Очная форма обучения на русском языке
Код направления 09.04.01
Информатика и вычислительная техника
Вступительные испытания и минимальные баллы:
Вступительное испытание по направлению подготовки — 40
Программа
Перечень дисциплин магистратуры сформирован совместно с экспертами в области машинного обучения и программной инженерии, а практические занятия составляют около 80% образовательной программы. Студенты реализуют собственные проекты на базе реальных кейсов компаний-партнёров и уже с первого года обучения получают опыт работы с технологиями анализа текста.
Сайт магистратуры
Преимущества программы
Актуальность направления
Мировой рынок интеллектуальных систем, основанных на технологиях науки о данных, к 2024 году увеличится до 890 миллиардов долларов. Специалисты в Data Science и Software Engineering сейчас находятся на пике востребованности. При этом на фоне растущей конкуренции к ним увеличиваются требования — необходимо не только уметь строить модели машинного обучения, но и адаптировать инфраструктуру под них, запускать жизненный цикл обучения модели, оценивать экономические эффекты от внедрения еще на уровне прототипов или даже идей.
Вовлечение в реальные проекты
Программы дисциплин формируются совместно с экспертами в области машинного обучения и программной инженерии, что позволяет студентам изучать и применять лучшие практики индустрии. Студенты реализуют собственные проекты на базе реальных кейсов компаний-партнеров и уже с первого года обучения получают практический опыт работы с технологиями анализа текстов.
Преподаватели — практики индустрии
Преподаватели — российские и зарубежные исследователи из НИТУ МИСИС, ВШЭ, МФТИ и практики из ведущих IT-компаний. Программа организована при участии и поддержке Центра исследования больших данных НИТУ МИСИС, имеющего большой опыт исследовательской работы и промышленной разработки.
Развитие профессиональных навыков
Программа позволяет студентам сформировать опыт в области программной инженерии, работая над проектами в Scala и Python. После прохождения магистратуры студенты смогут работать как с классическими алгоритмами машинного обучения, так и с современными технологиями глубокого обучения.
Индивидуальная научно-образовательная траектория
Для каждого магистранта формируется индивидуальная научно-образовательная траектория в соответствии с его интересами, исследовательской проблематикой, текущими проектами и грантами. Студенты могут развиваться как в исследовательском направлении (в частности — в написании публикаций в ведущие международные журналы и выступлении на международных конференциях), так и в направлении разработки, участвуя в современных IT-проектах.
Лаборатории
Руководитель: Голицын Лев Викторович, эксперт РАН, член экспертного совета по ИТ ФЦП ИР 2014-2020.
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.
Подробнее о направлении
15
предметов в области науки о данных и программной инженерии
Машинное обучение
Программная инженерия Python/Scala
Архитектура информационных систем
Анализ данных
Инфраструктура разработки
Далее
Прикладная наука о данных
Глубокое обучение
Многопоточное программирование
Базы данных
Английский язык для IT-специалистов
Преподаватели
Д.ф.-м.н., профессор РАН, научный руководитель Центра исследования больших данных
Профессор ВШЭ, доцент кафедры Математические методы прогнозирования ВМК МГУ. Автор более 170 научных публикаций, руководитель программы магистратуры.
k.vorontsov@misis.ru
Исследователь в области машинного обучения
Исследователь в области машинного обучения с большим количеством публикаций по теме, старший преподаватель ВШЭ, куратор магистратуры
dst@misis.ru
Возможности для студентов, стажировки и трудоустройство
Научно-исследовательские и проектные работы начинаются со второго семестра обучения, студенты представляют свои проекты на конференциях и публикуют статьи в ведущих международных журналах, а также получают необходимый опыт в проектах по разработке интеллектуальных решений в ЦИБД и компаниях-партнерах: Газпром-Нефть, ОМК, SPLAT и Embedika.
Другие программы подготовки
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 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 специалистов в этой сфере. Программа 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. Выпускники 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.
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 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 «Науки о данных» (Data Science) разработана и реализуется совместно со СберОбразованием.
Data Science — стремительно развивающаяся отрасль на стыке бизнеса и интернет-технологий. Ключевая задача исследователя данных (Data Scientist) заключается в построении математических моделей, позволяющих выявлять скрытые взаимосвязи в огромных массивах информации. На основе выявленных закономерностей Data Scientist формирует новые ценности в данных, такие как предсказание поведения в зависимости от базовых условий, рекомендации в зависимости от обнаруженных преференций и другое. Исследователь здесь выступает в творческой роли и среди прочего создает новые продукты и повышает эффективность уже существующих бизнес-решений, а также на основе выявленных математических моделей обогащает полезность научных исследований, производственных процессов и социальных взаимодействий.
Согласно данным рекрутинговых агентств в России несколько тысяч компаний находятся в активном поиске специалистов в области Data Science. Средняя зарплата начинающего исследователя составляет ~100 000 рублей и на практике не имеет верхнего предела.
