Página principalSobre RusiaOportunidades de estudioEncontrar una universidadCómo solicitar admisiónSobre el proyecto
Gabinete de la Universidad
Sobre la universidadProgramas de formaciónReglas de admisiónResidenciasEmpleo de graduados

Matemática Aplicada e Informática

Universidad Rusa de la Amistad de los Pueblos Patrice Lumumba
Подать документы
5
Puestos por contrato
0
Asientos en base presupuestaria
558 000
₽
Costo de matrícula por año

Sobre el programa de formación

Un elemento obligatorio de la formación en el marco del programa «Informática aplicada», perfil «Inteligencia artificial y análisis de datos», es la participación activa en trabajos de investigación científica en equipo bajo la dirección de especialistas destacados. Esto incluye investigaciones sobre el desarrollo de soluciones matemáticas, algorítmicas y de gestión en el ámbito de las infocomunicaciones y del desarrollo de sistemas inteligentes. Los estudiantes participan en actividades científicas (seminarios, conferencias, escuelas para jóvenes, ciclos de conferencias) y en proyectos de investigación como miembros de equipos de investigadores.

¿Qué te enseñarán?

  • Навыкам командной работы и проектной деятельности.
  • Деловой коммуникации (устной и письменной, в том числе на иностранном языке).
  • Способности к самоорганизации и саморазвитию.
  • Умению работать с технической документацией и участвовать в её разработке.
  • В области математики - теория вероятностей, математическая статистика, линейная алгебра, дискретная математика.
  • Основы информатики и программирования - алгоритмы и структуры данных, принципы работы баз данных, основы системного анализа.
  • Системному и критическому мышлению (умению анализировать информацию, выявлять проблемы, предлагать решения).
  • Анализ данных - методы статистической обработки, разведочный анализ данных (EDA), понимание типов данных (структурированные, неструктурированные) и проблем качества (пропуски, выбросы).
  • Машинное обучение и ИИ - принципы работы алгоритмов (деревья решений, случайные леса, метод опорных векторов). Базовые идеи глубокого обучения (нейронные, свёрточные и рекуррентные сети).
  • Обработка неструктурированных данных - основы NLP (обработка естественного языка), компьютерное зрение (анализ изображений и видео).
  • Технологии работы с данными - понимание концепций больших данных, инструментов для распределённой обработки (например, Apache Spark), облачных платформ.
  • Этика и безопасность - правовые и этические нормы при работе с персональными данными, понимание рисков и ограничений ИИ-систем.
  • Формулировать задачу - переводить бизнес- или предметную проблему в формат, пригодный для анализа и построения модели.
  • Подготавливать данные - собирать данные из разных источников, очищать, трансформировать, проводить feature engineering (создание новых признаков).
  • Выбирать и применять методы - подбирать алгоритм машинного обучения под конкретную задачу, обосновывать выбор.
  • Обучать и оценивать модели - настраивать гиперпараметры, использовать кросс-валидацию, применять стандартные метрики качества (accuracy, F1-score, ROC-AUC).
  • Визуализировать результаты - создавать дашборды и графики для наглядной презентации выводов заказчику.
  • Интегрировать ИИ-решения - встраивать обученные модели в информационные системы или бизнес-процессы.
  • Проводить исследовательский анализ - формулировать гипотезы, проверять их на данных, интерпретировать результаты.
  • Владеть Python (библиотеки: Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch) и SQL.
  • Использовать средства для визуализации (Matplotlib, Seaborn, Tableau), инструменты для управления данными (SQL-базы, NoSQL-решения).
  • Планировать этапы проекта, распределять задачи в команде, соблюдать сроки.
  • Оценивать достоверность данных, выявлять смещения (bias) в моделях, понимать границы применимости решений.
  • Чётко фиксировать этапы исследования, код, метрики и выводы для последующей поддержки и передачи коллегам.

¿Qué hacen los graduados?

Los graduados pueden ejercer las siguientes profesiones: investigador científico, especialista en sistemas de información, director de proyectos en el ámbito de las tecnologías de la información, responsable del desarrollo de software, analista de sistemas y programador de sistemas. Entre los posibles empleadores se encuentran universidades nacionales y extranjeras, centros de investigación de nivel mundial, así como las unidades analíticas y de TI de empresas estatales y compañías tecnológicas.

Ganancias de los especialistas

от100 000 ₽
sin experiencia
Principiante
de120 000 ₽
1-3 años
Experimentado
de140 000 ₽
de 3 años
El experto

Pruebas de ingreso

Examen 1 de 1

Concurso de portafolios

Nuestros otros programas de formación

¡Hola!¿Hablamos?¡Haz preguntas!¡Responderé a cualquier pregunta!¿Alguna pregunta?¡Pregunta!¿Quedan preguntas?¡Listo para ayudar!¡Me encantaría ayudar!¡Pincha en mí!