DATA SCIENCE

Результаты обучения и компетенции

Владеть иностранным (прежде всего английским) языком в области профессиональной деятельности и межличностного общения;

Формировать представления о здоровом и безопасном образе жизни, оценивать воздействие экологических факторов на здоровье человека, давать экологическую оценку состояния региона;

Уметь использовать основные законы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности, применяя методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования; быть способным выявлять естественнонаучную сущность проблем, возникающих в ходе профессиональной деятельности, привлекая для их решения соответствующий физико-математический аппарат;

Анализировать и проектировать программные инструменты анализа данных, а также алгоритмы, модели и методы, требуемые для разработки программных систем, эффективного анализа данных и извлечения знаний из данных;

Применять технологии межличностного общения и работы в группе, управления работой в групповой разработке; использовать на практике государственные постановления, распоряжения, приказы, стандарты, нормативы, математические модели, методы, способы и технологию проектирования, разработки, изготовления, внедрения и сопровождения информационных систем и сетей;

Применять на практике знания архитектуры и видов вычислительных машин, операционных систем, языков программирования, технологий программирования, моделей баз данных, протоколов взаимодействия вычислительных систем, моделей и видов анализа данных, принципов и моделей искусственного интеллекта, техники моделирования, композиции и декомпозиции систем, информационной безопасности, принципов системности и целостности, методов системного/структурного анализа, жизненного цикла программного обеспечения;

Программировать и тестировать различные решения (модели, методы), принимать участие в создании и управлении систем на всех этапах их жизненного цикла разработки;

Уметь разрабатывать техническое задание, подбирать оптимальное решение задач, планировать этапы выполнения проекта, моделировать структуры предметной области; определять функциональные и эксплуатационные требования к компонентам системы;

Уметь решать задачи машинного обучения согласно современным стандартам, применять основные алгоритмы машинного обучения и математического программирования, применять концепции и инструменты при работе с большими объемами данных;

Уметь пользоваться основными инструментами и фреймворками для решения задач в области Data Science, разбираться в современных архитектурах нейронных сетей и применять их на практике для решения задач, решать задачи Computer Vision / Natural Language Processing;

Демонстрировать способность к аналитическому и аксиологическому анализу при изучении исторических событий и процессов; грамотно вести философскую дискуссию и аргументировано отстаивать собственные позиции по актуальным проблемам современности; понимать сущность государства и права, быть готовым к жизни в демократическом обществе, к социальному взаимодействию с другими людьми на основе принятых в обществе моральных и правовых норм;

Применять методологии совместного анализа, проектирования и принятия решений для создания и развития собственного бизнеса; разрабатывать управленческие решения и осуществлять организационную работу по их реализации на практике; уметь эффективно общаться с другими, доносить свою мысль, как в письменном виде, так и устном.