Паспорт образовательной программы
01.04.02 Прикладная математика и информатика
Нет
2 года 
Очная форма обучения, 120
РУС
Обучение ведётся полностью на русском языке
Магистр
Нет
Онлайн-программа
2026/2027 учебный год
Прикладные нейросетевые технологии
КОР-1: Способен применять фундаментальные знания, полученные в области компьютерных наук, и использовать их в профессиональной деятельности.
КОР-2: Способен использовать и адаптировать существующие математические методы и системы программирования для разработки и реализации алгоритмов решения прикладных задач анализа данных.
КОР-3: Способен применять и модифицировать математические модели для решения задач в области профессиональной деятельности.
КОР-4: Знает основные принципы работы с данными, владеет современными инструментами анализа данных на начальном уровне, в том числе навыками программирования, алгоритмизации и математическими методами при решении задач анализа данных.
ПК-1: Способен поддерживать коллективную научную коммуникацию, организовывать научные мероприятия.
ПК-2: Способен организовать обучение специалистов в области прикладной математики новым методам и инструментам в соответствии с направлением подготовки и специализацией.
ПК-3: Способен анализировать и воспроизводить смысл междисциплинарных текстов с использованием языка и аппарата прикладной математики и информатики.
ПК-4: Способен создавать междисциплинарные тексты с использованием языка и аппарата прикладной математики и информатики.
ПК-5: Способен оформлять и представлять публично результаты профессиональной деятельности с использованием информационных технологий.
ПК-6: Способен осуществлять целенаправленный многокритериальный поиск информации о новейших научных и технологических достижениях в сети Интернет и в других источниках.
ПК-7: Способен создавать, описывать и ответственно контролировать выполнение технологических требований и нормативных документов в профессиональной деятельности.
ПК-8: Способен получать, очищать, анализировать и визуализировать большие объёмы данных.
ПК-9: Способен реализовывать модели и алгоритмы прикладной математике в виде компьютерных программ.
ПК-10: Способен оценивать корректность и воспроизводимость применения методов прикладной математики и информатики.
ПК-11: Способен организовать научно-исследовательскую деятельность.
Учебный план образовательной программы включает в себя следующие модули:
1. Модуль «Ключевые семинары» обеспечивает сквозное сопровождение индивидуальной образовательной траектории студента и формирование профессиональной идентичности разработчика интеллектуальных систем. Семинар наставника позволяет объединить содержательные линии Major, практики и НИР: на семинарах обсуждаются отраслевые кейсы, прогресс по проектам и ВКР, рассматриваются реальные вакансии и требования к будущим специалистам. В рамках Семинара наставника к работе привлекаются эксперты индустрии, которые проводят вебинары и даже полноценные курсы. Модуль выступает в роли площадки для оперативной и гибкой интеграции академического и практического опыта, выстраивания карьерной траектории.
2. Модуль «Практика» ориентирован на формирование у студентов опыта решения отраслевых задач, работы в командах и взаимодействия с заказчиком. В него входит:
– Курсовая работа для студентов первого курса, ориентированная на создание первого комплексного проекта, основанного на знаниях, полученных в ходе освоения программы 1 года обучения.
– Производственная практика в летний период после первого года обучения, дающая возможность студентам применить практические навыки в прикладных задачах, связанных с разработкой ИИ-агентов и автоматизаций.
– Подготовка выпускной квалификационной работы (ВКР), которая обеспечивает структурированную работу над ВКР: углубление теоретической базы, разработку и экспериментальную проверку предложенного решения, оформление текста и подготовку к защите.
3. Модуль «Major» является содержательным ядром программы и обеспечивает формирование профессиональных компетенций разработчика интеллектуальных систем. В его состав входят:
– дисциплины по фундаментальной математической подготовке: «Дискретные и непрерывные структуры», «Линейная алгебра», «Теория вероятностей и математическая статистика»;
- дисциплины составляющие ядро подготовки специалиста в области наук о данных и искусственного интеллекта: «Машинное обучение», «Нейронные сети и глубинное обучение», «Анализ и прогнозирование временных рядов», «Разработка ИИ-агентов»;
– прикладные курсы по языкам программирования, инструментам и технологиям: «Программирование на Python», «Python для анализа данных», «Инфраструктура и администрирование», «Разработка и прототипирование ML-сервисов», «DevOps», «Базы и хранилища данных», «Жизненный цикл моделей ML»;
Обучение строится по принципу пирамиды, где в основании фундаментальные наиболее востребованные инструменты и знания для специалистов на рынке труда. После построения фундаменты идет погружение в более узкие, сложные и специализированные темы, необходимые для освоения профессии Разработчика интеллектуальных систем.
4. Модуль «МагоЛего» предоставляет студентам возможность сформировать индивидуальную междисциплинарную траекторию и углубленную специализацию за счет выбора дисциплин. Среди дисциплин, предлагаемых к выбору: «Рекомендательные системы», «DevOps-2», «LSML», «NLP», «Компьютерное зрение», «A/B тестирование». Такой формат позволяет адаптировать обучение под карьерные планы студента и запросы рынка.
5. Модуль «ГИА» включает итоговую защиту выпускной квалификационной работы. Он завершает сквозную исследовательско‑проектную линию программы и служит инструментом комплексной оценки сформированных у студента компетенций в области наук о данных и разработки интеллектуальных систем.
2025/2026 учебный год
Магистр по наукам о данных
КОР-1: Способен применять фундаментальные знания, полученные в области компьютерных наук, и использовать их в профессиональной деятельности.
КОР-2: Способен использовать и адаптировать существующие математические методы и системы программирования для разработки и реализации алгоритмов решения прикладных задач анализа данных.
КОР-3: Способен применять и модифицировать математические модели для решения задач в области профессиональной деятельности.
ПК-1: Способен организовать научно-исследовательскую деятельность.
ПК-2: Способен поддерживать коллективную научную коммуникацию, организовывать научные мероприятия.
ПК-3: Способен организовать обучение специалистов в области прикладной математики новым методам и инструментам в соответствии с направлением подготовки и специализацией.
ПК-4: Способен анализировать и воспроизводить смысл междисциплинарных текстов с использованием языка и аппарата прикладной математики и информатики.
ПК-5: Способен создавать междисциплинарные тексты с использованием языка и аппарата прикладной математики и информатики.
ПК-6: Способен оформлять и представлять публично результаты профессиональной деятельности с использованием информационных технологий.
ПК-7: Способен осуществлять целенаправленный многокритериальный поиск информации о новейших научных и технологических достижениях в сети Интернет и в других источниках.
ПК-8: Способен создавать, описывать и ответственно контролировать выполнение технологических требований и нормативных документов в профессиональной деятельности.
ПК-9: Способен получать, очищать, анализировать и визуализировать большие объёмы данных.
ПК-10: Способен реализовывать модели и алгоритмы прикладной математике в виде компьютерных программ.
ПК-11: Способен оценивать корректность и воспроизводимость применения методов прикладной математики и информатики.
Учебный план образовательной программы включает в себя следующие модули:
1. Модуль «Ключевые семинары» обеспечивает сквозное сопровождение индивидуальной образовательной траектории студента и формирование профессиональной идентичности разработчика интеллектуальных систем. Семинар наставника позволяет объединить содержательные линии Major, практики и НИР: на семинарах обсуждаются отраслевые кейсы, прогресс по проектам и ВКР, рассматриваются реальные вакансии и требования к будущим специалистам. В рамках Семинара наставника к работе привлекаются эксперты индустрии, которые проводят вебинары и даже полноценные курсы. Модуль выступает в роли площадки для оперативной и гибкой интеграции академического и практического опыта, выстраивания карьерной траектории.
Кроме того, Семинар наставника для данного года поступления обеспечивает необходимую адаптацию учебного плана в переходной период большого обновления программы МНАД до ПРИНТ.
2. Модуль «Практика» ориентирован на формирование у студентов опыта решения отраслевых задач, работы в командах и взаимодействия с заказчиком. В него входит:
– Курсовая работа для студентов первого курса, ориентированная на создание первого комплексного проекта, основанного на знаниях, полученных в ходе освоения программы 1 года обучения.
– Подготовка выпускной квалификационной работы (ВКР), которая обеспечивает структурированную работу над ВКР: углубление теоретической базы, разработку и экспериментальную проверку предложенного решения, оформление текста и подготовку к защите.
3. Модуль «Major» является содержательным ядром программы и обеспечивает формирование профессиональных компетенций разработчика интеллектуальных систем. В его состав входят:
– дисциплины по фундаментальной математической подготовке: «Математический анализ», «Дискретная математика», «Линейная алгебра», «Теория вероятностей и математическая статистика»;
- дисциплины составляющие ядро подготовки специалиста в области наук о данных и искусственного интеллекта: «Машинное обучение», «Нейронные сети и глубинное обучение», «Анализ и прогнозирование временных рядов», «Разработка ИИ-агентов»;
– прикладные курсы по языкам программирования, инструментам и технологиям: «Введение в Python», «Python для анализа данных», «Базы и хранилища данных», «Жизненный цикл моделей ML»;
Обучение строится по принципу пирамиды, где в основании фундаментальные наиболее востребованные инструменты и знания для специалистов на рынке труда. После построения фундаменты идет погружение в более узкие, сложные и специализированные темы, необходимые для освоения профессии Разработчика интеллектуальных систем.
4. Модуль «МагоЛего» предоставляет студентам возможность сформировать индивидуальную междисциплинарную траекторию за счет выбора дисциплин. Среди дисциплин, предлагаемых к выбору: «Рекомендательные системы», «DevOps», «LSML», «NLP», «Компьютерное зрение». Такой формат позволяет адаптировать обучение под карьерные планы студента и запросы рынка.
5. Модуль «ГИА» включает итоговую защиту выпускной квалификационной работы. Он завершает сквозную исследовательско‑проектную линию программы и служит инструментом комплексной оценки сформированных у студента компетенций в области наук о данных и разработки интеллектуальных систем.
2024/2025 учебный год
Магистр по наукам о данных
КОР-1: Способен применять фундаментальные знания, полученные в области компьютерных наук, и использовать их в профессиональной деятельности.
КОР-2: Способен использовать и адаптировать существующие математические методы и системы программирования для разработки и реализации алгоритмов решения прикладных задач анализа данных.
КОР-3: Способен применять и модифицировать математические модели для решения задач в области профессиональной деятельности.
ПК-2: Способен поддерживать коллективную научную коммуникацию, организовывать научные мероприятия.
ПК-3: Способен организовать обучение специалистов в области прикладной математики новым методам и инструментам в соответствии с направлением подготовки и специализацией.
ПК-4: Способен анализировать и воспроизводить смысл междисциплинарных текстов с использованием языка и аппарата прикладной математики и информатики.
ПК-5: Способен создавать междисциплинарные тексты с использованием языка и аппарата прикладной математики и информатики.
ПК-6: Способен оформлять и представлять публично результаты профессиональной деятельности с использованием информационных технологий.
ПК-7: Способен осуществлять целенаправленный многокритериальный поиск информации о новейших научных и технологических достижениях в сети Интернет и в других источниках.
ПК-8: Способен создавать, описывать и ответственно контролировать выполнение технологических требований и нормативных документов в профессиональной деятельности.
ПК-9: Способен получать, очищать, анализировать и визуализировать большие объёмы данных.
ПК-10: Способен реализовывать модели и алгоритмы прикладной математике в виде компьютерных программ.
ПК-11: Способен оценивать корректность и воспроизводимость применения методов прикладной математики и информатики.
Учебный план образовательной программы включает в себя следующие модули:
1. Модуль «Ключевые семинары» обеспечивает сквозное сопровождение индивидуальной образовательной траектории студента и формирование профессиональной идентичности разработчика интеллектуальных систем. Семинар наставника позволяет объединить содержательные линии Major, практики и НИР: на семинарах обсуждаются отраслевые кейсы, прогресс по проектам и ВКР, рассматриваются реальные вакансии и требования к будущим специалистам. В рамках Семинара наставника к работе привлекаются эксперты индустрии, которые проводят вебинары и даже полноценные курсы. Модуль выступает в роли площадки для оперативной и гибкой интеграции академического и практического опыта, выстраивания карьерной траектории.
Кроме того, Семинар наставника для данного года поступления обеспечивает необходимую адаптацию учебного плана в переходной период большого обновления программы МНАД до ПРИНТ.
2. Модуль «Практика» ориентирован на формирование у студентов опыта решения отраслевых задач, работы в командах и взаимодействия с заказчиком. В него входит:
– Курсовая работа для студентов первого курса, ориентированная на создание первого комплексного проекта, основанного на знаниях, полученных в ходе освоения программы 1 года обучения.
– Подготовка выпускной квалификационной работы (ВКР), которая обеспечивает структурированную работу над ВКР: углубление теоретической базы, разработку и экспериментальную проверку предложенного решения, оформление текста и подготовку к защите.
3. Модуль «Major» является содержательным ядром программы и обеспечивает формирование профессиональных компетенций разработчика интеллектуальных систем. В его состав входят:
– дисциплины по фундаментальной математической подготовке: «Математический анализ», «Дискретная математика», «Линейная алгебра», «Теория вероятностей и математическая статистика»;
- дисциплины составляющие ядро подготовки специалиста в области наук о данных и искусственного интеллекта: «Машинное обучение», «Нейронные сети и глубинное обучение», «Анализ и прогнозирование временных рядов», «Разработка ИИ-агентов»;
– прикладные курсы по языкам программирования, инструментам и технологиям: «Введение в Python», «Python для анализа данных», «Базы и хранилища данных», «Жизненный цикл моделей ML»;
Обучение строится по принципу пирамиды, где в основании фундаментальные наиболее востребованные инструменты и знания для специалистов на рынке труда. После построения фундаменты идет погружение в более узкие, сложные и специализированные темы, необходимые для освоения профессии Разработчика интеллектуальных систем.
4. Модуль «МагоЛего» предоставляет студентам возможность сформировать индивидуальную междисциплинарную траекторию за счет выбора дисциплин. Среди дисциплин, предлагаемых к выбору: «Рекомендательные системы», «DevOps», «LSML», «NLP», «Компьютерное зрение». Такой формат позволяет адаптировать обучение под карьерные планы студента и запросы рынка.
5. Модуль «ГИА» включает итоговую защиту выпускной квалификационной работы. Он завершает сквозную исследовательско‑проектную линию программы и служит инструментом комплексной оценки сформированных у студента компетенций в области наук о данных и разработки интеллектуальных систем.
Магистр по наукам о данных.
КОР-1: Способен применять фундаментальные знания, полученные в области компьютерных наук, и использовать их в профессиональной деятельности.
КОР-2: Способен использовать и адаптировать существующие математические методы и системы программирования для разработки и реализации алгоритмов решения прикладных задач анализа данных.
КОР-3: Способен применять и модифицировать математические модели для решения задач в области профессиональной деятельности.
ПК-2: Способен поддерживать коллективную научную коммуникацию, организовывать научные мероприятия.
ПК-3: Способен организовать обучение специалистов в области прикладной математики новым методам и инструментам в соответствии с направлением подготовки и специализацией.
ПК-4: Способен анализировать и воспроизводить смысл междисциплинарных текстов с использованием языка и аппарата прикладной математики и информатики.
ПК-5: Способен создавать междисциплинарные тексты с использованием языка и аппарата прикладной математики и информатики.
ПК-6: Способен оформлять и представлять публично результаты профессиональной деятельности с использованием информационных технологий.
ПК-7: Способен осуществлять целенаправленный многокритериальный поиск информации о новейших научных и технологических достижениях в сети Интернет и в других источниках.
ПК-8: Способен создавать, описывать и ответственно контролировать выполнение технологических требований и нормативных документов в профессиональной деятельности.
ПК-9: Способен получать, очищать, анализировать и визуализировать большие объёмы данных.
ПК-10: Способен реализовывать модели и алгоритмы прикладной математике в виде компьютерных программ.
ПК-11: Способен оценивать корректность и воспроизводимость применения методов прикладной математики и информатики.
Учебный план образовательной программы включает в себя следующие модули:
1. Модуль «Ключевые семинары» обеспечивает сквозное сопровождение индивидуальной образовательной траектории студента и формирование профессиональной идентичности разработчика интеллектуальных систем. Семинар наставника позволяет объединить содержательные линии Major, практики и НИР: на семинарах обсуждаются отраслевые кейсы, прогресс по проектам и ВКР, рассматриваются реальные вакансии и требования к будущим специалистам. В рамках Семинара наставника к работе привлекаются эксперты индустрии, которые проводят вебинары и даже полноценные курсы. Модуль выступает в роли площадки для оперативной и гибкой интеграции академического и практического опыта, выстраивания карьерной траектории.
Кроме того, Семинар наставника для данного года поступления обеспечивает необходимую адаптацию учебного плана в переходной период большого обновления программы МНАД до ПРИНТ.
2. Модуль «Практика» ориентирован на формирование у студентов опыта решения отраслевых задач, работы в командах и взаимодействия с заказчиком. В него входит:
– Курсовая работа для студентов первого курса, ориентированная на создание первого комплексного проекта, основанного на знаниях, полученных в ходе освоения программы 1 года обучения.
– Подготовка выпускной квалификационной работы (ВКР), которая обеспечивает структурированную работу над ВКР: углубление теоретической базы, разработку и экспериментальную проверку предложенного решения, оформление текста и подготовку к защите.
3. Модуль «Major» является содержательным ядром программы и обеспечивает формирование профессиональных компетенций разработчика интеллектуальных систем. В его состав входят:
– дисциплины по фундаментальной математической подготовке: «Математический анализ», «Дискретная математика», «Линейная алгебра», «Теория вероятностей и математическая статистика»;
- дисциплины составляющие ядро подготовки специалиста в области наук о данных и искусственного интеллекта: «Машинное обучение», «Нейронные сети и глубинное обучение», «Анализ и прогнозирование временных рядов», «Разработка ИИ-агентов»;
– прикладные курсы по языкам программирования, инструментам и технологиям: «Введение в Python», «Python для анализа данных», «Базы и хранилища данных», «Жизненный цикл моделей ML»;
Обучение строится по принципу пирамиды, где в основании фундаментальные наиболее востребованные инструменты и знания для специалистов на рынке труда. После построения фундаменты идет погружение в более узкие, сложные и специализированные темы, необходимые для освоения профессии Разработчика интеллектуальных систем.
4. Модуль «МагоЛего» предоставляет студентам возможность сформировать индивидуальную междисциплинарную траекторию за счет выбора дисциплин. Среди дисциплин, предлагаемых к выбору: «Рекомендательные системы», «DevOps», «LSML», «NLP», «Компьютерное зрение». Такой формат позволяет адаптировать обучение под карьерные планы студента и запросы рынка.
5. Модуль «ГИА» включает итоговую защиту выпускной квалификационной работы. Он завершает сквозную исследовательско‑проектную линию программы и служит инструментом комплексной оценки сформированных у студента компетенций в области наук о данных и разработки интеллектуальных систем.
Осуществляется полностью онлайн - студенты могут обучаться из любой точки мира по своему собственному расписанию.
Высокий уровень поддержки - преподаватели доступны в режиме реального времени во время занятий, а также по электронной почте и через чаты.
Множество практических заданий - ряд курсов заканчивается итоговым проектом. Кроме того, программа включает в себя не менее 2 крупных проектов, которые позволяют студентам работать над реальными отраслевыми задачами.
Программа организована в соответствии с требованиями и опытом ведущих ИТ-компаний.
Одним из важных преимуществ является сквозная комплексная подготовка разработчиков интеллектуальных систем. Такие специалисты способны с нуля решать реальные задачи, включая сбор требований, обработку данных, обучение моделей ML, разработку ИИ-агентов, инженерию, развертывание и анализ полученных результатов.
Образовательная программа высшего образования НИУ ВШЭ адаптирована для обучения на ней инвалидов и лиц с ограниченными возможностями здоровья. В учебном процессе используются специальные технические средства обучения коллективного и индивидуального пользования для инвалидов и лиц с ограниченными возможностями здоровья. Особенности адаптации программ учебных дисциплин содержатся в полной версии каждой программы учебной дисциплины и доступны студентам через электронную образовательную среду.
Все документы образовательной программы хранятся в электронном виде на настоящем сайте образовательной программы. Учебные планы, календарные учебные графики, программы учебных дисциплин разрабатываются и проходят электронные процедуры утверждения в корпоративных информационных системах. Их актуальные версии автоматически публикуются на сайте ОП. Методические материалы, оценочные средства и иные материалы образовательной программы в актуальном виде хранятся на сайте образовательной программы в соответствии с локальными нормативными актами университета.
Подтверждаю актуальность комплекта документов образовательной программы, размещенных на настоящем сайте образовательной программы.
Проректор С.Ю. Рощин
Паспорт образовательной программы «Прикладные нейросетевые технологии»
