Цифровые технологии в бизнесе: анализ данных и практика решений

Цифровые технологии в бизнесе: анализ данных и практика решений

Направление подготовки: Научно-педагогическое
Срок обучения: 2 года
Магистерская программа «Цифровые технологии в бизнесе: анализ данных и практика решений» отвечает современным вызовам ИТ-индустрии: подготовка аналитиков данных для инновационной цифровой экономики, обладающих аналитическими, исследовательскими, методическими и технологическими компетенциями в новых областях науки, техники и экономики. Направление включает построение математических моделей и вычислительных алгоритмов обработки данных, алгоритмов анализа данных как в общей постановке, так и в сфере специализации, использование на практике современных технологий обработки больших объемов сложно или недостаточно структурированных данных.
Преимущества программы
Программа погружает магистрантов в аналитику и язык данных. Обучающиеся научатся разрабатывать автоматизированные методы анализа больших объемов данных с целью извлечения из них необходимых знаний для принятия решений. Выпускники данной программы нацелены проводить оригинальные исследования в выбранных областях машинного обучения и анализа данных и применять полученные результаты в обществе, экономике и бизнесе.
Профильные дисциплины
  • Анализ данных (Python, SQL, SAS)
  • Устойчивое развитие
  • Цифровые технологии в анализе потребительского спроса
  • Big Data Hadoop и Spark
  • Автоматизация и тестирование процессов машинного обучения
  • Алгоритмы обработки и анализа данных
  • Безопасность Web приложений
  • Инжиниринг данных и сервисов для автоматизации бизнес процессов
  • Нейронные сети и глубокое обучение
  • Прикладные аспекты работы с хранилищем данных
  • Разработка модели бизнес аналитики (SQL)
  • Технология Блокчейн
Возможные места работы выпускников
  • Телекоммуникация (операторы сотовой связи)
  • Банки второго уровня
  • Акционерное общество «Фонд национального благосостояния «Самрук-Қазына»»
  • Логистика (Авиа, ЖД и другие виды перевозок и складирования, учета товаров и услуг)
  • Бизнес модели, основанные на интернет технологиях
  • Консалтинг
  • Научно исследовательские институты
  • Высшие учебные заведения
В современном мире грамотный анализ накопленных данных является необходимостью для любой компании и повышает ее конкурентоспособность. Для достижения этой цели необходимы уникальные специалисты, которые обладают знаниями на стыке нескольких областей, разбираются в предметной области, а также профессионально владеют навыками программирования, работы с системами хранения данных, статистическими методами, методами машинного обучения и способны визуализировать полученные результаты. Подобный специалист не только анализирует исторические данные, но и способен на их основе построить прогностические математические модели.

Выпускники программы востребованы как в качестве инженеров-исследователей, специалистов по анализу данных, аналитиков и разработчиков программного обеспечения в крупных исследовательских центрах и инновационных стартапах, так и в качестве научных сотрудников и преподавателей в высших учебных заведениях, а также в качестве консультантов, способных проводить тренинги и курсы повышения квалификации.

Наука о данных

Направление подготовки: профильная магистратура
Срок обучения: 1.5 года
Магистерская программа «Наука о данных (Data Science)» направлена на подготовку специалистов, способных осуществлять обработку больших данных, разрабатывать и внедрять инновационные и креативные решения в области аналитики, реализовывать и тестировать модели с помощью современных программных средств. Направление включает изучение классических подходов математической статистики и основных инструментов искусственного интеллекта, включая методы экспертных систем и машинного обучения. Предусматривает подготовку элитных кадров инновационной экономики, которые обладают аналитическими, исследовательскими, методическими и технологическими компетенциями в новых областях науки, техники и экономики.
Преимущества программы
  • Акцент на данных сложной структуры, неструктурированных данных и данных на естественных языках, что требует привлечения методов искусственного интеллекта (например, онтологий, социальных сетей).
  • Широкий спектр прикладных областей (от поиска в Интернет до медицинской информатики).
  • Углублённое изучение базовых моделей для системного взгляда на развитие наук о данных.
  • Сочетание траекторий для «аналитиков» (создателей математических моделей и методов) и «разработчиков» (создателей интеллектуальных систем).
  • Концентрация на математических основах, методологии, методах и алгоритмах анализа данных и обработки больших данных;
Профильные дисциплины
  • Многомерный статистический анализ
  • Программирование (Python, SAS, R)
  • Hadoop: Система для обработки больших данных
  • Анализ Интернет-данных
  • Искусственный интеллект
  • Основы Apache Spark
  • Прикладные аспекты машинного обучения
  • Применение нейронных сетей
  • Разработка и внедрение систем больших данных
  • Технология Блокчейн
Узнайте как поступить