Технологии обработки больших данных
Целью дисциплины является приобретение знаний о методах обработки данных. После изучения этой дисциплины Вы сможете: применять методы обработки больших данных для решения типичных задач в области экономики и финансов, разрабатывать новые методы исследования данных на основе существующих.
Электронные деньги
Вы узнаете о технологиях, которые используются в цифровой экономике, таких как облачные вычисления, интернет вещей, блокчейн и искусственный интеллект. Вы узнаете, как эти технологии меняют бизнес-модели и создают новые возможности для компаний. Вы также получите практические навыки работы с различными технологиями, такими как AWS, Azure, Google Cloud, IoT-устройства и другие. Вам будут представлены примеры реальных проектов и задач, которые помогут вам лучше понять применение сквозных технологий в цифровой экономике.
Технологии обработки данных
Вы научитесь исследовать данные с использованием современных языков программирования, применять популярные модули языков программирования, находить тенденции и закономерности в данных, наглядно визуализировать их. Вы получите навыки исследования данных в приложении к типичным экономико-финансовым задачам.
Машинное обучение
Вы научитесь применять алгоритмы машинного обучения для решения различных задач, таких как классификация, регрессия, кластеризация и обработка естественного языка. Вы узнаете о различных типах моделей машинного обучения, таких как линейные модели, деревья решений, нейронные сети и ансамбли моделей. Вы также научитесь выбирать подходящие методы предобработки данных, такие как масштабирование, кодирование категориальных признаков и обработка выбросов. Вы получите практические навыки в использовании библиотек и инструментов для машинного обучения, таких как scikit-learn, TensorFlow и Keras. Вам будут представлены примеры реальных проектов и задач, которые помогут вам лучше понять применение машинного обучения в различных сферах.
Технология сложных сетей в экономике
Вы изучите методы, включающие в себя анализ графов, теорию игр, машинное обучение и другие подходы. Вы узнаете, как применять эти методы для анализа производительности системы, выявления узких мест и определения наилучших стратегий оптимизации. Вы получите практические навыки и знания, которые помогут вам стать более эффективным разработчиком и решать сложные задачи в своей области.
