Магистратура "Аналитика данных" в Университета ИТМО, Санкт-Петербург

За два года магистранты научатся создавать, адаптировать и применять методы анализа данных к самым разным предметным областям. Освоят продвинутые методы машинного обучения, хранение и обработку структурированных и неструктурированных данных, интеллектуальный анализ текстов на естественном языке, изображений, распознавание и синтез речи, компьютерное зрение.

Выпускники будут применять технологии обработки больших объемов данных используя методы статистического анализа, машинного обучения, нейронных сетей.

Обучение ведется по двум траекториям:

• Методы анализа данных - это специалисты, готовые создавать развивать новые методы / инструменты / пакеты программ для анализа данных.
• Технологии анализа данных - специалисты, глубоко изучившие существующие методы и технологии интеллектуального анализа данных и готовые применять / адаптировать их к различным предметной области.

Изучаемые дисциплины:

• Креативные технологии
• Создание технологического бизнеса
• Основные проблемы современного политического мышления
• Мышление и научная рациональность
• Экономические основания современности
• Иностранный язык в профессиональной деятельности / Foreign language in professional activity
• Переговоры, управление конфликтом и техники влияния
• Эмоциональный интеллект
• Деловая и научная этика, организация научных исследований
• Личная эффективность и управление временем
• Интернационализация научных исследований
• Жизнь в науке: путеводитель молодого исследователя (продвинутый уровень)
• Эффективное управление командой
• Обработка и анализ данных
• Прикладной искусственный интеллект (базовый уровень)
• Обработка и хранение данных
• Языки программирования и основы дискретной математики (продвинутый уровень)
• Высокопроизводительные вычисления
• Дополнительные разделы машинного обучения (КР)
• Вероятность и статистика (продвинутый уровень)
• Глубокое обучение
• Алгоритмы и оценка сложности
• Выпуклый анализ и оптимизация
• Теоретическая информатика
• Обработка изображений
• Обработка речи
• Обработка текстовых данных
• Анализ неструктурированных данных
• Информационный поиск
• Семантические технологии
• Обработка естественного языка (КР)
• Анализ изображений и видео
• Разработка приложений СУБД.