"ПРИКЛАДНАЯ СТАТИСТИКА И НАУКА О ДАННЫХ" - НОВАЯ МАГИСТЕРСКАЯ ПРОГРАММА
 
“Прикладная статистика и наука о данных” - одна из самых актуальных магистерских программ. Ее возрастающая востребованность в наше время связана с революцией в сфере информационных технологий. Бум больших данных и превращение данных в “нефть будущего” создают потребность в расширенных возможностях для генерации и анализа беспрецедентно больших наборов данных. В основе курса лежат методы теории вероятностей и математической статистики, которые имеют многочисленные применения на практике, а также эти методы являются основой таких быстро развивающихся направлений, как актуарная математика, финансовая математика, эконометрика, машинное обучение, искусственный интеллект.
 
В рамках обучения по программе “Прикладная статистика и наука о данных” студенты изучат такие дисциплины и курсы, как прикладная статистика, тестирование гипотез, анализ данных, кластеризация, актуарные расчёты, линейная и логистическая регрессия, стохастические модели и многое другое.  Основной ацент поставлен на науке о данных, которая фокусируется на новых технологических возможностях обработки данных больших объёмов и разнообразия. 
 
 Цели и задачи программы 
 
  • Получение базовых знаний и формирование основных навыков прикладной статистики
  • Получение глубокого понимания структуры данных и изучение большого объёма данных
  • Понимание и использование линейных и нелинейных регрессионных моделей, методов классификации для анализа данных
  • Владение концепциями механизма рекомендаций и моделирования временных рядов и получение практического знания принципов, алгоритмов и приложений машинного обучения;
  • Выполнение научных и технических вычислений с использованием различных пакетов STATA/ R
 
 Востребованность и преимущества программы 
 
Выпускник, освоивший магистерскую программу “Прикладная статистика и наука о данных”, овладевает фундаментальными теоретическими знаниями, творческим мышлением, аналитическими способностями, умением работать с большими объёмами данных, востребованными на современном рынке труда.
 
Реализация магистерской программы “Прикладная статистика и наука о данных” направлена на подготовку специалистов, способных вести современные научные исследования, обеспечивающие высокий научный рейтинг, и способных обеспечивать воспроизводство высококвалифицированных кадров. 
  • Современная и всеобъемлющая учебная программа
  • Синергия теории и практики
  • Обеспечение сочетания навыков в математике, статистике, программировании и анализе данных
  • Возможность читать лекции на английском языке
  • Командные и индивидуальные проекты на курсах
  • Возможность переквалификации для инженеров-программистов, математиков, физиков, экономистов
 
 Преподаватели 
 
Специалисты, преподающие те или иные дисциплины в рамках программы “Прикладная статистика и наука о данных”, имеют опыт практической работы в IT, собственные методики преподавания и авторские разработки. Каждый из них в совершенстве владеет современными методами как индивидуальной, так и групповой работы со студентами и способен выстроить индивидуальную траекторию обучения и подготовки
 
 Диплом 
 
При успешном окончании программы обучения и прохождении государственной итоговой аттестации выпускник получает дипломы РА и РФ о высшем образовании с присвоением квалификации "Магистр" по  направлению подготовки "Прикладная математика и информатика".
 
 
Плата за обучение: 700 000 AMD (за учебный год)
 
 
За справками обращайтесь в отдел магистратуры РАУ:
Руководитель – Геворкян Эльза Норайровна
Е-mail: elza.gevorgyan@rau.am
Viber / WhatsApp: +374 91 933 123
Notice: Undefined index: galleries in /home/rau/public_html/imi/inc/page_galleries.php on line 5
"ПРИКЛАДНАЯ СТАТИСТИКА И НАУКА О ДАННЫХ" - НОВАЯ МАГИСТЕРСКАЯ ПРОГРАММА
Notice: Undefined index: block_video in /home/rau/public_html/imi/inc/right_side.php on line 90
“Прикладная статистика и наука о данных” - одна из самых актуальных магистерских программ. Ее возрастающая востребованность в наше время связана с революцией в сфере информационных технологий. Бум больших данных и превращение данных в “нефть будущего” создают потребность в расширенных возможностях для генерации и анализа беспрецедентно больших наборов данных. В основе курса лежат методы теории вероятностей и математической статистики, которые имеют многочисленные применения на практике, а также эти методы являются основой таких быстро развивающихся направлений, как актуарная математика, финансовая математика, эконометрика, машинное обучение, искусственный интеллект.
Подробнее