• A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

Summary of Degree Programme

Field of Studies

01.04.02 Applied Mathematics and Informatics

Approved by
HSE University Educational Standard
Last Update
27.08.2019
Network Programme

No

Length of Studies, Mode of Studies, Credit Load

2 years

Full-time, 120 з.е.

Language of instruction

RUSENG

Instruction in Russian with some courses in English

Qualification upon graduation

Master

Double-degree Programme

No

Use of online learning

With online tools

Tracks

2024/2025 Academic year

Data Mining

Type: Applied
Track Supervisor: Kalyagin, Valery A.
Language of instruction: Russian and English
Use of online learning: With online tools
Qualification upon graduation: Магистр

2023/2024 Academic year

Data Mining

Type: Applied
Track Supervisor: Kalyagin, Valery A.
Language of instruction: Russian and English
Use of online learning: With online tools
Qualification upon graduation: Магистр

2022/2023 Academic year

Data Mining

Type: Applied
Track Supervisor: Batsyn, Mikhail V.
Language of instruction: Russian and English
Use of online learning: With online tools
Qualification upon graduation: Магистр
Competitive Advantages

1. Современное содержание программы, отражающее текущие тренды развития технологий: развитие робототехники и других направлений в области искусственного интеллекта.

2. Тесное взаимодействие с международной лабораторией LATNA (Laboratory of Algorithms and Technologies for Network Analysis), научным руководителем которой является заслуженный профессор университета Флориды, директор центра прикладной оптимизации, Панос Пардалос.

3. Сильный кадровый состав, включающий научных сотрудников лаборатории LATNA, профессионально занимающихся исследованиями в области анализа данных, машинного обучения, компьютерного зрения, алгоритмов оптимизации, а также сотрудников компании ItSeez, разработчиков известной библиотеки компьютерного зрения OpenCV. Сотрудники лаборатории LATNA и компании ItSeez ведут основные дисциплины учебного плана, студенты выполняют курсовые, выпускные квалификационные работы, прикладные и научные проекты под их ру-ководством.

4. Участие магистров в прикладных коммерческих проектах лаборатории LATNA, включающих проекты в области транспортной и складской логистики с крупнейшей ретейлинговой компанией в России, совместные проекты в области анализа данных с компанией Intel и другие проекты.

Professional Activities and Competencies of Programme Graduates

Основная сфера деятельности выпускников магистратуры «Интеллектуальный Анализ Данных» – это современные исследования и разработки (Research and Development – R&D) в области компьютерных наук и информационных технологий. Магистры получают глубокие фундаментальные и практические знания в таких современных R&D областях компьютерных наук, как анализ данных, машинное обучение, компьютерное зрение, распознавание речи, большие данные, глубокое обучение, компьютерная лингвистика, алгоритмы оптимизации, методы принятия решений.

В нашу эру информации сотрудники со знаниями в области анализа данных и алгоритмов оптимизации востребованы во многих сферах деятельности. В сфере информационно-коммуникационных технологий, как одной из наиболее быстро развивающихся областей в наше время, зарплаты сотрудников со знаниями в области анализа данных, машинного обучения, компьютерного зрения, алгоритмов оптимизации в разы превышают зарплаты рядовых разработчиков программного обеспечения. Наиболее заинтересованы в таких сотрудниках современные крупные компании, такие как Yandex, Kaspersky Lab, Google, Amazon, Intel, Microsoft, Apple, Samsung и др. Выпускники программы будут востребованы во всех развитых странах и регионах мира.

Programme Modules

Основные курсы магистерской программы представлены дисциплинами «Современные методы анализа данных», «Машинное обучение», «Технологии работы с большими массивами данных», «Современные методы принятия решений», «Стохастические модели», «Дискретные модели и сложность алгоритмов», «Дискретная оптимизация и исследование операций», «Компьютерная лингвистика», «Методы анализа сетевых структур», «Дополнительные главы методов оптимизации».

Программа подготовки магистров также включает курсовую работу, научно-исследовательскую практику и магистерскую диссертацию. Программу дополняют научно-исследовательские семинары «Современные задачи исследования операций» и «Методы интеллектуального анализа данных и компьютерной лингвистики», непосредственно посвященные современным задачам и подходам в области оптимизации, анализа данных, машинного обучения и компьютерной лингвистики.

Options for Students with Disabilities

This degree programme of HSE University is adapted for students with special educational needs (SEN) and disabilities. Special assistive technology and teaching aids are used for collective and individual learning of students with SEN and disabilities. The specific adaptive features of the programme are listed in each subject's full syllabus and are available to students through the online Learning Management System.

Programme Documentation

All documents of the degree programme are stored electronically on this website. Curricula, calendar plans, and syllabi are developed and approved electronically in corporate information systems. Their current versions are automatically published on the website of the degree programme. Up-to-date teaching and learning guides, assessment tools, and other relevant documents are stored on the website of the degree programme in accordance with the local regulatory acts of HSE University.

I hereby confirm that the degree programme documents posted on this website are fully up-to-date.

Vice Rector Sergey Yu. Roshchin

Summary of Degree Programme 'Data Mining'

Go to Programme Contents and Structure