Статистический анализ и оптимизация сложных технических и экономических систем
Меганаправление
Конкурсная группа
Код / Направление подготовки
Форма обучения
Срок обучения, лет
Основа обучения
Стоимость обучения на платной основе в 2022 году
Вступительные испытания
- Математика
- Русский язык
- Физика или Информатика и ИКТ*
Выпускающая кафедра и
институт
Партнёры
Актуальность программы
В настоящее время в связи с увеличением объема потребляемой информации все больше компаний нуждаются в экспертах по анализу данных и оптимизации процессов. Такие специалисты занимаются анализом и прогнозированием данных, оптимизацией бизнес-процессов, а также разработкой алгоритмов и моделей для принятия решений.
Если Вы хотите научиться применять в своей деятельности такие современные инструменты как статистические пакеты и программное обеспечение для анализа данных, машинное обучение и искусственный интеллект, то эта образовательная программа для Вас!
Чему обучают
- Принятию оптимальных управленческих решений в условиях неопределенности
- Способам прогнозирования экономических и технических параметров при помощи AR, MA, ARMA-моделей, а также более сложными способами, использующимися в машинном обучении
- Построению математических моделей технических и информационных систем
- Статистическому и компьютерному моделированию систем телекоммуникации, адаптивных систем дистанционного обучения
- Разработке архитектуры и электронных управляющих оболочек систем дистанционного обучения
- Методам машинного обучения в прогнозировании и классификации данных
На программе вы изучите
1-2 курс
Блок дисциплин для погружения в компьютерные науки и прикладную математику
- Фундаментальная информатика
- Высшая математика
- Математический анализ
3-4 курс
Профессиональные дисциплины:
- Стохастическая финансовая математика
- Актуарная математика
- Прикладное стохастическое программирование
- Анализ данных
- Эконометрика
Образовательные пространства
ГУК, зоны А, Б, 4-й этаж
IT-пространство
IT‑пространство это новая многофункциональная трансформируемая экосистема для реализации IT‑дисциплин в университете.
ГУК, зоны А, Б, 4-й этаж
IT-пространство
Новая площадка обеспечивает маёвцам практико-ориентированное проектное обучение, доступ к реальным данным и новейшим IT‑технологиям, возможность самореализации в сфере научно-технического творчества и цифрового искусства, а также развитие научно-исследовательской деятельности.
ГУК, зоны А, Б, 4-й этаж
IT-пространство
Новая площадка обеспечивает маёвцам практико-ориентированное проектное обучение, доступ к реальным данным и новейшим IT‑технологиям, возможность самореализации в сфере научно-технического творчества и цифрового искусства, а также развитие научно-исследовательской деятельности.
Возле корпуса № 7
Вычислительный суперкомпьютер
Суперкомпьютер производительностью более 152 терафлопс (1 трлн операций в секунду) это многопроцессорная система, позволяющая при нарастающих потребностях университета обеспечить оптимальный баланс между собственными и ...
Возле корпуса № 7
Вычислительный суперкомпьютер
...и арендуемыми вычислительными ресурсами, и на новом уровне решать задачи по таким перспективным направлениям, как математическое моделирование, искусственный интеллект, нейросети и многим другим.
Возле корпуса № 7
Вычислительный суперкомпьютер
Суперкомпьютер задействован в выполнении всех основных задач Центра матмоделирования МАИ, которые связаны с проектированием, испытаниями, сертификацией и эксплуатацией авиационно-космической техники, созданием и внедрением прорывных технологий в этих областях, а также подготовкой высококвалифицированных кадров для авиационной и смежных отраслей.
Экскурсия по лабораториям
Реализуемые проекты
- Разработка и внедрение системы на основе машинного обучения для управления технологическим процессом целлюлозно-бумажного производства
- Внедрение беспроводных интеллектуальных систем учета расходования электроэнергии жильцами многоквартирных домов
Кто обучает студентов
- Кибзун Андрей Иванович, д.ф.-м.н., профессор, заведующий кафедрой 804 «Теория вероятностей и компьютерное моделирование», лауреат премии Правительства РФ в области науки и техники. Преподает спецкурс «Прикладное стохастическое программирование».
- Иванов Сергей Валерьевич, д.ф.-м.н., профессор. Специализация: стохастическая оптимизация, оптимизация планирования производства, распределения инвестиций, размещения предприятий, движения транспортных средств, двухуровневая оптимизация. Преподает спецкурс «Двухуровневая оптимизация» и дисциплины «Теория сложности алгоритмов» и «Случайные процессы».
- Соболь Виталий Романович, к.ф.- м.н., работает в Промсвязьбанке. Специализация: финансовая математика, машинное обучение и искусственный интеллект, теория ценообразования опционов, стохастическое программирование. Преподает дисциплину «Элементы теории опционов».
- Лебедев Максим Витальевич, к.ф.-м.н., работает в Акустическом институте им. академика Н. Н. Андреева. Специализация: проверка статистических гипотез, минимаксное оценивание, трассовый анализ, машинное обучение. Преподает дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика», «Статистические методы обработки данных» и «Анализ данных».
Где работают выпускники
Выпускники программы строят свою карьеру по направлениям:
- анализ данных, разработка систем поддержки принятия управленческих решений;
- финансовая аналитика, управление финансовыми активами;
- логистика и транспортная аналитика;
- разработка интеллектуальных интернет сервисов.