Онлайн-программа «Инженерия данных» (специализированное высшее образование)**

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.

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. 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.

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.

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.

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» — партнер Gaskar Group, «Технологические процессы в промышленном дизайне» — партнер ПО АДЕМ.

⠀⠀⠀⠀⠀⠀ Telegram-канал программы

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.

⠀⠀⠀

Telegram-канал программы

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

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.

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.