Наука о данных
02.03.01 Математика и компьютерные науки (с профилем: наука о данных)
С начала 2010-х годов профессия «учёного по данным» считается одной из самых привлекательных, высокооплачиваемых и перспективных. Интерес к ней тесно связан с концепцией «больших данных».

Но что же стоит за этими названиями?

Математика: вероятность, статистика и оптимизация; и информатика, для которой в английском языке используется словосочетание computer science.
Наука о данных (или даталогия) – это термин объединяющий множество различных классических дисциплин, связанных воедино общим объектом изучения, данными. Основной смысл этой науки в том, чтобы извлекать предполагаемую или совсем неявную на первый взгляд информацию чаще всего из многомерных массивов с числами разнообразного происхождения.
Наука о данных отличается от информатики тем, что первая сконцентрирована на получении и интерпретации информации, пригодной для восприятия человеком, в то время как вторая концентрируется на работе самих вычислительных комплексов и передаче информации от машины к машине и сборе информации машинным способом.
Подробнее о направлении
Срок обучения
4 года
Вступительные испытания
ЕГЭ математика, ЕГЭ информатика, ЕГЭ русский язык
Квалификация по диплому:
бакалавр по направлению подготовки «Математика и компьютерные науки»
Карьера в области искуственного интеллекта
Используйте свои знания математики для создания рекомендательных систем и систем поддержки решений.
Карьера в области машинного зрения и распознавания речи
Применяйте математику для создания систем компьютерного зрения, распознавания речи, улучшения качества изображения и звука.
Карьера в области
Больших Данных
Воспользуйтесь своими познаниями в области компьютерных наук для сбора, хранения, защиты и обработки Больших Данных.
Что вы будете изучать?
1 курс
Абстрактная алгебра
Аналитическая геометрия
Линейная алгебра
Математический анализ
Теория чисел
Комбинаторика
Программирование
2 курс
Алгоритмы и структуры данных
Дискретная математика
Дифференциальные уравнения
Математический анализ
Математическая логика
Структуры данных
Топология
Программирование
3 курс
Комплексный анализ
Функциональный анализ
Теория вероятностей
Математическая статистика
Случайные процессы
Машинное обучение
Численные методы
Программирование
Уравнения в частных производных
4 курс
Вариационное исчисление
Вычислительная статистика
Нейронные сети
Машинное обучение
Методы оптимизации
Многомерный регрессионный анализ
Оптимальное управление
Теоретическая механика

Две подспециальности
Информационные технологии
  • Реляционные алгебры
  • Алгоритмические системы
  • Скрытые марковские модели
  • Восстановление данных и коды исправляющие ошибки
  • Введение в криптографию
  • Алгоритмы биоинформатики
  • Алгоритмы сжатия информации
  • Информационный поиск
Обработка сигналов и изображений
  • Системы управления базами данных
  • Гармонический анализ
  • Нейронные сети
  • Интегральные преобразования
  • Проективная геометрия
  • Анализ социальных сетей
  • Геометрические инварианты
  • Введение в теорию вейвлетов
Языки программирования и программное обеспечение
Направление в цифрах
25
Количество бюджетных мест
122 460
Цена контрактного обучения в год
240
Средний балл абитуриентов в 2018
(сумма по трем предметам, бюджет)
Возможные варианты будущего трудоустройства
Контактное лицо
Андрей Андреевич Новиков
координатор образовательной программы
Телефон: +7 960 089 44 47
Электронная почта: A.Hobukob@gmail.com