Науки о данных

Сфера Data Science и Machine Learning развивается с космической скоростью, data-driven подход и принятие решений на основе данных становятся частью стратегий компаний из многих отраслей: мобильные приложения, ритейл, образование, промышленность, финансы, телеком, добыча природных ресурсов. Именно поэтому специалисты с навыками предиктивной аналитики крайне востребованы. Программа «Наука о данных», разработанная совместно со SkillFactory, направлена на подготовку специалистов в области машинного обучения и анализа данных, которые работают над индустриальными задачами в технологических компаниях и проектах. Студенты изучают программирование на Python, пайплайны работы с данными, алгоритмы компьютерного зрения и обработки естественного языка, которые можно применять для распознавания лиц, построения карт знаний, создания диалоговых систем, визуализации данных. Программа сочетает в себе преимущества классической магистратуры и гибкого формата онлайн-обучения. Выпускники имеют опыт решения реальных индустриальных задач и готовы к работе на позициях Data Scientist и Machine Learning Engineer в ведущих технологических компаниях России и мира.

2
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
Проектное обучение
Поддержка от менторов и экспертов в Data Science
Профессиональное портфолио
Востребованная специализация
Исследовательская деятельность

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

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.

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.