Type:
Master
Speciality:
031101.19.7 - Տնտեսագիտություն
Specialisation:
031101.19.7 - Տվյալների գիտությունը բիզնեսում
Qualification awarded:
Տնտեսագիտության մագիստրոս
Programme academic year:
2024/2025
Mode of study:
Full time
Language of study:
Հայերեն
1. Admission criteria/requirements
ԵՊՀ տնտեսագիտության և կառավարման ֆակուլտետի "Տվյալների գիտությունը բիզնեսում" մագիստրատուրայի ընդունելությանը հնարավորություն ունեն դիմելու ՀՀ պետական և ըստ մասնագիտությունների հավատարմագրված/ինստիտուցիոնալ հավատարմագրում անցած ոչ պետական այլ բուհերի բակալավրի, մագիստրոսի կամ դիպլոմավորված մասնագետի որակավորում ունեցող բոլոր շրջանավարտները:
Ծրագրի դիմորդը պետք է ունենա բակալավրի կամ դրան համարժեք որակավորում։ Ե՛վ տվյալ, և՛ այլ մասնագիտություններով բակալավրի կամ համարժեք որակավորում ունեցող դիմորդների ընդունելությունը կատարվում է բացառապես մրցութային հիմունքներով՝ ընդունելության քննությունների արդյունքների հիման վրա։
Ընդունելությունը կատարվում է Երևանի պետական համալսարանի առկա ուսուցման մագիստրատուրայի ընդունելության կանոնակարգի համաձայն։
Ծրագրի դիմորդը պետք է ունենա բակալավրի կամ դրան համարժեք որակավորում։ Ե՛վ տվյալ, և՛ այլ մասնագիտություններով բակալավրի կամ համարժեք որակավորում ունեցող դիմորդների ընդունելությունը կատարվում է բացառապես մրցութային հիմունքներով՝ ընդունելության քննությունների արդյունքների հիման վրա։
Ընդունելությունը կատարվում է Երևանի պետական համալսարանի առկա ուսուցման մագիստրատուրայի ընդունելության կանոնակարգի համաձայն։
2. Programme Objectives
«Տվյալների գիտությունը բիզնեսում» մագիստրոսական կրթական ծրագրի նպատակն է առաջին անգամ Հայաստանում ստեղծել այնպիսի միջդիսցիպլինար ծրագիր, որը կկարողանա պատրաստել մրցունակ, միջազգային կրթության որակներին համապատասխան մասնագետներ, որոնք ներկայացնում են միանգամից երեք ոլորտ՝ մաթեմատիկա, ծրագրավորում և բիզնես վերլուծություն։
Միևնույն ժամանակ ծրագիրը կենտրոնացած է բիզնես գործընթացներում այդ գիտելիքների պրակտիկ կիրառությունների վրա և չի հանդիսանում զուտ տեսական, վերացական գիտելիքների տրամադրման գործիք։ Այսպիսի մասնագետներն ունակ կլինեն.
1.աշխարհում տեղի ունեցող տվյալների հեղափոխության մի մասնիկը դառնալ` տվյալագիտության մեջ տեսական գիտելիքները փոխկապակցելով բիզնեսի պահանջների հետ, օգտագործելով Python, SQ, R, Java ծրագրավորման լեզուները։
2.արդյունավետ կերպով կիրառել տնտեսագիտամաթեմատիկական մեթոդներ և մոդելներ,
3.բիզնես որոշումներ կայացնել, օգտագործելով տվյալների գիտության, մեքենայական ուսուցման և արհեստական բանականության մեթոդները
4. վերլուծել և մեկնաբանել դրանց կիրառմամբ ստացված արդյունքները,
5.զարգացնել ուսանողների վերլուծական-հետազոտական ունակությունները՝ հնարավորություն տալով զբաղվելու հետագա գիտական գործունեությամբ:
Միևնույն ժամանակ ծրագիրը կենտրոնացած է բիզնես գործընթացներում այդ գիտելիքների պրակտիկ կիրառությունների վրա և չի հանդիսանում զուտ տեսական, վերացական գիտելիքների տրամադրման գործիք։ Այսպիսի մասնագետներն ունակ կլինեն.
1.աշխարհում տեղի ունեցող տվյալների հեղափոխության մի մասնիկը դառնալ` տվյալագիտության մեջ տեսական գիտելիքները փոխկապակցելով բիզնեսի պահանջների հետ, օգտագործելով Python, SQ, R, Java ծրագրավորման լեզուները։
2.արդյունավետ կերպով կիրառել տնտեսագիտամաթեմատիկական մեթոդներ և մոդելներ,
3.բիզնես որոշումներ կայացնել, օգտագործելով տվյալների գիտության, մեքենայական ուսուցման և արհեստական բանականության մեթոդները
4. վերլուծել և մեկնաբանել դրանց կիրառմամբ ստացված արդյունքները,
5.զարգացնել ուսանողների վերլուծական-հետազոտական ունակությունները՝ հնարավորություն տալով զբաղվելու հետագա գիտական գործունեությամբ:
3. Educational outcomes of the programme
Այս ծրագրի ավարտին ուսանողն ունակ կլինի․
- Մասնագիտական գիտելիք և իմացություն
- նկարագրել տվյալների վերլուծության ժամանակակից մեթոդներն ու մոդելները
- ներկայացնել ժամանակակից հավանականային, օպտիմիզացիոն, վիճակագրական, էկոնոմետրիկ և այլ մեթոդների կիրառության առավել լայնորեն տարածված ուղղությունները
- ներկայացնել առավել լայն տարածում գտած մասնագիտացված համակարգչային ծրագրերը, ինչպես նաև տնտեսագիտական վերլուծության համար դրանց կիրառության հիմնական ուղղությունները
- մեկնաբանել միկրո- մակրոտնտեսագիտության հիմնական հասկացությունները, գլոբալ և լոկալ ֆինանսական շուկաների հիմնախնդիրները, օգտագործելով տվյալագիտության մեթոդները, ներկայացնել բիզնես գործընթացների նախագծերի հիմնական տարրերը, ռեինժինիրինգը, ավտոմատացումը և մոնիտորինգը
- ներկայացնել առանձին կազմակերպության և շուկայի վերլուծության և կանխատեսման նպատակով օգտագործվող կիրառական վիճակագրության և տվյալագիտութան մեթոդները
- Գործնական մասնագիտական կարողություններ
- ժամանակակից հավանականային, օպտիմիզացիոն, վիճակագրական, էկոնոմետրիկ և այլ մեթոդների կիրառմամբ կատարել հաշվարկներ և տնտեսական կանխատեսում
- մասնագիտական տարբեր խնդիրները լուծելու համար օգտագործել համապատասխան համակարգչային փաթեթներ՝ R, Pyton, SQ և Java
- բիզնես գործընթացների մոդելավորման և փաստաթղթային գործընթացներում կիրառել ամպային տեխնոլոգիաները
- իրականացնել տարբեր ոլորտներում հավաքագրված տվյալների հավաքագրում, դասակարգում և քլաստերացում
- կիրառել ծրագրավորման Pyton և R փաթեթները տարբեր բիզնես խնդրիրների լուծելու համար
- Ընդհանրական (փոխանցելի) կարողություններ
- ներկայացնել մոդելավորման ուղղվածությամբ ծրագրային համակարգերի կառուցման եղանակները
- նկարագրել տվյալների վերլուծության ժամանակակից մեթոդներն ու մոդելները
- օգտագործել մաթեմատիկական և վիճակագրական մեթոդները մասնագիտական և կիրառական խնդիրների լուծման համար
- ծրագրավորման գործիքների օգնությամբ կառուցել արդյունավետ ալգորիթմներ այս բնագավառին առնչվող զանազան խնդիրներ լուծելու համար
- սովորել օգտվել տարատեսակ աղբյուրներից` անհրաժեշտ տեղեկատվությունը ստանալու համար
- ստացված տվյալները մշակել և կատարել վերլուծություններ
- մասնագիտանալ գիտության, տեխնիկայի և տնտեսության տարբեր բնագավառներում, որտեղ պահանջվում են տվյալների հավաքագրման,վերլուծության խորը ունակություններ, ինչպես նաև կիրառական վիճակագրության բազային գիտելիքներ
4. Assessment methods
Գնահատումը ներառում է հետևյալ բաղադրիչները.
1. դասընթացի (ուսումնական մոդուլի) ենթաբաժինների յուրացման գնահատում կիսամյակի ընթացքում (2 ընթացիկ քննություն),
2. դասընթացի (ուսումնական մոդուլի) առանձին թեմաների ընթացիկ ստուգումներ կիսամյակի ընթացքում,
3. ծրագրով նախատեսված ինքնուրույն առաջադրանքների կատարման և յուրացման ստուգում և գնահատում կիսամյակի ընթացքում (ինքնուրույն աշխատանք),
4. ծրագրով նախատեսված ինքնուրույն և/կամ խմբային հետազոտական աշխատանքի կատարման գնահատում կիսամյակի ընթացքում (հետազոտական աշխատանք, որը փոխարինում է ընթացիկ քննություններից որևէ մեկին),
5. դասընթացին մասնակցության գնահատում (մասնակցություն),
6. ամբողջ դասընթացի (ուսումնական մոդուլի) եզրափակիչ գնահատում քննաշրջանում, որը ենթադրում է դասընթացի համար սահմանված կրթական վերջնադյունքների ձեռքբերման մակարդակի գնահատում:
Դասընթացները, ըստ գնահատման ձևի, բաժանվում են 4 խմբի՝
1. եզրափակիչ գնահատումով,
2. առանց եզրափակիչ գնահատման,
3. առանց ընթացիկ քննությունների գնահատման,
ստուգարքային:
1. դասընթացի (ուսումնական մոդուլի) ենթաբաժինների յուրացման գնահատում կիսամյակի ընթացքում (2 ընթացիկ քննություն),
2. դասընթացի (ուսումնական մոդուլի) առանձին թեմաների ընթացիկ ստուգումներ կիսամյակի ընթացքում,
3. ծրագրով նախատեսված ինքնուրույն առաջադրանքների կատարման և յուրացման ստուգում և գնահատում կիսամյակի ընթացքում (ինքնուրույն աշխատանք),
4. ծրագրով նախատեսված ինքնուրույն և/կամ խմբային հետազոտական աշխատանքի կատարման գնահատում կիսամյակի ընթացքում (հետազոտական աշխատանք, որը փոխարինում է ընթացիկ քննություններից որևէ մեկին),
5. դասընթացին մասնակցության գնահատում (մասնակցություն),
6. ամբողջ դասընթացի (ուսումնական մոդուլի) եզրափակիչ գնահատում քննաշրջանում, որը ենթադրում է դասընթացի համար սահմանված կրթական վերջնադյունքների ձեռքբերման մակարդակի գնահատում:
Դասընթացները, ըստ գնահատման ձևի, բաժանվում են 4 խմբի՝
1. եզրափակիչ գնահատումով,
2. առանց եզրափակիչ գնահատման,
3. առանց ընթացիկ քննությունների գնահատման,
ստուգարքային:
5. Graduates future career opportunities
«Տվյալների գիտությունը բիզնեսում» մագիստրոսական կրթական ծրագրի ուսանողները մրցունակ մասնագետներ են այսօրվա աշխատաշոuկայում: Նրանք իրենց ստացած արդիական գիտելիքներով դարձել են աշխարհում տեղի ունեցող տվյալների հեղափոխության կարևոր մասնիկ` տվյալագիտության մեջ տեսական գիտելիքները փոխկապակցելով բիզնեսի պահանջներին, օգտագործելով Python, R, Java, SQ ծրագրավորման լեզուները, հեշտությամբ բիզնես որոշումներ են կայացնում՝ օգտագործելով տվյալների գիտության, մեքենայական ուսուցման և արհեստական բանականության մեթոդները:
ՏԳԲ կրթական ծրագրի շրջանավարտներն այսօր աշխատում են ՏՏ առաջատար կազմակերպություններում՝ Picsart, SmartClickAI, WorldQuant, Krisp, Plat.ai, Service Titan, WebbFontaine, PMI Science, Cognaize, SynopsysArmenia, NVIDIA, DataMotus, Sololearn, DataArt, ՀՀ կառավարությունում, նախարարություններում և պետական այլ գերատեսչություններում, միջազգային կառույցներում։
ՏԳԲ կրթական ծրագրի շրջանավարտներն այսօր աշխատում են ՏՏ առաջատար կազմակերպություններում՝ Picsart, SmartClickAI, WorldQuant, Krisp, Plat.ai, Service Titan, WebbFontaine, PMI Science, Cognaize, SynopsysArmenia, NVIDIA, DataMotus, Sololearn, DataArt, ՀՀ կառավարությունում, նախարարություններում և պետական այլ գերատեսչություններում, միջազգային կառույցներում։
6. Resources and forms to support learning
Ուսումնառության գործընթացում օգտագործվում են հետևյալ օժանդակ ռեսուրսները.
* ժամանակակից սարքավորումներով և ծրագրային միջոցներով ապահովված լաբորատորիաներ,
* էլեկտրոնային ռեսուրսներ,
* istc-ysu.ibmonthehub.com ամպային համակարգ:
* ժամանակակից սարքավորումներով և ծրագրային միջոցներով ապահովված լաբորատորիաներ,
* էլեկտրոնային ռեսուրսներ,
* istc-ysu.ibmonthehub.com ամպային համակարգ:
7. Educational standards or programme benchmarks used for programme development
* Բարձրագույն մասնագիտական կրթության պետական ընդհանուր չափորոշիչ
* ՀՀ կրթական որակավորումների ազգային շրջանակ
* The framework of qualifications for the European Higher Education Area, 2010.
* ՀՀ կրթական որակավորումների ազգային շրջանակ
* The framework of qualifications for the European Higher Education Area, 2010.
8. Requirements for the academic staff
«Տվյալների գիտությունը բիզնեսում» կրթական ծրագրի դասախոսական կազմն անընդհատ համալրվում է նոր սերնդի երիտասարդ դասախոսներով, որոնք աշխատում են ՀՀ ՏՏ ոլորտում և միևնույն ժամանակ՝ մեր թիմի կազմում են: Ծրագրի շրջանակում դասավանդողներից հինգը ասպիրանտներ են Տվյալագիտության և արհեստական ինտելեկտի ոլորտում: Նրանցից շատերը «Տվյալների գիտությունը բիզնեսում» մագիստրոսական ծրագրի շրջանավարտներն են և PMI կրթաթոշակակիրներ: Այս գործընթացը շատ կարևոր է, քանի որ այն ապահովում է ծրագրի կայունությունը, երիտասարդ դասախոսները ՀՀ ՏՏ ոլորտում առկա բոլոր նորությունները և հետաքրքիր գաղափարներն անընդհատ կիրառում են իրենց դասընթացներում, այսինքն՝ մագիստրոսական ծրագրի շնորհիվ ակտիվ զարգանում է կրթություն-աշխատաշուկա գործակցային կապը։ Ծրագրի երիտասարդ դասախոսական կազմը բաղկացած է ակադեմիական և ՏՏ ոլորտի երիտասարդ, բայց փորձառու մասնագետներից։
1.Ընդհանրական կարողություններ.
Դասավանդման/մանկավարժական
* դասընթացի աշխատանքային ծրագիր (օրացուցային պլան) կազմելու հմտություն,
* դասավանդման ինտերակտիվ մեթոդների իմացություն, ակտիվ ուսուցման տեխնիկաների կիրառման կարողություն:
Հետազոտական
* տարաբնույթ գիտական աղբյուրների հետ աշխատելու, ինչպես նաև համացանցային տեղեկատվական ռեսուրսներից օգտվելու հմտություն,
* սոցիոլոգիական և մարքեթինգային հետազոտությունների իրականացման հմտություն,
*հետազոտական խումբ ղեկավարելու կարողություն:
Հաղորդակցման
* լսարանի հետ բանավոր հաղորդակցվելու հմտություն,
* հետազոտության արդյունքները գրավոր շարադրելու կարողություն,
*առնվազն մեկ օտար լեզվի իմացություն (առնվազն անգլերենի B1 մակարդակին համապատասխան)։
ՏՀՏ կիրառություն
* բազային համակարգչային (MS Word, MS Excel, MS Power Point փաթեթի ազատ տիրապետում) հմտություններ, Python/R, Java, SQ ծրագրային փաթեթների տիրապետում,
* ժամանակակից սոցիալական հարթակներից օգտվելու հմտություն,
* լուսացուցադրություններ պատրաստելու և ներկայացնելու հմտություններ (pptx, prezi, canva և այլն):
Այլ կարողություններ
* հասարակական հարաբերությունները կարգավորող մասնագիտական էթիկայի և իրավական նորմերի իմացություն,
* անհրաժեշտ ռեսուրսները գնահատելու և ծրագրերը արդյունավետորեն իրականացնելու կարողություն,
* ժամանակային ռեսուրսների պլանավորման և կառավարման կարողություն:
2. Մասնագիտական կարողություններ
* տվյալ դասընթացի նկարագրիչում ներկայացված գիտելիքների և հմտությունների՝ ուսանողներին փոխանցելու կարողություն,
* մասնագիտական հետազոտություններ իրականացնելու կարողություն,
* տնտեսական ռազմավարություններ մշակելու և ներկայացնելու, նախագծեր պլանավորելու և իրականացնելու կարողություն,
* մասնագիտական առավել հայտնի համակարգչային փաթեթներով աշխատելու կարողություն,
* տարատեսակ հաշվետվությունից օգտվելու և դրանց հիման վրա մասնագիտական վերլուծություն կատարելու կարողություն,
*մասնագիտական ոլորտին առնչվող հարցերի վերաբերյալ բանավոր և գրավոր կարծիք ներկայացնելու կարողություն,
* մասնագիտական ոլորտի հիմնահարցերի, դրանց կառավարման, կազմակերպման և ֆինանսավորման հետ կապված հարցերը ներկայացնելու կարողություն։
3. Ընդհանուր պահանջներ
Գիտական աստիճան
* գիտական աստիճան և/կամ կոչում հասարակագիտական և տվյալագիտության ոլորտներում, կամ որոշ դեպքերում՝ տվյալ կամ հարակից մասնագիտությամբ մագիստրոսի կոչում, այդ թվում օտարերկրյա բուհերում ստացած,
* վերջին 5 տարում առնվազն 2 գիտական և/կամ մեթոդական հրատարակությունների առկայություն կամ տվյալագիտության ոլորտում պրակտիկ աշխատանքի փորձ,
* վերջին 5 տարում առնվազն 2 մասնակցություն գիտաժողովների և/կամ աշխատաժողովների կամ տվյալագիտության ոլորտում գիտապրակտիկ և/կամ գործարար համաժողովների ու մրցույթների մասնակցություն։
Մանկավարժական փորձ
* մասնագիտական դասընթացների դասավանդման և/կամ վերապատրաստումներ (թրեյնինգներ) իրականացնելու առնվազն 3 տարվա փորձ (բացառությամբ որպես պրակտիկա ասպիրանտների դասավանդման և ծրագրավորման լեզուների դասավանդման հետ կապված դասընթացների իրականացման դեպքում),
* վերջին 5 տարվա ընթացքում մասնակցություն տեղական կամ միջազգային վերապատրաստումների և/կամ մասնագիտական որակավորման բարձրացման դասընթացների (բացառությամբ որպես պրակտիկա ասպիրանտների դասավանդման և ծրագրավորման լեզուների դասավանդման հետ կապված դասընթացների իրականացման դեպքում),
Այլ պահանջներ
* դասավանդման պորտֆոլիո՝ դասավանդվող առարկաների առնվազն 1/3-ի առցանց նյութերի առկայություն,
* ուսանողական հարցման արդյունքներով ստացված գնահատականների միջինը՝ առնվազն 3,5 (գործող դասախոսների համար)։
1.Ընդհանրական կարողություններ.
Դասավանդման/մանկավարժական
* դասընթացի աշխատանքային ծրագիր (օրացուցային պլան) կազմելու հմտություն,
* դասավանդման ինտերակտիվ մեթոդների իմացություն, ակտիվ ուսուցման տեխնիկաների կիրառման կարողություն:
Հետազոտական
* տարաբնույթ գիտական աղբյուրների հետ աշխատելու, ինչպես նաև համացանցային տեղեկատվական ռեսուրսներից օգտվելու հմտություն,
* սոցիոլոգիական և մարքեթինգային հետազոտությունների իրականացման հմտություն,
*հետազոտական խումբ ղեկավարելու կարողություն:
Հաղորդակցման
* լսարանի հետ բանավոր հաղորդակցվելու հմտություն,
* հետազոտության արդյունքները գրավոր շարադրելու կարողություն,
*առնվազն մեկ օտար լեզվի իմացություն (առնվազն անգլերենի B1 մակարդակին համապատասխան)։
ՏՀՏ կիրառություն
* բազային համակարգչային (MS Word, MS Excel, MS Power Point փաթեթի ազատ տիրապետում) հմտություններ, Python/R, Java, SQ ծրագրային փաթեթների տիրապետում,
* ժամանակակից սոցիալական հարթակներից օգտվելու հմտություն,
* լուսացուցադրություններ պատրաստելու և ներկայացնելու հմտություններ (pptx, prezi, canva և այլն):
Այլ կարողություններ
* հասարակական հարաբերությունները կարգավորող մասնագիտական էթիկայի և իրավական նորմերի իմացություն,
* անհրաժեշտ ռեսուրսները գնահատելու և ծրագրերը արդյունավետորեն իրականացնելու կարողություն,
* ժամանակային ռեսուրսների պլանավորման և կառավարման կարողություն:
2. Մասնագիտական կարողություններ
* տվյալ դասընթացի նկարագրիչում ներկայացված գիտելիքների և հմտությունների՝ ուսանողներին փոխանցելու կարողություն,
* մասնագիտական հետազոտություններ իրականացնելու կարողություն,
* տնտեսական ռազմավարություններ մշակելու և ներկայացնելու, նախագծեր պլանավորելու և իրականացնելու կարողություն,
* մասնագիտական առավել հայտնի համակարգչային փաթեթներով աշխատելու կարողություն,
* տարատեսակ հաշվետվությունից օգտվելու և դրանց հիման վրա մասնագիտական վերլուծություն կատարելու կարողություն,
*մասնագիտական ոլորտին առնչվող հարցերի վերաբերյալ բանավոր և գրավոր կարծիք ներկայացնելու կարողություն,
* մասնագիտական ոլորտի հիմնահարցերի, դրանց կառավարման, կազմակերպման և ֆինանսավորման հետ կապված հարցերը ներկայացնելու կարողություն։
3. Ընդհանուր պահանջներ
Գիտական աստիճան
* գիտական աստիճան և/կամ կոչում հասարակագիտական և տվյալագիտության ոլորտներում, կամ որոշ դեպքերում՝ տվյալ կամ հարակից մասնագիտությամբ մագիստրոսի կոչում, այդ թվում օտարերկրյա բուհերում ստացած,
* վերջին 5 տարում առնվազն 2 գիտական և/կամ մեթոդական հրատարակությունների առկայություն կամ տվյալագիտության ոլորտում պրակտիկ աշխատանքի փորձ,
* վերջին 5 տարում առնվազն 2 մասնակցություն գիտաժողովների և/կամ աշխատաժողովների կամ տվյալագիտության ոլորտում գիտապրակտիկ և/կամ գործարար համաժողովների ու մրցույթների մասնակցություն։
Մանկավարժական փորձ
* մասնագիտական դասընթացների դասավանդման և/կամ վերապատրաստումներ (թրեյնինգներ) իրականացնելու առնվազն 3 տարվա փորձ (բացառությամբ որպես պրակտիկա ասպիրանտների դասավանդման և ծրագրավորման լեզուների դասավանդման հետ կապված դասընթացների իրականացման դեպքում),
* վերջին 5 տարվա ընթացքում մասնակցություն տեղական կամ միջազգային վերապատրաստումների և/կամ մասնագիտական որակավորման բարձրացման դասընթացների (բացառությամբ որպես պրակտիկա ասպիրանտների դասավանդման և ծրագրավորման լեզուների դասավանդման հետ կապված դասընթացների իրականացման դեպքում),
Այլ պահանջներ
* դասավանդման պորտֆոլիո՝ դասավանդվող առարկաների առնվազն 1/3-ի առցանց նյութերի առկայություն,
* ուսանողական հարցման արդյունքներով ստացված գնահատականների միջինը՝ առնվազն 3,5 (գործող դասախոսների համար)։
9. Additional information about the programme
Մագիստրոսական ծրագիրն իրականացվում է ԱՄՆ Սան Խոսեի պետական համալսարանի, Ձեռնարկությունների ինկուբատոր հիմնադրամի(EIF) ու Ինովացիոն լուծումների և տեխնոլոգիաների կենտրոնի (ISTC) հետ համատեղ՝ PMI Science-ի աջակցությամբ:
Ծրագրի լավագույն ուսանողները յուրաքանչյուր տարի հնարավորություն ունեն օգտվել PMI Science-ի աջակցությամբ «Ձեռնարկությունների ինկուբատոր» հիմնադրամի (EIF) կողմից տրամադրվող ֆինանսավորման հնարավորությունից: 2017թվականից «Տվյալների գիտությունը բիզնեսում» մագիստրոսական ծրագրի 103 ուսանողների արդեն իսկ հատկացվել է ֆինանսավորում:
Ինովացիոն Լուծումների և Տեխնոլոգիաների Կենտրոնի հետ փոխհամագործակցության շրջանակում, նշված մագիստրոսական ծրագրի ողջ դասախոսական կազմն անցնում է հատուկ վերապատրաստման դասընթացներ, և տրամադրվում են համապատասխան ծրագրային լուծումներ, և, անհրաժեշտության դեպքում, նաև համապատասխան լաբորատորիաներ՝ դասընթացներն իրականացնելու համար։
Մագիստրոսական ծրագրի դասընթացները կազմված են՝ հիմք ընդունելով IBM Ակադեմիական Նախաձեռնությունը, և ողջ կրթական ու ծրագրային ապահովման ռեսուրսը ամպային միջավայրում հասանելի է դասախոսների և ուսանողների համար:
2020թ. սեպտեմբերից «Nvidia»-ի տեխնոլոգիաները կիրառվում են ԵՊՀ տնտեսագիտության և կառավարման ֆակուլտետի «Տվյալների գիտությունը բիզնեսում» մագիստրոսական ծրագրում, ինչը հնարավորություն է տալիս նոր մակարդակի բարձրացնելու բարձրագույն կրթության դասավանդման որակը:
«Nvidia»-ի հետ համագործակցությունը հնարավորություն է տալիս, որ ԵՊՀ «Տվյալների գիտությունը բիզնեսում» մագիստրոսական ծրագիրը ոչ միայն արտերկրից «գիտելիք ներմուծի», այլև ինքն «արտահանի» որակյալ գիտելիք:
Մագիստրոսական ծրագրի ուսումնական պլանը սինխրոնիզացված է ԱՄՆ Սան Խոսեի պետական համալսարանի «Տվյալների վերլուծություն» մագիստրոսական ծրագրի հետ, արդյունքում ծրագիրը դարձել է ավելի նպատակաուղղված դեպի ծրագրավորումը և կիրառական հետազոտությունները։ ԱՄՆ Սան Խոսեի պետական համալսարանի հետ ձեռքբերված նախնական համաձայնությամբ ծրագրի երկրորդ կուրսի 3-5 լավագույն մագիստրանտները կարող են ուսումը շարունակել ՍԽՊՀ-ի «Տվյալների վերլուծություն» ծրագրի 2-րդ կուրսում և այն հաջողությամբ ավարտելու դեպքում ստանալ և՛ ԵՊՀ-ի և՛ ՍԽՊՀ-ի դիպլոմ՝ ստանալով Հայաստանում իրենց գործունեությունը ծավալելու մեծ հնարավորություններ։
Ծրագրի լավագույն ուսանողները յուրաքանչյուր տարի հնարավորություն ունեն օգտվել PMI Science-ի աջակցությամբ «Ձեռնարկությունների ինկուբատոր» հիմնադրամի (EIF) կողմից տրամադրվող ֆինանսավորման հնարավորությունից: 2017թվականից «Տվյալների գիտությունը բիզնեսում» մագիստրոսական ծրագրի 103 ուսանողների արդեն իսկ հատկացվել է ֆինանսավորում:
Ինովացիոն Լուծումների և Տեխնոլոգիաների Կենտրոնի հետ փոխհամագործակցության շրջանակում, նշված մագիստրոսական ծրագրի ողջ դասախոսական կազմն անցնում է հատուկ վերապատրաստման դասընթացներ, և տրամադրվում են համապատասխան ծրագրային լուծումներ, և, անհրաժեշտության դեպքում, նաև համապատասխան լաբորատորիաներ՝ դասընթացներն իրականացնելու համար։
Մագիստրոսական ծրագրի դասընթացները կազմված են՝ հիմք ընդունելով IBM Ակադեմիական Նախաձեռնությունը, և ողջ կրթական ու ծրագրային ապահովման ռեսուրսը ամպային միջավայրում հասանելի է դասախոսների և ուսանողների համար:
2020թ. սեպտեմբերից «Nvidia»-ի տեխնոլոգիաները կիրառվում են ԵՊՀ տնտեսագիտության և կառավարման ֆակուլտետի «Տվյալների գիտությունը բիզնեսում» մագիստրոսական ծրագրում, ինչը հնարավորություն է տալիս նոր մակարդակի բարձրացնելու բարձրագույն կրթության դասավանդման որակը:
«Nvidia»-ի հետ համագործակցությունը հնարավորություն է տալիս, որ ԵՊՀ «Տվյալների գիտությունը բիզնեսում» մագիստրոսական ծրագիրը ոչ միայն արտերկրից «գիտելիք ներմուծի», այլև ինքն «արտահանի» որակյալ գիտելիք:
Մագիստրոսական ծրագրի ուսումնական պլանը սինխրոնիզացված է ԱՄՆ Սան Խոսեի պետական համալսարանի «Տվյալների վերլուծություն» մագիստրոսական ծրագրի հետ, արդյունքում ծրագիրը դարձել է ավելի նպատակաուղղված դեպի ծրագրավորումը և կիրառական հետազոտությունները։ ԱՄՆ Սան Խոսեի պետական համալսարանի հետ ձեռքբերված նախնական համաձայնությամբ ծրագրի երկրորդ կուրսի 3-5 լավագույն մագիստրանտները կարող են ուսումը շարունակել ՍԽՊՀ-ի «Տվյալների վերլուծություն» ծրագրի 2-րդ կուրսում և այն հաջողությամբ ավարտելու դեպքում ստանալ և՛ ԵՊՀ-ի և՛ ՍԽՊՀ-ի դիպլոմ՝ ստանալով Հայաստանում իրենց գործունեությունը ծավալելու մեծ հնարավորություններ։
