• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Машинное обучение и высоконагруженные системы
Магистерская программа

Машинное обучение и высоконагруженные системы

01
Декабрь
2 года
Очная форма обучения
28/2
28 платных мест
2 платных места для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке

О чем магистерская онлайн-программа «Машинное обучение и высоконагруженные системы»

Мы учим быстро обрабатывать большие массивы информации — и поэтому значительное количество курсов на программе посвящено распределённым системам. С их помощью можно эффективно использовать вычислительные мощности: распараллеливать и распределять вычислительную нагрузку по множеству независимых процессоров, выполнять часть расчетов на кластерах с применением современных алгоритмов обработки данных. Мы также уделяем внимание построению высоконагруженных и отказоустойчивых сервисов — это позволит нашим выпускникам полноценно участвовать во всех процессах разработки.

Цель программы – подготовить специалистов по машинному обучению к работе над всеми этапами проектов по анализу данных:

1
Сбор и обработка данных
2
Построение модели машинного обучения
3
Внедрение алгоритмов в промышленную эксплуатацию

Для кого программа «Машинное обучение и высоконагруженные системы»

Программа создана для тех, кто имеет знания основных разделов высшей математики, а также опыт программирования, но не имеет достаточного опыта в машинном обучении.

Наш будущий студент сможет:

  • разобраться в теоретическом устройстве алгоритмов машинного обучения
  • получить практический опыт решения реальных задач анализа данных

Преимущества нашей магистратуры

  • онлайн-формат и доступ из любой точки мира
  • вариативность курсов и индивидуальная траектория обучения
  • интерактивный подход и отработка полученных навыков в решении практических задач
  • погружение в вопросы промышленной разработки и технологий для создания распределенных и высоконагруженных систем
  • сообщество IT-профессионалов и выпускников

Карьерные перспективы

  • профессиональная карьера в области машинного обучения на позициях Data Scientist, Machine Learning Engineer
  • аспирантура НИУ ВШЭ и академическая карьера в области Data Science.

  • диплом бакалавра или специалиста по любому направлению
  • сдача вступительных испытаний, которые состоят из письменного онлайн-экзамена по математике и программированию и онлайн-собеседования


Для поступления необходимо обладать знаниями основных разделов высшей математики (математический анализ, линейная алгебра, дискретная математика, теория вероятностей), иметь опыт программирования в объемах, сопоставимых с курсами в рамках бакалавриата, и знать базовые понятия теории алгоритмов.

Во время обучения

Всего в учебном плане 26 курсов. На курсах осуществляется онлайн-поддержка в виде семинаров или консультаций в Zoom, поэтому студенты постоянно будут на связи с преподавателями и ассистентами и смогут получать ответы на все возникающие вопросы.

На образовательных платформах

  • онлайн-курсы

Синхронный формат

  • лекции и семинары онлайн в Zoom

Защита курсовых и магистерских работ

  • в конце первого курса курсовая работа по применению машинного обучения в реальной задаче
  • в конце второго года выпускная квалификационная работа

Наше сообщество

  • команда единомышленников
  • общение в мессенджерах и работа над групповым проектами 
  • карьерные онлайн-мероприятия для знакомства с экспертами из ведущих IT-компаний
  • вебинары с практиками из индустрии

Вопросы и ответы

Что я получу, поступив на программу?

Я работаю полный рабочий день. Смогу ли я учиться на программе?

Чем ваша программа лучше, чем программы, проходящие полностью онлайн, например, специализации на платформе Coursera?

Есть ли на программе скидки?

Какой бэкграунд необходимо иметь, чтобы попасть на программу?

Другие магистерские программы

Математика машинного обучения

2 года
Очная форма обучения
15/5/1
15 бюджетных мест
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке

Магистр по наукам о данных

2 года
Заочная
63/27
63 платных мест
27 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке

Финансовые технологии и анализ данных

2 года
Очная форма обучения
50/1
50 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках

Магистр прикладной и сетевой аналитики

2 года
Очная форма обучения
60/50
60 платных мест
50 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке

Прикладная статистика с методами сетевого анализа

2 года
Очная форма обучения
25/5
25 платных мест
5 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке

Системный анализ и математические технологии

2 года
Очная форма обучения
65/15/9
65 бюджетных мест
15 платных мест
9 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках

Анализ данных в биологии и медицине

2 года
Очная форма обучения
25/5/1
25 бюджетных мест
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках

Науки о данных

2 года
Очная форма обучения
65/15/20
65 бюджетных мест
15 платных мест
20 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках