• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Несколько десятков лет назад компьютеры резко подешевели и стали доступны для широкой аудитории, что произвело революцию как во многих отраслях науки, бизнеса и промышленности, так и в нашей повседневной жизни. С помощью компьютеров можно работать с огромными базами данных, автоматизировать бизнес-процессы, контролировать работу конвейера на производстве, упрощать управление самолетом или просто хранить коллекцию семейных фотографий.

Сегодня такая же революция происходит с данными. За несколько десятков лет многие отрасли и компании накопили большие объемы данных, и теперь появилась возможность извлекать пользу из этих данных, находить в них нетривиальные закономерности. Методы машинного обучения и анализа данных всё активнее используются при оптимизации производственных процессов и маршрутов транспорта, для оптимизации закупок и маркетинговых кампаний в интернет-коммерции, для создания новых лекарств и автомобилей без водителя — этот список приложений становится больше с каждым днем. Рынок анализа данных уже оценивается в 50 миллиардов долларов, и он продолжает свой стремительный рост.

Специалист по анализу данных, или Data Scientist — одна из самых востребованных и привлекательных профессий нашего времени. Такие люди нужны практически везде, спрос на них огромен и только растет с каждым годом.

Становится понятно, что недостаточно наличия специалистов по анализу данных — базовые навыки важны для профессионалов из многих областей бизнеса и науки. Методы анализа данных и машинного обучения находят свое применени в социальных науках, экономике, физике, журналистике, лингвистике и даже в исторических науках. Понимание методов и возможностей машинного обучения важно для менеджеров и управленцев, которым, вполне возможно, придется столкнуться с необходимостью внедрения или разработки систем анализа данных.

Наш майнор покрывает все основные разделы анализа данных, необходимые для успешного его применения на практике. Мы начинаем с самых основ — программирования и базовых разделов математики — и переходим к современным методам машинного обучения и их использованию для решения важных прикладных задач.


Курсы майнора:

  • Введение в программирование.
  • Введение в анализ данных.
  • Современные методы машинного обучения.
  • Прикладные задачи анализа данных.



Трудоемкость: 20 кредитов

Ограничения для выбора образовательным программам: Прикладная математика и информатика

Статус: запись с 14 марта 2017 года

Минимальное число слушателей: 60

Максимальное число слушателей: 100

Годы реализации: 2017 — 2019

Целевая аудитория: студенты 2016 года набора

Планируемое место проведения: