Maestría en ciencias de datos
HSE University
Información clave
Ubicación del campus
Moscow, Rusia
Idiomas
Inglés
Formato de estudio
En el campus
Duración
2 Años
Ritmo
Tiempo completo
Pago de estudios
RUB 390.000 / per year
Fecha límite de inscripción
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Fecha de inicio más temprana
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Introducción
Con el fin de analizar el creciente volumen de datos generados en todas las áreas de la sociedad actual, la industria moderna de TI está elevando el tema de Big Data. Asimismo, la comunidad académica está estableciendo el campo emergente de la ciencia de datos. Este programa incluye capacitación en los campos de modelos computacionales, modelado matemático y pronósticos, arquitectura informática, técnicas de programación avanzadas, así como almacenamiento y recuperación de datos. Gracias a su diseño multidisciplinario, este programa puede servir como columna vertebral de interés para los graduados de numerosas facultades, así como para el personal de los centros de investigación. Los egresados del programa podrán resolver problemas relacionados con la búsqueda, recolección, almacenamiento, preparación y análisis de datos, así como la interpretación de resultados en el área de especialización.
Reseña del programa
El programa de maestría de Data Science incluye la pista educativa de tiempo completo para estudiantes de habla inglesa que consiste en un conjunto de disciplinas básicas y una variedad de cursos electivos y opcionales en inglés.
El objetivo del programa es capacitar a expertos altamente calificados en matemáticas aplicadas, ciencias de la información y análisis de datos.
El programa implica un estudio en profundidad de métodos matemáticos de modelos de inteligencia artificial y métodos modernos de análisis de datos, modelado matemático e informativo de sistemas complejos, así como la realización por computadora de estos métodos. Los ministerios e instituciones de la Federación de Rusia, las administraciones regionales y las grandes empresas demandan los conocimientos y las habilidades de los graduados de este curso.
El concepto y el plan de estudios de la especialización en Análisis de datos de Internet se han desarrollado en conjunto con Yandex. Esta pista involucra la enseñanza de disciplinas especiales por parte del personal de la Compañía, la participación de estudiantes, posgrados y profesores en proyectos de implementación de tareas sugeridas por Yandex y relacionadas con sus operaciones comerciales, capacitación vocacional para estudiantes en Yandex e investigación conjunta realizada en conjunto. con el personal de Yandex.
Admisión
Plan de estudios
El programa incluye 3 especializaciones y una pista enseñada en inglés a tiempo completo (120 créditos):
Pista enseñada en inglés
Contenidos generales del plan de estudios
Cursos puente:
- Matemáticas discretas para el desarrollo de aplicaciones y algoritmos
- Teoría de probabilidad y estadística matemática
- Componentes del campo de estudio
Cursos básicos:
- Métodos modernos de análisis de datos
- Métodos modernos de toma de decisiones
- Ciencia de red
- Aprendizaje automático y minería de datos
Cursos electivos:
- Métodos automatizados para la verificación del programa
- Informática Médica
- Análisis de datos en medicina
- Ingeniería de datos y servicios para la automatización de procesos comerciales
Análisis de datos de Internet
Cursos básicos:
- Métodos modernos de análisis de datos
- Métodos modernos de toma de decisiones
- Aprendizaje automático
- Algoritmos y estructuras de datos
- Métodos y sistemas para procesar Big Data
Cursos electivos:
- Enfoques probabilísticos y estadísticos en la toma de decisiones
- Teoría de cálculos paralelos y distribuidos
- Optimización en aprendizaje automático
- Análisis de imagen y video
- Procesamiento automático de textos
- Aprendizaje profundo
Sistemas inteligentes y análisis estructural
Cursos puente:
- Matemáticas discretas para el desarrollo de aplicaciones y algoritmos
- Teoría de probabilidad y estadística matemática
Cursos básicos:
- Métodos modernos de análisis de datos
- Métodos modernos de toma de decisiones
- Conjuntos ordenados en análisis de datos
- Ciencia de red
- Introducción al aprendizaje automático y la minería de datos
- Aprendizaje automático y minería de datos
Cursos electivos:
- Lingüística computacional y análisis de textos
- Teoría de la información y teoría combinatoria de la búsqueda
- Fundamentos de Diseño e Implementación de Inteligencia Artificial
- Juegos de sistemas y decisiones en el análisis y el modelado de datos
- Análisis de datos en medicina
- Big Data Analysis
- Aprendizaje profundo
- Métodos automatizados para la verificación del programa
- Informática Médica
- Métodos robustos en estadística
- Toma de decisiones y análisis de datos bajo incertidumbre y ambigüedad
- Automatización de procesos comerciales mediante el aprendizaje automático
Tecnologías de modelado de sistemas complejos
Cursos puente:
- Matemáticas discretas para el desarrollo de aplicaciones y algoritmos
- Teoría de probabilidad y estadística matemática
Cursos básicos:
- Métodos modernos de análisis de datos
- Métodos modernos de toma de decisiones
- Conjuntos ordenados en análisis de datos
- Fundamentos matemáticos de las telecomunicaciones modernas
- Métodos estadísticos para el modelado predictivo
- Métodos geométricos para modelado predictivo
Cursos electivos:
- Lingüística computacional y análisis de textos
- Teoría de la información y teoría combinatoria de la búsqueda
- Fundamentos de Diseño e Implementación de Inteligencia Artificial
- Juegos de sistemas y decisiones en el análisis y el modelado de datos
- Análisis de datos en medicina
- Big Data Analysis
- Aprendizaje profundo
- Métodos automatizados para la verificación del programa
- Informática Médica
- Métodos robustos en estadística
- Toma de decisiones y análisis de datos bajo incertidumbre y ambigüedad
- Automatización de procesos comerciales mediante el aprendizaje automático
Oportunidades profesionales
Los graduados del programa adquirirán habilidades y competencias en demanda en las principales plataformas en línea, incluidos métodos y herramientas para procesar grandes volúmenes de datos (Big Data), preprocesamiento de datos (Extract-Transform-Load), minería de datos (Data Mining), conocimiento extracción (Knowledge Discovery), creación de motores de búsqueda (Search Engines), análisis de redes sociales (Social Network Analysis), escalado de algoritmos (tecnologías Hadoop y Map-Reduce) y predicción de series de tiempo financieras.
Sobre la escuela
Preguntas
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