Наука о данных

На программе готовят дипломированных специалистов по анализу данных и машинному обучению, имеющих опыт решения реальных индустриальных задач и готовых к работе на позициях Data Scientist и Machine Learning Engineer в ведущих технологических компаниях России и мира.

Big Data Engineer; Machine Learning Developer; Artificial intelligence Developer

Для поступления в магистратуру необходимо иметь диплом бакалавра или специалиста по любому направлению. Студенты также могут подать предварительную заявку, если в данный момент они учатся на 4-м курсе бакалавриата или 5-м курсе специалитета. В программе предусмотрено изучение математики для анализа данных, программирования и алгоритмов, поэтому студенты с непрофильным образованием смогут успешно проходить обучение по программе.

• 1

  Выпускная квалификационная работа — вместо портфолио

  Квалификационная работа станет частью портфолио студента. Тема диплома выбирается в рамках выбранной специализации, а его подготовка проходит под руководством профессора университета и эксперта от компании-партнера.

• 2

  Настоящие IT-задачи и проекты

  Важно приобрести опыт ошибок и навыки на «боевых» бизнес-задачах и проектах. Именно они станут основой CV студента для работодателей к моменту выпуска.

• 3

  Персональный личный кабинет

  Все одном месте: расписание, домашние задания, записи занятий и прогресс в освоении новых знаний.

• 4

  Лекции, групповые и индивидуальные занятия

  Все занятия проходят онлайн по заранее спланированному расписанию, записываются, чтобы к материалам всегда можно было вернуться в удобное время. Такие занятия встроены в рамки всех обязательных и вариативных курсов. Вебинары и лекции проходят в вечернее время, чтобы студент мог совмещать учебу с работой.

• 5

  Стажировки в компаниях мечты

  Интенсивная практико-ориентированная программа позволяет самым целеустремленным пройти стажировку компаниях-партнерах программы уже ко второму году обучения, получить опыт работы и ориентир для дальнейшего развития.

• 6

  Специальные модули и тренажеры

  Материалы для самостоятельного прохождения: видеолекции, подборки материалов, тренажеров и заданий для отработки навыков по анализу данных и машинному обучению. Каждый тематический модуль завершается мини-проектом по решению реальной задачи, который позволяет вам продемонстрировать полученные навыки.