Магистратура Науки о данных в вузе Москвы

года обучения

Очная форма обучения на русском языке

Институт информационных технологий и компьютерных наук

Направление09.04.01
Информатика и вычислительная техника

Приемная комиссия

Мария Александровна Баранова

Руководитель приемной комиссии

+7 495 638-46-78
+7 495 638-30-78

Адрес: г. Москва, Ленинский проспект, д. 4

vopros@misis.ru

Преимущества программы

Гибкая образовательная структура

Обучение проходит в дистанционном формате, что позволяет максимально комфортно распределять свое время и совмещать рабочие и учебные исследовательские проекты. При этом студенты программы имеют постоянный доступ к материалам курса и поддерживают связь с тьюторами и преподавателями на протяжении всего периода обучения.

Проектное обучение

В первом семестре студенты фокусируются на освоении необходимых теоретических знаний, в том числе математических дисциплинах для Machine Learning (линейная алгебра, математический анализ, теория вероятностей и статистика). Во втором и третьем семестре доля проектного обучения увеличится. В третьем семестре происходит деление на три трека: — Artificial Intelligence Developer /- Big Data Engineer /- Machine Learning Developer.

Поддержка от менторов и экспертов в Data Science

Программа спроектирована с учётом требований крупнейших международных IT-компаний и высоких академических стандартов НИТУ «МИСиС». Специалисты из «Яндекс», Tinkoff и Lamoda помогут разобраться в самых сложных темах, усовершенствовать профессиональные навыки и дадут содержательную обратную связь по выполненным работам.

Профессиональное портфолио

Во время обучения студенты формируют профессиональное портфолио, работая с реальными бизнес-проектами. Такая практика позволяет не только развить практические навыки использования различных инструментов и программ, но и получить опыт работы с разными продуктами и индустриями. Каждый тематический модуль завершается мини-проектом по решению реальной задачи, что позволяет продемонстрировать полученные навыки.

Востребованная специализация

Студенты могут выбрать углубленное изучение одной из специализаций: Artificial Intelligence Developer — современные методы машинного обучения, Big Data Engineer — инфраструктуры больших данных и методы DevOps, Machine Learning Developer — веб-разработка, облачные технологии и хранение облачных данных. На каждой из специализаций студентов ждут проекты, исследования и стажировки в компаниях. Каждый модуль завершается мини-проектом по решению реальной задачи, что позволяет применить полученные навыки на практике.

Исследовательская деятельность

С первого семестра студенты работают над проектами, наработки и результаты которых войдут в выпускную квалификационную работу. Исследование станет частью портфолио, которое поможет отразить весь спектр полученных знаний и навыков. Решение о теме диплома принимается в рамках выбранной специализации, а его подготовка проходит под руководством профессора университета и эксперта от компании-партнера.

Международный опыт

Ежегодно студенты принимают активное участие в конкурсах и конференциях, публикуют свои статьи в научных журналах, поступают на программы международных стажировок в рамках сотрудничества с университетами-партнерами НИТУ «МИСиС».

Преподаватели

Вадим Никулин

ML-инженер в крупной компании в Лондоне, работал в Яндексе и Microsoft.

Финалист чемпионата мира по программированию ACM ICPC. Дисциплины: программирование на Python / Математика и алгоритмы для машинного обучения.

Эмиль Магеррамов

Руководитель отдела вычислительной химии в компании BIOCAD, сооснователь и старший Data Scientist в компании EORA. Дисциплины: программирование на Python / Математика и алгоритмы для машинного обучения.

Аяна Шелике

Сергей Веренцов

Сооснователь и CTO компании EORA. Выпускник НИУ ВШЭ и Университета Иннополис.

Математика и алгоритмы для машинного обучения.

Константин Кубрак

Аналитик данных в EORA, выпускник МГТУ им. Н. Э. Баумана и Университета Иннополис

Математика и алгоритмы для машинного обучения

Андрей Зимовнов

Старший разработчик, Яндекс.Дзен

Математика и алгоритмы для машинного обучения/Глубокое обучение в науках о данных

Михаил Королев

Ведущий Data Engineer в компании «АльфаCтрахование»

Инжиниринг данных

Кирилл Власов

Преподаватель машинного обучения и методов работы с большими данными в МФТИ

Работает в компании «Цифра», разрабатывает и внедряет решения на основе промышленного искусственного интеллекта. Инжиниринг данных.

Михаил Свешников

Преподаватель факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ

Работает в компании «Цифра», где создает фреймворк для деплоя моделей ML. Инжиниринг данных.

Ольга Смирнова

Директор проектов, руководитель офиса управления проектами «СКБ КОНТУР»

В прошлом — директор проектов в Western Union (Денвер, США). MA in International Administration, Университет Дэнвера. Менеджмент в науках о данных

Николай Троицкий

К.х.н., основатель консалтинговой компании IT Boutique, ex Data Engineer в Leroy Merlin

Инжиниринг данных

Дмитрий Коробченко

Senior Manager of Artificial Intelligence в NVIDIA

Глубокое обучение в науках о данных

Возможности для студентов и трудоустройство

Интенсивная практико-ориентированная программа позволяет пройти стажировку в компаниях-партнерах уже ко второму году обучения, получить опыт работы и ориентир для дальнейшего развития. Студенты принимают активное участие в мероприятиях для профессионального нетворкинга, а также в конференциях и мастер-классах.