Магистратура "Анализ данных и машинное обучение в цифровой индустрии и экономике" КФУ, Казань

Программа выстраивает прочный мост между абстрактной теорией и промышленной разработкой, приучая к инженерной культуре и работе с вычислительными ускорителями. Значительное место отведено построению цифровых двойников и имитационному моделированию рисковых ситуаций, что позволяет предсказывать поведение сложных экономических систем. Кроме того, изучаются современные методы анализа визуальной информации, обработки естественного языка и технологии распределенных реестров для обеспечения прозрачности финансовых операций.

Такой комплексный подход формирует мышление, необходимое для управления алгоритмическим трейдингом и создания адаптивных систем бизнес-аналитики. В результате выпускник получает не только навыки глубокого обучения и программирования графических процессоров, но и инструментарий для академической коммуникации и преподавания, что открывает карьеру как в R&D-центрах крупных корпораций, так и в науке.

Профессиональные дисциплины:

• Инженерные практики и инженерная культура
• Промышленная разработка на языке JavaScript, продвинутый уровень
• Введение в машинное обучение
• Академическая коммуникация
• Алгоритмы и структуры данных поиска
• Глубокое обучение
• Python и его библиотеки
• Распознавание образов и анализ изображений
• Цифровые двойники
• Системы поддержки принятия решений
• Теория риска и моделирование рисковых ситуаций
• Имитационное моделирование
• Современная философия и методология науки
• Программирование графических процессоров
• Методика преподавания математики и информатики
• Анализ интернет-данных
• Дополнительные главы машинного обучения
• Блокчейн и его приложения
• Обработка естественного языка
• Исследование операций в пакете Mathematica
• Машинное обучение в задачах прогнозирования
• Введение в алгоритмический трейдинг
• Инструменты бизнес-аналитики.