• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Аннотации учебных дисциплин

Обязательные дисциплины

  1. Data Science for Business (Наука о данных для бизнеса) 
  2. Decision Analysis (Анализ решений)
  3. Enterprise Architecture Perfecting (Моделирование архитектуры предприятия)
  4. IT Strategy Development (Разработка ИТ стратегии)
  5. Strategic Innovation Management (Стратегическое управление инновациями)

 

Вариативные дисциплины

Технологический блок

  1. Data Analytics and Visualization for Business  (Аналитика и визуализация данных для бизнеса)
  2. Predictive Modelling (Предсказательное моделирование)
  3. Building Scoring Models Using Machine Learning Methods (Построение скоринговых моделей с использованием методов машинного обучения)
  4. Theoretical Basics of Distributed Information Processing in Big Data Systems  (Теоретические основы распределенной обработки информации в системах больших данных)
  5. Manufacturing Data Collection and Analytics (Сбор и аналитика производственных данных) 
  6. Neural Networks and Deep Learning  (Нейронные сети и глубокое обучение)
  7. Applied Machine Learning (Прикладные аспекты машинного обучения)
  8. Digital Platforms and Ecosystems of Modern Business  (Цифровые платформы и экосистемы современного бизнеса) 
  9. Applied Blockchain in the Modern Enterprise Architecture (Прикладной блокчейн в архитектуре современного предприятия)
  10.  Cloud technologies (Облачные технологии)

 

Управленческий блок

  1. Advanced Data Management (Современный менеджмент данных)
  2. Big Data Based Marketing Analytics (Маркетинговая аналитика на основе больших данных)
  3. Leadership and Project Team Management (Лидерство и управление командой проекта)

Студент может выбирать дисциплины из обоих блоков в соответствии с индивидуальными входными компетенциями и ориентируясь на указанные в программе курса пререквизиты, а также курсы из других магистерских программ (на английском языке).

 

Адаптационные курсы

  1. Python for Data Science and AI (Python для науки о данных и искусственного интеллекта)
  2. Analysis for Business Systems (Анализ для бизнес-систем)
  3. Digital Transformation (Цифровая трансформация)