Извличане на знания и технологии за големи данни

Кратко представяне на програмата:

Темпът на търсене на специалисти с анализаторски умения е сред най-високите в IT сферата, като тази тенденция е устойчива. Двигател на този ръст e постоянно увеличаващия се обем от съхранени, слабоструктурирани данни, анализът на които води до важни и неочевидни резултати. Уменията, които са с най-висок ръст на търсене (между 17% и 40%) и които настоящата магистърска програма последователно развива у студентите, са машинно обучение, облачни технологии, визуализиране на данни, семантичен анализ и моделиране.

Програмата предлага подготовка по методи за анализ на данни с цел извличане на знания, както и по технологии за съхранение на големи обеми от данни (Big Data). Подбраните курсове съответстват на най-добрите практики в образованието по науката за данните (data science), статистическото моделиране (statistical modeling), машинното обучение (machine learning), визуализирането на данни (data visualization), методите за семантичен анализ (semantic analysis) и високопроизводителните изчисления (high-performance computing). Знанията ще бъдат приложени за разпознаване на изображения и звук, обработка на естествен език, откриване на редки събития в действащи физически мегаексперименти и др. Голяма част от аудиторните курсове има проект. Третият семестър включва практически стаж. Сред преподавателския екип са: проф. д-р Красимир Манев (НБУ), проф. д-р Михаил Тодоров (ТУ-София), проф. д-р Стоян Малешков (НБУ), доц. д-р Димитър Атанасов (НБУ), доц. д-р Ласко Ласков (НБУ), доц. д-р Петя Асенова (НБУ), д-р Росица Голева (НБУ), д-р Стоян Мишев (НБУ), Пано Панов (НБУ), д-р Петър Христов (CERN), д-р Владимир Алексиев (Ontotext), Мартин Кръстев (Chaos Group), Иван Боршуков (Chaos Group), Антон Андонов (Quanterall).

Обучението в програмата следва практически подход, като в достъпна форма се дават основните достижения в областите на статистическото обучение, семантичното моделиране, паралелното изпълнение на компютърни програми, както и технологиите за съхранение и обработка на големи обеми от данни. Повечето практически задачи, които се решават в тренинговите курсове, са формулирани от експерти по различните направления, работещи в сътрудничащи на програмата организации. Изследователската компонента е важна за дейността на всеки анализатор на данни, поради което в курсовете се обсъждат актуални задачи от различни сфери на науката. Прякото приложение на научените знания е обяснено от лекторите в програмата, които активно работят в областта на научните изследвания. За обучението се използват компютърните зали на НБУ. В курсовете по облачни технологии и обработка на големи данни се използват ресурси на Amazon, Microsoft и Google.

Успешно завършилите студенти могат да продължат професионалното си развитие като анализатори на данни, водещи до вземане на решения, както в корпоративна среда, така и в средни и големи предприятия. Индустриите, в които нуждата от аналитични знания и умения са най-значителни са производството, информационните технологии и телекомуникациите, финансите и застраховането.

прочети още
Извличане на знания и технологии за големи данни

Прием:

Необходимите предварителни знания за пълноценното усвояване на материала в курсовете на настоящата магистърска програма са преподавани на студенити, завършили бакалавърски програми по професионални направления "Информатика и компютърни наук"', "Математика', "Комуникационна и компютърна техника", "Физически науки", "Химически науки".

График приемни интервюта и консултации