Науки о данных (онлайн-программа)

Программа магистратуры разработана совместно со СберОбразованием.

Data Scientist — самая востребованная профессия в области Big Data (Больших данных). Освойте лучшие практики и технологии стремительно развивающегося IT-направления на стыке интеллектуальных технологий и бизнеса и работайте удалённо из любой точки мира. Основные задачи исследователя данных — обработка и анализ больших объёмов неструктурированной информации, построение математических моделей для предсказания событий, обучение нейросетей, создание новых продуктов и построение механизмов оптимизации ключевых бизнес-процессов для производственных и социальных процессов.

Согласно данным рекрутинговых агентств, в России тысячи компаний находятся в активном поиске специалистов в области Data Science. Средняя зарплата выпускников, занятых в IT-отрасли, составляет ~155 000 рублей и на практике не имеет верхнего предела.

Университет науки и технологий МИСИС

Telegram-канал программы

2 года обучения

Программа реализуется в онлайн-формате

Институт компьютерных наук

Код направления 09.04.01
Информатика и вычислительная техника

Узнай количество бюджетных мест и платных мест

70

Проходной балл в 2023

Вступительные испытания и минимальные баллы:

Вступительное испытание по направлению подготовки — 40

Программа вступительного испытания

50+
видов стипендий для «бюджетников» и «платников»
30+
наименований в списке индивидуальных достижений
Стоимость контрактного обучения в  год
380 000 ₽

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

Кому подойдет программа?
Все занятия — онлайн. Диплом об очной форме обучения
Проектное обучение
Поддержка от менторов и экспертов в Data Science
Профессиональное портфолио
Исследовательская деятельность
Кредит на обучение с господдержкой — СберБанк
Кредит с господдержкой и налоговый вычет

Дисциплины программы

14
дисциплин в области программирования и Data Science

Ключевые:

Практикум программирования на Python

Математика для Data Science

Системы хранения и обработки данных

Далее

Практические навыки

  • Владение навыками работы с различными интерактивными облачными средами построения аналитических моделей (Jupyter Notebook, Google Colab, Yandex Cloud).
  • Применение современных аналитических алгоритмов разработки (Python: NumPy, Matplotlib, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, Keras).
  • Использование паттернов разработки аналитических компонентов и внедрения в программную среду IT-инфраструктуры объекта. цифровизации (Python).
  • Применение различных методик системного анализа для формализации задач и подготовки технического проекта цифровизации (Методы организации сложных экспертиз, методика поэтапной формализации задач).
  • Применение теоретических основ математического анализа, линейной алгебры и машинного обучения.
  • Владение современными инструментами обработки больших данных (Apache Spark и Hadoop Mapreduce).

Преподаватели

Денис Владимирович Калитин

К.т.н., доцент, заместитель директора института ИТКН

Высококвалифицированный преподаватель. За все годы педагогической работы осуществлял полный цикл обучения студентов по дисциплинам специальности, читал лекции, проводил практические и лабораторные занятия по курсам: «Основы дискретной математики», «Математическое моделирование в САПР», «Сетевые технологии», «Геоинформационные системы», «Artificial neural networks» и другие.

Научная работа направлена на исследования в области искусственных нейронных сетей, имитационного моделирования сложных систем, а также исследования в области дискретных структур. Имеет более 29 научных трудов, а также 7 учебно-методических работ. Постоянно принимает участие в научных конференциях различного уровня.

+7 499 230-24-04
kalitindv@misis.ru

Армине Сейрановна Оганесян

Д.т.н, профессор кафедры автоматизиро­ванного проектирования и дизайна

Преподаватель с 27-летним стажем. Автор 45 научных публикаций. Область экспертизы: информатика и программирование на языках высокого уровня, информационные технологии в горном деле, методологии научных исследований и педагогической деятельности.

oganesyan.as@misis.ru

Луиза Ревмировна Ким-Тян

К.ф-.м.н., доцент, заместитель заведующего кафедрой математики

+7(499)236-70-28
kim.lr@misis.ru

Евгений Александрович Калашников

К.т.н., доцент кафедры инфокоммуникационных технологий

Область научных интересов: моделирование и оптимизация производственных систем

+7 499 230-26-33
kalashnikov.ea@misis.ru

Илья Сергеевич Конов

К.т.н., доцент, преподаватель-исследователь, заместитель директора Института компьютерных наук НИТУ МИСИС

Ответственный исполнитель государственных грантов в области разработки и исследования вычислительных моделей. Сертифицированный преподаватель Cisco и Huawei. Автор более 10 публикаций в рамках профессиональной деятельности.

+7 499 230-24-34
konovis@misis.ru

Показать всех преподавателей Скрыть

Возможности для студентов и трудоустройство

Вы получите нужные знания и умения в программировании, математике, машинном и глубоком обучении, чтобы сделать первые шаги навстречу карьере мечты. Вы также сможете применить машинное обучение на практике и откроете для себя удивительный мир анализа данных, расширите круг решаемых задач и возможности для карьерного роста.

Осваиваемые профессии

  • Data Scientist
  • Machine Learning Engineer
  • Computer Vision Engineer
  • Разработчик взаимодействия с ИИ
  • Системный интегратор
  • Менеджер проектов
  • Руководитель проектов в области IT
  • Системный аналитик
  • Big Data Engineer

Карьерные возможности

Студенты проходят практики и стажировки на ведущих отечественных и зарубежных предприятиях, работают над крупными проектами компаний-лидеров рынка, таких как: Сбер, VK, Huawei, Аскон, ЦИФРА, «Гринатом», «АЛРОСА», «Карфидов Лаб», «Альфа-Банк», «Инфосистемы ДЖЕТ», «Тинькофф Банк», «Газпромнефть-Центр», «Марс», Information Systems Design, ISD, «Московская объединенная энергетическая компания», «Сигма» и многие другие.

Отзывы студентов

Другие программы подготовки

Промышленный интернет вещей и прогнозная аналитика

Интернет вещей (Internet of Things) — это динамично развивающаяся технология, которая имеет высокую инвестиционную привлекательность и является фундаментом для многих профессий будущего в таких отраслях, как энергетика, розничная торговля, здравоохранение, транспорт, строительство и другие. Комплексная магистерская программа предусматривает подготовку специалистов в нескольких областях: встраиваемые системы, программная инженерия, анализ данных. Студенты участвуют в разработке решений на основе искусственного интеллекта и промышленного интернета вещей, учатся созданию беспилотных машин, построению цифровых двойников и систем аналитики. Выпускники программы магистратуры способны анализировать и самостоятельно конструировать системы различного функционального назначения, основанные на технологиях интернета вещей.

BIM-технологии в проектировании и строительстве

Информационное моделирование зданий становится все более популярным инструментом в секторе строительства. Меняется философия проектирования, а вместе с этим растет востребованность BIM -инженеров и других специалистов в этой сфере. Очная программа магистратуры «BIM-технологии в проектировании и строительстве» представляет собой уникальный микс строительного направления и информационных технологий и направлена на подготовку специалистов, которые владеют интеллектуальными методами анализа данных, основами программирования и смогут применять BIM-решения в градостроительстве и промышленности. После обучения выпускники магистратуры становятся высокооплачиваемыми специалистами и работают в крупных российских и международных компаниях в качестве BIM-менеджеров, BIM-координаторов и IT-специалистов в BIM-среде, а также продолжают научную карьеру.

Интеллектуальные программные решения для бизнеса

Программа магистратуры готовит специалистов в области Data Science и Software Engineering для разработки интеллектуальных систем анализа больших данных и автоматизации процесса принятия решений, основанных на данных. Студенты изучают полный цикл работы с моделями искусственного интеллекта: от инфраструктуры для работы с большими данными до внедрения модели в продакшн, поддержки жизненного цикла обучения. Выпускники магистратуры занимаются разработкой технологических решений для интеграции моделей принятия решений в бизнес-процессы компании, а также оценкой эффективности и рисков для инновационных продуктов, построенных на данных.

Промышленный дизайн и инжиниринг

НИТУ МИСИС совместно с Национальным центром промышленного дизайна и инноваций 2050.ЛАБ представляет магистерскую программу, которая готовит профессионалов, владеющих научными, творческими и технологическими методами проектной деятельности в индустрии промышленного дизайна и инжиниринга.

Магистерская программа Университета МИСИС является следующей ступенью обучения после трека бакалавриата «Промышленный дизайн и инжиниринг».

Промышленный дизайн играет ключевую роль в процессе создания продукта, являясь драйвером инноваций и основой экономической стабильности. Развитие индустрии промышленного дизайна и инжиниринга, привлечение новых специалистов в эту отрасль позволит повысить конкурентоспособность предприятий и ускорить становление цифровой эпохи. Программа магистратуры «Промышленный дизайн и инжиниринг» рассчитана на абитуриентов, которые хотят получить/повысить квалификацию в сфере промышленного дизайна и управлять проектами в организациях разного масштаба и разных отраслей. Область профессиональной деятельности выпускников: предметный мир, среда обитания, информационное и визуальное пространства, а также связанные с ними системы, явления и процессы, в том числе научно-технической сферы.

Программа магистратуры реализуется в многотрековом формате. Основной трек обучения — «Промышленный дизайн и инжиниринг». Дополнительные треки: «Дизайн средств беспилотного транспорта» и «Технологические процессы в промышленном дизайне».

Университет науки и технологий МИСИС Telegram-канал программы

Инженерия данных (онлайн-программа)

Погрузитесь в сферу Data Science и постройте карьеру дата-инженера. Программа «Инженерия данных» готовит востребованных и высокооплачиваемых специалистов для работы в командах разработчиков и аналитиков самых разнообразных сфер: IT, банкинг, маркетинг, интернет-ритейл, промышленность, телеком.

Программа реализуется в многотрековом формате. В процессе освоения программы вы можете продолжить обучение на треке «Инженерия данных» или перейти на трек «Python-разработчик».

** Прием на программу осуществляется только на платные места.

Telegram-канал программы

Обработка естественного языка

В современном мире объемы информации увеличиваются с каждым годом, поэтому многие компании занимаются созданием инструментов для фильтрации, генерации и распознавания информационных потоков. Развитие технологий обработки естественного языка (NLP) помогает бизнесу решать задачи по анализу и компьютерной обработке текста и речи путем применения алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения. Обучаясь на программе магистратуры, студенты освоят основные разделы традиционной лингвистики, прикладные алгоритмы анализа данных, получат необходимые навыки программирования, а также научатся создавать системы распознавания речи и цифровых помощников (Алиса, Маруся, Сири), смогут обрабатывать большой поток запросов и документов, выявлять спам, определять эмоциональную окраску текста. Выпускники станут высоко востребованными NLP-специалистами и смогут работать как в крупных IT-компаниях, так и в небольших стартапах, связанных с анализом данных

Innovative software systems. Design, Development & Applications

The program offers a systematic training in the design, development and application of innovative software systems in various spheres of human activity. Such software can interact with various objects, structures, tools, etc. used in human economic activity, and in any area — from financial, social institutions and to the field of mechanical engineering, electronics and others.

Data Science

The program produces high-demand professionals and allows graduates to work in various companies around the globe. In the modern digital world in any branch of human activity it is necessary to process data, find hidden patterns and predict the future behavior of an object based on its past state.