Магистр по наукам о данных

Машинное обучение и анализ данных — крайне востребованное направление на сегодня. И в компаниях, и в науке появляется всё больше данных, и их можно использовать для извлечения экономической выгоды, получения новых знаний и результатов. Для этого нужны специалисты по работе с данными и построению сложных моделей на их основе.

Программа “Master of data science” рассчитана на подготовку специалистов по трём направлениям:

1. Data scientist — специалист по машинному обучению, владеющий современными подходами и методами, способный решать как традиционные, но важные для бизнеса задачи (прогнозирование спроса, предсказание оттока, анализ текстовых данных, сегментация и т.д.), так и более современные постановки (построение вопросно-ответных систем, анализ изображений, генерация реалистичных примеров и т.д.).

    

2. Machine Learning Engineer — специалист на стыке наук о данных и разработки, который понимает и профессионально использует современные технологии для сбора, хранения и анализа больших массивов данных, умеет писать эффективный код и проектировать сложные системы, связанные с сервисами на основе машинного обучения.

    

3. Researcher in DS — специалист по машинному обучению, знакомый со state-of-the-art результатами, понимающий теоретические основы машинного обучения и способный заниматься улучшением существующих методов.

    

Программа создана для тех, кто хочет разобраться в data science, получить практический опыт решения большого количества реальных задач и заинтересован в начале карьеры в этом направлении.

1. Полностью онлайн — можно заниматься из любой точки земного шара по удобному вам расписанию;
2. Максимально приближенное к очным программам взаимодействие — преподаватели доступны для общения в чатах (Slack) и видеоконференциях (Zoom), регулярные вебинары, обсуждения и взаимодействие с однокурсниками, большое количество заданий, проверяемых преподавателями вручную;
3. Большое количество практики — практически все курсы завершаются проектом, а также в программе предусмотрено три больших проектных курса, где по шагам решается сложная реальная задача из бизнеса от компаний-партнёров;
4. Возможность пройти пробное собеседование в компаниях-партнёрах магистратуры для лучших студентов;
5. Программа выстроена с учётом запросов и экспертизы от ведущих IT-компаний России;
6. Программу при достаточном вложении времени могут успешно пройти люди без серьёзного бэкграунда в математике и/или программировании.

Для поступления в магистратуру необходимо иметь диплом бакалавра или специалиста по любому направлению.

В программе предусмотрено полноценное изучение математики для анализа данных, программирования и алгоритмов, поэтому даже студенты с непрофильным бакалаврским образованием смогут выровнять свой уровень и полноценно изучить все дальнейшие курсы.

Для поступления необходимо обладать знаниями по базовым разделам математики и на достаточном уровне владеть математической культурой. Зачисление на программу будет осуществлено по итогам вступительного онлайн-экзамена по математике с прокторингом.

В рамках программы студенты могут выбрать один из трёх треков — два карьерно-ориентированных, цель которых подготовить студентов к трудоустройству на конкретные позиции, и один исследовательский:

1. Data Scientist (трек по подготовке датасаентистов),
2. Machine Learning Engineer (трек по подготовке ML-инженеров),
3. Researcher in Data Science (трек ориентирован на развитие исследовательских навыков в области Data Science).

С первого семестра студенты изучают программирование (Python, SQL), алгоритмы и структуры данных, математику для анализа данных. Завершается изучение курсов блока математики и программирования проектом по сбору и обработке больших массивов данных.

В середине второго семестра обучения студенты определяются с треком и далее изучают курсы в соответствии с выбранным направлением.

Помимо стандартных курсов, сочетающих теорию и практические задания, в программе предусмотрены еще два крупных проектных курса: по машинному обучению и финальный проект (выпускная квалификационная работа, которая может быть посвящена проектной или исследовательской задаче).

Для успешного освоения программы студентам необходимо набрать 120 кредитов, т.е.

1. изучить 18 курсов* по 5 кредитов (90 кредитов),
2. выполнить 2 проектных курса по 10 кредитов (20 кредитов),
3. пройти 1 финальный курс* (7 кредитов),
4. а также защитить выпускную квалификационную работу (3 кредита).

Всё обучение на магистерской программе будет проходить полностью онлайн. Контроль за самостоятельностью выполнения заданий будет осуществляться стандартными для онлайн-программ средствами: еженедельное общение в формате форумов и вебинаров, проведение ключевых контрольных мероприятий с прокторингом, проведение защиты проектов и дипломной работы посредством видеоконференций.

* В соответствии с выбранным треком

Выпускники программы могут начать карьеру по направлению анализа данных и машинного обучения, претендовать на позиции Junior Data Scientist или Junior Machine Learning Engineer. Также выпускники смогут начать академическую карьеру и заняться исследованиями в области data science в аспирантуре.

Полная стоимость обучения на программе (за весь период) составляет 1 155 000 рублей. 

Плата за обучение вносится частями (по семестрам).

На программе предусмотрены скидки в размере 20% и 50%. Условия предоставления доступны на сайте.

Ссылки на записи вебинаров:

День открытых дверей в формате вебинара от 20.11.2019 (на русском языке)

Industry Webinar - Recommendations Systems and How to Train Them