Пройдя обучение по программе данной Специализированной магистратуры, вы внесете свой вклад в развитие вычислительной статистики, получив наиболее полные знания, основанные на лучших компьютерных технологиях и методах программирования"

Достижения в области статистики способствовали принятию точных и эффективных решений на основе массового сбора данных, их анализа и сделанных на их основе выводов. Однако, если и есть элемент, который в значительной степени способствовал развитию этой науки, так это ее согласованность с вычислительной техникой, благодаря которой стало возможным автоматизировать задачи, оптимизировать действия и обрабатывать огромные объемы информации за считанные секунды. И дело в том, что программирование сложных алгоритмов и проектирование статических и динамических структур данных позволило профессионалам в этой области работать более надежным и гарантированным образом при оценке тенденций и различных социальных, экономических и политических прогнозов в современных условиях.

Исходя из этого и учитывая высокий уровень знаний, необходимых в данной области, TECH и его команда экспертов решили запустить программу, позволяющую студенту войти в курс вычислительной статистики через всестороннее изучение ее основных областей. В этом и заключается суть данной Специализированной магистратуры, представляющей собой академический опыт в объеме 1500 часов, который охватывает новейшие разработки, связанные с описанием и исследованием данных, программированием и использованием основного статистического программного обеспечения (SPSS и R). Кроме того, основное внимание уделяется применению статистики в современной промышленности и выборочным схемам для различных отраслей. Наконец, в ней выделены основные многомерные методы повышения качества результатов и, следовательно, прогнозирования.

И все это в режиме 100% онлайн по программе, разработанной признанными экспертами в данной области, которые не только принимали активное участие в составлении учебной программы, но и отобрали сотни часов дополнительного разнообразного материала: практические кейсы, подробные видеоматериалы, научные статьи, дополнительное чтение и многое другое! Все материалы будут доступны в виртуальном учебном пространстве с самого начала учебного процесса и могут быть загружены на любое устройство, имеющее подключение к Интернету. Таким образом, TECH предлагает комплексную и гибкую подготовку, адаптированную к потребностям своих студентов и к самым высоким требованиям современного рынка труда в области вычислительной статистики.

Достижение мастерства и высочайшего профессионального уровня не составит труда благодаря курсу данной программы и высокой степени специализации, которую вы приобретете, пройдя магистратуру"

Данная Специализированная магистратура в области Вычислительная статистика содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разработка практических кейсов, представленных экспертами в области вычислительной статистики
• Наглядное, схематичное и исключительно практичное содержание программы предоставляет техническую и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для профессиональной деятельности
• Практические упражнения для самооценки, контроля и улучшения эффективности процесса обучения
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям
• Теоретические занятия, вопросы эксперту, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства, имеющего подключение к Интернету

Программа, которая рассматривает вычислительную статистику от основ до ее исчерпывающей обработки, через приобретение ключевых концепций и использование основных компьютерных программ"

В преподавательский состав входят профессионалы отрасли, которые привносят в обучение свой опыт работы, а также признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов.

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит специалисту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях.

Структура данной программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться решить различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. Для этого специалисту будет помогать инновационная система интерактивных видеоматериалов, созданная признанными и опытными экспертами.

Вы будете работать над разработкой сложных алгоритмов с помощью самых инновационных и эффективных описательных методов современной вычислительной среды"

В виртуальном учебном пространстве вы найдете 1 500 часов разнообразного содержания, доступ к которому возможен из любого места и в любое время, с любого устройства, имеющего подключение к Интернету"

Для успешной работы в области вычислительной статистики специалист должен обладать рядом технических и практических знаний, которые отличают его от остальных благодаря владению основными средствами программирования и проектирования алгоритмических структур. Поэтому цель данной программы – дать вам весь необходимый для этого материал за счет 1500 часов углубленного обучения и использования самых совершенных и передовых академических технологий в современной университетской среде.

Вы будете работать в области профессионального управления основным статистическим программным обеспечением, благодаря чему сможете гарантированно освоить структуры управления потоком выполнения программы”

Общие цели

• Обеспечить студентов новейшей и самой исчерпывающей информацией в области вычислительной статистики, которая поможет им специализироваться в данной области, достигнув высочайшего уровня знаний
• Предоставить все необходимое для профессионального освоения основных инструментов в данной области через решение примеров использования, основанных на реальных и часто встречающихся в отрасли ситуациях

Конкретные цели

Модуль 1. Описание и исследование данных

• Знать описательные и исследовательские методы, применяемые для обобщения информации, содержащейся в экспериментальных массивах данных
• Представлять графически и численно одномерные и двумерные наборы данных
• Интерпретировать результаты и графики в контексте данных
• Использовать статистическое программное обеспечение для работы с данными, проведения описательного анализа и построения графиков

Модуль 2. Программирование

• Детально знать элементы программного обеспечения для компьютерного программирования, а также основные типы данных, составляющих его
• Осваивать абстракцию и модульность при проектировании систем для потока выполнения в вызове функции

Модуль 3. Статистическое программное обеспечение I

• Знать рабочую среду SPSS
• Уметь разрабатывать статистическую программу в SPSS
• Знать различные типы функций, используемых в SPSS
• Использовать SPSS для анализа и вывода статистических данных

Модуль 4. Статистическое программное обеспечение II

• Знать рабочую среду R
• Уметь разрабатывать статистическую программу в R
• Знать различные типы функций, используемых в R
• Использовать R для анализа и вывода статистических данных

Модуль 5. Применение статистики в промышленности

• Понимать и применять теорию массового обслуживания
• Изучать детерминированные и случайные модели для принятия решений в системах планирования реальных проектов и запасов
• Изучить и понять статистические методы управления проектами по методам PERT и CPM
• Определять распространенные модели инвентаризации, уметь анализировать и интерпретировать результаты

Модуль 6. Схемы выборок

• Начинать работать с базовыми планами выборок
• Приобретать концептуальные и практические основы для выполнения различных представленных процедур отбора выборок
• Уметь применять наиболее подходящий метод в каждой практической ситуации

Модуль 7. Многомерные статистические методы I

• Исследовать и определять истинную размерность многомерной информации
• Соотносить качественные переменные
• Классифицировать индивидуумов в заранее созданные группы на основе многомерной информации
• Формировать группы индивидуумов со схожими характеристиками

Модуль 8. Многомерные статистические методы II

• Приобретать концептуальные и практические основы проведения многомерного качественного анализа данных
• Применить конкретное программное обеспечение для решения каждой заданной задачи

Модуль 9. Методология "Шесть сигм" для улучшения качества

• Предлагать различные статистические инструменты для контроля и непрерывного улучшения качества производственных процессов, широко используемые в методологии "Шесть сигм"
• Применять данные знания на практике

Модуль 10. Передовые методы прогнозирования

• Понимать и применять конкретные методы прогнозирования для одной или нескольких переменных в ситуациях, когда традиционные методы создают проблемы теоретического характера
• Знать различные регрессионные процессы, используемые в прогнозировании
  
  

Хотели бы вы освоить операции с объектами с помощью языка программирования R? Хотите освоить управление графикой и ее компоновку? Запишитесь в Специализированную магистратуру, и вы достигнете этого и многого другого!"