Русский ООП предназначена для студентов с инженерным или экономическим образованием, желающих расширить свои компетенции в области машинного обучения (в технологиях ML, в вопросах её реализации, внедрения и применения). Возрастают потребности ведущих индустриальных предприятий в повышении эффективности принятии управленческих решений с применением интеллектуальных технологий и машинного обучения. Машинное обучение становится неотъемлемой составляющей информационных систем поддержки принятия решений и автоматизации управления бизнесом. Особенно востребованы специалисты на стыке технических и бизнес компетенций.
Ключевые особенности:
В рамках ООП «Прикладное машинное обучение в управлении бизнесом» подготовка ведется на стыке бизнес и ИТ компетенций. Выпускники, с одной стороны, должны успешно разрабатывать системы машинного обучения (моделировать, совершенствовать методы ML, создавать ПО), то есть владеть ИТ компетенциями. А с другой стороны — разрабатывать и совершенствовать архитектуру предприятия, улучшать бизнес процессы, управлять проектами разработки и внедрения ИТ решений. Также ключевой особенностью является наличие ДПО, встроенного в ООП, учитывающее отраслевую специфику «Автоматизация принятия решений в промышленности».
- Машинное обучение
- Визуализация данных
- Проектное управление разработками и внедрением систем машинного обучения
- Нейробайесовские методы
- Методы и модели машинного обучения в бизнесе
- Системы поддержки принятия решений в бизнесе
- Информационный поиск и Web-поиск
- Продвинутые статистические методы и методы многомерной статистики и их приложения
- Системы программирования
- Технологии верификации и тестирования программного обеспечения
- Управление конфигурацией программного обеспечения
- ИТ-директор на предприятии электронного бизнеса
- Руководитель ИТ-проектов
- Разработчик информационных систем и технологий
- Менеджер ИТ-проекта
- Менеджер проектов разработки систем машинного обучения
- Бизнес-аналитик, аналитик данных (Data Scientist)
- Специалист по машинному обучению
- ML-инженер
- Data Engineer
- Прогнозирование развития ИТ инфраструктуры компании с применением машинного обучения
- Внедрение / Управление проектом разработки / Обоснование проекта внедрения / системы распознавания образов / темы текста / тональности текста на предприятии XXX
- Реинжиниринг бизнес-процессов предприятия при внедрении системы поддержки принятия решений
- Применение методологии «Agile» в управлении проектами разработки интеллектуальных информационных систем
- Сравнительный анализ эффективности признаков, полученных нейронными сетями для распознавания изображений на примере задачи распознавания светофора
- Применение нейросетевых архитектур прогнозирования деятельности компании XXX
- Анализ эффективности признаков, полученных нейронными сетями для классификации ситуация в СППР на предприятии
- Разработка сервиса отбора кандидата на вакансию в рекрутинговом агентстве с применением методов машинного обучения
- Создание и внедрение модуля системы обнаружения дефектов изделий на предприятиях с использованием нейросетевого подхода
- Разработка прототипа рекомендательной системы выбора товара с использованием алгоритмов фильтрации
- Разработка и внедрение систем машинного обучения для управления потоками пациентов высокотехнологичной медицинской организации
- Управление проектом разработки системы распознавания изображений
- Определение темы обращений / жалоб клиентов в банковской сфере / гостиничном бизнесе с использованием метода опорных векторов
- Исследование эффективности методов математической лингвистики для очистки входных данных при определении тональности текста
- Разработка системы распознавания изображений / темы текста в условиях различной склонности агентов принятия решений к принятию риска реализации ошибок