Студенты получат все необходимые знания и навыки для работы с данными, включая сбор, обработку, анализ и интерпретацию статистической информации. Программа обучения сфокусирована на развитии студентов в области статистического моделирования, экспериментального дизайна, многомерного статистического анализа, машинного обучения и искусственного интеллекта. Студенты также изучат основные принципы и методы визуализации данных, что поможет им эффективно представлять и коммуницировать статистическую информацию.
Программа уделяет внимание не только теоретическим аспектам статистики, но и практическому применению этих знаний в различных областях, включая бизнес, финансы, медицину, государственное управление и науку. Студенты будут изучать реальные примеры и использовать современные инструменты анализа данных для решения реальных проблем.
В рамках программы студенты также могут получить навыки программирования, особенно в языках, которые широко используются в анализе данных, таких как Python и R. Это позволит им эффективно работать с большими объемами данных и использовать современные инструменты и библиотеки для статистического моделирования и машинного обучения.
Обучение в программе бакалавриата по статистике и интеллектуальному анализу данных предоставляет студентам прочную основу для дальнейшей карьеры в области статистики, анализа данных, машинного обучения и других связанных областей.
Профессиональные дисциплины:
- Правоведение
- Экономика
- Информатика и основы информационно-коммуникационных технологий
- Социология
- Проектная деятельность
- Математика
- Линейная алгебра
- Математический анализ
- Теория вероятностей и математическая статистика
- Финансовая математика
- Экономика и управление
- Экономика фирмы
- Микроэкономика
- Бухгалтерский учет
- Макроэкономика
- Налоги и налогообложение
- Деньги, кредит, банки
- Мировая экономика
- Статистика
- Общая теория статистики
- Информационные технологии в статистике
- Социально-экономическая статистика
- Методы выборочных обследований
- Прикладной анализ данных
- Статистические методы прогнозирования
- Многомерные статистические методы
- Бизнес-аналитика
- Основы бизнес-информатики в отраслях экономики
- Стратегическое планирование и основы построения бизнес-моделей в отраслях экономики
- Технологии бизнес-аналитики в профессиональной деятельности
- Моделирование социально-экономических процессов
- Искусственный интеллект и статистика больших данных
- Математический анализ
- Теория вероятностей
- Программирование
- Проектирование баз данных
- Математическая статистика
- Вычислительные системы, сети и телекоммуникации
- Технологии искусственного интеллекта
- Человеко-машинное взаимодействие
- Информационная безопасность
- Статистические методы нечисловой информации и др.