Образовательная программа «Аналитика больших данных» направлена на подготовку универсальных специалистов, обладающих глубокими знаниями на стыке математики, статистики, ИКТ и бизнеса. В эпоху взрывного роста объёмов данных программа учит извлекать ценную информацию из гигантских массивов — от социальных сетей до датчиков измерительных устройств. Основной фокус сделан на обеспечении конфиденциальности и целостности данных, а также на их трансформации в правильные бизнес-решения, повышающие конкурентоспособность организаций.

— Технологии обработки данных: Hadoop, MapReduce, технологии Big Data;

— Инструменты и платформы: BI-системы (Oracle, IBM, SAS), SQL, инструменты ETL;

— Программирование для анализа: языки Python и R, использование библиотек (Matplotlib, SciPy/NumPy, Pandas, Scikit-learn);

— Хранение данных: Data Warehouse, распределённый кэш (Distributed Cache);

— Методы анализа: машинное обучение, математическая статистика, предиктивная аналитика;

— Визуализация: создание дашбордов и аналитических отчётов.

— Исследовательская методология: полный цикл работы с данными — от постановки целей и сбора информации до построения моделей и визуализации результатов;

— Интеллектуальный анализ: навыки классификации, кластеризации и выявления скрытых зависимостей в структурированных и неструктурированных данных;

— Прогнозирование: создание теоретических моделей для предсказания свойств объектов и рыночных тенденций;

— Работа в реальном времени: умение извлекать и анализировать информационные потоки в режиме реального времени;

— Организация хранения: навыки проектирования внутренних хранилищ и систем обработки сверхбольших объёмов информации.

— Междисциплинарность: синтез математической подготовки и понимания бизнес-процессов (экономика, маркетинг);

— Актуальный стек технологий: обучение работе с инструментами, которые указываются в вакансиях ведущих мировых онлайн-площадок;

— Практическая среда: организация рабочего окружения в современных средах разработки (Jupyter и др.);

— Международные стандарты: соответствие качества подготовки требованиям агентств ASIIN и IQAA.

— Data Scientist / Аналитик данных: специалист по машинному обучению и предиктивному анализу;

— BI-аналитик (Business Intelligence): разработка стратегий на основе анализа бизнес-показателей;

— Big Data Engineer: проектирование и поддержка инфраструктуры для больших данных;

— Специалист по ETL и Data Warehousing: архитектор систем сбора и хранения корпоративной информации;

— Ведущий специалист по информационной безопасности данных;

— Научный сотрудник в области современных методов извлечения знаний.