Искусственный интеллект и анализ данных

Бакалавриат, направление подготовки: 01.03.02 Прикладная математика и информатика
25
бюджетных мест
5
платных мест
4
года обучения
МГУ им. М. В. Ломоносова
Минимальное количество баллов для поступления
на базе среднего общего образования (по ЕГЭ или вступительным испытаниям вуза)
46
Математика
51
Информатика и ИКТ
50
Русский язык
на базе высшего образования
46
Математика
51
Информатика и ИКТ
50
Русский язык
на базе среднего профессионального образования (по вступительным испытаниям вуза)
46
Математика
51
Информатика и ИКТ
50
Русский язык

О программе

«Искусственный интеллект и машинное обучение» — это один из профилей, реализуемых в рамках направления подготовки «Прикладная математика и информатика». Эта образовательная программа реализуется в БФУ им. И. Канта при поддержке МГУ им. М. В. Ломоносова. Выпускники нашей программы профессионально овладеют инструментальными средствами разработки информационных систем для создания разнообразных бизнес-приложений на различных языках программирования, получат как теоретические знания, так и практические навыки в области наиболее бурно развивающегося направления современных информационных технологий — искусственного интеллекта. Таким образом, они смогут применять свои навыки в самых разнообразных областях: от классических десктопных приложений до сложных систем с возможностью прогнозирования, автоматического распознавания образов и многого другого.

Образовательная программа сочетает в себе фундаментальную математическую подготовку с изучением различных современных языков программирования с особым вниманием к практическим навыкам их применения, принципов построения информационных систем с использованием технологий машинного обучения и ИИ.

Полученные знания студенты могут продемонстрировать на различных конкурсах, олимпиадах и других активностях. Выпускная работа носит прикладной характер, тематика работы не ограничена, самое главное, чтобы были использованы методы анализа данных и элементы ИИ.

Данный модуль позволяет студенту не просто стать разработчиком информационных систем, которые также востребованы на рынке труда, но и расширить свою востребованность за счет компетенций по машинному обучению и искусственному интеллекту. Ориентация на практический характер обучения при соблюдении необходимого количества фундаментальной подготовки дает возможность уже на 3-4 курсе найти себя на рынке труда.

Документы

Программа обучения

— фундаментальные дисциплины
— прикладные дисциплины
Год 1
Основы программирования
Математический анализ
Алгебра
Геометрия
Иностранный язык
История России
Философия
Критическое мышление
Цифровая культура
Системы компьютерной алгебры
Основы предпринимательской деятельности
Элективные курсы по физической культуре и спорту
Учебная технологическая (проектно-технологическая) практика
Год 2
Математическая логика
Дифференциальные уравнения
Комплексный анализ
Дискретная математика для программистов
Физика
Математический анализ
Алгоритмы и структуры данных
Объектно-ориентированное программирование
Операционные системы и компьютерные сети
WEB-программирование
Язык PHP
Иностранный язык
Физическая культура и спорт
Безопасность жизнедеятельности
Основы коммуникации
Учебная технологическая (проектно-технологическая) практика
Год 3
Функциональный анализ
Теория вероятностей и математическая статистика
Уравнения математической физики
Объектно-ориентированное программировние
Численные методы
Элективные курсы по физической культуре и спорту
Базы данных
Статистический и экономический подходы к анализу данных
Введение в искусственный интеллект
Язык Java
Наглядное программирование
Компьютерная графика
Визуальное программирование
Основы разработки компьютерных игр
Геймдизайн и проектирование игр
Производственная технологическая (проектно-технологическая) практика
Год 4
Библиотеки Phyton для работы с данными
Практические задачи искусственного интеллекта
Машинное обучение
Технология больших данных
Нейротехнологии и искусственный интеллект
Анализ данных
Разработка технической документации
Управление ИТ-проектами
Производственная практика
Преддипломная практика

Карьера после обучения

Выпускники — высоко востребованные IT-специалисты, обладающие фундаментальными знаниями и компетенциями в области анализа данных и машинного обучения. Подобное сочетание позволяет не только быстро найти работу, но и совершенствоваться в дальнейшем, при необходимости.

Практика проходит при участии специалистов Сбера, обладающими уникальными компетенциями в области как разработки программных продуктов, так и работы с данными.

Резюме выпускника программы

Должность
Дата-аналитик

Профессиональные навыки

  • Обработка и визуализация данных
  • Построение моделей машинного обучения
  • Построение и обучение нейронных сетей
  • Разработка сервисов на основе машинного обучения
  • Прогнозирование: изучение, разработка, тестирование методов анализа и прогнозирования временных рядов
  • Понимание методологии реализации аналитических проектов на основе машинного обучения

Владение программами

Java
Python
MS SQL
библиотеки по анализу данных
Должность
Системный аналитик

Профессиональные навыки

  • Сбор и обработка требований при формировании проекта
  • Подготовка и согласование функциональных и технических спецификаций
  • Проектирование и интеграция информационных систем с другими программными решениями
  • Анализ, обоснование и выбор готовых решений по оптимизации процессов
  • Описание интерфейсов взаимодействия новых и существующих систем
  • Разработка проектной документации

Владение программами

Java
Python
MS SQL
библиотеки по анализу данных
Должность
Программист

Профессиональные навыки

  • Проектирование, тестирование и внедрение программного обеспечения
  • Работа с документацией внутренних проектов
  • Администрирование веб-сервисов
  • Разработка алгоритмов работы программного обеспечения

Владение программами

Java
Python
MS SQL
С/С++

Личный кабинет для

Личный кабинет для cтудента

Даю согласие на обработку представленных персональных данных, с Политикой обработки персональных данных ознакомлен

Подтверждаю согласие