Summary of Degree Programme
01.04.02 Applied Mathematics and Informatics
No
2 years
Full-time, 120 з.е.
RUSENG
Choice of a Russian or English track
Master
Yes
With online tools
2024/2025 Academic year
Artificial Intelligence and Data Analysis
2023/2024 Academic year
Artificial Intelligence and Data Analysis
KLO-1:
Graduate can apply modern methodology, methods and tools of data analysis and machine learning
KLO-2:
Graduate can design, realize, implement and maintain research and industrial software systems of (big) data analysis and machine learning
KLO-3:
Graduate can formalize and model information processes and data for the development of intelligent systems
KLO-4: Graduate can document and publicly present results of data analysis by choosing optimal interactive and dynamic versions of visualization
- Получение лицами, имеющими базовое образование в области прикладной математики и смежных областях, специализации магистерского уровня в сфере наук о данных;
- Дополнение аналитических компетенций, полученных при изучении экономики, социологии, компьютерной лингвистики и т.п., математическими и технологическими компетенциями по работе с многомерными данными сложной структуры, включая большие данные, представленные в различных форматах;
- Получение профессионалами в области системной аналитики или аналитики предметной области дополнительных технологических навыков в области специализации (при попадании профессиональных интересов в один из профилей).
ПК-1:
Способен организовать научно-исследовательскую деятельность
ПК-2:
Способен поддерживать коллективную научную коммуникацию, организовывать научные мероприятия
ПК-3:
Способен организовать обучение специалистов в области прикладной математики новым методам и инструментам в соответствии с направлением подготовки и специализацией
ПК-4:
Способен анализировать и воспроизводить смысл междисциплинарных текстов с использованием языка и аппарата прикладной математики и информатики
ПК-5:
Способен создавать междисциплинарные тексты с использованием языка и аппарата прикладной математики и информатики
ПК-6:
Способен оформлять и представлять публично результаты профессиональной деятельности с использованием информационных технологий
ПК-7:
Способен осуществлять целенаправленный многокритериальный поиск информации о новейших
ПК-8:
Способен создавать, описывать и ответственно контролировать выполнение технологических требований и нормативных документов в профессиональной деятельности
ПК-9:
Способен получать, очищать, анализировать и визуализировать большие объёмы данных
ПК-10:
Способен реализовывать модели и алгоритмы прикладной математике в виде компьютерных программ
ПК-11:
Способен оценивать корректность и воспроизводимость применения методов прикладной математики и информатики
УП образовательной программы включает в себя следующие модули:
- Модуль «Ключевые семинары»: Семинар наставника, Научно-исследовательский семинар;
- Модуль «Практика»: Курсовая работа, Подготовка выпускной квалификационной работы;
- Модуль «Major»: Дисциплины специализации по выбору и обязательные;
- Модуль «МагоЛего»: Курсы по выбору из общеуниверситетского пула дисциплин;
- Модуль «ГИА»: Защита выпускной квалификационной работы (магистерской диссертации).
2022/2023 Academic year
Artificial Intelligence and Data Analysis
KLO-1:
Graduate can apply modern methodology, methods and tools of data analysis and machine learning
KLO-2:
Graduate can design, realize, implement and maintain research and industrial software systems of (big) data analysis and machine learning
KLO-3:
Graduate can formalize and model information processes and data for the development of intelligent systems
KLO-4: Graduate can document and publicly present results of data analysis by choosing optimal interactive and dynamic versions of visualization
- Получение лицами, имеющими базовое образование в области прикладной математики и смежных областях, специализации магистерского уровня в сфере наук о данных;
- Дополнение аналитических компетенций, полученных при изучении экономики, социологии, компьютерной лингвистики и т.п., математическими и технологическими компетенциями по работе с многомерными данными сложной структуры, включая большие данные, представленные в различных форматах;
- Получение профессионалами в области системной аналитики или аналитики предметной области дополнительных технологических навыков в области специализации (при попадании профессиональных интересов в один из профилей).
ПК-1:
Способен организовать научно-исследовательскую деятельность
ПК-2:
Способен поддерживать коллективную научную коммуникацию, организовывать научные мероприятия
ПК-3:
Способен организовать обучение специалистов в области прикладной математики новым методам и инструментам в соответствии с направлением подготовки и специализацией
ПК-4:
Способен анализировать и воспроизводить смысл междисциплинарных текстов с использованием языка и аппарата прикладной математики и информатики
ПК-5:
Способен создавать междисциплинарные тексты с использованием языка и аппарата прикладной математики и информатики
ПК-6:
Способен оформлять и представлять публично результаты профессиональной деятельности с использованием информационных технологий
ПК-7:
Способен осуществлять целенаправленный многокритериальный поиск информации о новейших
ПК-8:
Способен создавать, описывать и ответственно контролировать выполнение технологических требований и нормативных документов в профессиональной деятельности
ПК-9:
Способен получать, очищать, анализировать и визуализировать большие объёмы данных
ПК-10:
Способен реализовывать модели и алгоритмы прикладной математике в виде компьютерных программ
ПК-11:
Способен оценивать корректность и воспроизводимость применения методов прикладной математики и информатики
УП образовательной программы включает в себя следующие модули:
- Модуль «Ключевые семинары»: Семинар наставника, Научно-исследовательский семинар;
- Модуль «Практика»: Курсовая работа, Подготовка выпускной квалификационной работы;
- Модуль «Major»: Дисциплины специализации по выбору и обязательные;
- Модуль «МагоЛего»: Курсы по выбору из общеуниверситетского пула дисциплин;
- Модуль «ГИА»: Защита выпускной квалификационной работы (магистерской диссертации).
Artificial Intelligence and Information Transmission (AIIT)
КОР-1:
Способен применить современную методологию, методы и инструменты анализа данных и машинного обучения
КОР-2:
Способен формализовать и моделировать информационные процессы и данные для создания интеллектуальных систем
КОР-3:
Способен оформить и представить публично результаты анализа данных, выбирая оптимальные интерактивные и динамические варианты визуализации данных
КОР-4:
Умеет применять методы наук о данных к конкретным предметным задачам в рамках научных исследований
КОР-5:
Углублены элементы математической культуры, характерной для естественнонаучного цикла подготовки классического университета
- Получение лицами, имеющими базовое образование в области прикладной математики и смежных областях, специализации магистерского уровня в сфере наук о данных;
- Дополнение аналитических компетенций, полученных при изучении экономики, социологии, компьютерной лингвистики и т.п., математическими и технологическими компетенциями по работе с многомерными данными сложной структуры, включая большие данные, представленные в различных форматах;
- Получение профессионалами в области системной аналитики или аналитики предметной области дополнительных технологических навыков в области специализации (при попадании профессиональных интересов в один из профилей).
ПК-1:
Способен организовать научно-исследовательскую деятельность
ПК-2:
Способен поддерживать коллективную научную коммуникацию, организовывать научные мероприятия
ПК-3:
Способен организовать обучение специалистов в области прикладной математики новым методам и инструментам в соответствии с направлением подготовки и специализацией
ПК-4:
Способен анализировать и воспроизводить смысл междисциплинарных текстов с использованием языка и аппарата прикладной математики и информатики
ПК-5:
Способен создавать междисциплинарные тексты с использованием языка и аппарата прикладной математики и информатики
ПК-6:
Способен оформлять и представлять публично результаты профессиональной деятельности с использованием информационных технологий
ПК-7:
Способен осуществлять целенаправленный многокритериальный поиск информации о новейших
ПК-8:
Способен создавать, описывать и ответственно контролировать выполнение технологических требований и нормативных документов в профессиональной деятельности
ПК-9:
Способен получать, очищать, анализировать и визуализировать большие объёмы данных
ПК-10:
Способен реализовывать модели и алгоритмы прикладной математике в виде компьютерных программ
ПК-11:
Способен оценивать корректность и воспроизводимость применения методов прикладной математики и информатики
УП образовательной программы включает в себя следующие модули:
- Модуль «Ключевые семинары»: Семинар наставника, Научно-исследовательский семинар;
- Модуль «Практика»: Курсовая работа, Подготовка выпускной квалификационной работы;
- Модуль «Major»: Дисциплины специализации по выбору и обязательные;
- Модуль «МагоЛего»: Курсы по выбору из общеуниверситетского пула дисциплин;
- Модуль «ГИА»: Защита выпускной квалификационной работы (магистерской диссертации).
2021/2022 Academic year
Internet Data Analysis
Intelligent Systems and Structural Analysis
Theoretical Computer Science
Complex Systems Modeling Technologies
2020/2021 Academic year
Internet Data Analysis
Intelligent Systems and Structural Analysis
Theoretical Computer Science
Complex Systems Modeling Technologies
2018/2019 Academic year
Internet Data Analysis
Intelligent Systems and Structural Analysis
Complex Systems Modeling Technologies
Это первая магистерская программа в России по наукам о данных. Мы даем глубокую подготовку по всем фундаментальным основам наук о данных: дискретным и статистическим методам анализа данных, технологиям программирования для анализа данных, в сочетании с возможностью вести проектную деятельность в живых проектах и серьезных компаниях. У нас большая вариативность в выборе направления подготовки и приложений от медицинской информатики до интеллектуального информационного поиска.
НОД формирует следующие базовые компетенции:
1. Способен применять на практике системные знания о структуре и особенностях
некоторой предметной области в сфере специализации.
2. Способен строить математические модели и вычислительные алгоритмы
обработки (получения, хранения, переработки) данных.
3. Способен строить математические модели и вычислительные алгоритмы анализа
данных как в общей постановке, так и в сфере специализации.
4. Способен использовать на практике современные технологии обработки
больших объёмов сложно или недостаточно структурированных данных.
В целом выпускник НОД может решать задачи поиска, сбора, хранения, подготовки,
анализа данных и интерпретации результатов в области специализации.
Из дисциплин утвержденного учебного плана образовательной программы студент формирует свой индивидуальный учебный план (ИУП), содержащий не менее 60 кредитов (зачетных единиц) на один учебный год и в который входят:
- обязательные дисциплины и дисциплины по выбору из базовой части учебного плана (Major)
- ключевые семинары: Семинар наставника, Научно-исследовательский семинар
- дисциплины вариативной части учебного плана из общеуниверситетского пула (Magolego). Помимо базовых и вариативных дисциплин факультеты могут предлагать своим студентам перечень общефакультетских факультативов. Студент решает, включить ли факультатив в свой индивидуальный учебный план или нет. Кредиты за эти дисциплины «набираются» сверх положенных 60 кредитов в год и предполагают полную ответственность студента за полученные по этим дисциплинам оценки.
- практика: курсовая работа, подготовка ВКР
- государственная итоговая аттестация: защита выпускной квалификационной работы
Профессиональная подготовка образовательных модулей программы формируются в рамках предусмотреных следующих специализаций:
1) ИИАД
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.
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