О программе
Магистерская программа «Науки о данных (Data Science)» реализуется совместно с ПАО Сбербанк. Программа магистратуры ПМИ обеспечивает подготовку: специалистов по машинному обучению (Data scientist), владеющих современными подходами и методами; специалистов на стыке наук о данных и разработки (Machine Learning Engineer), который понимает и профессионально использует современные технологии для сбора, хранения и анализа больших массивов данных, умеет писать эффективный код и проектировать сложные системы, связанные с сервисами на основе машинного обучения.
Варианты обучения
обучения
бюджет
бюджет
за год
занятий
обучения
Профили обучения
Математическое моделирование и вычислительные технологии; Науки о данных; Управление информационными системами; Интеллектуальный анализ изображений; Проектирование архитектур и разработка корпоративных приложений
Условия поступления
- Собеседование
Особенности программы
В целом выпускник магистратуры ПМИ может решать задачи поиска, сбора, хранения, подготовки, анализа данных и интерпретации результатов. Программа создана для тех, кто хочет разобраться в Data Science, получить практический опыт решения большого количества реальных задач и заинтересован в развитии карьеры в этом направлении. Учебный план магистерской программы содержит циклы математических и информационно-технологических дисциплин. Это позволяет выпускникам успешно адаптироваться к быстро меняющимся тенденциям в развитии информационных технологий вообще, и в сфере разработки прикладного математического обеспечения, в частности. Магистры получают глубокие фундаментальные и практические знания в таких современных R&D областях компьютерных наук, как анализ данных, машинное обучение, компьютерное зрение, большие данные, глубокое обучение. Программа магистратуры ПМИ состоит из следующих групп дисциплин: - дисциплин, связанных с интеллектуальным анализом данных: Искусственный интеллект и Машинное обучение (Artificial intelligence and Machine Learning); Большие данные (Big Data); Инструменты анализа данных (Data Analysis Tools); Нейронные сети и Глубокое обучение (Neural Networks & Deep Learning); Визуализация данных: Дополненная и виртуальная реальность (Data Visualization: AR & VR); - дисциплин, связанных с современными информационными технологиями и прикладными задачами анализа данных: Облачные и высокопроизводительные вычисления (Cloud and Highperformance computing); Обработка естественного языка (Natural Language Processing); Анализ изображений и видео (Image and Video Analysis ); Анализ социальных сетей (Social Network Analysis); - дисциплин, связанных с разработкой программного обеспечения: Методы разработки программного обеспечения (Software Development Methods); Разработка архитектуры корпоративных систем (Enterprise Systems Architecture Development), Обеспечение качества программного обеспечения (Software Quality Assurance); Проектирование графического интерфейса пользователя (Designing Graphical User Interfaces).
Контакты
на карте
Отзывы
Об этом учебном заведении пока никто не оставил отзыв. Станьте первым!
Оставить отзыв