Junior Data Science, з/п от 35 т.р.; Аналитик данных, з/п от 40 т.р.

Различные органы государственной власти; Региональные отделения Росстата; Крупные ИТ-предприятия (Яндекс, Mail); Крупные промышленные предприятия.

В рамках направления подготовки «Анализ данных и машинное обучение» будущие профессионалы подготавливаются к высококвалифицированной деятельности в области сбора, обработки и анализа данных, разработке современных информационных систем, проектированию и сбору данных цифрового следа. Грамотно подобранное сочетание знаний в области информационных технологий, программирования, математики, психологии, анализа данных обеспечивают будущему выпускнику набор компетенций актуальных как на Нижегородском рынке труда, так и России в целом. В ходе обучения студенты изучают языки программирования (C, C#, R, Python, Julia); учатся разрабатывать прикладное программное обеспечение и базы данных для различных отраслей производства; планировать и проводить аналитические работы; строить нейронные сети и применять другие методы машинного обучения. В ходе прохождения практик и на занятиях студенты получают большой практический опыт и готовы работать по специальностям, связанным с машинным обучением и Data Science.

Основы проектирования баз данных; Методы сбора данных; Дискретная математика и теория алгоритмов; Численные методы; Математическая статистика; Программирование на Python; Статистика и анализ данных на R; Основы риторики; Методы оптимизации; Технологии анализа данных; Планирование и организация аналитической работы; Стандартизация, сертификация и техническое документоведение; Визуализация данных; Теория принятия решений; Построение информационных систем; Основы Data Science; Технологии хранения и работы с большими данными; Системы искусственного интеллекта; Управление проектами в профессиональной деятельности; Методы машинного обучения; Развертывание моделей в предметной среде; Разработка информационных систем с цифровым следом; Обработка данных цифрового следа; Психология в IT-сфере; Правовое обеспечение профессиональной деятельности.