Подготовка к поступлению

Уважаемые абитуриенты!

Программа "Математика машинного обучения" реализуется совместно со Сколковским институтом науки и технологий.

! Обратите внимание, что процедура поступления в Сколтех отличается от процедуры поступления в НИУ ВШЭ.
Страница трека Math of Machine Learning (в рамках программы «Data Science») в Сколтехе;

! ТРАЕКТОРИЯ ПОСТУПЛЕНИЯ В НИУ ВШЭ И СКОЛТЕХ

Для участия в конкурсе документов (портфолио) абитуриент предоставляет следующие документы:

Состав и критерии оценивания портфолио в 2024 году

1. Копия диплома и приложения к диплому специалиста / бакалавра / магистра

2. Сертификаты, подтверждающие уровень знания английского языка

Поступающие могут подтвердить необходимый уровень владения английским языком, предоставив в Приёмную комиссию сертификат международного экзамена:

САЕ (Certificate of Advanced English),
ВЕС Higher (Business English Certificate),
IELTS с оценкой не ниже 6 баллов,
TOEFL IBT (Internet Based) от 80 баллов (рассчитывается от 0 до 120),
TOEFL ITP, в том числе предоставляемый Сколковским институтом науки и технологий, от 450 баллов (рассчитывается от 370 до 677),
TOEFL PBT (Paper Based) – от 500 баллов (рассчитывается от 310 до 677),
TOEFL СBT (Computer Based) от 232 баллов,
CPE (Certificate of Proficiency in English) A/B/C.

Или

Справку из предыдущего вуза, подтверждающую обучение полностью на английском языке или на двух языках (русский/английский),
Подтверждение гражданства страны, где английский язык является государственным.

Подтверждение знания английского языка не оценивается и является обязательным для принятия портфолио к рассмотрению комиссией.

3. Документы, подтверждающие академические и научные достижения поступающего

Дипломы победителей, призеров и лауреатов студенческих конкурсов научных работ, исследовательских проектов и олимпиад различных уровней. В том числе диплом 2 или 3 степени Олимпиады «Математика машинного обучения»,
Дипломы, сертификаты и прочие документы, подтверждающие профессиональную квалификацию за период обучения в вузе/ после окончания вуза (кроме иностранного языка),
Сведения о получении именных стипендий. Справка из деканата/учебной части вуза, подтверждающая получение именной стипендии вуза, города, региона (республики/области), правительства, Президента РФ, фондов общественных организаций и т.п.,
Публикации в профессиональных изданиях, журналах, сборниках студенческих работ, материалы конференций, депонированные рукописи,
Справки из издательства / редакции / оргкомитета конференции о приеме работы к публикации.

В личное дело абитуриента можно загрузить ксерокопии публикаций (с копией титульного листа, содержащего выходные данные, а также содержания/оглавления) и свидетельств, которые заверяются Приемной комиссией при условии предоставления оригиналов.

4. Мотивационное письмо (на английском языке)

Не более одной страницы формата А4 (около 2000 знаков).

5. Рекомендации (на английском языке)

Не менее 2-х рекомендаций от представителей профессорско-преподавательского состава предыдущего учебного заведения, либо от представителей индустриальных и/или академических партнеров предыдущего учебного заведения. Рекомендации должны быть от представителей предметной области программы «Математика машинного обучения» или смежных областей.

6. Разное

Сертификаты о прослушанных онлайн-курсах,
Дополнительное образование,
Опыт проектной работы.

Критерии оценивания портфолио абитуриента

Критерий	Максимальное количество баллов*
Базовое образование (учитываются оценки абитуриента по профильным предметам (математический анализ, теория вероятностей и математическая статистика, дискретная математика, линейная алгебра, дифференциальные уравнения, методы оптимизации)), наличие красного диплома.	15
Дополнительное образование, включая стажировки и профессиональную сертификацию, участие в научно- образовательных школах, сертификаты о прохождении онлайн-курсов по смежным профилям: Каждый сертификат оценивается в 1 балл (не более 10); Участие в Зимней школе по компьютерным наукам НИУ ВШЭ 2024 года оценивается в 5 баллов.	10
Академические и научные достижения поступающего: именные стипендии; дипломы о победах в научных/образовательных конкурсах и соревнованиях; победы в хакатонах; опыт проектной и научной деятельности; публикации; гранты; релевантный опыт работы.	20
Мотивационное письмо и официальные рекомендательные письма	10
Собеседование (допускается проведение собеседования с помощью электронных средств)	45**
Всего:	100***

По каждому критерию проставляемые баллы будут средневзвешенной оценкой экспертов.

* В случае неявки на собеседование, все критерии портфолио абитуриента оцениваются в ноль баллов.

** 45 баллов за собеседование выставляется в следующих случаях:

наличие Диплома III степени Олимпиады «Математика машинного обучения», проводимой совместно с Сколковским институтом науки и технологии и НИУ ВШЭ в 2024 году.

*** Портфолио абитуриента оценивается в 100 баллов в следующих случаях:

наличие сертификата, подтверждающего, что абитуриент является победителем (Диплом I и II степени) Олимпиады «Математика машинного обучения», проводимой совместно НИУ ВШЭ и Сколковским институтом науки и технологии в 2024 году.
наличие подтверждения прохождение отбора на трек «Математика машинного обучения» образовательной программы магистратуры «Data Science» Сколковского института науки и технологий на 2024/2025 учебный год.

Магистерская программа «Математика машинного обучения»

Контакты