Машинное обучение и высоконагруженные системы

Магистерская программа реализована полностью в онлайн-формате, приезжать в кампус не нужно, все занятия проходят дистанционно.

О чем программа?

• Машинное обучение - область теоретических и прикладных наук, которые пользуются огромным спросом в настоящее время. Сейчас в различных сферах деятельности появляется большое количество собираемых и накапливаемых данных, которые можно использовать для анализа и построения предиктивных моделей для получения экономической выгоды. На программе изучаются способы сбора, хранения, обработки данных, большое внимание уделено построению предсказательных моделей и оценки их качества.
• На практике нужно быстро обрабатывать большие массивы информации, 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. Также на программе уделяется внимание построению высоконагруженных и отказоустойчивых сервисов, что позволит выпускникам полноценно участвовать во всех процессах разработки.
• Программа также ориентирована на практику и на разработку, так как в настоящее время на рынке труда наиболее востребованы специалисты по анализу данных, которые могут осуществить весь цикл разработки модели. Такие специалисты могут формулировать задачу анализа данных, собирать и обрабатывать данные, обучать алгоритм и оценивать его качество, а также внедрять модель в промышленную эксплуатацию.

На кого ориентирована программа?

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
• 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.

Для поступления на программу необходимо

• иметь диплом бакалавра или специалиста;
• успешно сдать вступительное испытание, которое состоит из письменного онлайн-экзамена и онлайн-собеседования.

Для сдачи вступительного экзамена 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