6B06112 Data science в МУИТ (IITU)

Дисциплины

1 Год обучения Введение в программирование Математический анализ 1 Физика Алгебра и геометрия Дискретная математика и математическая логика Программирование на Python Теория вероятности

2 Год обучения Объектно-ориентированное программирование WEB технологии Математический анализ 2 Алгоритмы и структуры данных Дифференциальные уравнения Вычислительная математика Статистика для анализа данных

3 Год обучения Экология и устойчивое развитие Основы экономики и финансовой грамотности Основы безопасности жизнедеятельности Майнор 1 Теория базы данных Стартапы и предпринимательство Основы права и антикоррупционной культуры Инклюзивное образование Профессионально-ориентированный иностранный язык Методология исследования Python для анализа данных Майнор 2 Машинное обучение 1 Численный анализ Продвинутая математика для Машинного обучения Английский язык для STEM

4 Год обучения Исследовательский анализ данных Методы нелинейного программирования Исследование операции Майнор 3 Машинное обучение 2 Делопроизводство на государственном языке Оптимальное управление Обучение с подкреплением и его применения в ИИ Глубокое обучение для прикладной математики Нейронные сети Методы решения обратных некорректных задач Анализ и визуализация данных в Power BI Глубокое обучение обратных задач

Профессии

Результаты обучения

• Обладать базовыми знаниями и опытом в создании алгоритмов
• Обладать высокой квалификацией в области программирования
• Уметь применять продвинутые аналитические инструменты.
• Применять математические модели и методы различных процессов
• Проявлять коммуникабельность, инициативность и психологическую подготовленность к трудовой деятельности, в том числе при работе в команде и принимать управленческие и технические решения.
• Извлекать нужную информацию из всевозможных источников, включая информационные потоки в режиме реального времени.
• Проводить многомерный анализ.
• Создавать математические модели с использованием методов современных информационных технологий.
• Оценивать достоверность и обоснованность полученной информации с применением критического мышления.
• Иметь компетенции в обработке больших данных и проектировании систем искусственного интеллекта
• Распознать логическую связь в системе собранной информации.
• Аргументировать выбор основных стандартов, принципов и шаблонов проектирования, методов, инструментов и языков программирования, в том числе выбирать методы и средства построения систем защиты информации современных ИКТ.
• Умеет применять полученные знания по выбранной дополнительной образовательной программе.
• Демонстрировать способность проводить междисциплинарные научные исследования с использованием базовых знаний из сфер экономики и права, экологии и безопасности жизнедеятельности. Способность применять предпринимательские качества для задач по расчету рентабельности научных проектов. Способность построения личностных и межличностных отношений с соблюдением антикоррупционной культуры.

Похожие ОП