Այս ծրագրի ավարտին ուսանողն ունակ կլինի․

1. Մասնագիտական գիտելիք և իմացություն
   1. ցուցադրել հավանականությունների տեսության և վիճակագրության խորը մասնագիտական գիտելիքներ, ներառյալ առաջնային զարգացումները՝ որպես հիմք ինքնատիպ մտածողության, ինքնուրույն հետազոտությունների և բարդ համատեքստերում միջառարկայական խնդիրների քննադատական ​​գնահատման համար,
   2. քննադատաբար գնահատել և օգտագործել առաջադեմ սկզբունքներ տվյալագիտության և հարակից ոլորտների ժամանակակից խնդիրներում մոդելավորման վրա հիմնված համակարգչային ծրագրեր կառուցելու համար՝ դրսևորելով ինքնատիպություն,
   3. նորարարորեն կիրառել հավանականային, վիճակագրական և տվյալագիտության մեթոդները բնական գիտություններում՝ ցուցաբերելով ինքնատիպ և քննադատական ​​​​մտածողություն անծանոթ և բարդ համատեքստերում,
   4. հիմնավորել և քննադատաբար արժևորել մասնագիտացման տեսական հիմքերը, ներառյալ ժամանակակից գիտելիքները՝ նոր մոտեցումներ մշակելու և անկախ հետազոտություններ անցկացնելու համար,
   5. քննադատաբար վերլուծել և օգտագործել տվյալների վերլուծության ժամանակակից մեթոդներն ու մոդելները՝ համախմբելով տարբեր ոլորտներից ստացված գիտելիքները անծանոթ իրավիճակներում ինքնատիպ որոշումներ կայացնելու համար,
   6. ցուցադրել մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների և դրանց տեսական հիմքերի խորացված գիտելիքներ, ներառյալ վերահսկվող և չվերահսկվող ուսուցումը՝ բարդ տվյալների միջավայրերում նորարարական կիրառությունների համար,
2. Գործնական մասնագիտական կարողություններ
   1. կիրառել մաթեմատիկական, վիճակագրական և տվյալագիտության մասնագիտական մեթոդներ՝ ինքնուրույն հետազոտություններ անցկացնելու և բարդ միջավայրերում ու անորոշության պայմաններում տեսական և կիրառական խնդիրներ լուծելու համար,
   2. քննադատաբար գնահատել և վերամշակել տվյալների գիտության և վիճակագրության արագ զարգացող ոլորտներում ի հայտ եկող մեթոդները՝ մշակելով յուրօրինակ ռազմավարական մոտեցումներ տարբեր բնագավառների ինտեգրման համար,
   3. մշակել և վերլուծել մեծ տվյալների համակարգեր, ձևակերպել յուրօրինակ վիճակագրական և տվյալագիտական ​​մոդելներ միջառարկայական մարտահրավերների համար, և կայացնել նշանակալի որոշումներ՝ հիմնվելով քննադատական ​​գնահատման և անկախ դատողության վրա,
   4. օգտագործելով ծրագրավորման գործիքներ՝ մշակել նորարարական ալգորիթմներ արդի խնդիրները լուծելու համար, յուրօրինակ հետազոտությունների միջոցով նպաստելով նոր գիտելիքների և մեթոդների ստեղծմանը,
   5. կիրառել Python-ի խորացված ալգորիթմներ՝ վերափոխելով բարդ և անծանոթ համատեքստերը հետազոտությունների վրա հիմնված նորարարությունների և քննադատական ​​վերահսկողության միջոցով,
   6. ստեղծել և օպտիմալացնել տվյալների բազաներ և ռեսուրսներ՝ ինտեգրելով տարբեր ոլորտների գիտելիքները՝ յուրօրինակ հետազոտություններին, անկախ որոշումների կայացմանը և թիմային աշխատանքներին աջակցելու համար,
   7. մշակել և տեղակայել մասշտաբային մեծ տվյալների լուծումներ՝ օգտագործելով Hadoop կամ Spark միջավայրեր, ինտեգրելով դրանք վիճակագրական և տվյալագիտական ​​մոդելների հետ անորոշություններով հարուստ, մեծ ծավալի տվյալների համատեքստերում միջառարկայական խնդիրները լուծելու համար,
3. Ընդհանրական (փոխանցելի) կարողություններ
   1. ռազմավարորեն օգտագործել բազմազան աղբյուրներ անորոշության առկայությամբ բարդ խնդիրներում հետազոտության նպատակներով տեղեկատվություն ձեռք բերելու և քննադատաբար ներկայացնելու համար,
   2. համակարգված կազմակերպել, քննադատաբար վերլուծել և սինթեզել տեղեկատվությունը ինքնատիպ եզրակացություններ անելու և մասնագիտական ​​գիտելիքներին նոր պատկերացումներ հաղորդելու համար,
   3. մշակել տվյալներ, բարդ իրավիճակներում կայացնել ռազմավարական որոշումներ, ինքնատիպությամբ վարել բանավեճեր ու քննարկումներ, և ներկայացնել արդյունքները քննադատական ​​​​մտածողությամբ և ինքնուրույնությամբ։