• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Магистерская программа «Науки о данных»

Анализ Интернет-данных


Базовый учебный план
Список рекомендуемой литературы

Сотрудничество Высшей школы экономики и компании «Яндекс» началось в 2008 году. В 2011 году на отделении прикладной математики и информатики НИУ ВШЭ была открыта базовая кафедра Яндекса. В 2014 году отделение прикладной математики и информатики и базовая кафедра вошли в состав факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ. Кафедра готовит востребованных в IT-индустрии специалистов в области анализа данных и извлечения информации из интернета.

В рамках магистерской программы «Науки о данных» открыта специализация «Анализ Интернет-данных», концепция и базовый учебный план которой разработаны совместно со специалистами компании Яндекс. Подготовка студентов в рамках данной специализации будет проходить с участием преподавателей из Школы анализа данных.

Подавляющее большинство курсов специализации проходят в ШАД. Тем не менее, 2-3 обязательных для всей программы курсов проходят на факультете компьютерных наук. 

Преподаватели специализации совмещают научную работу с преподаванием в Школе анализа данных и с работой в Яндексе, что позволяет им заниматься актуальными задачами и применять на практике свои научные достижения.

На специализации изучаются не только автоматическое индексирование и поиск информации (текстов, ссылок, логов, изображений, сигналов, социальных сетей и пр.), но и современные методы работы со сложными данными. Также мы изучаем агрегирование данных, их автоматическую классификацию, извлечение информативных факторов, теорию принятия решений и другие модели и методы, называемые обычно интеллектуальными.

Студенты кафедры получают и фундаментальные математические знания: в первую очередь в области дискретной математики, теории вероятностей и математической статистики. Кроме того, они учатся классическим и современным методам и приёмам программирования.


С 2018 года внутри специализации «Анализ Интернет-данных» действует два трека: базовый и продвинутый. Базовый трек подходит тем, кто только начинает свой путь в Data Science, они получают фундаментальную подготовку в области анализа данных. Продвинутый трек предназначен для тех, кто уже неплохо программирует, довольно уверенно разбирается в машинном обучении. Продвинутый трек в первую очередь ориентирован на выпускников бакалавриата ПМИ ФКН 2018 года. 

Основной целью специализации является освоение современных методов работы со сложными данными. Специализация включает в себя курсы по алгоритмам обработки больших данных, веб-графам и поиску, анализу символьных последовательностей и анализу изображений и видео. Студенты, обучающиеся по специализации «Анализ Интернет-данных», существенно расширяют свой кругозор в области фундаментальных математических дисциплин: в первую очередь, в области дискретной математики, теории вероятностей и математической статистики. Кроме того, они учатся классическим и современным методам и приемам программирования.

Проходить отбор на специализацию «Анализ интернет-данных» может любой студент магистерской программы «Науки о данных». Обучение на специализации проходит по совместной программе со Школой анализа данных Яндекса. Поступившие на магистерскую программу распределяются по специализациям в конце августа - начале сентября.
Конкурс на базовый и на продвинутый трек раздельный.

Желающие обучаться на базовом треке специализации "Анализ интернет-данных", в случае, если они ранее поступили в Школу анализа данных, зачисляются на специализацию в приоритетном порядке. С остальными желающими обучаться на данной специализации сотрудники кафедры проводят собеседование и зачисляют по его результатам. Подробнее о поступлении в ШАД смотрите здесь.

Для поступления на продвинутый трек нужно будет пройти онлайн-тестирование и - при условии его успешного прохождения - собеседование по алгоритмам, машинному обучению, основам теории вероятности, статистики и оптимизации. 

NEW! Программа подготовки к поступлению на продвинутый трек АИД

Отметим, что поступление в Школу анализа данных не является основанием для автоматического зачисления на магистерскую программу. Процедура поступления в магистратуру НИУ ВШЭ описана здесь. Обучение включает в себя посещение обязательных магистерских курсов, а также занятия в ШАД и участие в одном из научных семинаров. Также во время обучения или после него у студентов есть возможность пройти стажировку или практику в Яндексе.


 


Базовый учебный план

Дисциплины, входящие в базовый учебный план специализации «Анализ Интернет-данных»:
Описание всех дисциплин и программы к ним доступны в разделе аннотаций.

Распределение студентов по специализациям происходит уже после зачисления на программу по итогам собеседований и тестирований с учетом пожеланий студентов.

 

Список рекомендуемой литературы

•             Кормен Т.Х., Лейзерсон Ч.И., Ривест Р.Л., Штайн К. Алгоритмы: построение и анализ, 3-е издание, Издательский дом "Вильямс", 2005

•             Ахо А.В., Хопкрофт Д.Э., Ульман Д.Д. Структуры данных и алгоритмы, Издательский дом "Вильямс", 2000

•             Хопкрофт Д.Э., Мотвани  Р., Ульман Д.Д. Введение в теорию автоматов, языков и вычислений, 2-е издание, Издательский дом "Вильямс", 2002

•             Бабенко М.А., Левин М.Л. Введение в теорию алгоритмов и структур данных, М.: МЦНМО, 2012

•             Manning D.C., Schütze H. Foundations of Statistical Natural Language Processing, The MIT press, 2000

•             Гасфилд Д. Строки, деревья и последовательности в алгоритмах,  БХВ-Петербург, 2003