Статистика и Наука о данных
Степень
Бакалавр естественных наук
Продолжительность
4 years
Пороговый балл для поступления на грант
110
Пороговый балл для поступления на платное отделение
80
Профильные предметы
Математика
Физика
Требуемый уровень английского языка
B1 (Intermediate)
Цель программы заключается в подготовке высококвалифицированных специалистов в области статистики и науки о данных, обладающих инновационными навыками решения проблем в статистике и анализе данных. Студенты получат возможность применять свои знания для анализа различных проблем в области предиктивной аналитики, маркетинговой аналитики, экономики, биологии и других областях.
Учебный процесс включает исследовательскую работу и применение анализа данных для решения прикладных проблем, что способствует развитию важных академических навыков, таких как работа с базами данных, анализ данных, программирование, разработка статистических экспериментов, визуализация и моделирование.
Кроме того, студенты будут иметь возможность участвовать в научных проектах, которые подготовят их для успешного поступления в магистерские или докторские программы по математическому и компьютерному моделированию, математике, статистике, науке о данных, как в Казахстане, так и за рубежом.
По окончании программы студенты будут готовы к карьере в образовательных и научных учреждениях, IT компаниях, банках, страховых компаниях и других организациях, которые активно применяют прикладную статистику, математику и компьютерные технологии в своей деятельности.
Программа предоставляет студентам возможность применять свои знания в теории вероятностей, математической статистике, случайных процессах, анализе данных, математическом анализе, линейной алгебре, дифференциальных уравнениях, численном анализе, методах оптимизации, дискретной математике и математической логике для решения прикладных и фундаментальных проблем.
Студенты развивают навыки программирования с использованием языка Python, что позволяет им качественно создавать компьютерные программы.
Они приобретают способность обрабатывать наборы данных, работать с базами данных и выполнять статистический анализ собранных данных путем создания компьютерных программ.
Студенты смогут использовать статистические методы, профессиональное программное обеспечение, компьютерную графику, визуализационные техники и другие соответствующие инструменты для эффективного решения научных и прикладных задач.
Курсы по регрессионному анализу помогут студентам освоить навыки проектирования и тестирования множественных линейных регрессионных моделей и разработки стратегий построения статистических моделей.
Программа стимулирует студентов развивать понимание государственных структур, институциональных рамок, социальных отношений, основных этических теорий и проблем, через изучение предметов, таких как экономика, социология, философия.
Кроме того, они получат возможность продемонстрировать свободное владение несколькими языками (турецкий и английский языки).
Обязательные модули | Элективные модули |
---|---|
– Calculus 1-3 – Discrete mathematics | – Additional chapters of linear algebra – Spectral theory – Introduction to Real Analysis – Functional analysis – Optimization methods – Numerical methods – Modern statistics – Cryptography – Game theory – Distributed Big Data Systems – Mathematical Statistics in R – Statistics and Visualization for Data Analysis – Econometrics – Introduction to iOS Programming – Introduction to Machine Learning – Deep learning – UX/UI design – Linux Administration – Natural Language Processing – Business process design and management – Project Management – Product management – Еconomy – Turkish language 1-4 – English language 1-2 – Kazakh language 1-2 – Russian language 1-2 |
Выпускники с дипломом в области статистики и науки о данных обладают широким спектром карьерных возможностей в различных отраслях. Вот некоторые потенциальные варианты профессий, доступные им:
- Специалист по анализу данных: Анализ сложных наборов данных с целью извлечения уникальных инсайтов и решения бизнес-проблем, используя статистические модели и методы машинного обучения.
- Аналитик данных: Сбор, очистка и анализ данных для выявления скрытых паттернов и тенденций.
- Бизнес-аналитик: Применение статистического анализа и моделирования данных для помощи организациям в принятии обоснованных стратегических решений.
- Инженер по обработке данных: Создание и поддержка инфраструктуры данных, баз данных и систем для эффективного хранения и обработки информации.
- Инженер по машинному обучению: Разработка и реализация алгоритмов и моделей машинного обучения для предсказательного анализа и автоматизации процессов.
- Статистик: Проведение статистических исследований, разработка методов экспериментального дизайна и анализ данных для выработки информированных решений.
- Аналитик рисков: Оценка и управление рисками с использованием статистических моделей и количественного анализа в финансовой и страховой сферах.
- Научный сотрудник: Проведение научных исследований, анализ данных и публикация результатов в академических и промышленных изданиях.
- Консультант: Предоставление данных и экспертных рекомендаций клиентам в различных отраслях на основе аналитического подхода.
- Менеджер данных: Организация сбора, хранения и управления данными для обеспечения их целостности и доступности.
Кроме того, выпускники имеют возможность продолжить образование в программе магистратуры или докторантуры.