- Математический анализ
- Линейная алгебра
- Алгебра и геометрия
- Теория вероятностей и математическая статистика
- Методы оптимальных решений
- Вычислительная геометрия и компьютерная визуализация
- Дискретная математика
- Дискретные математические модели
- Непрерывные математические модели
- Дифференциальные уравнения
- Функциональный анализ
- Комплексный анализ
- Численные методы
- Эконометрический анализ
- Многомерный статистический анализ в экономике
- Имитационное моделирование
- Имитационное моделирование экономических процессов
- Исследование операций
- Прикладные модели исследования операций
- Модели и методы исследования операций
- Теория игр
- Методы оптимизации
- Теория рисков и моделирование рисковых ситуаций
- Планирование расписаний и управление доходами
- Методы прогнозирования
- Математические методы прогнозирования
- Прогнозирование и моделирование на энергетических рынках
- Методы социально-экономического прогнозирования
- Страхование и актуарная математика
- Системы поддержки принятия решений
- Теория и системы поддержки принятия решений
- Финансовая математика
- Аналитический маркетинг
- Теория систем
- Системный анализ
- Управление проектами
- Модели бизнес-планирования и управления проектами
- Базы данных
- Методы анализа данных
- Нейросетевой анализ
- Сети передачи данных
- Математические пакеты прикладных программ
- Системы компьютерной математики
- Информационные технологии в экономике
- Компьютерные сети и управление базами данных
- Информационное обеспечение научных исследований и разработок
- Современные информационные технологии
- Интеллектуальные компьютерные системы
- Интернет-технологии
- Прикладная математика
- История и методология прикладной математики и информатики
- Математическая экономика
- Проблемы математической экономики
- Математические методы и модели
- Экономико-математические методы и модели в ВЭД
- Математическое моделирование
- Основы математического моделирования социально-экономических процессов
- Математические методы в экономике
- Математические методы и модели в коммерческой деятельности
- Методы исследований в менеджменте
- Математическое обеспечение финансовых решений
Факультативные занятия
Кружок «Общество любителей машинного обучения»
Основная цель проводимых занятий – познакомить обучающихся с современными методами анализа данных и алгоритмами машинного обучения. Внимание сосредоточено на решении исследовательских и прикладных задач на платформе kaggle.com.
Занятия рассчитаны на студентов направлений «прикладная математика» и «экономика» 2-го курса и старше.
На занятиях студентам предлагается решить одну из представленных на платформе kaggle.com задач, используя полученные знания. Рассматриваются актуальные задачи анализа данных, основные методы машинного обучения, методы обработки изображений и анализа текстов на естественном языке, а также нейросетевые подходы к решению прикладных задач. Некоторые из представленных алгоритмов реализованы студентами в среде Wolfram Mathematica и на языке Python.