Магистерская программа "Большие данные: инфраструктуры и методы решения задач"

Научный руководитель: профессор, д.т.н. В. А. Сухомлин

Цель магистерской программы "Большие данные: инфраструктуры и методы решения задач" - подготовка магистров, специализирующихся в области проектирования и применения масштабируемых инфраструктур оперирования разно-структурированными большими данными, создания и использования методов решения задач анализа больших данных в таких инфраструктурах (в мире подобная специализация именуется «наукой о данных» ("data science")). Программа основана на новейших технологиях, воплощенных в современных платформах Big Data, и предусматривает освоение методов и инструментов создания масштабируемых программ анализа больших разно-структурированных данных в распределенных кластерах, виртуальной и материализованной интеграции данных при создании посредников и хранилищ больших данных, выделения, сопоставления и слияния сущностей в массивных коллекциях неструктурированных и слабоструктурированных данных, а также применения в таких процессах методов статистического анализа и машинного обучения. Особое место в программе занимает освоение методов формулирования и решения задач в областях с интенсивным использованием данных, направленных на ускорение исследований и базирующихся на вышеперечисленных методах и инструментах оперирования большими данными. В результате студенты должны овладеть методами решения задач обнаружения аномалий в коллекциях больших данных, моделирования разнообразных явлений при проведении экспериментов, стимулированных гипотезами, извлечения информации из разнообразных коллекций больших данных в социальных средах. В программе предусмотрено развитие навыков совместной работы в процессе анализа данных и решения задач в таких областях как астрофизика, социология, экономика.

Учебный план

Список дисциплин по выбору студента для магистерской программы "Суперкомпьютерные системы и приложения":
 Графы и их применения
 Анализ временных рядов
 Облачные вычисления и виртуализация информационных ресурсов
 Математические методы анализа текста (на англ. яз.)
 Методы поиска достоверных эмпирических закономерностей в многомерных данных
 Неклассические математические модели обработки данных
 Пакеты прикладных программ для статистической обработки и анализа данных
 Модели представления знаний и онтологии
 Извлечение информации из изображений