Наука о данных

Цель состоит в том, чтобы подготовить ИТ-специалистов, способных понимать характеристики различных типов данных и структуру сложных наборов данных, распознавать взаимосвязи между ними, применять необходимые шаги преобразования к необработанным данным, делать выводы и моделировать реальные процессы. Они готовы продолжить обучение в докторантуре.

Приобретаемые технические компетенции

a) знания

Знание концепций анализа данных, этики, безопасности данных, математики, статистики, принципов и контекстов программирования, в частности типов данных, представлений, процедур преобразования и оптимизации, многомерной статистики, машинного обучения, необходимых для инновационной науки о данных исследовательского уровня. Вы будете знакомы с работой современных технологий, используемых для анализа и моделирования, и сможете применять их в реальных ситуациях, в том числе для больших объемов данных. Знакомство с методами хранения, обработки и визуализации больших объемов данных, а также со свойствами различных инструментов. Знание основных областей применения науки о данных, связанных с ними проблем и основных направлений возможных решений, а также ограничений соответствующих методов. Умение устанавливать связи между различными типами данных, извлекать информацию на основе преобразования данных и решать задачи в междисциплинарной среде.Знание английского языка достаточно для уровня подготовки, знания англоязычной литературы, понимания и обработки технических текстов и выполнения профессиональных задач, для которых присвоена квалификация, а также для постоянного профессионального развития. Всестороннее знание нормативных вопросов и проблем управления данными, анализа и моделирования, включая юридические и этические аспекты. Знание вопросов ИТ-безопасности.

b) навыки

Способность формализовать сложные задачи классификации, моделирования и прогнозирования в различных дисциплинах, определять необходимые теоретические и практические методы и решать их. Способность конструировать шаги преобразования необработанных данных для требуемой задачи. Умение связывать данные с другой информацией в контексте, комбинируя различные модальности. Знание зависимостей между элементами данных, структурируемостью и типами данных. Способность адаптировать стратегию анализа данных к изменениям в технологиях. Способность эффективно сотрудничать с дисциплинами, смежными с наукой о данных, создавая данные для обработки и анализа. Способность эффективно визуализировать большие объемы данных и интерпретировать результаты. Способность генерировать оригинальные идеи, выходящие за рамки выявления и решения рутинных проблем. Способность проводить независимые научные исследования под профессиональным руководством. Способность общаться, представлять и интерпретировать результаты, готовить отчёты и обрабатывать технические материалы как минимум на английском языке, а также на родном языке.В ходе своей работы он/она должен изучать возможность постановки целей в области исследований, разработок и инноваций и стремиться к их достижению.

c) Отношение

Он следит за последними достижениями в области науки о данных и смежных дисциплинах, в частности в математике, статистике, информатике и искусственном интеллекте, и стремится использовать их для собственного развития. Он уважает и учитывает в своей работе мнения тех, кто отличается от его собственного, и считает приемлемыми только профессиональные аргументы. Достоверно представлять свою профессию и представлять результаты своей работы. Он/она стремится продвигать и внедрять экологически ответственное поведение.

d) Их самостоятельность и ответственность

Он/она уделяет большое внимание точному выполнению своих задач, а также соблюдению и обеспечению соблюдения сроков. Умение работать индивидуально, в составе команды или в качестве лидера над аналитическими, модельными и другими задачами в области науки о данных. Нести ответственность за работу других, работающих с ним/ней или под его/ее началом. Ответственно обращаться с доверенными ему/ей конфиденциальными данными, соблюдая действующие нормативные акты. Выполнять свою работу, строго соблюдая профессиональную и научную этику.