Информация для студентов 2018 года набора

Актуальные данные по дисциплинам уточняйте в базе учебных курсов НИУ ВШЭ 

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 применение 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.

Информация для желающих перевестись на майнор: http://cshse.ru/minor/iad/transfer

Трудоемкость: 20 кредитов

Ограничения для выбора образовательным программам: ОП «Прикладная математика и информатика», ОП «Прикладной анализ данных»

Максимальное число слушателей: 150

Годы реализации: 2019 — 2021

Целевая аудитория: студенты 2018 года набора

Курсы майнора: