1. СФУ
  2. Магистратура СФУ
  3. Математика, информационные науки и технологии
  4. Анализ данных в науке и предпринимательстве

СФУ Прикладная математика и информатика (01.04.02)

Где и кем работать, какая зарплата после магистратуры СФУ по программе "Анализ данных в науке и предпринимательстве"

  • 12 бюджет. мест
  • 2 платных места
  • 2 года обучения
  • новая программа

Поделиться с друзьями

Варианты карьеры после окончания магистратуры Сибирского федерального университета по программе "Анализ данных в науке и предпринимательстве"

Специалисты:

  • занимаются построением математических и имитационных моделей сложных процессов — от физических явлений до рыночного поведения;
  • разрабатывают и внедряют алгоритмы машинного обучения для прогнозирования, классификации и поиска закономерностей в больших объёмах сведений;
  • создают приложения на основе нейронных сетей и методов глубинного обучения для автоматизации анализа изображений, текстов и сигналов;
  • проводят вычислительные эксперименты и численный анализ для оптимизации характеристик существующих систем и технологических процессов;
  • решают прикладные задачи в научных исследованиях — обрабатывают результаты экспериментов, строят модели изучаемых объектов и явлений;
  • занимаются монетизацией больших данных — превращают массивы неструктурированной информации в источник ценных выводов и прибыли;
  • участвуют в разработке стартап-проектов и готовых информационных решений, доводя научные разработки до стадии готового продукта;
  • управляют проектами в сфере технологий искусственного интеллекта — от постановки задачи до внедрения модели в промышленную эксплуатацию.

Выпускники программы востребованы в самых разных сферах, где требуется работа с данными и математическое моделирование. Например, они строят карьеру в научно-исследовательских институтах и университетах, занимаясь моделированием наноматериалов или анализом образовательных данных. Местом их работы становятся промышленные корпорации и предприятия, где необходимо заниматься математическим моделированием производственных процессов и оптимизацией. Многие находят себя в информационно-технологических компаниях и стартапах, разрабатывая продукты на основе машинного обучения, а также в маркетинговых и аналитических отделах крупного бизнеса, где занимаются изучением рыночных данных и монетизацией сведений о покупателях.