Прикладной анализ данных: магистратура в вузах Екатеринбурга

В ходе обучения осваиваются ключевые подходы к решению сложных задач, связанных с прогнозированием, обработкой изображений и временных рядов, а также применением машинного обучения. Особое внимание уделяется инструментам, которые позволяют эффективно извлекать, анализировать и представлять данные для поддержки принятия решений.

Программа развивает навыки научного исследования и применения математических методов в анализе информации, что позволяет выпускникам работать в областях, требующих глубокой обработки данных и построения интеллектуальных систем.

Изучаемые дисциплины:

• Логика и методология научных исследований
• Введение в методы анализа данных и информационного поиска
• Математические методы в анализе данных
• Современные проблемы адаптивного анализа данных
• Методы анализа и прогнозирования временных рядов.

Вариативная часть:

• Методы анализа и прогнозирования временных рядов
• Методы анализа и обработки изображений
• Алгоритмы обработки данных во внешней памяти
• Методы доступа к данным и информационного поиска
• Инструментальные средства анализа и прогнозирования временных рядов.

По выбору студента:

• Инструментальные средства анализа и прогнозирования временных рядов
• Теория принятия решений на основе нейронных сетей и генетических алгоритмов
• Инструментальные средства анализа и обработки изображений
• Системы интеллектуальной обработки видео изображений
• Инструментальные средства анализа и визуализации данных
• Теория построения сложных систем
• Инструментальные средства и технологии информационного поиска
• Системы поддержки принятия решений.