Анонс

Конференції, школи, семінари


Оліміпада з кількісних методів в економіці:
07 грудня 2017р. - перший тур (онлайн)
15 грудня 2017р. - фінальний тур (Київська школа економіки) Запрошення


Продовжується студентське опитування, що розроблене групою фахівців міжнародного рейтингу U-Multirank. Запрошення

Формула успіху

Діма Охонько Сіетл, Facebook

Вхід

10 + 5 =
x

#{title}

#{text}

Ви є тут

Освітня програма "Прикладна та теоретична статистика"


Спеціалізація

Комп’ютерна статистика та аналіз даних

Аналітик даних (data analyst) – професія, що набула популярності із розвитком інформаційних технологій, накопиченням великих обсягів статистичних даних, які вимагають спеціальних методів обробки. Спеціаліст з аналізу даних повинен поєднувати володіння сучасними методами комп’ютерної обробки інформації із хорошим знанням теоретичних основ математичної статистики. Його мета – не тільки виявити приховані закономірності у наявних наборах даних, але і вміти обґрунтовано висунути та перевірити гіпотези про досліджувані явища, спрогнозувати їх подальший розвиток, допомогти замовникам у прийнятті рішень.
Постійне зростання потреби у збиранні й оцінюванні величезних обсягів даних породжує високий попит на спеціалістів зі статистичного аналізу даних. Недаремно цю професію називають найперспективнішою професією 21 століття.

У рамках спеціалізації будуть прочитані такі навчальні курси:

  • Комп’ютерна статистика (Computer statistics) – знайомство з сучасними комп’ютерними технологіями аналізу даних та статистики.
  • Статистичні алгоритми навчання (Machine learning) – вступ до сучасних адаптивних методів розпізнавання образів, прогнозування і прийняття рішень за допомогою нейронних мереж, дерев прийняття рішень, генетичних алгоритмів та інших технологій штучного інтелекту.
  • Часові ряди (Time series) – аналіз даних з часовою та просторовою залежністю, сучасні техніки статистичного прогнозування
  • Статистичний аналіз багатовимірних даних (Big data) – методи виявлення статистичних зв’язків та залежностей, створення та перевірка моделей досліджуваних явищ на основі великих обсягів багатосторонньої інформації: дослідницький факторний аналіз, зниження вимірності, кластерний аналіз, багатовимірне шкалування, підтверджувальний факторний аналіз, графічні статистичні методи та моделі.
  • Чисельні методи у статистиці (Statistical computations) – ефективні сучасні методи та алгоритми обчислень у статистиці.
  • Непараметрична статистика (Nonparametric statistics) – наука та мистецтво побудови і підгонки математичних моделей статистичних даних на основі мінімальних апріорних припущень.
  • Вибіркові обстеження (Survey sampling) – як правильно проводити відбір даних для статистичного аналізу та як усувати недоліки невдалого відбору.

Окрім здобуття ґрунтовної теоретичної бази, наші студенти набувають реальні навички із прикладної статистики, математики і комп’ютерного програмування. Інтенсивні курси статистичного моделювання і прогнозування забезпечують підготовку спеціалістів із науки аналізування даних на найвищому міжнародному рівні.