В старых версиях браузеров сайт может отображаться некорректно. Для оптимальной работы с сайтом рекомендуем воспользоваться современным браузером.
Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.
Магистерская программа «Науки о данных (Data Science)»
Магистерская программа
Науки о данных (Data Science)
Стремительное развитие общества связано с двумя ключевыми направлениями науки и технологий: методами работы с большими данными (Big Data) и искусственным интеллектом (Artificial Intelligence). На стыке указанных дисциплин и существует магистерская программа «Науки о данных (Data Science)»
Выпускники программы смогут овладеть спектром новейших эффективных математических технологий, не включенных в классические математические учебники, которые будут существенно способствовать повышению их конкурентоспособности и востребованности.
Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!
Сервис предназначен только для отправки сообщений об орфографических и пунктуационных ошибках.
2 года
Очная форма обучения
30/10/10
30 бюджетных мест
10 государственных стипендий Правительства РФ для иностранцев
В силу мультидисциплинарности наук о данных, призванных предоставлять средства анализа информационных, социальных, правовых, психологических, экономических, языковых и других явлений, программа будет интересной выпускникам бакалавриатов и специалитетов различных образовательных направлений. Среди преподавателей программы – сотрудники всех департаментов факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ, высокотехнологичных IT-компаний и научно-исследовательских институтов РАН.
Обучение на программе проходит в новом корпусе НИУ ВШЭ: Покровский бульвар, 11, г. Москва.
Что я буду изучать
В рамках программы доступны 2 специализации: «Искусственный интеллект и анализ данных» и «Искусственный интеллект и передача информации». *С 2023 г.- только специализация Искусственный интеллект и анализ данных.
Специализация «Искусственный интеллект и анализ данных» посвящена изучению основ интеллектуального анализа данных (методов кластеризации, классификации, прогнозирования и др.), классического искусственного интеллекта (различные подходы, связанные с интерпретируемыми и сертифицируемыми системами искусственного интеллекта, построением баз знаний, моделированием приближенных рассуждений, анализом формальных понятий), машинному (в том числе глубокому) обучению, нейросетевым решениям и технологиям, обработке естественных языков (чат-боты, машинный перевод), функциональным аспектам составляющих и компонент реальных систем искусственного интеллекта, их построению и реализации, разработке графического интерфейса, а также многому другому.
Среди основных дисциплин специализации:
Упорядоченные множества в анализе данных
Анализ сетевых структур
Линейная алгебра для наук о данных
Специализация «Искусственный интеллект и передача информации» создана на базе Института проблем передачи информации РАН – одного из самых передовых институтов в области как прикладной науки так и фундаментальной. На факультете компьютерных наук ИППИ представлен двумя направлениями «Распознающие системы» и «Телекоммуникационные системы».
В зависимости от выбранного трека студенты получат необходимый набор знаний для развития в соответствующей научной и/или индустриальной области. Оба направления содержат, как базовые дисциплины, необходимые для освоения основ, так и специальные дисциплины, предполагающие глубокое погружение в предметную область. Важной особенностью специализации является то, что преподавателями на ней являются передовыми учеными и специалистами в своих областях, что дает возможность для студентов не только обзавестись знаниями, но и умениями, что в дальнейшем будет являться конкурентным преимуществом на рынке труда. Для усердных студентов, увлеченных наукой, специализация даёт возможность не только освоить знания, но и создать новые, описав их в научной статье (за 2020 год 2 студента специализации стали соавторами статей, принятых в международные журналы с самым высоким рейтингом).
Среди дисциплин специализации доступны следующие курсы:
Цифровая обработка сигналов
Математические основы передачи информации
Современные матричные вычисления
Подробное описание всех дисциплин программы доступно в разделе аннотаций.
Во время обучения
На различных этапах учебного процесса, в рамках проектной работы и практик студенты проходят стажировку в ведущих IT-компаниях, научно-исследовательских институтах РАН, международных и научно-учебных лабораториях ФКН.
Значимой частью учебного процесса являются научно-исследовательские семинары. Программа семинара включает четыре основных вида деятельности, ориентированных на то, чтобы научить студента умению получить результаты, представить их, понять и изложить чужие результаты, а также умению принять участие в научной дискуссии. Это:
Подготовка и проведение доклада о собственной курсовой работе или ВКР.
Изучение материалов и подготовка доклада об опубликованной в международной научной прессе работе.
Активное участие в заседаниях студенческого семинара, научных семинаров лабораторий НИУ ВШЭ, семинаров различных НИИ РАН и др., посещение конференций в сфере специализации.
Написание собственного производственного / научного проекта и защита его результатов.
На семинарах затрагиваются такие области научной деятельности, как искусственный интеллект (Artificial Intelligent), разработка интеллектуальных систем (Intelligent Systems Development), Прикладная теория графов (Applied Graph Theory), анализ сетей (Network Analysis), Мультимодальная кластеризация (Multi-Modal Clustering), рекомендательные системы (Recommender Systems) и многое другое.
Во время обучения студентов ждут проекты – отдельный вид самостоятельной деятельности. Проектная работа направлена на приобретение опыта самоорганизации в группах, получение и развитие навыков графического представления результатов, приближенных решений задач. Реализация проектов не привязана к модульной системе.
Перспективы после обучения
Студенты получают диплом магистра по направлению подготовки 01.04.02 «Прикладная математика и информатика» и овладевают такими навыками, как обработка больших объемов данных и построение поисковых систем.
Выпускники программы работают в ведущих российских и зарубежных организациях:
IT-корпорациях («Яндекс», Google, IBS, SAS, Kaspersky, Facebook и др.);
консалтинговых компаниях (PwC, E&Y);
научно-исследовательских лабораториях, центрах и институтах (НИУ ВШЭ, ИППИ РАН);
в Банке России и коммерческих банках (Сбербанк, ВТБ).
Что нужно знать для поступления
Поступление граждан РФ на программу возможно на общих основаниях (по результатам вступительных испытаний) или по результатам олимпиады "Высшая лига".
В качестве вступительного испытания проводится 2 экзамена: высшая математика и английский язык,
Более подробная информация и программы экзаменов размещены в разделе "Подготовка";
Поступающие для обучения в НИУ ВШЭ (г. Москва) имеют право принимать участие в конкурсе не более, чем на две образовательные программы магистратуры одновременно на места в рамках контрольных цифр приема (при их наличии), и на места по договорам об оказании платных образовательных услуг;
Зачисление проводится в соответствии с ранжированным списком в августе 2023 года;
Расписание вступительных испытаний будут опубликованы не позднее 1 июня 2023 года.
Также могут устанавливаться льготы для участников других Олимпиад, к примеру, "Я - профессионал". Категории участников, получающих льготы при поступлении будут опубликованы не позднее 1 июня 2023 года.
Для иностранных граждан организован отдельный конкурс (портфолио + собеседование) как на бюджетные, так и на платные места. Подача документов заканчивается в августе 2023 года.
В 2022 году от факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ было принято 17 статей на NeurIPS (Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems) — одно из самых престижных событий в сфере машинного обучения и искусственного интеллекта. 36-я конференция пройдет в гибридном формате с 28 ноября по 9 декабря в Новом Орлеане (США).