Thạc Sĩ Khoa Học Dữ Liệu
Moscow, Nga
KHOẢNG THỜI GIAN
2 Years
NGÔN NGỮ
Tiếng Anh
NHỊP ĐỘ
Toàn thời gian
THỜI HẠN NỘP ĐƠN
03 Aug 2025
NGÀY BẮT ĐẦU SỚM NHẤT
01 Sep 2025
HỌC PHÍ
RUB 430.000 / per year *
HÌNH THỨC HỌC TẬP
Trong khuôn viên trường
* 195 000 - 390 000 RUB / năm
Giới thiệu
Để phân tích khối lượng dữ liệu ngày càng tăng được tạo ra trong mọi lĩnh vực của xã hội ngày nay, ngành công nghệ thông tin hiện đại đang nâng cao vấn đề Dữ liệu lớn. Tương tự như vậy, cộng đồng học thuật đang thiết lập lĩnh vực Khoa học Dữ liệu mới nổi. Chương trình này bao gồm đào tạo trong các lĩnh vực mô hình tính toán, mô hình toán học và dự báo, kiến trúc máy tính, kỹ thuật lập trình nâng cao, cũng như lưu trữ và truy xuất dữ liệu. Với thế mạnh là thiết kế đa ngành, chương trình này có thể đóng vai trò như một xương sống mà sinh viên tốt nghiệp của nhiều khoa, cũng như nhân viên tại các trung tâm nghiên cứu quan tâm. Sinh viên tốt nghiệp của chương trình sẽ có thể giải quyết các vấn đề liên quan đến tìm kiếm, thu thập, lưu trữ, chuẩn bị và phân tích dữ liệu, cũng như giải thích các kết quả trong lĩnh vực chuyên môn.
Tổng quan về Chương trình
Chương trình thạc sĩ Khoa học dữ liệu bao gồm chương trình giáo dục toàn thời gian dành cho sinh viên nói tiếng Anh, bao gồm một loạt các ngành cơ bản và một loạt các khóa học tự chọn và tùy chọn bằng tiếng Anh.
Mục tiêu của chương trình là đào tạo các chuyên gia có trình độ cao về toán học ứng dụng, khoa học thông tin và phân tích dữ liệu.
Chương trình liên quan đến nghiên cứu chuyên sâu về các phương pháp toán học của các mô hình trí tuệ nhân tạo và các phương pháp phân tích dữ liệu hiện đại, mô hình toán học và thông tin của các hệ thống phức tạp cũng như máy tính thực hiện các phương pháp này. Kiến thức và kỹ năng của sinh viên tốt nghiệp từ khóa học này đang được các bộ và tổ chức của Liên bang Nga, các cơ quan hành chính khu vực và các công ty lớn yêu cầu.
Khái niệm và chương trình giảng dạy về chuyên ngành Phân tích dữ liệu Internet đã được phát triển cùng với Yandex. Quá trình này liên quan đến việc giảng dạy các bộ môn đặc biệt của nhân viên Công ty, sự tham gia của sinh viên, sinh viên sau đại học và giảng viên trong các dự án thực hiện các nhiệm vụ do Yandex đề xuất và liên quan đến hoạt động kinh doanh của mình, đào tạo nghề cho sinh viên tại Yandex và nghiên cứu chung được thực hiện cùng nhau với nhân viên Yandex.
Tuyển sinh
Chương trình giảng dạy
Chương trình bao gồm 3 chuyên ngành và một chương trình dạy tiếng Anh toàn thời gian (120 tín chỉ):
Bản nhạc dạy tiếng Anh
Nội dung chương trình giảng dạy chung
Các khóa học bắc cầu:
- Toán học rời rạc để phát triển ứng dụng và thuật toán
- Lý thuyết xác suất và thống kê toán học
- Các thành phần của Lĩnh vực Nghiên cứu
Các khóa học cơ bản:
- Phương pháp phân tích dữ liệu hiện đại
- Các phương pháp ra quyết định hiện đại
- Khoa học Mạng
- Học máy và Khai thác dữ liệu
Khóa học tự chọn:
- Các phương pháp tự động để xác minh chương trình
- Tin học y tế
- Phân tích dữ liệu trong y học
- Kỹ thuật dữ liệu và dịch vụ để tự động hóa quy trình kinh doanh
Phân tích dữ liệu Internet
Các khóa học cơ bản:
- Phương pháp phân tích dữ liệu hiện đại
- Các phương pháp ra quyết định hiện đại
- Học Máy
- Thuật toán và cấu trúc dữ liệu
- Các phương pháp và hệ thống xử lý dữ liệu lớn
Khóa học tự chọn:
- Các phương pháp tiếp cận theo xác suất và thống kê trong việc ra quyết định
- Lý thuyết Tính toán song song và phân tán
- Tối ưu hóa trong Học máy
- Phân tích hình ảnh và video
- Xử lý văn bản tự động
- Học kĩ càng
Hệ thống thông minh và phân tích cấu trúc
Các khóa học bắc cầu:
- Toán học rời rạc để phát triển ứng dụng và thuật toán
- Lý thuyết xác suất và thống kê toán học
Các khóa học cơ bản:
- Phương pháp phân tích dữ liệu hiện đại
- Các phương pháp ra quyết định hiện đại
- Các Bộ có Thứ tự trong Phân tích Dữ liệu
- Khoa học Mạng
- Giới thiệu về Học máy và Khai thác dữ liệu
- Học máy và Khai thác dữ liệu
Khóa học tự chọn:
- Ngôn ngữ học Máy tính và Phân tích Văn bản
- Lý thuyết thông tin và lý thuyết kết hợp về tìm kiếm
- Các nguyên tắc cơ bản về thiết kế và triển khai trí tuệ nhân tạo
- Trò chơi Hệ thống và Quyết định trong Phân tích và Lập mô hình Dữ liệu
- Phân tích dữ liệu trong y học
- Phân tích dữ liệu lớn
- Học kĩ càng
- Các phương pháp tự động để xác minh chương trình
- Tin học y tế
- Các phương pháp mạnh mẽ trong thống kê
- Ra quyết định và phân tích dữ liệu trong điều kiện không chắc chắn và mơ hồ
- Tự động hóa các quy trình kinh doanh bằng cách sử dụng Máy học
Công nghệ mô hình hóa các hệ thống phức tạp
Các khóa học bắc cầu:
- Toán học rời rạc để phát triển ứng dụng và thuật toán
- Lý thuyết xác suất và thống kê toán học
Các khóa học cơ bản:
- Phương pháp phân tích dữ liệu hiện đại
- Các phương pháp ra quyết định hiện đại
- Các Bộ có Thứ tự trong Phân tích Dữ liệu
- Cơ sở Toán học của Viễn thông Hiện đại
- Phương pháp thống kê để lập mô hình dự đoán
- Phương pháp hình học để lập mô hình dự đoán
Khóa học tự chọn:
- Ngôn ngữ học Máy tính và Phân tích Văn bản
- Lý thuyết thông tin và lý thuyết kết hợp về tìm kiếm
- Các nguyên tắc cơ bản về thiết kế và triển khai trí tuệ nhân tạo
- Trò chơi Hệ thống và Quyết định trong Phân tích và Lập mô hình Dữ liệu
- Phân tích dữ liệu trong y học
- Phân tích dữ liệu lớn
- Học kĩ càng
- Các phương pháp tự động để xác minh chương trình
- Tin học y tế
- Các phương pháp mạnh mẽ trong thống kê
- Ra quyết định và phân tích dữ liệu trong điều kiện không chắc chắn và mơ hồ
- Tự động hóa các quy trình kinh doanh bằng cách sử dụng Máy học
Cơ hội nghề nghiệp
Sinh viên tốt nghiệp của chương trình sẽ có được các kỹ năng và năng lực theo yêu cầu trên các nền tảng trực tuyến hàng đầu, bao gồm các phương pháp và công cụ để xử lý khối lượng lớn dữ liệu (Big Data), tiền xử lý dữ liệu (Extract-Transform-Load), khai thác dữ liệu (Data Mining), kiến thức khai thác (Khám phá tri thức), tạo công cụ tìm kiếm (Search Engines), phân tích mạng xã hội (Social Network Analysis), chia tỷ lệ thuật toán (công nghệ Hadoop và Map-Reduce) và dự báo chuỗi thời gian tài chính.