![](https://ihde.tsu.ru/wp-content/uploads/2017/10/whitelogo.png)
Магистратура «Интеллектуальный анализ больших данных» — это:
Уникальная программа, разработанная в рамках «дорожной карты» развития Томского государственного университета
Ориентация на формирование команд специалистов дефицитной междисциплинарной направленности в области компьютерных наук, информационных технологий, прикладной математики, анализа данных
Выпускники – востребованные специалисты в области компьютерных наук и информационных технологий, способные решать сложные задачи анализа больших данных в различных областях человеческой деятельности
Цель
Подготовка высококвалифицированных глобально конкурентоспособных специалистов, способных извлекать из значительных массивов накопленных и постоянно поступающих многомерных, разнородных и противоречивых данных ценные экспертные знания.
Преимущества
![icon](https://ihde.tsu.ru/wp-content/uploads/2017/10/partner.png)
Привлечение ведущих партнеров
![icon](https://ihde.tsu.ru/wp-content/uploads/2017/10/worl.png)
Участие в международных проектах
![icon](https://ihde.tsu.ru/wp-content/uploads/2017/10/jo.png)
Стажировки в ведущих компаниях и университетах
![icon](https://ihde.tsu.ru/wp-content/uploads/2017/10/learnin.png)
Обучение у лучших специалистов
![icon](https://ihde.tsu.ru/wp-content/uploads/2017/10/wor.png)
Трудоустройство в ведущих российских и зарубежных компаниях
![icon](https://ihde.tsu.ru/wp-content/uploads/2017/10/doubl.png)
Возможность получения двойного диплома c зарубежным вузом-партнером
Учебные дисциплины
- Основы биотехнологии, биохимии
- Введение в биоинформатику
- Биология клетки и молекулярная биология
- Анализ молекулярных последовательностей
- Молекулярная генетика и сравнительная геномика
- Информационная безопасность и работа с персональными данными
- Методология и методы исследования и анализа социальных данных
- Анализ и моделирование общественно-политических процессов
- Психодиагностика и психологический анализ социальных систем
Ведущие преподаватели
![](https://ihde.tsu.ru/wp-content/uploads/2017/10/drd2.png)
Dr Daniel Stamate
Department of Computing, Goldsmiths College — University of London
My present research focuses on Machine Learning and Statistical Learning, with particular interests in:
- Sentiment analysis & stock market forecasting;
- Prediction modelling and computational psychiatry;
- Machine and statistical learning modelling to understand heterogeneous manifestations of asthma in early life;
- Predicting risk of dementia using routine primary care records, forthcoming work;
- Mobility big data analytics – in particular focusing on analysing smart card (Oyster) data of Transport for London.
![](https://ihde.tsu.ru/wp-content/uploads/2017/10/bor.png)
Шилов Борис Владимирович
Доцент кафедры биоинформатики медико-биологического факультета Российского национального исследовательского медицинского университета имени Н.И. Пирогова выпускник Сибирского государственного медицинского университета, врач-кибернетик, развивает свою научную карьеру, связанную с биоинформатикой, в Москве.
![](https://ihde.tsu.ru/wp-content/uploads/2017/10/tho.png)
Thomas B. Preußer
Council member, Lecturer at the Department
of Computer Science at TU Dresden
Research Interests:
- Ecological modelling and statistical data analysis
- Phytoplankton, cyanobakteria, zooplankton, makrozoobenthos
- Eutrophication, sediment-water-interaction, antibiotica resistance
- Lakes, reservoirs, streams, laboratory systems
- Systems understanding and development of modelling tools
![](https://ihde.tsu.ru/wp-content/uploads/2017/10/igo2.png)
Шарахов Игорь Валентинович
Associate Professor Department of Entomology
Virginia Polytechnic Institute
As a member of the Vector-Borne Disease Group at Virginia Tech, I am broadly interested in genomics and evolutionary cytogenetics of mosquitoes – vectors of human infectious diseases. My goal is to understand the genetic mechanisms of mosquito evolution, adaptation, and reproduction. This knowledge can facilitate the development of innovative genome-based approaches for mosquito vector control.
![](https://ihde.tsu.ru/wp-content/uploads/2017/10/mix2.png)
Овсянников Михаил Сергеевич
Ассистент кафедры теоретических основ информатики ТГУ
С отличием закончил факультет информатики в 2008 году. На данный момент Михаил находится в процессе подготовки к защите кандидатской диссертации. Научные интересы: Высокопроизводительные распределенные и облачные системы.
«Лучшие научные результаты всегда достижимы на стыке наук. Множество различных областей знания способны совершить рывок в развитии, если научиться эффективно обрабатывать огромные массивы данных, получаемые как результаты расчетов или измерений».
Консультанты программы и партнеры
![icon](https://ihde.tsu.ru/wp-content/uploads/2017/10/logo19.png)
Вирджинский технический университет (США)
![icon](https://ihde.tsu.ru/wp-content/uploads/2017/10/logo20.png)
Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Пирогова (Москва)
![icon](https://ihde.tsu.ru/wp-content/uploads/2017/10/logo1.png)
Сибирский государственный медицинский университет (Томск)
![icon](https://ihde.tsu.ru/wp-content/uploads/2017/10/logo21.png)
Arizona State University (США)
![icon](https://ihde.tsu.ru/wp-content/uploads/2017/10/logo22.png)
Goldsmiths Соllege, Университет Лондона (Великобритания)
![icon](https://ihde.tsu.ru/wp-content/uploads/2017/10/logo23.png)
Дрезденский технический университет (Германия)
![icon](https://ihde.tsu.ru/wp-content/uploads/2017/10/logo24.png)
Сколковский институт наук и технологий (Москва)
![icon](https://ihde.tsu.ru/wp-content/uploads/2017/10/logo25.png)
Рейтинговое агентство «Эксперт» (Москва)
Срок и условия обучения
Направление подготовки:
01.04.02 Прикладная математика и информатика
Срок обучения: 2 года
Форма обучения: очная
Бюджетные места: 20 мест
Возможно формирование индивидуальной образовательной траектории.
Возможно платное обучение.
Проживание в студенческом городке Томского государственного университета.
Подробности и правила поступления в магистратуру Томского государственного университета можно изучить здесь: http://abiturient.tsu.ru/
Нормативные документы по программе и Программу вступительных испытаний можно найти здесь: http://www.tsu.ru/education/magistratura/magisterskie_programmy.php
В магистратуру на бюджетные места могут поступить выпускники бакалавриата (специалитета) по техническим и физико-математическим направлениям подготовки.
![](https://ihde.tsu.ru/wp-content/uploads/2017/10/qwert.png)
http://qrcoder.ru/code/?http%3A%2F%2Fcs.tsu.ru&6&0
(ссылка на qr-code)
Для участия в собеседовании необходимо заполнить регистрационную форму на сайте программы: HTTP://CS.TSU.RU
Контакты
Академический офис программы:
Учебный корпус ТГУ № 2 оф. 038