Приглашаем Вас на программу:
Направление «Прикладная математика и информатика» (магистратура).
"Анализ данных и принятие решений в экономике"
«АНАЛИЗ ДАННЫХ И ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ В ЭКОНОМИКЕ»
Название дисциплины |
Краткое содержание |
Анализ данных и моделирование в экономике | |
Методы статистических исследований в экономике (продвинутый уровень) |
Подробно разбираются все основные этапы анализа данных при помощи R: предварительный анализ, визуализация, статистические критерии, дисперсионный и регрессионный анализ и др. Особое внимание в курсе будет уделено визуализации получаемых результатов. |
Дискретные и вероятностные модели |
Линейные и нелинейные дискретные модели, проблемы линеаризации, устойчивость и динамический хаос, вероятностные модели – цепи Маркова. |
Непрерывные математические модели |
Конструктивные методы исследования задач для динамических моделей экономики, в том числе краевых задач и задач целевого управления, с ориентацией на возможность компьютерной реализации этих методов с использованием современных вычислительных технологий. |
Количественные методы исследований |
Многомерный статистический анализ, пакеты SPSS и Statistica. |
Эконометрика (продвинутый уровень) |
Подробное описание техники оценивания эконометрических моделей на единой основе обобщенного метода моментов. |
Эконометрика: анализ временных рядов |
Структура динамического ряда, основные виды динамических моделей, анализ нестационарных рядов. |
Методы исследования закономерностей |
Введение в Data Mining, системы поддержки принятия решений и OLAP-системы, классификация и регрессия, поиск ассоциативных правил, кластеризация. |
Работа с «большими» данными | |
Высокоэффективные алгоритмы |
Масштабируемые параллельные алгоритмы. Технология MPI, программные среды StarSs и OmpSs. |
Компьютерные технологии обработки больших массивов данных |
Основы языка программирования Python. Технологии обработки данных и машинное обучение в Python. |
Современные Internet-технологии решения актуальных математических задач |
Новые парадигмы, технологии, платформы и программные продуктыпо обработке больших и сверхбольших наборов данных (BigData). Практически - пакетная и потоковая обработка данных на базе технологий Hadoop и Cascading с использованием платформ облачных вычислений, универсальной системы кластерных вычислений Apache Spark & Spark SQL. |
Теоретические основы компьютерной безопасности |
Принципы и средства защиты информации в компьютерных системах, построение систем защиты информации. |
Технологическая практика |
Решение основных задач обработки данных в Python (введение в программирование, библиотеки NumPy, Pandas, MatplotLib, Scikit-learn, TensorFlow, Keras) и R (введение в программирование, анализ данных, построение моделей и визуализация, модели временных рядов и панельные данные, машинное обучение, построение ансамблиевых моделей, получение и первичная обработка данных общего доступа). |
Выпускники нашей программы востребованы в крупнейших IT-компаниях Пермского края и России, финансовых структурах, крупных государственных и частных компаниях и являются аналитиками, руководителями IT-проектов, системными аналитиками. Основными партнерами программы являются: компания «PARMA Technologies Group», ООО «Бюро Информационных Технологий», группа компаний «ИВС», АО «ЭР-Телеком Холдинг», компания «Xsolla» и др.
ПРОГРАММА
«ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИМ РАЗВИТИЕМ»