2 платных места для иностранцев
Ближайшие мероприятия
О программе
Программа готовит ML инженеров, способных провести полный цикл разработки модели машинного обучения: от сбора данных до внедрения в промышленную эксплуатацию.
Отдельное внимание уделяется навыкам разработки высоконагруженных систем, что выгодно отличает наших выпускников на рынке труда. Основные направления обучения:
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.
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
Стоимость обучения
200 000 руб. / в семестр*
*Предусмотрены скидки от 30 до 70% для абитуриентов с наиболее высокими баллами за вступительные испытания.
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.
Условия поступления
Диплом бакалавра/специалиста по любому направлению подготовки
Успешное прохождение вступительных испытаний
Основные даты приема

*Скидки распределяются после второй волны приема между участниками первых двух волн. Участники третьей волны поступления не могут претендовать на скидки.
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
Авторы программы
Кантонистова Елена Олеговна, кандидат физико-математических наук, доцент ФКН НИУ ВШЭ, академический руководитель образовательной программы “Машинное обучение и высоконагруженные системы”, data scientist в компании UC Group.
Авторы программы
Подольский Владимир Владимирович, кандидат физико-математических наук, руководитель департамента больших данных и информационного поиска ФКН НИУ ВШЭ, старший научный сотрудник международной лаборатории теоретической информатики ФКН НИУ ВШЭ, академический руководитель образовательной программы “Магистр по наукам о данных”.
Авторы программы
Соколов Евгений Андреевич, академический руководитель образовательной программы “Прикладная математика и информатика” ФКН НИУ ВШЭ, заместитель руководителя департамента больших данных и информационного поиска ФКН НИУ ВШЭ.
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?
Сколько стоит обучение? Предусмотрены ли скидки?
Какой бэкграунд необходимо иметь, чтобы попасть на программу?
Новости

.png)

Другие магистерские программы
Анализ данных в биологии и медицине
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
Финансовые технологии и анализ данных
1 платное место для иностранцев
Современные компьютерные науки
5 платных мест
ЛигалТех (Legal Tech)
Магистр по наукам о данных
9 платных мест для иностранцев
Математика машинного обучения
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
Науки о данных (Data Science)
10 платных мест
10 платных мест для иностранцев
Системный анализ и математические технологии
5 платных мест
9 платных мест для иностранцев