AI360: Инженерия данных: программа бакалавриата в вузах Казани

Программа фокусируется на подготовке специалистов, способных эффективно управлять, анализировать и извлекать ценные инсайты из больших массивов данных. Студенты изучают передовые методы сбора, хранения, обработки и визуализации информации, получают навыки использования современных программных инструментов и платформ для работы с Big Data.

Особое внимание уделяется вопросам безопасности, управления и распределения данных, а также машинному обучению и искусственному интеллекту, которые лежат в основе многих приложений по работе с данными.

Выпускники программы становятся ценными специалистами, востребованными в самых разных отраслях — от бизнес-аналитики до научных исследований и разработок. Они готовы решать сложные аналитические задачи, внедрять передовые технологии и помогать организациям максимально эффективно использовать накопленные массивы данных.

Профессиональные дисциплины:

• Иностранный язык
• Математический анализ
• Аналитическая геометрия и линейная алгебра
• Дискретная математика
• Программирование на языке Python
• Алгоритмы и структуры данных
• Математический анализ
• Аналитическая геометрия и линейная алгебра
• Дискретная математика
• Матричные вычисления
• Введение в оптимизацию
• Методы оптимизации в машинном обучении
• Теория вероятности и статистика
• Безопасность жизнедеятельности
• Прикладное машинное обучение
• Компьютерное зрение и глубокое обучение
• Основы робототехники
• Проектирование баз данных
• Разработка и внедрение ML-решений
• Сетевая и кибербезопасность.

Дисциплины по выбору:

• Компьютерные сети
• Архитектура программного обеспечения (практический курс)
• Углубленное программирование на С/С++
• Введение в 3D-моделирование
• Введение в функциональное программирование на языке Scala
• Промышленная разработка ПО на Javascript (углубленный курс)
• Введение в нейронауки
• Механика и механизмы
• Введение в практические приложения технологий искусственного интеллекта
• Распределенные системы и связующее ПО: паттерны и фрэймворки
• Объяснимый, интерпретируемый и справедливый искусственный интеллект
• Представление данных и знаний
• Обучение с подкреплением
• Бережливая разработка ПО.