения;
• Алгоритмы и структуры данных для анализа бизнес-информации;
• Разработка рекомендательных систем в коммерции и маркетинге;
• Машинное обучение в управлении рисками и финансах;
• A/B-тестирование и экспериментальные методы в бизнесе;
• Разработка и внедрение интеллектуальных чат-ботов;
• Этика и правовое регулирование AI в бизнесе;
• Бизнес-аналитика и визуализация данных;
• Корпоративные системы управления данными;
• Облачные технологии и распределенные вычисления;
• Кибербезопасность и защита данных в AI-системах;
• Проектный семинар по разработке AI-решений для бизнеса.