Наука о данных

Магистерская программа «Data Science» в Венском университете — это междисциплинарное образование, созданное совместными усилиями факультетов экономики, информатики, математики, историко-филологического и культурологического направлений.

Программа направлена на предоставление практически ориентированного образования в сфере Data Science. В современном цифровом мире наука о данных играет ключевую роль, поскольку все отрасли экономики и науки работают с большими объемами информации.

Обучение формирует комплексный набор компетенций для работы с большими данными:

• навыки эффективной обработки и анализа данных
• понимание математических и статистических основ
• способность интерпретировать результаты и оценивать их надежность

Программа Data Science охватывает междисциплинарный характер современной науки о данных через следующие дисциплины:

1. Математические и статистические основы
2. Методы оптимизации
3. Машинное обучение
4. Масштабируемые алгоритмы
5. Визуальный анализ данных
6. Практическое применение Data Science
7. Этические и правовые аспекты работы с данными

Студенты могут специализироваться в следующих направлениях:

• Математические, информатические и статистические основы
• Применение Data Science в естественных науках
• Использование методов Data Science в экономике
• Применение Data Science в социальных и гуманитарных науках

Данная структура обеспечивает освоение фундаментальных основ науки о данных и развитие специализированных навыков.

Программа Data Science в Венском университете разработана для комплексного развития компетенций в области науки о данных:

1. Математические и статистические основы: теория вероятностей, математическая статистика, линейная алгебра для понимания алгоритмов анализа данных.
2. Методы оптимизации: современные подходы к решению оптимизационных задач, включая линейное и нелинейное программирование.
3. Машинное обучение: классические и передовые методы, включая нейронные сети, глубокое обучение, ансамблевые методы.
4. Масштабируемые алгоритмы: разработка решений для работы с большими данными, включая распределенные вычисления.
5. Визуальный анализ данных: методы и инструменты визуализации для представления результатов.
6. Практическое применение: работа над реальными проектами от бизнес-аналитики до научных исследований.
7. Этические и правовые аспекты: принципы работы с данными, конфиденциальность и правовые нормы.

Программа включает специализированные семинары для углубления знаний в конкретных областях: финансовый анализ, биоинформатика, обработка естественного языка.

Студенты работают с реальными данными, используя современные инструменты: Python, R, SQL, Hadoop, Spark, приобретая практический опыт, востребованный на рынке труда.

Структура магистерской программы «Data Science» в Венском университете обеспечивает комплексное освоение науки о данных:

1. Обязательные модули:
   • Математические и статистические основы
   • Методы оптимизации
   • Машинное обучение
   • Масштабируемые алгоритмы
   • Визуальный анализ данных
2. Практическое применение Data Science:

   Развитие навыков решения реальных задач через работу над проектами в различных отраслях.

3. Этические и правовые вопросы:

   Изучение вопросов конфиденциальности, этики и законодательства в области обработки данных.

4. Модуль специализации:

   Углубленное изучение выбранного направления: математические основы, биоинформатика, финансовый анализ.

5. Магистерский семинар и диссертация:

   Развитие навыков научного исследования и выполнение самостоятельной работы в области Data Science.

Программа рассчитана на 4 семестра (120 ECTS кредитов) с обучением на английском языке. Гибкая структура позволяет формировать индивидуальную траекторию обучения в соответствии с карьерными планами.

Профиль магистерской программы «Data Science» в Венском университете характеризуется междисциплинарностью и практической направленностью:

1. Междисциплинарный подход
   Программа объединяет математику, статистику, информатику, экономику и социальные науки, обеспечивая комплексное понимание науки о данных.
2. Теория и практика
   Сочетание фундаментальной теоретической базы с практическим применением знаний на реальных проектах.
3. Современные технологии
   Постоянное обновление программы с включением передовых методов машинного обучения, больших данных и искусственного интеллекта.
4. Этика данных
   Особое внимание уделяется этическим и правовым аспектам работы с данными, формируя ответственный подход к их использованию.
5. Международное взаимодействие
   Обучение на английском языке в международной среде развивает глобальное мышление.
6. Гибкая специализация
   Возможность выбора направления обучения в соответствии с карьерными целями.
7. Развитие потенциала
   Подготовка как к практической работе, так и к академической карьере в сфере Data Science.
8. Индустриальное партнерство
   Сотрудничество с ведущими компаниями обеспечивает актуальность навыков и знаний.

Данный профиль формирует специалистов, способных эффективно работать с данными в различных сферах и адаптироваться к меняющимся требованиям индустрии.