Большие данные и машинное обучение / Big data and machine learning

Магистерская программа «Большие данные и машинное обучение» Университета ИТМО направлена на подготовку специалистов в области прикладной математики и информатики, компетентных в проектировании, разработке и использовании технологии больших данных и машинного обучения для решения различных практических задач.
В ходе обучения магистранты получат глубокие знания и навыки в области работы с большими данными, разработки методов интеллектуального анализа данных, решения прикладных задач по обработке больших объемов информации и визуализации больших объемов данных.
Программа реализуется в сотрудничестве с Национальным центром когнитивных разработок Университета ИТМО и рассчитана на студентов, которые стремятся не только получить теоретические знания, но и погрузиться в реальную научно-исследовательскую и проектную работу с промышленными партнерами. Работа ведется как над академическими задачами, с возможностью последующей презентации результатов на международных конференциях, так и над промышленными задачами R&D департаментов ведущих мировых и российских компаний.

Обучение в магистратуре подразумевает выбор одной из пяти специализаций:

• Технологии организации и управления инфраструктурой больших данных. Специализация направлена на изучение современной инфраструктуры для сбора, хранения и обработки сверхбольших данных и ориентирована на следующие профессии: программисты, решающие задачи хранения и обработки сверхбольших объемов данных в индустрии; инженеры-исследователи, работающие над исследовательскими проектами; специалисты, работающие с высоконагруженными системами хранения данных.

• Технологии машинного обучения и анализа больших данных. Специализация направлена на изучение методов, моделей и высокоэффективных алгоритмов для автоматического извлечения знаний из данных методами машинного обучения, на анализ данных с помощью методов глубокого обучения и нейронных сетей. Данная специализация ориентирована на следующие профессии: инженеры-исследователи, специалисты по анализу данных, аналитики и разработчики программного обеспечения в крупных исследовательских центрах и инновационных стартапах, научные сотрудники в академической среде в ведущих мировых и российских вузах.

• Когнитивные технологии и квантовый интеллект. Специализация нацелена на изучение моделирования сложных социально-экономических процессов с применением современных методов квантовой теории информации, когнитивных технологий, машинного обучения и искусственного интеллекта. Специализация ориентирована на разработчиков нового программного обеспечения, математиков-исследователей (аналитиков) по новым формам экономики и финансов (когнитивная экономика), разработчиков систем искусственного интеллекта с элементами когнитивных и квантовых вычислений.

• Интеллектуальные технологии больших данных в медицине и здравоохранении. Специализация направлена на изучение методов формализации, структурирования, интерпретации и усвоения знаний для задач поддержки принятия решений в медицине и здравоохранении. Специализация также включает в себя курсы по математической эпидемиологии и медицинской статистики.

• Когнитивные технологии и машинное обучение в планировании и сопровождении спасательных и специальных операций. Специализация сфокусирована на применении технологий искусственного интеллекта в разработке высокотехнологичных компьютерных систем оперативного мониторинга, моделирования и поддержки принятия управленческих решений для эффективного проведения комплексных мероприятий.

Мы в социальных сетях : 

В современном мире грамотный анализ накопленных данных является необходимостью для любой компании и значительно повышает ее конкурентоспособность. Рынок нуждается в специалистах, способных правильно выстроить логику и процесс проводимого анализа, реализовывать высокоэффективные алгоритмы обработки данных в распределенной вычислительной среде. Актуальным требованием становится не только умение применять отдельные методы машинного обучения, но и понимание подходов искусственного интеллекта на системном уровне. Умение проектировать прогностические и имитационные модели для решения трудно формализуемых задач делает выпускников данной программы крайне востребованными специалистами. Это подтверждается успешным сотрудничеством с такими компаниями, как Сименс, РосНефть, ГазпромНефть, МТС, Банк Санкт-Петербург, Mail.Ru, BCC, Расофт.

Магистерская программа включает такие дисциплины, как:

• Инфраструктура больших данных

• Технологии машинного обучения

• Эволюционные вычисления

• Методы машинного обучения для обработки промышленных данных

• Архитектуры нейронных сетей для глубокого обучения

• Анализ социальных сетей

• Динамические модели принятия решений в сложных социальных и экономических системах

Что позволяет нам подготовить профессионалов, которые обладают знаниями на стыке дисциплин, разбираются в предметной области, а также владеют навыками программирования, работы с системами хранения данных, статистическими методами, методами машинного обучения и способами визуализации полученных результатов.
Компетенции наших выпускников позволяют им успешно продолжать исследовательскую деятельность, разрабатывать и внедрять алгоритмы интеллектуального анализа данных, а также руководить группой разработчиков. Знания и навыки, полученные на протяжении обучения, релевантны как в работе над исследовательскими проектами, так и в индустрии — от решения задач хранения и обработки сверхбольших объемов данных до анализа и предсказания поведения людей в социальных медиа.

Выпускники программы востребованы как инженеры-исследователи, специалисты по анализу данных, аналитики и разработчики программного обеспечения в крупных исследовательских центрах и инновационных стартапах, в качестве научных сотрудников в академической среде в ведущих мировых и российских вузах.