Проходные баллы в вузах Новосибирска на программу "Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение"

Бюджет Платно

Статистика за год

Проходной балл
Проверить шансы

ЕГЭ (по приоритетам)

Математика 

Русский язык 

Информатика 

или Физика

1 вариант

Детали

Город
Новосибирск
Язык
Русский
Уровень образования
Бакалавриат
Формат обучения
Форма обучения
Квалификация
Бакалавр

О программе

Студенты осваивают методы обработки информации, учатся разрабатывать программные решения и применять математические модели для решения практических задач.

Программа сочетает фундаментальную подготовку в области компьютерных наук с прикладными навыками в машинном обучении, web-разработке, управлении проектами и защите информации. Выпускники смогут работать в IT-компаниях, научных центрах и других организациях, где требуются эксперты по анализу данных и искусственному интеллекту.

Профессиональные дисциплины:

  • Иностранный язык
  • Программирование
  • Информатика
  • Математика
  • Алгебра и геометрия
  • Физика
  • Системы управления базами данных
  • Сети ЭВМ и телекоммуникации
  • Операционные системы
  • Философия
  • Экономика
  • Защита информации
  • Безопасность жизнедеятельности
  • Архитектура ЭВМ
  • Архитектура распределенных приложений
  • Право
  • Менеджмент
  • Русский язык и культура речи
  • Социология
  • Структуры и алгоритмы обработки данных
  • Математическая логика и теория алгоритмов
  • Дискретная математика
  • Теория вероятностей и математическая статистика
  • Специальные главы математического анализа
  • Вычислительная математика
  • Технологии разработки программного обеспечения
  • Основы военной подготовки
  • Управление проектами.

Вариативная часть:

  • Компиляторные технологии
  • Анализ данных
  • Фронтенд-разработка
  • Основы разработки на Java
  • Моделирование
  • Машинное обучение
  • Нейронные сети
  • Параллельные вычислительные технологии
  • Прикладные задачи теории вероятностей
  • Web-разработка
  • Видео-аналитика
  • Распознавание речи
  • Сетевое программирование
  • Современные технологии программирования
  • Функциональное и логическое программирование
  • Математические основы машинного обучения.

Дисциплины по выбору:

  • Разработка микросервисных приложений
  • Методы машинного обучения
  • Технологии виртуализации
  • Представление графической информации.