Магистратура "Статистические методы науки о данных" КФУ, Казань

Программа сочетает фундаментальные математические знания с практическими навыками программирования и работы с вычислительными технологиями. Упор делается на освоение методов машинного обучения, статистического анализа и математического моделирования, что позволяет выпускникам эффективно работать как в научной сфере, так и в индустрии.

Важной частью обучения является развитие навыков управления проектами и умения применять математические инструменты в реальных бизнес-процессах. Кроме того, программа включает изучение философских и методологических основ науки, что помогает формировать системное мышление и способность к самостоятельным исследованиям.

Изучаемые дисциплины:

• Теория вероятностей и математическая статистика
• Машинное обучение
• Алгоритмы и структура данных
• Управление проектами
• Методы математического моделирования социально-экономических процессов
• Философия и методология научного знания
• Иностранный язык в профессиональной сфере деятельности
• Разработка приложений для мобильных устройств
• Компьютерные технологии
• Методы решения интегральных уравнений
• Теория приближения функций
• Основные алгебраические структуры
• Высшая геометрия на английском языке
• Программирование в Maple и Maplet для создания интерактивных компьютерных моделей
• Элементы вычислительной геометрии
• Компьютерная алгебра
• Приложения теории вейвлетов в компьютерной графике
• Управление бизнес-процессами
• Информационные технологии обеспечения научно-исследовательской и учебной работы
• Web-программирование
• Вычислительная статистика
• История и методология математики
• Компьютерные технологии
• Современные проблемы математики
• Методика обучения математике на двуязычной основе
• Исследование операций
• Общая теория относительности
• Методы сплайн-функций и их приложения
• Геометрия Лобачевского
• Интеграция прикладных математических пакетов с контрольно - измерительными приборами
• Компьютерная безопасность и защита информации
• Компьютерное моделирование механических и электродинамических систем
• Тензорные произведения нормированных пространств и их применение в анализе данных.