Перечень дисциплин магистратуры сформирован совместно с экспертами в области машинного обучения и программной инженерии, а практические занятия составляют около 80% образовательной программы. Студенты реализуют собственные проекты на базе реальных кейсов компаний-партнёров и уже с первого года обучения получают опыт работы с технологиями анализа текста.
Актуальность направления
Мировой рынок интеллектуальных программных систем, основанных на технологиях науки о данных, к 2024 году увеличится до 890 миллиардов долларов. Специалисты в Data Science и Software Engineering сейчас находятся на пике востребованности. При этом на фоне растущей конкуренции к ним увеличиваются требования — необходимо не только уметь строить модели машинного обучения, но и адаптировать инфраструктуру под них, запускать жизненный цикл обучения модели, оценивать экономические эффекты от внедрения еще на уровне прототипов или даже идей.
Вовлечение в реальные проекты
Программы дисциплин магистратуры формируются совместно с экспертами в области машинного обучения и программной инженерии, что позволяет студентам изучать и применять лучшие практики индустрии. Студенты реализуют собственные проекты на базе реальных кейсов компаний-партнеров и уже с первого года обучения получают практический опыт работы с технологиями анализа текстов.
Преподаватели — практики индустрии
Преподаватели — российские и зарубежные исследователи из НИТУ МИСИС, ВШЭ, МФТИ и практики из ведущих IT-компаний. Программа организована при участии и поддержке Центра исследования больших данных НИТУ МИСИС, имеющего большой опыт исследовательской работы и промышленной разработки систем.
Развитие профессиональных навыков
Программа позволяет студентам сформировать опыт в области программной инженерии, работая над проектами в Scala и Python. После прохождения магистратуры студенты смогут работать как с классическими алгоритмами машинного обучения, так и с современными технологиями глубокого обучения.
Индивидуальная научно-образовательная траектория
Для каждого магистранта формируется индивидуальная научно-образовательная траектория в соответствии с его интересами, исследовательской проблематикой, текущими проектами и грантами. Студенты могут развиваться как в исследовательском направлении (в частности — в написании публикаций в ведущие международные журналы и выступлении на международных конференциях), так и в направлении разработки, участвуя в современных IT-проектах.
250+ часов практики
Практические занятия составят до 80% всей образовательной программы магистратуры. Вы выполните более 70 домашних работ, тестов и лабораторных, составленных специально для этой программы победителями конкурсов по машинному обучению и практикующими инженерами-разработчиками.
Собственная лаборатория анализа больших данных
Центр исследования больших данных НИТУ МИСИС предоставляет пространство, где новые концепции могут быть протестированы студентами в сотрудничестве с исследователями и инженерами лаборатории и немедленно внедрены в учебную программу.
