Учебный план: что и когда изучают
4 года обучения · 240 зач. единиц · ≈ 7 780 академических часов
Бакалавриат МИРЭА «Анализ данных» (01.03.04 Прикладная математика, ИИТ, 4 года, 240 з.е.) — это математико-аналитическая, а не чисто инженерная программа. Первые два курса дают серьёзный фундамент: математический анализ, линейную алгебру, теорию вероятностей и математическую статистику, плюс программирование на Python и Java и работу с базами данных. На 3–4 курсах идёт специализация в анализ данных и машинное обучение — методы анализа данных, ML-инструментарий, предиктивная и большая аналитика, проектирование аналитических систем, причём ML ставится строго после статистики. Заметный объём практик (24 з.е.) с концентрацией в выпускном семестре; часть продвинутых тем вынесена в дисциплины по выбору.
1–2 курс — математический и программистский фундамент
- Математический анализ — Базовый аппарат пределов, производных и интегралов, на котором держатся вся вероятность, оптимизация и методы анализа данных
- Линейная алгебра и аналитическая геометрия — Векторы, матрицы и разложения — язык, на котором записаны почти все алгоритмы машинного обучения
- Математическая логика и теория алгоритмов — Формальное мышление и понимание вычислимости перед изучением серьёзного программирования
- Информатика — Входная дисциплина по основам вычислений и работе с данными
- Объектно-ориентированное программирование — Базовая инженерная культура кода — структурирование программ, без которого не написать аналитический софт
- Физика — Развивает модельное мышление и навык описывать процессы количественно
- Теория групп и теория чисел — Углублённая алгебра вариативной части — фундамент для криптографии и дискретных методов
2–3 курс — ядро: вероятность, данные, базовые ИТ-инструменты
- Теория вероятностей и математическая статистика — Сердцевина анализа данных: без неё не понять ни одну модель машинного обучения и ни одну метрику качества
- Вычислительная математика — Численные методы — как считать на компьютере то, что в аналитике не решается формулой
- Теория графов — Модель связей и сетей, нужна для алгоритмов на данных и сетевого анализа
- Программирование на языке Питон — Главный рабочий язык дата-сайентиста, на нём строится весь дальнейший ML-инструментарий
- Программирование на языке Джава — Промышленный язык для серверной обработки данных и enterprise-систем
- Проектирование баз данных / Разработка баз данных — Учат хранить и извлекать данные — первый этап любого аналитического конвейера
- Системы искусственного интеллекта и большие данные — Вводит в проблематику ИИ и работы с большими массивами данных
- Дополнительные главы вычислительной математики — Расширяет численный аппарат под задачи статистики и моделирования
- Языки программирования для статистической обработки данных — Специализированный инструментарий (тип R/SciPy) для статистического анализа
3–4 курс — специализация: машинное обучение и анализ данных
- Методы анализа данных — Профильная дисциплина — систематизирует подходы к извлечению закономерностей из данных
- Технологии и инструментарий машинного обучения — Практическое освоение ML-стека: обучение, оценка и развёртывание моделей
- Машинное обучение — Углублённый курс по ML-моделям — ставится после теории вероятностей и статистики, то есть на подготовленную базу
- Прикладные задачи математической статистики — Применение статметодов к реальным выборкам — мост между теорией и практикой аналитики
- Технологии и инструментарий анализа больших данных — Работа с объёмами, которые не помещаются в память одной машины (Big Data-стек)
- Системы управления данными — Продвинутая работа с СУБД и хранилищами под аналитические нагрузки
- Модели и методы предиктивной аналитики — Прогнозирование на данных — ключевой коммерческий навык аналитика
- Прогнозно-аналитические системы — Сборка прогнозных моделей в законченные системы поддержки решений
- Проектирование аналитических систем — Инженерия конечного аналитического продукта, а не отдельной модели
- Исследование операций / Модели и методы теории оптимального управления — Математическая оптимизация решений — основа для принятия решений на данных
- Программные средства имитационного моделирования систем — Симуляция процессов там, где аналитической модели недостаточно
Часы и практика
Практика — 24 зач. единиц (864 ч). Блок практик: ознакомительная практика (2 семестр), проектно-технологическая практика и преддипломная практика (8 семестр). Заметная доля приходится на выпускной семестр.
Логика и нестыковки
- ✅Сильная математическая база: матанализ, линейная алгебра, теория вероятностей и матстатистика, вычислительная математика, теория групп и чисел — для анализа данных это самый правильный фундамент.
- ✅Логичная последовательность: машинное обучение и методы анализа данных стоят на 3–4 курсе, строго после теории вероятностей и статистики — студент приходит к ML подготовленным.
- ℹ️Профиль формально относится к направлению «Прикладная математика» (01.03.04), а не к ИТ-направлениям — это математико-аналитический, а не чисто инженерный трек.
- ⚠️Часть профильных тем (статистические языки, нелинейная динамика, ряд big-data дисциплин) вынесена в вариативный блок и дисциплины по выбору — глубина по машинному обучению зависит от выбранной траектории и наполнения курсов.
История проходных баллов
| Год | Бюджет (балл) | Платное (балл) | Бюджет. мест |
|---|---|---|---|
| 2025 | 265 | — | 21 |
Динамика проходного балла
25
Та же специальность в других вузах
01.03.04 · Прикладная математика
Математическое моделирование, вычислительные технологии и искусственный интеллект в науке и технике · Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)разборМатематические методы искусственного интеллекта и управления · Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)разборПрикладная математика · Сибирский федеральный университетразборИнтеллектуальный анализ, безопасность и управление сложными динамическими системами · Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)Прикладная математика · Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»Прикладная математика · Уральский федеральный университет
Все учебные планы «Прикладная математика» →