Совместные магистерские программы IBM в области «больших данных»
Корпорация IBM совместно с ведущими российскими вузами – МГУ имени М.В. Ломоносова и Высшей школой экономики – объявила о запуске магистерских программ, направленных на подготовку специалистов в области «больших данных». Студенты, прошедшие обучение по этим программам, получат детальную информацию о методах и средствах организации таких данных и об их использовании для принятия взвешенных бизнес-решений.
Востребованность профессионалов, имеющих подобные знания и навыки, обусловлена динамичным ростом объемов информации в мире. Компании из различных отраслей по всему миру испытывают нехватку специалистов, которые могли бы извлекать ценную информацию из огромного массива данных.
МГУ запускает на базе факультета ВМК магистерскую программу «Большие Данные: инфраструктуры и методы решения задач». Цель программы – подготовка магистров, специализирующихся в области проектирования и применения масштабируемых инфраструктур для работы с «большими данными», а также создание и использование методов их анализа в таких инфраструктурах (в мире эта специализация называется data science). Особое место в программе занимает освоение методов формулирования и решения задач в областях с интенсивным использованием данных, направленных на ускорение исследований и базирующихся на инструментах работы с «большими данными». Программа широко использует новейшие технологии работы с Big Data компании IBM.
ВШЭ на базе факультета бизнес-информатики запустила в текущем году магистерскую программу «Системы Больших Данных». Ее особенность состоит в том, что она сфокусирована на использовании технологий для принятия обоснованных бизнес-решений. Программа состоит из двух блоков – технологического и управленческого. Студенты – участники программы могут формировать из этих блоков собственный набор курсов, который будет соответствовать их интересам в данной области. Среди основных дисциплин, предлагаемых в рамках программы, системный анализ и структура организации; математическое и экономическое моделирование; анализ «больших данных» и их интеграция и т.п.