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

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

1 год обучения

Программа реализуется в онлайн-формате

Квалификация: магистр информационных технологий

Институт компьютерных наук

Код направления 09.04.01
Информатика и вычислительная техника

Узнай количество бюджетных мест и платных мест

70

Проходной балл в 2023 году

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

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?
Актуальность направления
Возможность совмещать учебу и работу
Многотрековая программа
Проектное обучение и портфолио
Поддержка от менторов и экспертов в инженерии данных
Кредит с господдержкой и налоговый вычет

Дисциплины программы

10
дисциплин в области инженерии данных

Языки программирования для работы с данными

Базы данных и SQL

Современные технологии и инструменты разработки

Далее

Практические навыки

  • знание алгоритмов и структур данных
  • знание фреймворков и технологий сбора данных, таких как: Hadoop, Spark, Kafka
  • знание принципов распределенных и параллельных вычислений
  • навыки программирования в Python, Java на уровне Middle
  • умение работать с базами данных SQL и NoSQL (моделирование, обработка и хранение данных)
  • умение проектировать эксперименты — A/B-тесты для доказательства концепций, определения надежности и производительности систем
  • управление рабочими процессами, конвейерами обработки и ETL-процессами
  • умение обеспечить надежную инфраструктуру для сбора, обработки и хранения данных
  • опыт работы с облачными платформами

Преподаватели

Максим Евгеньевич Козлов

Технический директор сервиса Gitflic

Преподаватель-исследователь в области системного анализа, обработки информации и управления. Область научных интересов: программная инженерия, DevOps, full stack development.

+7 499 230-24-71
asu@misis.ru

Сергей Сергеевич Кривошеев

Преподаватель курсов по базам данных и ETL с опытом в области backend-разработки, DevOps, промышленных интеллектуальных систем, систем предиктивной диагностики и энергетики. Владеет языками программирования: Python, Pascal, Basic, IEC 61131-3 и SQL.

Показать всех преподавателей Скрыть

Возможности для студентов и трудоустройство

Наши студенты проходят практики и стажировки в ведущих компаниях рынка из сферы IT и обработки данных. Вы примете участие в data-хакатонах и соревнованиях Huawei Honor Cup, IT-Планета, которые сможете добавить в портфолио.

Осваиваемые профессии

  • Data engineer/Инженер данных
  • Инженер знаний
  • Бизнес-аналитик
  • Системный аналитик
  • Руководитель IT-проекта
  • Бизнес-аналитик
  • DevOps-инженер
  • Разработчик Python/Java
  • Архитектор IT-решений
  • Openstack engineer
  • SQL engineer
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. 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 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

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

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.