Кафедра статистики и кибернетики

В 2020 году кафедре статистики и кибернетики исполнилось 100 лет! Кафедра бережно хранит традиции и развивает научную и педагогическую школу, основанную известными учеными, с мировым именем: А.Ф. Фортунатовым, В.С. Немчиновым, С.С. Сергеевым и др.

Кафедра является выпускающей по программам бакалавриата и магистратуры:

- направленность (профиль) «Большие данные и машинное обучение» направления 09.03.02 «Информационные системы и технологии» ориентирована на формирование компетенций будущего (Future Skills), необходимых для сбора, анализа и обработки данных на основе методов машинного обучения. Он охватывает все современные подходы к анализу данных, в том числе глубокое обучение (Deep Learning).

Специалисты по обработке больших данных и машинному обучению  входят в топ-3 профессий будущего, спрос на которые будет стабильно возрастать в ближайшие несколько десятилетий.

Профессиональные компетенции учебного плана разработаны с учетом профессиональных стандартов 06.042 «Специалист по большим данным», 06.015 «Специалист по информационным системам», 40.011 «Специалист по научно-исследовательским и опытно-конструкторским разработкам».

В ходе обучения студенты овладевают следующими компетенциями: знанием математической статистики, алгоритмов и структур данных; навыками разработки и администрирования баз данных, создания и обработки SQL-запросов в SQL Server, PostgreSQL, MySQL; навыками программирования на языках Python, R, JavaScript; умением работать с платформой Apache Hadoop; навыками обработки, анализа и моделирования данных с использованием технологий Machine Learning, Big Data и Data Mining. Специализированные дисциплины профиля: Большие данные; Методы машинного обучения; Python для искусственного интеллекта; Технологии хранения и управления данными; Парсинг и предобработка данных; Разработка программного продукта машинного обучения; Построение, обучение и оптимизация моделей машинного обучения и др.

Особенностью направления «Информационные системы и технологии» является возможность изучения части профессиональных дисциплин на английском языке (в рамках элективных курсов и факультативов): Хранилища и системы интеллектуального анализа данных (на русском или английском языке); Разведочный анализ данных (на русском или английском языке); Построение, обучение и оптимизация моделей машинного обучения (на русском или английском языке); Разработка средств интеграции и поддержки готового решения для анализа больших данных (на русском или английском языке).

Выпускники могут работать аналитиками данных (Data Analysts), специалистами машинного обучения (Machine Learning Specialists), специалистами по большим данным (Big Data Specialists), искусственному интеллекту (AI Specialists), инженерами данных (Data Engineers).  Средняя заработная плата специалистов подобного профиля составляет от 150 тыс. руб. до 300 тыс. руб. (по данным российских рекрутмент-сайтов).

- направленность (профиль) «Компьютерные науки и интеллектуальный анализ данных» направления 09.03.02 «Информационные системы и технологии» позволяет получить базовые компетенции в области программирования, информационных систем и технологий, управления данными, а также приобрести умения и навыки применения цифровых решений для широкого спектра задач сбора, агрегирования, обработки, хранения и интеллектуального анализа данных.

Специалисты по интеллектуальному анализу данных и бизнес-аналитике входят в топ-3 самых востребованных и высокооплачиваемых профессий.

Профессиональные компетенции учебного плана разработаны с учетом профессиональных стандартов: 06.011 «Программист», 06.015 «Специалист по информационным системам», 40.011 «Специалист по научно-исследовательским и опытно-конструкторским разработкам».

В ходе обучения студенты овладевают следующими компетенциями: разработки и администрирования баз данных, создания и обработки SQL-запросов в SQL Server; программирования на языках С++, C#, Python, R, JavaScript; обработки, анализа и моделирования данных с использованием технологий Advanced Analytics, Data Visualization, Data Discovery, Data Mining, Business Intelligence, Forecasting; статистического и эконометрического анализа, моделирования и прогнозирования, в т.ч. с использованием Eviews, Statistica, STATA. Специализированные дисциплины профиля: Алгоритмизация и программирование; Информационные технологии; Инструментальные средства информационных систем; Программная инженерия; Администрирование информационных систем; Программирование на языке Python; Программирование на языке С++; Технологии хранения и управления данными; Основы науки о данных (Data Science).

У студентов данного профиля есть право выбрать язык изучения части профессиональных дисциплин: русский или английский в рамках элективных курсов и факультативов, а также возможность совершенствовать владение английским языком на научно-практических конференциях и заседаниях научных кружков. Блок курсов по выбору: Анализ экономических данных с использованием современных информационных технологий (на русском или английском языке); Расчетно-графическая статистика в среде R (на русском или английском языке); Интеллектуальный анализ данных и статистика (на русском или английском языке); Английский язык для IT-специалистов или Адаптационный курс английского языка.

Выпускники направленности могут работать специалистами интеллектуального анализа данных (Data Mining Specialists), бизнес-аналитиками (Business Analysts, BI Analysts), инженерами данных (Data Engineers), разработчиками баз данных (Database Developers), программистами со средней заработной платой от 100 тыс. руб. до 300 тыс. руб. (по данным российских рекрутмент-сайтов).

- направленность (профиль) «Системная аналитика» направления 09.03.02 «Информационные системы и технологии» ориентирована на формирование базовых компетенций в области системного анализа и математического моделирования, проектирования и разработки информационных систем и технологий.

Самыми востребованными работниками в российских IT-компаниях, согласно данным «Исследовательского центра «Зарплата.ру», являются системные аналитики, их ищут 53% опрошенных менеджеров.

Профессиональные компетенции учебного плана разработаны с учетом профессиональных стандартов: 06.022 «Системный аналитик», 06.015 «Специалист по информационным системам», 40.011 «Специалист по научно-исследовательским и опытно-конструкторским разработкам».

В ходе обучения студенты овладевают общепрофессиональными компетенциями (навыками) по направлению «Информационные системы и технологии» и профессиональными компетенциями в области концептуального, функционального и логического проектирования систем среднего и крупного масштаба и сложности: использования средств визуализации требований (моделирование бизнес-процессов, разработка диаграмм с помощью языка UML); проектирования информационных моделей, архитектуры и структуры хранения данных, систем и приложений; сбора, анализа и документирования требований (интервьюирование заказчиков); взаимодействия с заказчиками и экспертами предметных областей; разработки технического задания (ТЗ) и постановки задач; построения необходимых моделей, алгоритмов, прототипов; проектирования программного обеспечения и комплексных систем; координации разработки, тестирования, приемки и внедрения программного обеспечения (ПО); тестирования и устранения ошибок при разработке ПО.

Специализированные дисциплины профиля: Теория систем и системный анализ; Алгоритмизация и программирование; Информационные технологии моделирования бизнес-процессов; Системы поддержки принятие управленческих решений; Корпоративные информационные системы управления предприятием; Инструментальные средства информационных систем; Методы и средства проектирования информационных систем и технологий; Программная инженерия; Разработка пользовательских интерфейсов; Управление разработкой и внедрением информационных систем; Контроллинг и аудит информационных систем; Администрирование информационных систем; Конфликтология и управление конфликтами в IT; Метрология, стандартизация и сертификация; Тестирование программного обеспечения.

Выпускники направленности могут работать системными аналитиками, бизнес-аналитиками (Business Analysts, BI Analysts), DevOps-инженерами, разработчиками баз данных (Database Developers), руководителем проекта со средней заработной платой от 100 тыс. руб. до 300 тыс. руб. (по данным российских рекрутмент-сайтов).

- магистерская программа «Науки о данных» направления подготовки 09.04.02 «Информационные системы и технологии» ориентирована на подготовку дата саентистов (Data Scientists). Дата саентисты извлекают ценные знания из данных, проводят анализ с помощью самых современных методов и технологий, что обеспечивает им конкурентные преимущества и востребованность на рынке труда.

 Эта профессия, по мнению авторитетного журнала «Harvard Business Review» является «самой привлекательной в XXI веке». Такие специалисты в условиях цифровой экономики требуются в крупном и малом бизнесе, а также в органах государственного и муниципального управления и научных учреждениях.

Профессиональные компетенции учебного плана разработаны с учетом профессиональных стандартов: 06.016 «Руководитель проектов в области информационных технологий», 06.022 «Системный аналитик», 06.042 «Специалист по большим данным», 40.011 «Специалист по научно-исследовательским и опытно-конструкторским разработкам».

Выпускники данной программы обладают следующими компетенциями: знанием математической статистики, алгоритмов и структур данных; навыками разработки и администрирования баз данных, создания и обработки SQL-запросов в SQL Server, PostgreSQL, MySQL; навыками программирования на языках Python, R, SQL, JavaScript, С++, C#; навыками обработки, анализа и моделирования данных с использованием технологий Machine Learning, Deep Learning, Big Data, Data Visualization, Data Mining, Business Intelligence на продвинутом уровне; гибкими навыками (soft-skills), необходимыми специалистам Data Science: структурированным и критическим мышлением (Structured & Critical Thinking), проектной деятельности (agile, scrum), коммуникативными навыками (Communication Skills) и др.

Специализированные дисциплины: Технологии проектирования информационных систем и технологий; Инженерия информационных систем; Системы искусственного интеллекта; Байесовские методы в машинном обучении; Наука о данных (Data Science); Глубокое обучение в науках о данных; Инструменты Data Science в R, Python, SQL; Инструменты Data Science в R, Python, SQL; Аналитика и визуализация данных на Python (на русском или английском языке); Анализ временных рядов (на русском или английском языке) и др.

Выпускники магистратуры могут работать специалистами по работе с данными (Data Scientists), аналитиками данных (Data Analysts), специалистами по информационным системам (Information Systems Specialists), специалистами машинного обучения (Machine Learning Specialists), программистами, руководителями проектов. Средняя зарплата специалистов подобного профиля составляет от 200 тыс. руб. до 500 тыс. руб. (по данным российских рекрутмент-сайтов).

Кафедра также реализует программы аспирантуры:

 - 2.3 Информационные технологии и телекоммуникации, специальность 2.3.8 Информатика и информационные процессы;

- 5.2 Экономика, специальность 5.2.3 Региональная и отраслевая экономика, специализация «Бухгалтерский учет, аудит и экономическая статистика».